CN110648542B - 基于方位识别窄波雷达的高精度车流量检测*** - Google Patents

基于方位识别窄波雷达的高精度车流量检测*** Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于方位识别窄波雷达的高精度车流量检测***，包括：方位识别窄波雷达，用于发射天线水平3dB主瓣波束宽度不大于6°，多通道接收用于方位判别，采用快速连续波调频体制实现目标车辆距离、速度、车型的准确判别；去重决断信息处理机，用于在车辆压线行驶时，根据第一车道和第二车道的雷达输出的车辆实时位置及识别车型、探测目标的运动轨迹、运动方程、车型、速度等信息判断融合为一辆压线行驶的车，避免车流量重复统计。本发明采用基于新型方位识别窄波雷达及去重决断处理机制实现各种道路场景的高精度车流量统计，并且准确率大于99.5％。

Description

基于方位识别窄波雷达的高精度车流量检测***
技术领域
本发明涉及车流量检测技术领域，特别涉及一种基于方位识别窄波雷达的高精度车流量检测***。
背景技术
基于毫米波雷达技术的高精度车流量检测***(以下简称“高精度流量检测***”)可广泛应用于高速、城市道路的精准测速及精确车流量统计等需求。
现有技术中的车流量统计***大多采用视频检测、线圈检测、流量雷达检测技术。视觉检测易受光线环境、雨雾影响。线圈检测在重型卡车通行率较高场景下的长期工作可靠性不高。传统车流量检测雷达无论是正装多车道还是侧装多车道都会因大车临道遮挡、车型分类不准确而精准度难以达到99.5％。
发明内容
本发明提供了一种基于方位识别窄波雷达的高精度车流量检测***，以解决至少一个上述技术问题。
为解决上述问题，作为本发明的一个方面，提供了一种基于方位识别窄波雷达的高精度车流量检测***，包括：方位识别窄波雷达，用于发射天线水平3dB主瓣波束宽度不大于6°，多通道接收用于方位判别，采用快速连续波调频体制实现目标车辆距离、速度、车型的准确判别；去重决断信息处理机，用于在车辆压线行驶时，根据第一车道和第二车道的雷达输出的车辆实时位置及识别车型、探测目标的运动轨迹、运动方程、车型、速度等信息判断融合为一辆压线行驶的车，避免车流量重复统计。
优选地，为了实现对多目标良好的区分和探测，所述采用快速连续波调频体制实现目标车辆距离、速度、车型的准确判别包括：采用二维FFT处理技术，从距离维速度维二维区分目标；采用恒虚警检测技术，在保持较低虚警率的前提下提高雷达的检测概率；在角度维上通过DBF技术和比相测角原理，得到较高的角度分辨率，从而提高多目标的定位精度和区分能力；采用模糊数学的方法在位置、速度、加速度上进行目标相似关联；采用卡尔曼滤波器实现对带有噪声的观测数据的随机信号取值估计，用于处理雷达数据，能够对探测到的目标提取位置信息形成点迹数据。
优选地，所述车型的判别方法以目标车辆雷达回波散射点为基础，反演重构车辆轮廓信息，包括车辆高度、长度以及宽度。
优选地，所述以目标车辆雷达回波散射点为基础，反演重构车辆轮廓信息包括：通过对雷达回波数据的整合处理，提取出特征点的距离、速度以及角速度信息；基于以上三组数据建立特征点运动方程式并结合跟踪滤波算法进行适应性调整，同时，将三组数据应用于车辆散射模型模糊识别并进行动态调整；综合以上两种方法最终将车型散射信息与特征点动态匹配，输出车辆的长度、宽度及高度。
优选地，所述去重决断信息处理机的数据处理流程为：当一辆车压线行驶、且第一雷达、第二雷达同时稳定跟踪的条件下，同时定义第一雷达探测到第一车道的车辆为第一目标、第二雷达探测到第二车道的车辆为第二目标；根据方位识别窄波雷达采集的车辆信息进行信息融合，包括：对两个目标的横向距离、纵向距离进行依次比较，当二者的差值小于设定值时则会进一步比较车辆长度以及车辆高度，若以上参数都小于设定值就会被判定为重复统计，任意一项大于设定值则会判定为单独统计；被判定为重复统计后，分别计算目标车辆相对第一车道、第二车道中心的欧式距离，判断应属车道。
本发明中的基于新型方位识别窄波毫米波雷达的高精度车流量检测***采用基于新型方位识别窄波雷达及去重决断处理机制实现各种道路场景的高精度车流量统计，并且准确率大于99.5％。
附图说明
图1示意性地示出了车辆轮廓信息提取流程图；
图2示意性地示出了车辆压线行驶的示意图；
图3示意性地示出了去重决断信息处理机数据处理流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
以典型两车道应用场景为例，本发明主要包括两台新型方位识别窄波雷达和一台去重决断信息处理机。
一、型方位识别窄波雷达
新型方位识别窄波雷达发射天线水平3dB主瓣波束宽度不大于6°，多通道接收用于方位判别。采用快速连续波调频体制实现目标车辆距离、速度、车型的准确判别。
快速连续波调频体制实现目标车辆的距离、速度是现有技术的常用处理方式。雷达具有三个主要任务，分别是距离估计、相随速度估计和方位估计，为了实现对多目标良好的区分和探测，采用二维FFT处理技术，从距离维速度维二维区分目标，采用恒虚警检测技术，在保持较低虚警率的前提下提高雷达的检测概率。在角度维上通过DBF技术和比相测角原理，得到较高的角度分辨率，从而提高多目标的定位精度和区分能力。采用模糊数学的方法在位置、速度、加速度上进行目标相似关联。采用卡尔曼滤波器实现对带有噪声的观测数据的随机信号取值估计，用于处理雷达数据，能够对探测到的目标提取位置信息形成点迹数据。
车型的判别方法以目标车辆雷达回波散射点为基础，反演重构车辆轮廓信息，包括车辆高度、长度以及宽度，具体方法如下：
通过对雷达回波数据的整合处理，提取出特征点的距离、速度以及角速度信息。基于以上三组数据建立特征点运动方程式，再结合跟踪滤波算法进行适应性调整；同时将三组数据应用于车辆散射模型模糊识别并进行动态调整。综合以上两种方法最终将车型散射信息与特征点动态匹配，输出车辆的长度、宽度及高度。
二、去重决断信息处理机
去重决断信息处理机用于当车辆压线行驶时，第一车道和第二车道的雷达分别向去重决断处理机输出车辆实时位置及识别车型。去重决断处理机根据两个雷达探测目标的运动轨迹、运动方程、车型、速度等信息判断融合为一辆压线行驶的车，避免车流量重复统计。
当一辆车压线行驶，并且第一雷达、第二雷达同时稳定跟踪的条件下，同时定义第一雷达探测到第一车道的车辆为第一目标、第二雷达探测到第二车道的车辆为第二目标。根据方位识别窄波雷达采集的车辆信息进行信息融合，首先对两个目标的横向距离、纵向距离进行依次比较，当二者的差值小于设定值时则会进一步比较车辆长度以及车辆高度，若以上参数都小于设定值就会被判定为重复统计，任意一项大于设定值则会判定为单独统计。被判定为重复统计后，根据
Figure BDA0002265708110000041
分别计算目标车辆相对第一车道、第二车道中心的欧式距离，判断应属车道。
本发明中的基于新型方位识别窄波毫米波雷达的高精度车流量检测***采用基于新型方位识别窄波雷达及去重决断处理机制实现各种道路场景的高精度车流量统计，并且准确率大于99.5％。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于方位识别窄波雷达的高精度车流量检测***，其特征在于，包括：
方位识别窄波雷达，用于发射天线水平3dB主瓣波束宽度不大于6°，多通道接收用于方位判别，采用快速连续波调频体制实现目标车辆距离、速度、车型的准确判别；
去重决断信息处理机，用于在车辆压线行驶时，根据第一车道和第二车道的雷达输出的车辆实时位置及识别车型、探测目标的运动轨迹、运动方程、车型、速度判断融合为一辆压线行驶的车，避免车流量重复统计；
所述去重决断信息处理机的数据处理流程为：当一辆车压线行驶、且第一雷达、第二雷达同时稳定跟踪的条件下，同时定义第一雷达探测到第一车道的车辆为第一目标、第二雷达探测到第二车道的车辆为第二目标；根据方位识别窄波雷达采集的车辆信息进行信息融合，包括：对两个目标的横向距离、纵向距离进行依次比较，当二者的差值小于设定值时则会进一步比较车辆长度以及车辆高度，若以上参数都小于设定值就会被判定为重复统计，任意一项大于设定值则会判定为单独统计；被判定为重复统计后，分别计算目标车辆相对第一车道、第二车道中心的欧式距离，判断应属车道。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，为了实现对多目标良好的区分和探测，所述采用快速连续波调频体制实现目标车辆距离、速度、车型的准确判别包括：
采用二维FFT处理技术，从距离维速度维二维区分目标；
采用恒虚警检测技术，在保持较低虚警率的前提下提高雷达的检测概率；
在角度维上通过DBF技术和比相测角原理，得到较高的角度分辨率，从而提高多目标的定位精度和区分能力；
采用模糊数学的方法在位置、速度、加速度上进行目标相似关联；
采用卡尔曼滤波器实现对带有噪声的观测数据的随机信号取值估计，用于处理雷达数据，能够对探测到的目标提取位置信息形成点迹数据。
3.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述车型的判别方法以目标车辆雷达回波散射点为基础，反演重构车辆轮廓信息，包括车辆高度、长度以及宽度。
4.根据权利要求3所述的***，其特征在于，所述以目标车辆雷达回波散射点为基础，反演重构车辆轮廓信息包括：
通过对雷达回波数据的整合处理，提取出特征点的距离、速度以及角速度信息；
基于以上三组数据建立特征点运动方程式并结合跟踪滤波算法进行适应性调整，同时，将三组数据应用于车辆散射模型模糊识别并进行动态调整；
综合以上两种方法最终将车型散射信息与特征点动态匹配，输出车辆的长度、宽度及高度。
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