CN112232326A - 行驶信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

行驶信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质 Download PDF

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CN112232326A CN202011470214.7A CN202011470214A CN112232326A CN 112232326 A CN112232326 A CN 112232326A CN 202011470214 A CN202011470214 A CN 202011470214A CN 112232326 A CN112232326 A CN 112232326A
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Abstract

本公开的实施例公开了行驶信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：将目标坐标数据集中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离确定为车距距离，得到车距距离集；对车距距离集中的各个车距距离进行排序，得到车距距离序列；确定车距距离序列中的每两个车距距离之间的距离差值作为车距距离差值，得到车距距离差值序列；基于检测车辆的速度值集和车距距离差值序列，生成被检测车辆的速度值序列；基于检测车辆的速度值集和被检测车辆的速度值序列，生成车速信息集；基于车距距离集和车速信息集，生成行驶信息集。该实施方式实现了行驶信息的生成，扩大了车速检测区域范围，提高了车辆行驶的安全性。

Description

行驶信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及行驶信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
背景技术
行驶信息是指车辆行驶过程中的车辆行驶信息。当前常用的行驶信息生成方法是通过带有速度检测的检测探头测速或者雷达测速的方法来获取被检测车辆的行驶信息。
然而，通过带有速度检测的检测探头测速或者雷达测速的方法来获取被检测车辆的行驶信息通常会存在以下技术问题：
第一，此种方法只能检测固定区域内的车速信息，无法对检测死角区域出现的车辆超速问题进行检测；
第二，由于检测探头拍摄的照片存在畸变等问题，会导致根据相机拍摄的照片得到的距离与实际距离存在误差，不能准确播报行驶信息，造成不必要的失误操作；
第三，未将所检测的信息转换到统一的世界坐标系中，导致降低了行驶信息生成的效率，导致不能快速播报行驶信息，进一步造成不必要的失误操作。
发明内容
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的一些实施例提出了行驶信息生成方法、装置、电子设备和计算可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一个或多个。
第一方面，本公开的一些实施例提供了一种行驶信息生成方法，该方法包括：将目标坐标数据集中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离确定为车距距离，得到车距距离集，其中，上述坐标原点是指世界坐标系的坐标原点，世界坐标系是以检测车辆的前轴中心为坐标原点、以上述检测车辆前进方向平行的线为纵轴、以与上述检测车辆的前轴平行的线为横轴、以与地面垂直的线为垂直轴建立的坐标系；对上述车距距离集中的各个车距距离进行排序，得到车距距离序列；确定上述车距距离序列中的每两个车距距离之间的距离差值作为车距距离差值，得到车距距离差值序列；基于上述检测车辆的速度值集和上述车距距离差值序列，生成被检测车辆的速度值序列；基于上述检测车辆的速度值集和上述被检测车辆的速度值序列，生成车速信息集；基于上述车距距离集和上述车速信息集，生成行驶信息集。
在一些实施例中，所述车载相机的相机参数信息包括相机外参信息集合和相机内参数，所述相机外参信息包括第一相机外参数和第二相机外参数；以及
所述对所述坐标数据集中的每个坐标数据进行坐标转换处理以生成坐标转换处理后的坐标数据作为目标坐标数据，包括：
通过公式，将所述坐标数据转换成相机坐标系下对应的目标坐标数据，其中，所述相机坐标系是以所述车载相机的聚焦中心为坐标原点、以所述车载相机的光轴为竖轴、以与所述图像坐标系的横轴平行的线作为横轴，以与所述图像坐标系的纵轴平行的线作为纵轴建立的坐标系：
Figure 402249DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，
Figure 725914DEST_PATH_IMAGE002
表示所述坐标数据中的横坐标，
Figure 36809DEST_PATH_IMAGE003
表示所述坐标数据中的纵坐标，
Figure 166439DEST_PATH_IMAGE004
表示所述坐标数据中的竖坐标，
Figure 387336DEST_PATH_IMAGE005
表示所述相机内参数，
Figure 740957DEST_PATH_IMAGE006
表示所述第一相机外参数，
Figure 680094DEST_PATH_IMAGE007
表示所述第二相机外参数，
Figure 410153DEST_PATH_IMAGE008
表示0矩阵的转置矩阵，
Figure 813452DEST_PATH_IMAGE009
表示所述目标坐标数据中的横坐标，
Figure 478920DEST_PATH_IMAGE010
表示所述目标坐标数据中的纵坐标，
Figure 764408DEST_PATH_IMAGE011
表示所述目标坐标数据中的竖坐标。
在一些实施例中，所述将目标坐标数据集中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离确定为车距距离，包括：
通过公式，生成车距距离：
Figure 907944DEST_PATH_IMAGE012
,
其中，
Figure 165750DEST_PATH_IMAGE013
表示车距距离，单位为米，
Figure 392332DEST_PATH_IMAGE014
表示所述目标坐标数据中的横坐标，
Figure 40483DEST_PATH_IMAGE015
表示所述目标坐标数据中的纵坐标，
Figure 846765DEST_PATH_IMAGE016
表示所述目标坐标数据中的竖坐标，
Figure 224656DEST_PATH_IMAGE017
表示所述坐标原点的横坐标，
Figure 966347DEST_PATH_IMAGE018
表示所述坐标原点的纵坐标，
Figure 492007DEST_PATH_IMAGE019
表示所述坐标原点的竖坐标。
在一些实施例中，所述对所述检测车辆的速度值和所述车距距离差值序列中的每个车距距离差值进行瞬时速度处理以生成瞬时速度值作为被检测车辆的速度值，包括：
通过公式，生成被检测车辆的速度值：
Figure 977346DEST_PATH_IMAGE020
，
其中，
Figure 209744DEST_PATH_IMAGE021
表示被检测车辆的速度值，
Figure 512549DEST_PATH_IMAGE022
表示所述检测车辆的速度值，
Figure 135292DEST_PATH_IMAGE023
表示所述车距距离差值，
Figure 548955DEST_PATH_IMAGE024
表示所述车距距离差值对应的第1个车距距离，
Figure 635860DEST_PATH_IMAGE025
表示所述车距距离差值对应的第二个车距距离，
Figure 250512DEST_PATH_IMAGE026
表示0.1秒，
Figure 219605DEST_PATH_IMAGE027
表示预设距离。
第二方面，本公开的一些实施例提供了行驶信息生成装置，装置包括：第一确定单元，被配置成将目标坐标数据集中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离确定为车距距离，得到车距距离集，其中，上述坐标原点是指世界坐标系的坐标原点，世界坐标系是以检测车辆的前轴中心为坐标原点、以上述检测车辆前进方向平行的线为纵轴、以与上述检测车辆的前轴平行的线为横轴、以与地面垂直的线为垂直轴建立的坐标系；排序单元，被配置成对上述车距距离集中的各个车距距离进行排序，得到车距距离序列；第二确定单元，被配置成确定上述车距距离序列中的每两个车距距离之间的距离差值作为车距距离差值，得到车距距离差值序列；第一生成单元，被配置成基于上述检测车辆的速度值集和上述车距距离差值序列，生成被检测车辆的速度值序列；第二生成单元，被配置成基于上述检测车辆的速度值集和上述被检测车辆的速度值序列，生成车速信息集；第三生成单元，被配置成基于上述车距距离集和上述车速信息集，生成行驶信息集。
第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中所描述的方法。
第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中所描述的方法。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的行驶信息生成方法，扩大了车速检测区域范围，提高了车辆行驶的安全性。具体来说，造成车辆行驶的安全性较低的原因在于：无法对检测死角区域出现的车辆超速问题进行检测。基于此，首先，确定目标坐标数据集中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离作为车距距离，得到车距距离集，其中，坐标原点是指世界坐标系的坐标原点，世界坐标系是以上述检测车辆的前轴中心为坐标原点，以上述检测车辆行进方向平行的线为纵轴，以与上述检测车辆的前轴平行的线为横轴，以与地面垂直的线为垂直轴建立的坐标系。通过确定每个目标坐标数据与坐标原点的距离作为车距距离，可以得到检测车辆和被检测车辆之间的距离信息。接着，对上述车距距离集中的各个车距距离进行排序，得到车距距离序列。其次，确定上述车距距离序列中的每两个车距距离之间的距离差值作为车距距离差值，得到车距距离差值序列。从而，可以为下一步计算被检测车辆的速度值提供了数据支持。然后，基于检测车辆的速度值集和上述车距距离差值序列，生成被检测车辆的速度值序列。再然后，基于上述检测车辆的速度值集和上述被检测车辆的速度值序列，生成车速信息集。最后，基于上述车距距离集和上述车速信息集，生成行驶信息集。由于检测车辆行驶灵活的特点，能够对带有速度检测的监控探头或者雷达测速不能检测到的区域进行车速检测，扩大了车速检测区域的范围。从而，提高了车辆行驶的安全性。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
图1是根据本公开的一些实施例的行驶信息生成方法的一个应用场景示意图；
图2是根据本公开的行驶信息生成方法的一些实施例的流程图；
图3是根据本公开的行驶信息生成方法的生成目标坐标数据集的一些实施例的流程图；
图4是根据本公开的行驶信息生成装置的一些实施例的结构示意图；
图5是根据本公开的行驶信息生成方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1是根据本公开的一些实施例的行驶信息生成方法的一个应用场景示意图。
在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以将目标坐标数据集102中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离确定为车距距离，生成车距距离集103。接着，计算设备101可以对车距距离集103中的各个车距距离进行排序，生成车距距离序列104。其次，计算设备101可以确定车距距离序列104中的每两个车距距离之间的距离差值作为车距距离差值，生成车距距离差值序列105。然后，计算设备101可以基于车距距离差值序列105和检测车辆的速度值集106，生成被检测车辆的速度值序列107。再然后，计算设备101可以基于被检测车辆的速度值序列107和检测车辆的速度值集106，生成车速信息集108。最后，计算设备101可以基于车距距离集103和车速信息集108，生成行驶信息集109。
需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件和软件模块，也可以是实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。
继续参考图2，示出了根据本公开的行驶信息生成方法的一些实施例的流程图200。该方法可以由图1中的计算设备101来执行。该行驶信息生成方法，包括以下步骤：
步骤201，将目标坐标数据集中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离确定为车距距离，得到车距距离集。
在一些实施例中，行驶信息生成方法的执行主体（如图1所示的计算设备101）可以通过各种方法确定目标坐标数据集中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离作为车距距离，得到车距距离集。其中，坐标原点是指世界坐标系的坐标原点，世界坐标系是以上述检测车辆的前轴中心为坐标原点，以上述检测车辆行进方向平行的线为纵轴，以与上述检测车辆的前轴平行的线为横轴，以与地面垂直的线为垂直轴建立的坐标系。其中，目标坐标数据集可以是预先存储在本地服务器种的坐标数据。上述执行主体可以通过各种方法将目标坐标数据集中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离确定为车距距离，得到车距距离集。目标坐标数据可以是“[-1,0,1]；[-1,0,2]；[-1,0,3]”。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过公式，生成车距距离：
Figure 374643DEST_PATH_IMAGE012
。
其中，
Figure 253737DEST_PATH_IMAGE013
表示车距距离，单位为米。
Figure 163925DEST_PATH_IMAGE014
表示上述目标坐标数据中的横坐标。
Figure 495680DEST_PATH_IMAGE015
表示上述目标坐标数据中的纵坐标。
Figure 454409DEST_PATH_IMAGE016
表示上述目标坐标数据中的竖坐标。
Figure 47064DEST_PATH_IMAGE017
表示上述坐标原点的横坐标。
Figure 3519DEST_PATH_IMAGE018
表示上述坐标原点的纵坐标。
Figure 150466DEST_PATH_IMAGE019
表示上述坐标原点的竖坐标。
作为示例，目标坐标数据可以是“[-1,0,1]”，则通过
Figure 709624DEST_PATH_IMAGE028
计算得到的距离是
Figure 551591DEST_PATH_IMAGE029
米。
步骤202，对上述车距距离集中的各个车距距离进行排序，得到车距距离序列。
在一些实施例中，上述执行主体可以按照数值的大小顺序对上述车距距离集中的各个车距距离进行排序，得到车距距离序列。
步骤203，确定上述车距距离序列中的每两个车距距离之间的距离差值作为车距距离差值，得到车距距离差值序列。
在一些实施例中，上述执行主体可以确定上述车距距离序列中的每两个车距距离之间的距离差值作为车距距离差值，得到车距距离差值序列。
步骤204，基于检测车辆的速度值集和上述车距距离差值序列，生成被检测车辆的速度值序列。
在一些实施例中，上述执行主体可以通过各种方式基于检测车辆的速度值集和上述车距距离差值序列，生成被检测车辆的速度值序列。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以基于上述检测车辆的速度值集中的每个检测车辆的速度值，通过公式，对上述检测车辆的速度值和上述车距距离差值序列中的每个车距距离差值进行瞬时速度处理以生成瞬时速度值作为被检测车辆的速度值。
通过公式，生成被检测车辆的速度值：
Figure 272423DEST_PATH_IMAGE020
。
其中，
Figure 906666DEST_PATH_IMAGE021
表示被检测车辆的速度值。
Figure 879302DEST_PATH_IMAGE022
表示上述检测车辆的速度值。
Figure 977708DEST_PATH_IMAGE023
表示上述车距距离差值。
Figure 744806DEST_PATH_IMAGE030
表示上述车距距离差值对应的第1个车距距离。
Figure 866346DEST_PATH_IMAGE025
表示上述车距距离差值对应的第2个车距距离。
Figure 767306DEST_PATH_IMAGE026
表示取值为0.1秒的时间阈值。
Figure 64426DEST_PATH_IMAGE027
表示预设距离。
作为示例，检测车辆的速度值
Figure 658219DEST_PATH_IMAGE022
可以是“10米/秒”。距离差值
Figure 673579DEST_PATH_IMAGE023
可以是“3米”。距离差值
Figure 581492DEST_PATH_IMAGE023
对应的第1个车距距离
Figure 123332DEST_PATH_IMAGE030
可以是“2米”。距离差值
Figure 763392DEST_PATH_IMAGE023
对应的第2个车距距离
Figure 390683DEST_PATH_IMAGE031
可以是“5米”。预设距离
Figure 836707DEST_PATH_IMAGE027
可以是“7米”。从而得到上述距离差值“3米”对应的被检测车辆的速度值“20米/秒”。
步骤204中的公式以及相关内容作为本公开的一个发明点，由此解决了背景技术提及的技术问题二“由于相机拍摄的照片存在畸变等问题，会导致根据相机拍摄的照片得到的距离与实际距离存在误差，不能准确播报行驶信息，造成不必要的操作失误”。导致不必要的操作失误往往如下：由于相机拍摄的照片存在畸变等问题，会导致根据相机拍摄的照片得到的距离与实际距离存在误差，不能准确播报行驶信息。如果解决了上述因素，就能达到减少不必要的操作失误的效果。为了达到这一效果，通过引入
Figure 108420DEST_PATH_IMAGE032
作为膨胀系数，对速度值进行膨胀处理，减少了照片畸变等问题所导致的根据相机拍摄的照片得到的距离与实际距离之间的误差。进而，使得计算所得的被检测车辆的速度值更加贴近实际速度值。此外，由于预设的时间阈值数值较小，可以在预设时间内拍摄更多的照片，因此使得相机拍摄的照片得到的距离与实际距离的误差较小，提高了播报行驶信息的准确度，减少了不必要的操作失误。
步骤205，基于上述检测车辆的速度值集和上述被检测车辆的速度值序列，生成车速信息集。
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述检测车辆的速度值集中的每个检测车辆的速度值和上述检测车辆的速度值对应的被检测车辆的速度值组成二元组，得到二元组集作为车速信息集。
作为示例，检测车辆的速度值可以是“15米/秒”。被检测车辆的速度值可以是“20米/秒”。将“15米/秒”和“20米/秒”组成二元组“（15米/秒，20米/秒）”。
步骤206，基于上述车距距离集和上述车速信息集，生成行驶信息集。
在一些实施例中，上述执行主体可以将上述车距距离集中的每个车距距离和上述车速信息组成二元组，得到二元组集作为行驶信息集。
作为示例，上述车距距离可以是“2米”。上述车速信息可以是“（15米/秒，20米/秒）”。将“2米”和“（15米/秒，20米/秒）”组成二元组“（2米，（15米/秒，20米/秒））”。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，响应于上述行驶信息集中存在不符合预设条件的行驶信息，控制车辆警报设备进行预警处理。
在一些实施例的一些可选的实现方式中，将上述行驶信息集中的各个行驶信息发送到具有显示功能和存储功能的车载设备终端以对上述行驶信息进行显示和存储。
本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的行驶信息生成方法，扩大了车速检测区域范围，提高了车辆行驶的安全性。具体来说，造成车辆行驶的安全性较低的原因在于：无法对检测死角区域出现的车辆超速问题进行检测。基于此，首先，确定目标坐标数据集中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离作为车距距离，得到车距距离集，其中，坐标原点是指世界坐标系的坐标原点，世界坐标系是以上述检测车辆的前轴中心为坐标原点，以上述检测车辆行进方向平行的线为纵轴，以与上述检测车辆的前轴平行的线为横轴，以与地面垂直的线为垂直轴建立的坐标系。通过确定每个目标坐标数据与坐标原点的距离作为车距距离，可以得到检测车辆和被检测车辆之间的距离信息。接着，对上述车距距离集中的各个车距距离进行排序，得到车距距离序列。其次，确定上述车距距离序列中的每两个车距距离之间的距离差值作为车距距离差值，得到车距距离差值序列。从而，可以为下一步计算被检测车辆的速度值提供了数据支持。然后，基于检测车辆的速度值集和上述车距距离差值序列，生成被检测车辆的速度值序列。再然后，基于上述检测车辆的速度值集和上述被检测车辆的速度值序列，生成车速信息集。最后，基于上述车距距离集和上述车速信息集，生成行驶信息集。由于检测车辆行驶灵活的特点，能够对带有速度检测的监控探头或者雷达测速不能检测到的区域进行车速检测，扩大了车速检测区域的范围。从而，提高了车辆行驶的安全性。
进一步参考图3，示出了根据本公开的行驶信息生成方法的生成目标坐标数据集的一些实施例的流程300。该方法可以由图1的计算设备101来执行。该行驶信息生成方法，包括以下步骤：
步骤301，获取车载相机拍摄的图像集合和车载相机的相机参数信息。
在一些实施例中，上述执行主体可以通过有线连接方式或者无线连接的方式获取车载摄像机拍摄的图像集合和车载相机的相机参数信息。其中，上述图像集合中的每张图像和检测车辆的速度值集合中的速度值存在着一一对应的关系。车载相机的相机参数信息可以包括相机外参信息集合和相机内参数，相机外参信息可以包括第一相机外参数和第二相机外参数，第一相机外参数可以是旋转矩阵，第二相机外参数可以是平移向量。
步骤302，确定上述图像集合中的每个图像中所显示的被检测车辆的坐标以生成坐标数据，得到坐标数据集。
在一些实施例中，上述执行主体可以确定上述图像集合中的每个图像中所显示的被检测车辆的坐标以生成坐标数据，得到坐标数据集。其中，上述被检测车辆的坐标是在图像坐标系下的坐标。
作为示例，可以通过预先训练的卷积神经网络确定上述图像集合中每个图像中显示的被检测车辆的坐标以生成坐标数据，得到坐标数据集。具体的，上述预先训练的卷积神经网络可以包括特征提取层、特征汇总层、坐标确定层。其中，特征提取层是对图像中的被检测车辆进行识别并提取特征。特征汇总层用于对提取到的特征进行汇总。坐标确定层用于根据汇总的特征，确定被检测车辆的坐标数据。
步骤303，基于上述车载相机的相机参数信息，对上述坐标数据集中的每个坐标数据进行坐标转换处理以生成坐标转换处理后的坐标数据作为目标坐标数据，得到目标坐标数据集。
在一些实施例中，上述第三步可以通过公式，将上述坐标数据转换成相机坐标系下对应的目标坐标数据，其中，上述相机坐标系是以上述车载相机的聚焦中心为坐标原点，以上述车载相机的光轴为竖轴，以与上述图像坐标系的横轴平行的线作为横轴，以与上述图像坐标系的纵轴平行的线作为纵轴建立的坐标系：
Figure 44015DEST_PATH_IMAGE033
。
其中，
Figure 361864DEST_PATH_IMAGE002
表示上述坐标数据中的横坐标。
Figure 18104DEST_PATH_IMAGE003
表示上述坐标数据中的纵坐标。
Figure 800115DEST_PATH_IMAGE004
表示上述坐标数据中的竖坐标。
Figure 844295DEST_PATH_IMAGE005
表示上述相机内参数。
Figure 321544DEST_PATH_IMAGE006
表示上述第一相机外参数。
Figure 171688DEST_PATH_IMAGE007
表示上述第二相机外参数。
Figure 417993DEST_PATH_IMAGE008
表示0矩阵的转置矩阵。
Figure 633073DEST_PATH_IMAGE034
表示上述目标坐标数据中的横坐标。
Figure 456673DEST_PATH_IMAGE010
表示上述目标坐标数据中的纵坐标。
Figure 985874DEST_PATH_IMAGE011
表示上述目标坐标数据中的竖坐标。
作为示例，第一相机外参数
Figure 211319DEST_PATH_IMAGE006
可以是
Figure 597301DEST_PATH_IMAGE035
。第二相机外参数
Figure 49142DEST_PATH_IMAGE007
可以是
Figure 241089DEST_PATH_IMAGE036
。
Figure 524303DEST_PATH_IMAGE011
可以是1。
Figure 18869DEST_PATH_IMAGE008
可以是
Figure 817061DEST_PATH_IMAGE037
。坐标数据可以是
Figure 688065DEST_PATH_IMAGE038
。通过以上公式，生成目标坐标数据
Figure 622523DEST_PATH_IMAGE039
。
步骤303中的公式以及相关内容作为本公开的一个发明点，由此解决了背景技术提及的技术问题三“未将所检测的信息转换到统一的世界坐标系中，导致降低了行驶信息生成的效率，导致不能快速播报行驶信息，进一步造成不必要的失误操作”。导致不必要的操作失误往往如下：未将所检测的信息转换到统一的世界坐标系中，导致降低了行驶信息生成的效率，导致不能快速播报行驶信息。如果解决了上述因素，就能达到减少不必要的操作失误的效果。为了达到这一效果，通过上述坐标转换公式，可以将图像坐标系中被检测车辆的坐标转换到世界坐标系下，使得坐标统一，便于后续步骤的计算使用。由此，提高了行驶信息生成的效率。进而，提高了播报行驶信息的速度，降低了不必要的失误操作。
从图3可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，图3对应的一些实施例中的行驶信息生成方法的流程300可以通过上述坐标转换公式，可以将图像坐标系中被检测车辆的坐标转换到世界坐标系下，使得坐标统一，方便以下步骤的计算使用。
进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种行驶信息生成装置的一些实施例，这些装置实施例与图2上述的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图4所示，一些实施例的行驶信息生成装置400包括：第一确定单元401、排序单元402、第二确定单元403、第一生成单元404、第二生成单元405和第三生成单元406。其中，第一确定单元401，被配置成将目标坐标数据集中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离确定为车距距离，得到车距距离集，其中，上述坐标原点是指世界坐标系的坐标原点，上述世界坐标系是以检测车辆的前轴中心为坐标原点、以上述检测车辆前进方向平行的线为纵轴、以与上述检测车辆的前轴平行的线为横轴、以与地面垂直的线为垂直轴建立的坐标系；排序单元402，被配置成对上述车距距离集中的各个车距距离进行排序，得到车距距离序列；第二确定单元403，被配置成确定上述车距距离序列中的每两个车距距离之间的距离差值作为车距距离差值，得到车距距离差值序列；第一生成单元404，被配置成基于上述检测车辆的速度值集和上述车距距离差值序列，生成被检测车辆的速度值序列；第二生成单元405，被配置成基于上述检测车辆的速度值集和上述被检测车辆的速度值序列，生成车速信息集；第三生成单元406，被配置成基于上述车距距离集和上述车速信息集，生成行驶信息集。
可以理解的是，该装置400中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置400及其中包含的单元，在此不再赘述。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备（例如图1中的计算设备101）500的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备500可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）501，其可以根据存储在只读存储器（ROM）502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器（RAM）503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出（I/O）接口504也连接至总线504。
通常，以下装置可以连接至I/O接口504：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图5中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP（HyperText TransferProtocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：将目标坐标数据集中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离确定为车距距离，得到车距距离集，其中，上述坐标原点是指世界坐标系的坐标原点，上述世界坐标系是以检测车辆的前轴中心为坐标原点、以上述检测车辆前进方向平行的线为纵轴、以与上述检测车辆的前轴平行的线为横轴、以与地面垂直的线为垂直轴建立的坐标系；对上述车距距离集中的各个车距距离进行排序，得到车距距离序列；确定上述车距距离序列中的每两个车距距离之间的距离差值作为车距距离差值，得到车距距离差值序列；基于上述检测车辆的速度值集和上述车距距离差值序列，生成被检测车辆的速度值序列；基于上述检测车辆的速度值集和上述被检测车辆的速度值序列，生成车速信息集；基于上述车距距离集和上述车速信息集，生成行驶信息集。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一确定单元、排序单元、第二确定单元、第一生成单元、第二生成单元、第三生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，排序单元还可以被描述为“对上述车距距离集中的各个车距距离进行排序，得到车距距离序列的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上***（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方法。

Claims (10)

1.一种行驶信息生成方法，包括：
将目标坐标数据集中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离确定为车距距离，得到车距距离集，其中，所述坐标原点是指世界坐标系的坐标原点，所述世界坐标系是以检测车辆的前轴中心为坐标原点、以所述检测车辆前进方向平行的线为纵轴、以与所述检测车辆的前轴平行的线为横轴、以与地面垂直的线为垂直轴建立的坐标系；
对所述车距距离集中的各个车距距离进行排序，得到车距距离序列；
确定所述车距距离序列中的每两个车距距离之间的距离差值作为车距距离差值，得到车距距离差值序列；
基于所述检测车辆的速度值集和所述车距距离差值序列，生成被检测车辆的速度值序列；
基于所述检测车辆的速度值集和所述被检测车辆的速度值序列，生成车速信息集；
基于所述车距距离集和所述车速信息集，生成行驶信息集。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标坐标数据集是通过以下步骤得到的：
获取车载相机拍摄的图像集合和车载相机的相机参数信息；
确定所述图像集合中的每个图像中所显示的被检测车辆的坐标以生成坐标数据，得到坐标数据集，其中，所述被检测车辆的坐标是在图像坐标系下的坐标；
基于所述车载相机的相机参数信息，对所述坐标数据集中的每个坐标数据进行坐标转换处理以生成坐标转换处理后的坐标数据作为目标坐标数据，得到目标坐标数据集。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述检测车辆的速度值集和所述车距距离差值序列，生成被检测车辆的速度值序列，包括：
基于所述检测车辆的速度值集中的每个检测车辆的速度值，对所述检测车辆的速度值和所述车距距离差值序列中的每个车距距离差值进行瞬时速度处理以生成瞬时速度值作为被检测车辆的速度值。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
响应于所述行驶信息集中存在不符合预设条件的行驶信息，控制车辆警报设备进行预警处理。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
将所述行驶信息集中的各个行驶信息发送到具有显示功能和存储功能的车载设备终端以对所述行驶信息进行显示和存储。
6.一种行驶信息生成装置，包括：
第一确定单元，被配置成将目标坐标数据集中的每个目标坐标数据与坐标原点的距离确定为车距距离，得到车距距离集，其中，所述坐标原点是指世界坐标系的坐标原点，世界坐标系是以检测车辆的前轴中心为坐标原点、以所述检测车辆前进方向平行的线为纵轴、以与所述检测车辆的前轴平行的线为横轴、以与地面垂直的线为垂直轴建立的坐标系；
排序单元，被配置成对所述车距距离集中的各个车距距离进行排序，得到车距距离序列；
第二确定单元，被配置成确定所述车距距离序列中的每两个车距距离之间的距离差值作为车距距离差值，得到车距距离差值序列；
第一生成单元，被配置成基于所述检测车辆的速度值集和所述车距距离差值序列，生成被检测车辆的速度值序列；
第二生成单元，被配置成基于所述检测车辆的速度值集和所述被检测车辆的速度值序列，生成车速信息集；
第三生成单元，被配置成基于所述车距距离集和所述车速信息集，生成行驶信息集。
7.根据权利要求6所述的行驶信息生成装置，其中，所述第一生成单元进一步被配置成：
基于所述检测车辆的速度值集中的每个检测车辆的速度值，对所述检测车辆的速度值和所述车距距离差值序列中的每个车距距离差值进行瞬时速度处理以生成瞬时速度值作为被检测车辆的速度值。
8.根据权利要求6所述的行驶信息生成装置，其中，所述装置还包括：控制单元；所述控制单元被配置成响应于所述行驶信息集中存在不符合预设条件的行驶信息，控制车辆警报设备进行预警处理。
9.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113392662A (zh) * 2021-05-24 2021-09-14 北京京东乾石科技有限公司 车辆位置信息展示方法、装置、电子设备和可读介质
CN116026349A (zh) * 2022-12-30 2023-04-28 吉咖智能机器人有限公司 用于车辆距离测量的方法、装置、电子设备和介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103895572A (zh) * 2014-04-22 2014-07-02 北京汽车研究总院有限公司 一种前方视野中车辆行驶信息显示装置及方法
CN111738032A (zh) * 2019-03-24 2020-10-02 初速度（苏州）科技有限公司 一种车辆行驶信息确定方法及装置、车载终端
CN111738033A (zh) * 2019-03-24 2020-10-02 初速度（苏州）科技有限公司 基于平面分割的车辆行驶信息确定方法及装置、车载终端
CN111965383A (zh) * 2020-07-28 2020-11-20 禾多科技（北京）有限公司 车速信息生成方法、装置、电子设备和计算可读介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103895572A (zh) * 2014-04-22 2014-07-02 北京汽车研究总院有限公司 一种前方视野中车辆行驶信息显示装置及方法
CN111738032A (zh) * 2019-03-24 2020-10-02 初速度（苏州）科技有限公司 一种车辆行驶信息确定方法及装置、车载终端
CN111738033A (zh) * 2019-03-24 2020-10-02 初速度（苏州）科技有限公司 基于平面分割的车辆行驶信息确定方法及装置、车载终端
CN111965383A (zh) * 2020-07-28 2020-11-20 禾多科技（北京）有限公司 车速信息生成方法、装置、电子设备和计算可读介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113392662A (zh) * 2021-05-24 2021-09-14 北京京东乾石科技有限公司 车辆位置信息展示方法、装置、电子设备和可读介质
CN116026349A (zh) * 2022-12-30 2023-04-28 吉咖智能机器人有限公司 用于车辆距离测量的方法、装置、电子设备和介质
CN116026349B (zh) * 2022-12-30 2024-03-19 吉咖智能机器人有限公司 用于车辆距离测量的方法、装置、电子设备和介质

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