阅读说明：本技术 多雷达跨区域组网多目标跟踪识别方法及装置 (The trans-regional networking multiple target tracking recognition methods of more radars and device ) 是由 许古午 章庆 史灵清 于 2019-08-19 设计创作，主要内容包括：本发明提供的多雷达跨区域组网多目标跟踪识别方法及装置,涉及车辆道路检测领域,包括设置在高速公路上的若干雷达及视频检测系统；当目标进入到雷达设定的触发位置时触发视频检测数据,将雷达数据与视频数据关联,在高速公路可以合成目标车辆的车牌、车型等特征信息和车速等运动信息,再对目标通过多雷达数据融合,形成在高速上跨区域行驶的跟踪目标的运行轨迹。结合雷达和视频检测的优点,不仅突破了单台雷达检测范围的限制,将雷达的检测距离无限延伸,实现车辆特征信息和运动信息的传递；最终可以获取车辆在雷达网中的全部运动轨迹、交通行为等信息,实现多雷达跨区域组网多目标跟踪识别过程。(The trans-regional networking multiple target tracking recognition methods of more radars provided by the invention and device, are related to road vehicle detection field, including several radars and video detection system on a highway are arranged；Video detection data is triggered when target enters the trigger position of radar setting, radar data is associated with video data, the motion informations such as characteristic informations and speed such as license plate, vehicle of target vehicle can be synthesized in highway, the running track of the tracking target of the upper trans-regional traveling of high speed is formed in by multi-radar data fusion to target again.In conjunction with the advantages of radar and video detection, the limitation of separate unit detections of radar range is not only breached, the detecting distance of radar is infinitely extended, realizes the transmitting of vehicle characteristic information and motion information；The information such as total movement track, traffic behavior of the vehicle in radar fence may finally be obtained, realize the trans-regional networking multiple target tracking identification process of more radars.)

多雷达跨区域组网多目标跟踪识别方法及装置

技术领域

本发明涉及车辆道路检测领域，具体涉及一种多雷达跨区域组网多目标跟踪识别方法及装置。

背景技术

高速公路属于封闭式道路，保障高速公路过往司乘人员的生命与财产安全是国计民生的大事，也属于新时期道路交通部门重点管理和改进的工作内容。为进一步提升高速公路管理单位对高速路网营运全过程的掌控力度，加强高速公路突发事件的应急处置能力，对高速公路全程监控的需求越来越迫切。

近年来高清视频技术的成熟，高速公路管理大多推行数字化高清监控视频来实现全过程的监控管理，但随着视频路数的增加，都是靠人工及时发现确认交通事故及道路紧急情况的话工作强度极大，设置高清视频事件检测系统来自动检测车辆停驶、交通拥堵等事件、事故也可以提升监控视频系统的使用效果。带来的弊端就是，一高清视频价格比较贵，且受恶劣环境影响较大，碰到雨雾雪等天气检测精度极低，经济效益比不高；二若使用全新的设备就需要把之前布设的普通摄像机替换下来，造成对资源的浪费。

另外，高清摄像机虽然能够准确感知车辆的车型、车牌等特征属性，但是在探测距离、速度等运动属性的时候精度差一些，而且由于摄像头的光学特性，极易受到周围环境的干扰，例如强光照射、雨雪雾等恶劣天气的气候条件都会影响摄像头的正常工作，导致其采集的信息结果不够准确。

另一方面，现代基于雷达探测的区域监控系统可以完美解决视频监控(高清摄像机)设备的问题，雷达可以全天候24小时工作，并且不受雨、雪、雾以及黑夜的影响，因此，在智能交通管理领域里得到了广泛的应用，但其无法做到可视化展示，对于信息量的采集有限，比如只能采集车速或车流量等交通信息，无法采集车牌等信息。此外，单台雷达的检测距离有限，如断面微波检测器只能检测一个断面，单台广域雷达只能检测一个区域，例如检测200米。

发明内容

本发明目的在于提供一种多雷达跨区域组网多目标跟踪识别方法及装置，通过雷达与视频检测数据的关联，合成目标车辆的车牌、车型等特征信息和车速等运动信息，再通过多雷达的数据融合，不仅突破了单台雷达检测范围的限制，将雷达的检测距离无限延伸，还可以实现车辆特征信息和运动信息的传递，最终可以获取车辆在雷达网中的全部运动轨迹、交通行为等信息，实现目标的识别追踪。

为达成上述目的，本发明提出如下技术方案：一种多雷达跨区域组网多目标跟踪识别方法，包括如下步骤：

1)在高速公路上均匀安装若干雷达及视频检测系统，所述雷达及视频检测系统包括一视频检测器和若干设置有设备编号的雷达，所述高速公路上安装的所有雷达及视频检测系统中任意相邻两台雷达的检测区域部分重叠；

2)分别以各雷达的接收天线中心为原点建立各雷达的雷达坐标系，雷达坐标系的X轴方向与目标车辆行驶方向相反；当目标车辆进入高速公路路段上首个雷达及视频检测系统中第一雷达的检测区域时，第一雷达实时检测区域内目标车辆的速度信息和其在第一雷达坐标系中的位置信息，生成表示目标车辆的目标ID，并将表示目标车辆的目标ID、速度信息和位置信息回传给系统；所述第一雷达在其检测区域内设置有触发位置，当目标车辆行驶至触发位置时第一雷达触发视频检测器，视频检测器判断目标车辆所在的车道编号与视频检测器唯一对应的车道编号匹配一致时，抓拍目标车辆图像并识别车牌信息，并将包含目标车辆车牌信息的抓拍结果回传给系统；

3)雷达及视频检测系统对同一目标车辆的雷达和视频数据匹配融合，生成目标车辆的完整信息集合，包含目标ID、行驶速度信息、所在车道编号、目标车辆位置信息和车牌号的车牌融合数据记录；

4)目标车辆向相邻设备编号的下游雷达行驶，判断目标车辆进入相邻两台雷达的重叠检测区域；

5)对进入相邻两台雷达重叠检测区域的目标车辆做同一目标匹配；

6)当目标车辆在相邻两台雷达重叠检测区域内匹配为同一目标车辆时，将上游雷达的目标ID和车牌号融合并输出给相邻下游雷达，生成在下游雷达检测区域内新的目标信息集合，即目标车辆在相邻下游雷达检测区域内使用该目标信息集合继续做轨迹跟踪；当目标车辆在相邻两台雷达重叠检测区域无法匹配为同一目标，则相邻下游雷达生成新的雷达目标ID，该目标ID不包含车牌信息，直至目标车辆行驶至下一雷达及视频检测系统的第一雷达检测区域做目标ID与车牌的匹配。

进一步的，所述步骤4)中通过目标车辆实时数据中“设备编号”字段和目标车辆在上、下游相邻两台雷达坐标系中的X轴坐标，判断目标车辆进入相邻两台雷达的重叠检测区域；

定义雷达的检测区域长度为L1，上、下游相邻两台雷达的重叠检测区域长度为L2，雷达盲区距离为△L，相邻上游雷达检测到目标车辆的X轴坐标为x1，相邻下游雷达检测到目标车辆的X轴坐标为x2；

当△L≤x1≤L2+△L，L1-L2≤x2≤L1时，则判定该目标车辆为重叠检测区域内目标。

进一步的，所述步骤5)中重叠检测区域为相邻两台雷达之间目标匹配的融合区域，当目标车辆进入雷达重叠检测区域后，据融合区域目标车辆的经纬度、车辆速度计算相邻两台雷达重叠区域内目标的速度差和距离差；

当相邻两台雷达对目标车辆检测到的距离差的绝对值小于2m，同时对目标车辆检测到的速度差的绝对值小于2km/h时，判定相邻两台雷达检测的目标车辆为同一个目标，并且相邻两台雷达检测到的同一个目标会在融合区域保持融合编号和车牌号信息一致，实现相邻两台雷达间的车辆跟踪融合。

进一步的，所述首个雷达及视频检测系统设置在高速公路的进入端的卡口处。

进一步的，所述视频检测器为枪机，所述枪机与第一雷达共同安装于枪机卡口杆件上。

此外，本发明还公开了一种多雷达跨区域组网多目标跟踪识别装置，包括雷达及视频检测系统、第一判断单元、第二判断单元、第三判断单元和信息融合单元；

所述雷达及视频检测系统包括若干，分别沿高速公路均匀布置，包括一视频检测器和沿高速公路均匀且间隔布置的设置有设备编号的雷达；所述高速公路上安装的所有雷达及视频检测系统中任意相邻两台雷达的检测区域部分重叠；

所述雷达，用于实时获取检测区域内目标车辆的速度信息和目标车辆在对应雷达坐标系中的位置信息；

定义雷达及视频检测系统中首个编号的雷达为第一雷达，所述第一雷达的检测区域内设置有触发位置；

所述第一判断单元，用于在第一雷达的检测区域内判断目标车辆是否驶入触发位置，并当判断结果为目标车辆驶入触发位置时，触发启动视频检测器录制第一雷达检测区域段的视频图像；

所述第二判断单元，用于在视频图像中，判断目标车辆所在的车道编号与视频检测器唯一对应的车道编号匹配是否一致；当判断结果为目标车辆所在的车道编号与视频检测器唯一对应的车道编号匹配一致时，视频检测器抓拍目标车辆图像并识别车牌信息，并将包含目标车辆车牌信息的抓拍结果回传给系统；

所述第三判断单元，用于判断目标车辆是否进入相邻两台雷达的重叠检测区域；当判断结果为目标车辆进入重叠检测区域时，对进入重叠检测区域的目标车辆做同一目标匹配；

所述信息融合单元，用于将进入重叠检测区域的同一目标车辆在上游雷达的目标信息集合融合并输出给相邻下游雷达，目标车辆在相邻下游雷达检测区域内使用该目标信息集合继续做轨迹跟踪。

由以上技术方案可知，本发明的技术方案提供的多雷达跨区域组网多目标跟踪识别方法，获得了如下有益效果：

本发明公开的多雷达跨区域组网多目标跟踪识别方法及装置，结合雷达和视频检测的优点，包括设置在高速公路上的若干雷达及视频检测系统，当目标进入到雷达设定的触发位置时触发视频检测数据，将雷达数据与视频数据关联，在高速公路可以合成目标车辆的车牌、车型等特征信息和车速等运动信息，再对目标通过多雷达时的数据融合，不仅突破了单台雷达检测范围的限制，将雷达的检测距离无限延伸，实现车辆特征信息和运动信息的传递，最终可以获取车辆在雷达网中的全部运动轨迹、交通行为等信息，实现多雷达跨区域组网多目标跟踪识别过程。

本发明的技术方案基于原有普通摄像机的基础上，利用雷达全天候高可靠性工作的优势，引入多雷达全程智能分析，检测运动目标的全过程，用雷达总体掌握全线道路运行状况，检测到有交通事故发生则立即控制摄像机抓拍并上传至后台；后台人员接到雷达报警信息则调取相应监控确认事故真实性，再出动相应警力，节省大量人力、物力成本。

应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。

结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的

具体实施方式

的实践中得知。

附图说明

附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：

图1为本发明实施流程图；

图2为本发明目标车辆驶入雷达及视频检测系统状态图；

图3为本发明中雷达单数据帧的融合流程图；

图4为实施例中采用的雷达坐标系图。

具体实施方式

为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。

在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不定义包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。

基于现有技术中，一方面通过在高速公路上安装高清摄像机虽然能够准确感知车辆的车型、车牌等特征属性，但是在探测距离、速度等运动属性的时候精度差，并且容易受到周围环境的干扰，导致其采集的信息结果不准确；另一方面基于雷达探测的区域监控系统虽然可以完美解决视频监控设备的问题，但却无法做到可视化展示，对于信息量的采集有限；本发明旨在提出一种多雷达跨区域组网多目标跟踪识别方法，通过雷达与视频检测数据的关联和数据融合，突破了单台雷达检测范围的限制，实现车辆特征信息和运动信息的传递，识别获取并追踪车辆在雷达网中的全部运动轨迹和交通行为。

下面结合附图所示的实施例，对本发明的多雷达跨区域组网多目标跟踪识别方法及装置作进一步具体介绍。

结合图1所示，一种多雷达跨区域组网多目标跟踪识别方法，包括如下步骤：1)在高速公路上均匀安装若干雷达及视频检测系统，所述雷达及视频检测系统包括若干一视频检测器和若干设置有设备编号的雷达；所述高速公路上安装的所有雷达及视频检测系统中任意相邻两台雷达的检测区域部分重叠；

2)分别以各雷达的接收天线中心为原点建立各雷达的雷达坐标系，雷达坐标系的X轴方向与目标车辆行驶方向相反；当目标车辆进入高速公路路段上首个雷达及视频检测系统中第一雷达的检测区域时，第一雷达实时检测区域内目标车辆的速度信息和其在第一雷达坐标系中的位置信息，生成表示目标车辆的目标ID，并将表示目标车辆的目标ID、速度信息和位置信息回传给系统；所述第一雷达在其检测区域内设置有触发位置，当目标车辆行驶至触发位置时第一雷达触发视频检测器，视频检测器判断目标车辆所在的车道编号与视频检测器唯一对应的车道编号匹配一致时，抓拍目标车辆图像并识别车牌信息，并将包含目标车辆车牌信息的抓拍结果回传给系统；

3)雷达及视频检测系统对同一目标车辆的雷达和视频数据匹配融合，生成目标车辆的完整信息集合，包含目标ID、行驶速度信息、所在车道编号、目标车辆位置信息和车牌号的车牌融合数据记录；

4)目标车辆向相邻设备编号的下游雷达行驶，判断目标车辆进入相邻两台雷达的重叠检测区域；

5)对进入相邻两台雷达重叠检测区域的目标车辆做同一目标匹配；

6)当目标车辆在相邻两台雷达重叠检测区域内匹配为同一目标车辆时，将上游雷达的目标ID和车牌号融合并输出给相邻下游雷达，生成在下游雷达检测区域内新的目标信息集合，即目标车辆在相邻下游雷达检测区域内使用该目标信息集合继续做轨迹跟踪；当目标车辆在相邻两台雷达重叠检测区域无法匹配为同一目标，则相邻下游雷达生成新的雷达目标ID，该目标ID不包含车牌信息，直至目标车辆行驶至下一雷达及视频检测系统的第一雷达检测区域做目标ID与车牌的匹配。

因此重复步骤6)，达到实现图2所示的在多雷达跨区域组网多目标跟踪识别的目标。在具体实施过程中，所述首个雷达及视频检测系统设置在高速公路的进入端的卡口处；所述视频检测器采用枪机，枪机与第一雷达共同安装于枪机卡口杆件上。

在步骤2)中第一雷达实时探测的目标车辆在第一雷达坐标系中位置信息为目标车辆在对应雷达坐标系中的X轴、Y轴坐标；当第一雷达检测到目标车辆到达触发位置时，第一雷达通过RS485串口的传输方式发送触发信号到视频检测器，同时雷达及视频检测系统将该触发信号记录下来，同时记录第一雷达发送的目标ID和目标车辆的位置信息。触发信号中包含枪机需要抓拍的车道编号、目标车速等信息。当视频检测器收到第一雷达发出的触发信号后开始判断，即如果目标车辆所在的车道编号与视频检测器唯一对应的车道编号匹配一致，就进行抓拍。

雷达及视频检测系统获取第一雷达和视频检测器的全部数据后，在步骤2)中根据目标车辆触发位置、所在车道编号和合理时间间隔(如0-2秒)进行数据匹配，匹配成功，则将该目标车辆的第一雷达触发信号与抓拍结果合并，再通过时间、车道编号、位置信息等参数进行目标车辆的车牌数据融合，该车牌融合数据即为多雷达目标融合的车牌数据源，最终可以生成一条包含目标ID、行驶速度信息、所在车道编号、目标车辆位置和车牌号的车牌融合数据记录。车牌信息融合后，第一雷达检测到的车辆包含了车辆唯一标识(如车道编号和车牌号)和目标车辆基础信息(如经纬度位置、目标车辆相对雷达的位置、行驶速度信息、车型等)。

进一步的，在所述步骤4)中通过目标车辆实时数据中雷达的“设备编号”字段和目标车辆在雷达检测区域中的X轴坐标，判断目标车辆进入相邻两台雷达的重叠检测区域；定义雷达的检测区域长度为L1，上、下游相邻两台雷达的重叠检测区域长度为L2，雷达盲区距离为△L，相邻上游雷达检测到目标车辆的X轴坐标为x1，相邻下游雷达检测到目标车辆的X轴坐标为x2；

当△L≤x1≤L2+△L，L1-L2≤x2≤L1时，则判定该目标车辆为重叠检测区域内目标。

所述步骤5)中重叠检测区域为相邻两台雷达之间目标匹配的融合区域，当目标车辆进入雷达重叠检测区域后，据融合区域目标车辆的经纬度、车辆速度计算相邻两台雷达重叠区域内目标的速度差和距离差；当相邻两台雷达对目标车辆检测到的距离差的绝对值小于2m，同时对目标车辆检测到的速度差的绝对值小于2km/h时，则判定相邻两台雷达检测的目标车辆为同一个目标，并且相邻两台雷达检测到的同一个目标会在融合区域保持融合编号和车牌号信息一致，实现相邻两台雷达间的车辆跟踪融合，后续依次相邻的下游雷达也是以同样的方式匹配融合，实现目标车辆的多雷达跨区全程跟踪。

结合图3所示的雷达单数据帧的融合流程图和图4所示的雷达坐标系图，相邻两台雷达对目标车辆检测到的距离差的绝对值小于2的具体计算过程为：

首先系统会根据每台雷达的经纬度、正北偏转角、目标车辆在对应雷达坐标系中的坐标计算出目标车辆的经纬度。

设定雷达及视频检测系统中任一雷达经度为lon1、纬度为lat1、正北偏转角为β，目标车辆在雷达坐标系中的坐标为(x，y)；

地球赤道半径：EARTH_RADIUS＝6378137m，地球每一度(弧度)对应的弧长：EARTH_ARC＝6378.137km*π/180＝111199m；

所述雷达与位于雷达监测区域内的目标车辆的距离：

雷达与位于雷达监测区域内的目标车辆的方位角差(弧度)为α：

目标车辆的正北偏转角(弧度)为a：

目标车辆和雷达在地球表面相对球心相差的度数(弧度)为c：

目标车辆纬度余角为b：

b＝arccos【cos 90-lon1×cos c+sin(90-lon1)×sin c×cos a】 (5)

目标车辆和雷达在经度方向上相差的角度为d：

则：

所述目标车辆经度为lonM：

lonM＝lon1+d (7)

目标车辆纬度为latM：

latM＝90-b (8)

其次，遍历上、下游相邻两台雷达融合区域的所有目标，根据各个目标车辆的经纬度计算两台雷达对各目标车辆的距离差。

例如计算第一目标车辆和第二目标车辆之间的距离差为例：假定第一目标车辆的经纬度为lonA、latA，第二目标车辆的经纬度为lonB、latB；已知地球赤道半径：EARTH_RADIUS＝6378137m；

则，第一目标车辆和第二目标车辆之间的经纬度差分别为：

Δlon＝lonA-lonB (9)

Δlat＝latA-latB (10)

由上式可得，第一目标车辆和第二目标车辆之间的距离S为：

判断S值的绝对值与2m的大小，同时判断第一目标车辆和第二目标车辆经雷达检测到的速度差V与2km/h的大小；当‖S‖＜2m、‖V‖＜2km/h时，直接判断上、下游相邻两台雷达分别检测到的第一目标车辆和第二目标车辆为同一目标车辆，再进一步将上下游相邻两台雷达间的车辆跟踪和数据融合，依次对下游后续雷达作对应的判断处理，实现多雷达跨区域组网，进而实现多目标跟踪识别。

本发明为解决在高速公路上采用高清摄像机监控车辆行驶状况容易受环境的干扰、信息结果不准确和采用雷达检测系统无法做到可视化展示、信息量的采集有限的技术问题，还公开了一种多雷达跨区域组网多目标跟踪识别装置。

所述多雷达跨区域组网多目标跟踪识别装置，包括沿高速公路均匀布置的若干雷达及视频检测系统；所述雷达及视频检测系统包括一视频检测器和若干沿高速公路均匀且间隔布置的设置有设备编号的雷达，并且高速公路上安装的所有雷达及视频检测系统中任意相邻两台雷达的检测区域部分重叠；其中，雷达用于实时获取检测区域内目标车辆的速度信息和目标车辆在对应雷达坐标系中的位置信息；

定义雷达及视频检测系统中首个编号的雷达为第一雷达，所述第一雷达的检测区域内设置有触发位置；

所述多雷达跨区域组网多目标跟踪识别装置，还包括：

第一判断单元，用于在第一雷达的检测区域内判断目标车辆是否驶入触发位置，并当判断结果为目标车辆驶入触发位置时，触发启动视频检测器录制第一雷达检测区域段的视频图像。

第二判断单元，用于在视频图像中，判断目标车辆所在的车道编号与视频检测器唯一对应的车道编号匹配是否一致；当判断结果为目标车辆所在的车道编号与视频检测器唯一对应的车道编号匹配一致时，视频检测器抓拍目标车辆图像并识别车牌信息，并将包含目标车辆车牌信息的抓拍结果回传给系统。

第三判断单元，用于判断目标车辆是否进入相邻两台雷达的重叠检测区域；当判断结果为目标车辆进入重叠检测区域时，对进入重叠检测区域的目标车辆做同一目标匹配。

信息融合单元，用于将进入重叠检测区域的同一目标车辆在上游雷达的目标信息集合融合并输出给相邻下游雷达，目标车辆在相邻下游雷达检测区域内使用该目标信息集合继续做轨迹跟踪。

虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。