[发明专利]一种基于多传感器感知的路侧停车车辆轨迹识别方法及系统

说明书

本发明公开一种基于多传感器感知的路侧停车车辆轨迹识别方法及系统，涉及智能停车管理识别领域，所述方法包括：根据红外相机和可见光相机采集的图像分别获取车辆目标前景区域信息；根据可见光相机和红外热成像相机对应的置信度权值、车辆目标前景区域信息、以及联合标定数据进行2D目标检测融合；当雷达传感器数据可靠时，根据激光点云数据、所述联合标定数据、以及2D目标检测融合结果，获得车辆目标3D空间位置信息，进而得到车辆3D轨迹。本发明利用多传感器融合感知技术获取路侧停车业务中车辆3D轨迹行为信息，可以解决不同光照条件、天候条件下，特别是存在严重遮挡的请况下，难以准确识别车辆行为的问题，提升了路侧停车车辆轨迹识别的准确率。

技术领域

本发明涉及智能停车管理识别领域，特别涉及一种基于多传感器感知的路侧停车车辆轨迹识别方法及系统。

背景技术

在城市智能交通系统中，停车场的管理占有相当重要的比例。随着城市机动车辆占有率的不断增加，停车场已经不限于原有模式，路侧停车场已经承担了越来越重要的角色。停车场和路侧停车的智能化都依赖于车辆行为的精准分析，特别是车辆轨迹的准确获取。

现有车辆轨迹识别技术，基本上是对单一种类的传感器进行分析，其中，一种方式是根据车载传感器与雷达实时采集的数据，获得本车行驶轨迹与环境中目标物的行驶轨迹，进而及时判断碰撞危险。然而该方法对于黑色车辆感知能力存在较大问题，另外，当车辆被照射面与雷达存在较大夹角时，难以获得车辆整体信息，进而增加车辆识别的难度。另一种方式是在车辆上安装多个摄像头，每个相机可以设定不同的视角、焦距、位置，可以对每个单目摄像头结果进行单目处理，也可以对多个相机进行多目处理，最终获取车辆周围目标的轨迹信息。然而当车辆目标相互遮挡较为严重时，该种方式会导致目标轨迹误识别率增加。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于多传感器感知的路侧停车车辆轨迹识别方法及系统，可以解决在不同特定场景下，现有路侧停车车辆轨迹识别准确率较低、误识别率较高的问题。

为实现上述目的，本发明一种基于多传感器感知的路侧停车车辆轨迹识别方法，所述方法包括：

根据红外相机和可见光相机采集的图像分别获取车辆目标前景区域信息；

根据可见光相机和红外热成像相机对应的置信度权值、车辆目标前景区域信息、以及联合标定数据进行2D目标检测融合，所述联合标定数据是通过对红外相机、可见光相机、和雷达传感器的数据进行空间同步得到的，所述置信度权值是根据当前光照条件进行配置的；

当雷达传感器数据可靠时，根据由雷达传感器得到的激光点云数据、所述联合标定数据、以及所述2D目标检测融合结果，获得车辆目标3D空间位置信息；

根据所述车辆目标3D空间位置信息，得到车辆3D轨迹。

进一步地，当雷达传感器数据可靠时，根据由雷达传感器得到的激光点云数据、所述联合标定数据、以及所述2D目标检测融合结果，获得车辆目标3D空间位置信息的步骤之前，所述方法还包括：

根据可见光相机图像数据进行当前雨雪天气识别和程度识别；

根据所述雨雪天气识别结果和程度识别结果判断所述雷达传感器数据是否可靠。

进一步地，当雷达传感器数据可靠时，根据由雷达传感器得到的激光点云数据、所述联合标定数据、以及所述2D目标检测融合结果，获得车辆目标3D空间位置信息的步骤之前，所述方法还包括：

对由雷达传感器得到的激光点云数据进行预处理；

根据预置聚类运算算法从所述预处理后的激光点云数据中获取车辆点云目标。

进一步地，当雷达传感器数据可靠时，根据由雷达传感器得到的激光点云数据、所述联合标定数据、以及所述2D目标检测融合结果，获得车辆目标3D空间位置信息的步骤包括：