[发明专利]一种基于雷达和视频融合的公路监控方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于雷达和视频融合的公路监控方法及系统，方法包括设置雷达设备和摄像设备的时间同步，依据雷达设备获取第一结构化数据，依据摄像设备获取第二结构化数据，数据融合模块依据时间戳，以第二结构化数据为准，匹配第一结构化数据，将已匹配的第一结构化数据和第二结构化数据进行目标配对，若目标配对成功，叠加第一结构化数据和第二结构化数据的信息，并将叠加后的数据发送至数据分析模块中，否则，将未目标配对成功的第一结构化数据或第二结构化数据发送至数据分析模块中，数据分析模块依据接收到的数据进行交通事件判断，从而实现公路的监控。

技术领域

本发明涉及公路监控技术领域，尤其涉及一种基于雷达和视频融合的公路监控方法及系统。

背景技术

随着公路和机动车辆的快速发展，道路安全问题日益突出，例如公路上出现的车辆拥堵、违停、逆行、抛洒物、行人闯入及烟火等，气象异常导致路面出现积水、积雪或结冰等情况，都会对道路安全产生重大威胁，因此，如何精准及时地识别各类影响道路安全的情况，对于相关部门及出行人员及时掌握到公路状况，确保交通顺畅和出行人员人身安全，具有非常重要的意义，现有技术一般通过单一类型传感器对公路进行监控，例如摄像枪或者雷达设备，然而，摄像枪的检测距离有限，且光线影响较大，在夜间无照明或照明条件不理想的情况下，摄像枪对目标的识别率低；雷达设备对目标的分类识别能力有限，且检测的过程中会出现假目标和漏检的情况，因此，现有的公路监控方法均存在检测精度不高的缺陷。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种基于雷达和视频融合的公路监控方法及系统，可以解决现有公路监测方法所存在的检测精度不高的缺陷。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于雷达和视频融合的公路监控方法，具体包括以下步骤：

步骤S1，设置雷达设备和摄像设备的时间同步；

步骤S2，依据雷达设备获取第一结构化数据，并发送至数据融合模块中；

步骤S3，依据摄像设备获取第二结构化数据，并发送至数据融合模块中；

步骤S4，数据融合模块依据时间戳，以第二结构化数据为准，匹配第一结构化数据；

步骤S5，将已匹配的第一结构化数据和第二结构化数据进行目标配对，若目标配对成功，叠加第一结构化数据和第二结构化数据的信息，并将叠加后的数据发送至数据分析模块中，否则，将未目标配对成功的第一结构化数据或第二结构化数据发送至数据分析模块中；

步骤S6，数据分析模块依据接收到的数据进行交通事件判断，从而实现公路的监控。

作为所述基于雷达和视频融合的公路监控方法的进一步可选方案，所述步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21，获取雷达设备原始数据，并解析生成初始结构化数据；

步骤S22，将初始结构化数据进行坐标转换得到第一结构化数据。

作为所述基于雷达和视频融合的公路监控方法的进一步可选方案，所述步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S31，获取摄像设备原始数据，并输入至深度学习网络模型进行目标识别；

步骤S32，深度学习网络模型输出识别结果，将识别结果进行解析生成第二结构化数据。

作为所述基于雷达和视频融合的公路监控方法的进一步可选方案，所述步骤S5中将已匹配的第一结构化数据和第二结构化数据进行目标配对，具体包括以下步骤：

步骤S51，计算第一结构化数据目标和第二结构化数据目标二者的IOU值；

步骤S52，依据二者的IOU值进行目标配对是否成功判断。