一种基于隧道雷视数据融合的事件检测方法、装置及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113850995A(43)申请公布日2021.12.28(21)申请号202111071589.0G01S13/86(2006.01)(22)申请日2021.09.14G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)(71)申请人华设设计集团股份有限公司地址210014江苏省南京市秦淮区紫云大道9号(72)发明人杨羚魏思怡方忠强万剑谢斌党倩丁公辉(74)专利代理机构南京纵横知识产权代理有限公司32224代理人孙永生(51)Int.Cl.G08G1/01(2006.01)G08G1/017(2006.01)G08G1/04(2006.01)G08G1/052(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称一种基于隧道雷视数据融合的事件检测方法、装置及系统(57)摘要本发明公开了隧道检测领域的一种基于隧道雷视数据融合的事件检测方法、装置及系统，对雷达数据进行分类筛选，得到雷达数据目标检测点；对视频数据进行目标检测，得到视频数据检测目标；基于雷达数据检测目标和视频数据检测目标，通过检测框交叉比的融合算法进行决策级融合，得到目标融合结果；所述目标融合结果包括目标的速度、位置信息、数量以及目标间的间距；所述目标包括车辆目标和非车辆目标；根据目标融合结果，进行交通事件检测判定，得到交通事件检测结果；本发明分析融合后交通特征信息，判断是否发生交通事件，并输出交通事件的类型进行事件预警，提高交通事件的检测精度。CN113850995ACN113850995A权利要求书1/2页1.一种基于隧道雷视数据融合的事件检测方法，其特征在于，包括：获取隧道内的雷达数据和视频数据；对雷达数据进行目标分类筛选，得到雷达数据目标检测点；对视频数据进行目标检测，得到视频数据检测目标；基于雷达数据目标检测点和视频数据检测目标，通过检测框交叉比的融合算法进行决策级融合，得到目标融合结果；所述目标包括车辆目标和非车辆目标；所述目标融合结果包括目标的速度、位置信息、数量以及目标间的间距；根据目标融合结果，进行交通事件检测判定，得到交通事件检测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于隧道雷视数据融合的事件检测方法，其特征在于，对雷达数据进行分类筛选，得到雷达数据目标检测点，包括：对获取雷达数据进行初步聚类形成m个子簇，每个子簇为ci，计算所有子簇之间的速度差Δv，当两个子簇之间速度差的最小值Δvmin小于设定倍数的雷达自身测速误差，则将两个子簇合并，直到任意两个子簇之间的Δvmin均大于设定倍数的雷达自身测速误差，筛选得到雷达数据目标检测点。3.根据权利要求1所述的一种基于隧道雷视数据融合的事件检测方法，其特征在于，对视频数据进行目标检测，得到视频数据检测目标，包括：将视频数据输入训练好的FasterR‑CNN检测模型，得到模型输出的视频数据检测目标；所述FasterR‑CNN检测模型经过多尺度的训练数据集训练。4.根据权利要求1所述的一种基于隧道雷视数据融合的事件检测方法，其特征在于，基于雷达数据检测目标和视频数据检测目标，通过检测框交叉比的融合算法进行决策级融合，得到目标融合结果，包括：以雷达数据目标检测点为中心，建立矩形的雷达检测框Rradar；对视频数据检测目标构建最小外接矩形的视频检测框Rcamera；将雷达检测框Rradar基于距离和相似性原理投影到视频检测框Rcamera上；雷达检测框Rradar与视频检测框Rcamera包围的总面积为Su，重合区域的面积为Si，则计算出交叉比值I＝Su/Si；当I值在阈值范围之内，则取雷达检测框Rradar与视频检测框Rcamera中边界较大为融合检测框，输出融合检测框的检测结果作为融合检测结果；当I值在阈值范围之外，同时保留雷达检测框Rradar与视频检测框Rcamera的检测结果。5.根据权利要求1所述的一种基于隧道雷视数据融合的事件检测方法，其特征在于，根据目标融合结果，进行交通事件检测判定，得到交通事件检测结果，包括：根据车辆目标数量计算出车道占有率，当车道占有率大于车道占有率阈值、车辆目标的速度小于拥堵车速阈值以及车辆目标之间的距离小于车距阈值时，判定隧道交通发生车辆拥堵事件；车辆目标速度为零，且停留时间大于时间阈值，判定发生车辆违停事件；车辆目标的速度高于最大车速阈值，判定发生车辆超速事件；车辆目标的速度低于最小车速阈值，判定发生车辆缓行事件；根据车辆目标位置检测到车辆目标存在车道压线，判定为发生车辆违规变道事件。6.根据权利要求1所述的一种基于隧道雷视数据融合的事件检测方法，其特征在于，所2CN113850995A权利要求书2/2页述非车辆目标包括行人和抛洒物，当检测到行人，判定为发生行人闯入事