JP7280331B2 - 車両関連付け方法、車両関連付け装置、電子機器、コンピュータ可読記憶媒体、路側機器、クラウドコントロールプラットフォームおよびプログラム - Google Patents
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Description
各観測点に対し、プリセット周期で現在の車両が道路を走行している画像を収集することと、
観測点ごとにプリセット時間帯内で収集された画像に基づき、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列を確定することと、
前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列に基づき、前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列を確定することと、
前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列に基づき、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両が同一の車両であるか否かを検出することと、
を含み、
前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列に基づき、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両が同一の車両であるか否かを検出することは、
前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列に基づき、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の平均長さおよび2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡間の面積を計算することと、
2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡間の面積および2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の平均長さに応じて、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の類似度を計算することと、
2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の類似度に応じて、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両が同一の車両であるか否かを検出することと、
を含む車両関連付け方法を提供する。
収集モジュールと、確定モジュールと、検出モジュールとを備える車両関連付け装置であって、
前記収集モジュールは、各観測点に対し、プリセット周期で現在の車両が道路を走行している画像を収集することに用いられ、
前記確定モジュールは、観測点ごとにプリセット時間帯内で収集された画像に基づき、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列を確定することと、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列に基づき、前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列を確定することとに用いられ、
前記検出モジュールは、前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列に基づき、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両が同一の車両であるか否かを検出することに用いられ、
前記検出モジュールは、計算サブモジュールと検出サブモジュールとを備え、
前記計算サブモジュールは、前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列に基づき、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の平均長さおよび2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡間の面積を計算することと、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡間の面積および2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の平均長さに応じて、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の類似度を計算することとに用いられ、
前記検出サブモジュールは、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の類似度に応じて、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両が同一の車両であるか否かを検出することに用いられる車両関連付け装置を提供する。
1つまたは複数のプロセッサと、
1つまたは複数のプログラムを記憶するためのメモリと、
を備える電子機器であって、
前記1つまたは複数のプログラムが前記1つまたは複数のプロセッサにより実行されると、前記1つまたは複数のプロセッサは本発明のいずれかの実施例に記載の車両関連付け方法を実現する電子機器を提供する。
図1は、本発明の実施例に係る車両関連付け方法のフローチャート1であり、該方法は、車両関連付け装置または電子機器または路側機器により実行でき、該装置または電子機器または路側機器は、ソフトウェアおよび/またはハードウェアの方式で実現でき、該装置または電子機器または路側機器は、任意のネットワーク通信機能を持つスマートデバイスに集積できる。図1に示すように、車両関連付け方法は、以下のステップを含んでもよい。
図2は、本発明の実施例に係る車両関連付け方法のフローチャート2である。図2に示すように、車両関連付け方法は、以下のステップを含んでもよい。
図3は、本発明の実施例に係る車両関連付け方法のフローチャート3である。図3に示すように、車両関連付け方法は、以下のステップを含んでもよい。
Similarity=1-SA/(Length×Length) ・・・式1
図5は、本発明の実施例に係る車両関連付け装置の構造模式図である。図5に示すように、前記装置500は、収集モジュール501と、確定モジュール502と、検出モジュール503とを備える。
本発明の実施例によれば、本発明は、電子機器、可読記憶媒体およびコンピュータプログラム製品を更に提供する。
Claims (13)
- 各観測点に対し、プリセット周期で現在の車両が道路を走行している画像を収集することと、
観測点ごとにプリセット時間帯内で収集された画像に基づき、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列を確定することと、
前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列に基づき、前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列を確定することと、
前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列に基づき、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両が同一の車両であるか否かを検出することと、
を含み、
前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列に基づき、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両が同一の車両であるか否かを検出することは、
前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列に基づき、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の平均長さおよび2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡間の面積を計算することと、
2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡間の面積および2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の平均長さに応じて、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の類似度を計算することと、
2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の類似度に応じて、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両が同一の車両であるか否かを検出することと、
を含む、車両関連付け方法。 - 前記観測点ごとにプリセット時間帯内で収集された画像に基づき、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列を確定することは、
観測点ごとに前記プリセット時間帯内で収集された画像に基づき、観測点ごとに各画像が収集された際に前記現在の車両が位置する位置を確定することと、
観測点ごとに各画像が収集された際に前記現在の車両が位置する位置および観測点ごとに各画像を収集する時点に応じて、各観測点の各時点における、時点および位置を含む観測データを確定することと、
各観測点の各時点における観測データに応じて、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列を取得することと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列に基づき、前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列を確定することは、
前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列内の各観測データに基づき、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列が切出条件を満たすか否かを検出することと、
前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列が前記切出条件を満たす場合、各元の観測系列内の各観測データにおける時点に基づき、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列の切出処理を行い、前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列を取得することと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列に基づき、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の平均長さを計算することは、
前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列から各観測データにおける位置を抽出することと、
前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列から抽出された各観測データにおける位置に基づき、観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の長さを計算することと、
観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の長さに応じて、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の平均長さを計算することと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 収集モジュールと、確定モジュールと、検出モジュールとを備える車両関連付け装置であって、
前記収集モジュールは、各観測点に対し、プリセット周期で現在の車両が道路を走行している画像を収集することに用いられ、
前記確定モジュールは、観測点ごとにプリセット時間帯内で収集された画像に基づき、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列を確定することと、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列に基づき、前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列を確定することとに用いられ、
前記検出モジュールは、前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列に基づき、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両が同一の車両であるか否かを検出することに用いられ、
前記検出モジュールは、計算サブモジュールと検出サブモジュールとを備え、
前記計算サブモジュールは、前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列に基づき、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の平均長さおよび2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡間の面積を計算することと、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡間の面積および2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の平均長さに応じて、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の類似度を計算することとに用いられ、
前記検出サブモジュールは、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の類似度に応じて、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両が同一の車両であるか否かを検出することに用いられる、車両関連付け装置。 - 前記確定モジュールは、観測点ごとに前記プリセット時間帯内で収集された画像に基づき、観測点ごとに各画像が収集された際に前記現在の車両が位置する位置を確定することと、観測点ごとに各画像が収集された際に前記現在の車両が位置する位置および観測点ごとに各画像を収集する時点に応じて、各観測点の各時点における、時点および位置を含む観測データを確定することと、各観測点の各時点における観測データに応じて、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列を取得することとに用いられる、請求項5に記載の装置。
- 前記確定モジュールは、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列内の各観測データに基づき、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列が切出条件を満たすか否かを検出することと、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列が前記切出条件を満たす場合、各元の観測系列内の各観測データにおける時点に基づき、前記現在の車両に対する各観測点の元の観測系列の切出処理を行い、前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列を取得することとに用いられる、請求項5に記載の装置。
- 計算サブモジュールは、前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列から各観測データにおける位置を抽出することと、前記現在の車両に対する各観測点のターゲット観測系列から抽出された各観測データにおける位置に基づき、観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の長さを計算することと、観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の長さに応じて、2つの観測点ごとに観測された前記現在の車両の走行軌跡の平均長さを計算することとに用いられる、請求項5に記載の装置。
- 少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに通信接続されたメモリと、
を備える電子機器であって、
前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記少なくとも1つのプロセッサが請求項1~4のいずれか1項に記載の方法を実行可能であるように、前記少なくとも1つのプロセッサにより実行される、
電子機器。 - コンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータ命令は、請求項1~4のいずれか1項に記載の方法をコンピュータに実行させるために用いられる、
非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 請求項9に記載の電子機器を備える、路側機器。
- 請求項9に記載の電子機器を備える、クラウドコントロールプラットフォーム。
- 請求項1~4のいずれか1項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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