CN116164763A - 目标航向角确定方法、装置及电子设备、存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种目标航向角确定方法、装置及电子设备、存储介质，所述方法包括获取通过预设路口的目标的历史轨迹；建立所述预设路口的栅格地图，其中，所述栅格地图包括多个网格单元；根据所述栅格地图中的多个网格单元以及所述通过预设路口的目标的历史轨迹，生成所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值；当所述预设路口出现新目标时，根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，确定所述新目标的初始航向角。通过本申请获取的通过路口的目标的初始航向角可以更加精准，且稳定性较好。

Description

目标航向角确定方法、装置及电子设备、存储介质

技术领域

本申请涉及目标跟踪技术领域，尤其涉及一种目标航向角确定方法、装置及电子设备、存储介质。

背景技术

在车路协同领域，经常采用路杆上的相机检测通过交通路口的车辆，并对车辆进行定位跟踪。通过相机在车辆经过交通路口的2D图像上检测车辆所在图像2D框位置，并根据相机的外参标定结果投影到3D地面上，之后通过多帧累积形成车辆行驶轨迹。

在车辆行驶过程中，可以通过多帧来判断轨迹的航向角，但是在车辆初始状态，由于没有先验轨迹信息，难以确定车辆的初始航向角。

相关技术中，在对相机进行外参标定时通常会给定相机观测量一个初始航向角，但是在十字路口车辆有多个初始方向，因此通过标定一个相机并只给定一个初始航向角的方式不再适用。

发明内容

本申请实施例提供了目标航向角确定方法、装置及电子设备、存储介质，以提高处于不同位置的目标初始航向角的准确性。

本申请实施例采用下述技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种目标航向角确定方法，其中，所述方法包括：

获取通过预设路口的目标的历史轨迹；

建立所述预设路口的栅格地图，其中，所述栅格地图包括多个网格单元；

根据所述栅格地图中的多个网格单元以及所述通过预设路口的目标的历史轨迹，生成所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值；

当所述预设路口出现新目标时，根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，确定所述新目标的初始航向角。

在一些实施例中，所述当所述预设路口出现新目标时，根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，确定所述新目标的初始航向角，包括：

当所述预设路口出现新目标时，将首次出现所述新目标的位置映射到对应的所述网格单元中；

根据所述网格单元中的初始航向角累积值的平均值，确定所述新目标在首次出现的位置的初始航向角。

在一些实施例中，所述确定所述新目标的初始航向角之后还包括：

对所述新目标进行跟踪，并将跟踪后得到的所述新目标的航向角，更新到首次出现所述新目标的位置映射到的所述网格单元中。

在一些实施例中，所述根据所述栅格地图中的多个网格单元以及所述通过预设路口的目标的历史轨迹，生成所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值，包括：

根据所述目标的历史轨迹，确定首次出现在所述网格单元中的所述目标，并将所述目标的位置坐标映射到对应的至少一个所述网格单元；

对所述目标进行跟踪，并将跟踪后得到的所述目标的航向角，作为首次出现所述目标的位置映射到的对应的至少一个所述网格单元中的初始航向角累积值。

在一些实施例中，所述建立所述预设路口的栅格地图，其中，所述栅格地图包括多个网格单元，包括：

对所述预设路口所在区域进行单元格划分，得到多个网格单元(i，j)；

将每个所述网格单元(i，j)分别配置为记录初始目标出现个数以及记录初始航向角累积值，建立得到所述栅格地图。

在一些实施例中，所述对所述目标进行跟踪，并将跟踪后得到的所述目标的航向角，作为首次出现所述目标的位置映射到的对应的至少一个所述网格单元中的初始航向角累积值，包括：

采用预设跟踪算法对所述目标进行跟踪，并记录所述目标在所述预设路口首次出现的位置；

当跟踪所述目标的距离累积达到距离门限值时，得到所述目标在预设路口中的跟踪位置；

根据所述目标在所述预设路口首次出现的位置以及所述目标在预设路口中的跟踪位置，计算所述目标的航向角；

将所述目标的航向角作为所述目标在所述预设路口首次出现的位置对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，并记录所述网格单元中的所述初始目标出现的个数。

在一些实施例中，所述获取通过预设路口的目标的历史轨迹之后，包括：

通过图像检测模型对通过预设路口的所述目标的历史轨迹中的图像进行检测，得到所述目标在图像中的2D定位点；

将所述目标在图像中的2D定位点转换为所述预设路口的所述目标的3D定位点；

通过所述预设路口的所述目标的3D定位点，将首次出现的所述目标的3D定位点所在位置映射到对应的所述网格单元。

第二方面，本申请实施例还提供一种目标航向角确定装置，其中，所述装置包括：

获取模块，用于获取通过预设路口的目标的历史轨迹；

建立模块，用于建立所述预设路口的栅格地图，其中，所述栅格地图包括多个网格单元；

生成模块，用于根据所述栅格地图中的多个网格单元以及所述通过预设路口的目标的历史轨迹，生成所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值；

确定模块，用于当所述预设路口出现新目标时，根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，确定所述新目标的初始航向角。

第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述方法。

第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行上述方法。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：获取经过预设路口的目标的历史轨迹并建立预设路口的栅格地图，根据历史轨迹和栅格地图，生成所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值。这样当所述预设路口出现新目标时，可以根据新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，确定所述新目标的初始航向角。通过上述获得的新目标的初始航向角可以更加精准，且稳定性较好。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例中目标航向角确定方法的流程示意图；

图2为本申请实施例中目标航向角确定装置的结构示意图；

图3为本申请实施例中基于十字路口建立的栅格地图划分出的网格单元的示意图；

图4为本申请实施例中一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

发明人研究时发现，针对复杂的十字路口，车辆可能从不同方向进入相机的监控区域，这样处于不同位置的车辆初始状态，由于没有先验轨迹信息，因此难以确定初始航向。而如果对进入十字路口的车辆都赋予统一的初始航向角值，就会由于初始航向角不准确导致车辆行驶中出现抖动或打转的问题。

针对上述不足，本申请的实施例中提供了一种目标航向角确定方法，通过历史车辆经过的行驶轨迹，记录该位置的初始航向，并赋予往后出现的初始车辆，提高了目标初始航向的精准度。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

本申请实施例提供了一种目标航向角确定方法，如图1所示，提供了本申请实施例中目标航向角确定方法流程示意图，所述方法至少包括如下的步骤S110至步骤S140：

步骤S110，获取通过预设路口的目标的历史轨迹。

预设路口主要是指目标有多个初始方向的路口，比如十字路口。

目标的历史轨迹包括目标由不同位置经过路口的目标历史轨迹，经过所述路口时主要考虑进入路口的位置，因为这个位置与目标的初始角速度更加相关。

可以理解，可以按照目标跟踪的需求，针对不同的位置点，建立所述目标通过预设路口时在不同(目标经常出现、消失)位置点的历史轨迹。

为了便于理解，在所述目标通过所述预设路口中的同一个位置出现的初始目标的目标初始航向角认为是相同的。比如，目标C、D通过十字路口A的转向位置B时，在转向位置B初次出现的目标C与D两者的初始航向角是相同的。而通过目标的历史轨迹的连续帧，可以得到每个位置中首次出现的目标对应的初始航向角。并且根据经验，首次出现区域大多数出现在路口图像边缘区域。至于路口行驶方向交叉的区域，此时已经开始进行目标跟踪，故无需考虑目标的初始航向角。

步骤S120，建立所述预设路口的栅格地图，其中，所述栅格地图包括多个网格单元。

对于所述预设路口，建立其对应的栅格地图，同时确保栅格地图是按照大小相同的网格单元划分得到的。

对于每个网格单元，可以被赋予记录不同的数值，但是都仅记录目标初次出现的数值。这些数值用于表征，首次进入当前网格单元的目标的个数以及每个目标的初始航向角。

可以理解，如果不是首次出现的目标则不记录，或者不是初始航向角则不累积。

步骤S130，根据所述栅格地图中的多个网格单元以及所述通过预设路口的目标的历史轨迹，生成所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值。

通过所述预设路口的历史轨迹中包含了目标的位置信息，可以将所述目标的位置信息映射到栅格地图中的对应网格单元中，从而每个网格单元用于表征所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值。

可以理解，对于初始航向角累积值以及对应的网格单元中的首次出现的目标的出现次数，就可以得到一个初始航向角的平均值，根据平均值可以提高初始航向角的精准度，并且是相对稳定的。

需要注意的是，预先对每个网格单元中的初始航向角进行赋值，赋值范围为[0°-360°]。赋值的依据是根据所述目标的历史轨迹中的目标位置点投影到网格单元中的结果进行计算得到的。

同时，可以持续或者定期更新每个所述网格单元中的所述初始航向角累积值，从而使得所述初始航向角累积值更加准确。

步骤S140，当所述预设路口出现新目标时，根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，确定所述新目标的初始航向角。

在同一个预设路口，当出现新目标需要进行目标跟踪时，可以根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，直接确定出所述新目标的初始航向角。这样，相比较于相关技术中采用初始航向角统一赋值，而造成初始航向角缺乏精确性结果的不同之处在于，通过每个网格单元对应得到的初始航向角，可以根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，进一步确定出所述新目标的初始航向角。

在一些实施例中，所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值集中出现在路口图像边缘位置处。

可以理解，如果在新目标的当前位置所对应的同一个所述网格单元中出现的新目标的个数不止一个的情况，会计算其航向角的平均值，并将初始航向角的平均值作为新目标的初始航向角。

通过上述方法，解决了在跟踪目标建立目标跟踪轨迹的过程中，由于目标初始航向角不准确导致目标中出现抖动或打转的问题。

进一步地，可以满足不同位置目标的初始状态的需求即不论从预设路口的哪个方向进入，都可以得到该目标对应的初始航向角。特别对于复杂的十字路口，目标的进入方向不固定的情况。

在本申请的一个实施例中，所述当所述预设路口出现新目标时，根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，确定所述新目标的初始航向角，包括：当所述预设路口出现新目标时，将首次出现所述新目标的位置映射到对应的所述网格单元中；根据所述网格单元中的初始航向角累积值的平均值，确定所述新目标在首次出现的位置的初始航向角。

如果在所述预设路口出现了新目标，则将首次出现所述新目标的位置映射到对应的所述网格单元中，此时，需要将所述新目标的2D位置坐标转换为3D位置坐标之后再进行映射，经过映射之后可以将首次出现所述新目标的位置映射到对应的所述网格单元中。

在所述网格单元中的初始航向角累积值的平均值指示，根据初始航向角累计值以及新目标首次出现在网格单元中的个数，求平均值后的结果。比如，记录初始目标出现个数为N，初始航向角累计值为180°，则所述网格单元中的初始航向角累积值的平均值＝180°/N,将累积值的平均值作为新目标在首次出现的位置的初始航向角。

通过上述方式确定的初始航向角，更加精准，降低了初始航向角不准确导致车辆行驶中出现抖动或打转的情况发生。

可以理解，本领域技术人员可以根据相关技术中的技术手段判断新目标是是否为首次出现在所述网格单元中，在本申请中并不进行详述。

在本申请的一个实施例中，所述确定所述新目标的初始航向角之后还包括：对所述新目标进行跟踪，并将跟踪后得到的所述新目标的航向角，更新到首次出现所述新目标的位置映射到的所述网格单元中。

根据所述网格单元中的初始航向角累积值的平均值，确定所述新目标在首次出现的位置的初始航向角之后，还需要对初始航向角累积值进行更新(累积增加)。对于所述新目标进行跟踪时，将跟踪后得到的新目标的航向角(非初始)，再次更新到首次出现所述新目标的位置映射到的所述网格单元中。

示例性地，如图3所示，首次出现所述新目标的位置为pos0。当跟踪距离大于一定距离后得到位置pos1，利用pos0和pos1计算航向角YAW1，计算完航向角YAW1后将此航向角累加到pos0对应的网格单元中，作为初始航向角累积值。

在本申请的一个实施例中，所述根据所述栅格地图中的多个网格单元以及所述通过预设路口的目标的历史轨迹，生成所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值，包括：根据所述目标的历史轨迹，确定首次出现在所述网格单元中的所述目标，并将所述目标的位置坐标映射到对应的至少一个所述网格单元；对所述目标进行跟踪，并将跟踪后得到的所述目标的航向角，作为首次出现所述目标的位置映射到的对应的至少一个所述网格单元中的初始航向角累积值。

在本申请中通过目标的历史轨迹的处理，得到历史轨迹中不同位置下的初始航向角，建立映射关系后作为网格单元中的初始航向角累积值。

确定首次出现在所述网格单元中的所述目标之后并将所述目标的3D位置坐标映射到对应的至少一个所述网格单元，之后对所述目标进行跟踪并将跟踪后得到的所述目标的航向角，基于之前建立的映射关系，将所述目标的航向角，作为首次出现所述目标的位置映射到至少一个所述网格单元中的初始航向角累积值。如前所述初始航向角累积值的赋值范围为[0°-360°]，可以按照初始赋值通过历史轨迹进行逐渐累积，得到初始航向角累积值。

在本申请的一个实施例中，所述建立所述预设路口的栅格地图，其中，所述栅格地图包括多个网格单元，包括：对所述预设路口所在区域进行单元格划分，得到多个网格单元(i，j)；将每个所述网格单元(i，j)分别配置为记录初始目标出现个数以及记录初始航向角累积值，建立得到所述栅格地图。

对于栅格地图，每个网格单元中的(i，j)中的两个数值，一个值用于记录初始目标出现个数以及记录初始航向角累积值，另一个值用于记录初始航向角累积值。

之后，根据每个网格单元中的(i，j)中的数值，建立得到所述栅格地图。也就是说，在所述栅格地图中每个网格单元中的(i，j)值，均表征了这个网格单元中记录的初始目标出现个数和初始航向角累积值。

示例性地，以跟踪目标为车辆为例。按照2米长度为一个单位，对路口区域进行网格单元格划分，对于每个网格单元(i，j)记录两个值，一个为初目标出现个数，一个为初始航向角累积值。而通过求测试航向角累积值的平均即可得到经过此单元格的车辆初始航向角。

对于对首次出现的车辆目标，将其3D坐标映射到对应的网格单元(i，j)中。并记录该网格中首次出现目标的个数N，网格单元(i，j)每出现初始目标，则N+1。

在本申请的一个实施例中，所述对所述目标进行跟踪，并将跟踪后得到的所述目标的航向角，作为所述目标的位置坐标映射到的对应的至少一个所述网格单元中的初始航向角累积值，包括：采用预设跟踪算法对所述目标进行跟踪，并记录所述目标在所述预设路口首次出现的位置；当跟踪所述目标的距离累积达到距离门限值时，得到所述目标在预设路口中的跟踪位置；根据所述目标在所述预设路口首次出现的位置以及所述目标在预设路口中的跟踪位置，计算所述目标的航向角；将所述目标的航向角作为所述目标在所述预设路口首次出现的位置对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，并记录所述网格单元中的所述初始目标出现的个数。

对于预设路口经过的目标，需要进行目标跟踪。采用预设跟踪算法对所述目标进行跟踪，并记录所述目标在所述预设路口首次出现的位置。然后当跟踪所述目标的距离累积达到距离门限值时，得到所述目标在预设路口中的跟踪位置。

进一步，根据首次出现的位置和跟踪位置，计算所述目标的航向角。此时计算的航向角会赋值到所述目标在所述预设路口首次出现的位置对应的所述网格单元中的初始航向角累积值中进行累积，并且会增加所述初始目标出现个数N，即N+1。

同理，每当出现的新目标满足一定数量或者达到一定更新周期，当新目标作为历史轨迹处理时，可以使用之前的方式计算出航向角，并更新到目标在所述预设路口首次出现的位置对应的所述网格单元中的初始航向角累积值中。

在本申请的一个实施例中，所述获取通过预设路口的目标的历史轨迹之后，包括：通过图像检测模型对通过预设路口的所述目标的历史轨迹中的图像进行检测，得到所述目标在图像中的2D定位点；将所述目标在图像中的2D定位点转换为所述预设路口的所述目标的3D定位点；通过所述预设路口的所述目标的3D定位点，将首次出现的所述目标的3D定位点所在位置映射到对应的所述网格单元。

通过图像检测模型对通过预设路口的所述目标的历史轨迹中的图像进行检测，对于图像检测模型输出的图像中车辆目标检测框坐标，选取目标检测框下底边中心作为当前目标的2D定位点。之后将定位点通过标定矩阵转换，投影到3D地面坐标。获得检测目标的3D位置。

可以理解，采用PNP算法可以计算出2D-3D的位置转换结果。图像检测模型可以采用卷积神经网络训练的图像检测模型。通过所述预设路口的相机可以将首次出现的所述目标的3D定位点所在位置映射到对应的所述网格单元。

考虑到预设路口特别是十字路口的特殊性，在十字路口目标检测属于静止背景场景中的目标检测。当目标初始出现的位置一般是固定在一定的区域，以跟踪目标为车辆为例，当十字路口的一条马路上，一侧属于车辆出现位置，一侧属于车辆运动消失位置，不会出现位置冲突，且同一个位置出现的初始目标的目标初始航向角一般相同。所以采用上述映射方式将首次出现的所述目标的3D定位点所在位置映射到对应的所述网格单元，对每个所述网格单元进行赋值，得到初始航向角累积值。

本申请实施例还提供了目标航向角确定装置200，如图2所示，提供了本申请实施例中目标航向角确定装置的结构示意图，所述目标航向角确定装置200至少包括：获取模块210、建立模块220、生成模块230以及确定模块240，其中：

在本申请的一个实施例中，所述获取模块210具体用于：获取通过预设路口的目标的历史轨迹。

预设路口主要是指目标有多个初始方向的路口，比如十字路口。

目标的历史轨迹包括目标由不同位置经过路口的的目标历史轨迹，经过所述路口时主要考虑进入路口的位置，因为与目标的初始角速度更加相关。

可以理解，可以按照目标跟踪的需求，针对不同的位置点，建立所述目标通过预设路口时在不同(目标经常出现、消失)位置点的历史轨迹。

为了便于理解，在所述目标通过所述预设路口中的同一个位置出现的初始目标的目标初始航向角认为是相同的。比如，目标C、D通过十字路口A的转向位置B时，在转向位置B初次出现的目标C与D两者的初始航向角是相同的。而通过目标的历史轨迹的连续帧，可以得到每个位置中首次出现的目标对应的初始航向角。

在本申请的一个实施例中，所述建立模块220具体用于：建立所述预设路口的栅格地图，其中，所述栅格地图包括多个网格单元。

对于所述预设路口，建立其对应的栅格地图，同时确保在栅格地图是按照大小相同的网格单元划分得到的。

对于每个网格单元，可以被赋予记录不同的数值，但是都仅记录目标初次出现的数值。这些数值用于表征，首次进入当前网格单元的目标的个数以及每个目标的初始航向角。

可以理解，如果不是初次出现的目标则不记录，或者不是初始航向角则不累积。

在本申请的一个实施例中，所述生成模块230具体用于：根据所述栅格地图中的多个网格单元以及所述通过预设路口的目标的历史轨迹，生成所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值。

通过所述预设路口的历史轨迹中的包含了目标的位置信息，可以将所述目标的位置信息映射到栅格地图中的对应网格单元中，从而每个网格单元用于表征所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值。

可以理解，对于初始航向角累积值以及对应的网格单元中的首次出现的目标的出现次数，就可以得到一个初始航向角的平均值，根据平均值可以提高初始航向角的精准度，并且是相对稳定的。

需要注意的是，预先对每个网格单元中的初始航向角进行赋值，赋值范围为[0°-360°]。赋值的依据是根据所述目标的历史轨迹中的目标位置点投影到网格单元中的结果进行计算得到的。

同时，可以定期更新每个所述网格单元中的所述初始航向角累积值，从而使得所述初始航向角累积值更加准确。

在本申请的一个实施例中，所述确定模块240具体用于：当所述预设路口出现新目标时，根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，确定所述新目标的初始航向角。

在同一个预设路口，当出现新目标需要进行目标跟踪时，可以根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，直接确定出所述新目标的初始航向角。这样，相比较于相关技术中采用初始航向角统一赋值，而造成初始航向角缺乏精确性结果的不同之处在于，通过每个网格单元对应得到的初始航向角，可以根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，进一步确定出所述新目标的初始航向角。

可以理解，如果在新目标的当前位置所对应的同一个所述网格单元中出现的新目标的个数不止一个的情况，会计算其平均值，并将初始航向角的平均值作为新目标的初始航向角。

通过上述方法，解决了在跟踪目标建立目标跟踪轨迹的过程中，由于目标初始航向角不准确导致目标中出现抖动或打转的问题。

进一步地，可以满足不同位置目标的初始状态的需求即不论从预设路口的哪个方向进入，都可以得到该目标对应的初始航向角。特别对于复杂的十字路口，目标的进入方向不固定的情况。

能够理解，上述目标航向角确定装置，能够实现前述实施例中提供的目标航向角确定方法的各个步骤，关于目标航向角确定方法的相关阐释均适用于目标航向角确定装置，此处不再赘述。

如图3所示，为本申请实施例中基于十字路口建立的栅格地图划分出的网格单元的示意图。

每个网格单元(i，j)记录两个值，一个为初目标出现个数，一个为初始航向角累积值。通过求平均即可得到经过此单元格的车辆初始航向。

处理目标的历史轨迹时，对首次出现的车辆目标，将其3D坐标映射到对应的网格单元(i，j)中。并记录该网格中首次出现目标的个数N，网格单元(i，j)每出现初始目标，则N+1。

优选地，可以利用byteTrack算法对目标进行跟踪，并记录跟踪目标首次出现的位置pos0。当跟踪距离大于一定距离(优选取计算距离为5米)后得到位置pos1，利用pos0和pos1按照如下公式计算航向角：

Theta＝atan2(pos1(y)–pos0(y),pos1(x)–pos0(x))

计算完航向角后将此航向角累加到pos0对应的网格单元中。

而当新的跟踪目标首次出现时，把首次出现目标的位置映射到对应的单元格，求解单元格的平均初始航向角(初始航向角累积值/网格单元中首次出现目标的个数N)作为该目标的初始航向角。然后对该目标进行跟踪，当跟踪累积距离达到一定时，将其行驶航向累积到初始位置对应的单元格中。

图4是本申请的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图4，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。

处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成目标航向角确定装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：

获取通过预设路口的目标的历史轨迹；

建立所述预设路口的栅格地图，其中，所述栅格地图包括多个网格单元；

根据所述栅格地图中的多个网格单元以及所述通过预设路口的目标的历史轨迹，生成所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值；

当所述预设路口出现新目标时，根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，确定所述新目标的初始航向角。

上述如本申请图1所示实施例揭示的目标航向角确定装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

该电子设备还可执行图1中目标航向角确定装置执行的方法，并实现目标航向角确定装置在图1所示实施例的功能，本申请实施例在此不再赘述。

本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行图1所示实施例中目标航向角确定装置执行的方法，并具体用于执行：

获取通过预设路口的目标的历史轨迹；

建立所述预设路口的栅格地图，其中，所述栅格地图包括多个网格单元；

根据所述栅格地图中的多个网格单元以及所述通过预设路口的目标的历史轨迹，生成所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值；

当所述预设路口出现新目标时，根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，确定所述新目标的初始航向角。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种目标航向角确定方法，所述方法包括：

获取通过预设路口的目标的历史轨迹；

建立所述预设路口的栅格地图，其中，所述栅格地图包括多个网格单元；

根据所述栅格地图中的多个网格单元以及所述通过预设路口的目标的历史轨迹，生成所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值；

当所述预设路口出现新目标时，根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，确定所述新目标的初始航向角。

2.如权利要求1所述方法，其中，所述当所述预设路口出现新目标时，根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，确定所述新目标的初始航向角，包括：

当所述预设路口出现新目标时，将首次出现所述新目标的位置映射到对应的所述网格单元中；

根据所述网格单元中的初始航向角累积值的平均值，确定所述新目标在首次出现的位置的初始航向角。

3.如权利要求2所述方法，其中，所述确定所述新目标的初始航向角之后还包括：

对所述新目标进行跟踪，并将跟踪后得到的所述新目标的航向角，更新到首次出现所述新目标的位置映射到的所述网格单元中。

4.如权利要求1所述方法，其中，所述根据所述栅格地图中的多个网格单元以及所述通过预设路口的目标的历史轨迹，生成所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值，包括：

根据所述目标的历史轨迹，确定首次出现在所述网格单元中的所述目标，并将所述目标的位置坐标映射到对应的至少一个所述网格单元；

对所述目标进行跟踪，并将跟踪后得到的所述目标的航向角，作为首次出现所述目标的位置映射到的对应的至少一个所述网格单元中的初始航向角累积值。

5.如权利要求1所述方法，其中，所述建立所述预设路口的栅格地图，其中，所述栅格地图包括多个网格单元，包括：

对所述预设路口所在区域进行单元格划分，得到多个网格单元(i，j)；

将每个所述网格单元(i，j)分别配置为记录初始目标出现个数以及记录初始航向角累积值，建立得到所述栅格地图。

6.如权利要求4所述方法，其中，所述对所述目标进行跟踪，并将跟踪后得到的所述目标的航向角，作为首次出现所述目标的位置映射到的对应的至少一个所述网格单元中的初始航向角累积值，包括：

采用预设跟踪算法对所述目标进行跟踪，并记录所述目标在所述预设路口首次出现的位置；

当跟踪所述目标的距离累积达到距离门限值时，得到所述目标在预设路口中的跟踪位置；

根据所述目标在所述预设路口首次出现的位置以及所述目标在预设路口中的跟踪位置，计算所述目标的航向角；

将所述目标的航向角作为所述目标在所述预设路口首次出现的位置对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，并记录所述网格单元中的所述初始目标出现的个数。

7.如权利要求1所述方法，其中，所述获取通过预设路口的目标的历史轨迹之后，包括：

通过图像检测模型对通过预设路口的所述目标的历史轨迹中的图像进行检测，得到所述目标在图像中的2D定位点；

将所述目标在图像中的2D定位点转换为所述预设路口的所述目标的3D定位点；

通过所述预设路口的所述目标的3D定位点，将首次出现的所述目标的3D定位点所在位置映射到对应的所述网格单元。

8.一种目标航向角确定装置，其中，所述装置包括：

获取模块，用于获取通过预设路口的目标的历史轨迹；

建立模块，用于建立所述预设路口的栅格地图，其中，所述栅格地图包括多个网格单元；

生成模块，用于根据所述栅格地图中的多个网格单元以及所述通过预设路口的目标的历史轨迹，生成所述预设路口对应的每个网格单元中的初始航向角累积值；

确定模块，用于当所述预设路口出现新目标时，根据所述新目标的当前位置所对应的所述网格单元中的初始航向角累积值，确定所述新目标的初始航向角。

9.一种电子设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行所述权利要求1～7之任一所述方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行所述权利要求1～7之任一所述方法。

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