(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210929969.1 (22)申请日 2022.08.04 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114998886 A (43)申请公布日 2022.09.02 (73)专利权人 智慧互通科技股份有限公司 地址 075000 河北省张家口市空港经济技 术开发区一期十号楼 (72)发明人 闫军　廖福坤　 (51)Int.Cl. G06V 20/62(2022.01) G06V 20/54(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (56)对比文件 CN 114333347 A,202 2.04.12CN 113627373 A,2021.1 1.09 CN 113960590 A,202 2.01.21 CN 114299417 A,202 2.04.08 CN 216873 319 U,202 2.07.01 CN 114415173 A,202 2.04.29 CN 114202931 A,202 2.03.18 CN 114578807 A,202 2.06.03 US 201720 6436 A1,2017.07.20 WO 2022104296 A1,202 2.05.19 李弋博.基 于雷视融合的交通信息 检测技术 及其应用. 《上海船舶运输科 学研究所 学报》 .2022,全文. 审查员 王青 (54)发明名称 基于雷视融合的车辆追 踪方法以及装置 (57)摘要 本申请公开一种基于雷视融合的车辆追踪 方法以及装置。 方法包括： 对雷视融合数据集中 车牌号码对应的车辆图像进行二次校验， 并根据 二次校验结果判断车牌号码对应的置信度是否 大于置信度阈值； 若车牌号码对应的置信度大于 或等于置信度阈值， 则根据最高置信度对应的车 牌号码对雷视融合数据集中所有车牌号码进行 统一化形成唯一车牌号码， 获得车牌处理后的雷 视融合数据集； 对车牌处理后的雷视融合数据集 中车辆特征对应的车辆图像进行二次校验， 并根 据二次校验 结果对车辆特征进行统一化， 获得统 一雷视融合数据集； 将相同的唯一车牌号码对应 的统一雷视融合数据集的N个数据组进行数据融 合， 获得节点融合数据集； 根据节点融合数据集， 获得车辆追 踪轨迹。 权利要求书4页 说明书13页 附图2页 CN 114998886 B 2022.10.28 CN 114998886 B 1.一种基于雷视融合的车辆追踪方法， 其特 征在于， 包括： 获取每个单路口节点内每个车辆编号对应的雷视融合数据集， 所述雷视 融合数据集包 括第一个时间戳至第N个时间戳内对应的N个数据组； 根据每个所述单路口节点内每个所述车辆编 号对应的雷视 融合数据集， 判断相邻路口 节点是否存在重叠雷视融合数据， 若所述相邻路口节点存在重叠雷视融合数据， 则多个所 述相邻路口节点形成关联子域； 对所述雷视 融合数据集中车牌号码对应的车辆图像进行二 次校验， 并根据二 次校验结 果判断所述车牌 号码对应的置信度是否大于 置信度阈值； 若所述车牌号码对应的置信度 大于或等于所述置信度阈值， 则根据最高置信度对应的 车牌号码对所述雷视融合数据集中所有车牌号码进行 统一化形成唯一车牌号码， 若所述车 牌号码对应的置信度小于所述置信度阈值， 则将所述车牌号码替换为虚拟车牌号码， 获得 车牌处理后的雷视融合数据集； 对所述车牌处理后的雷视 融合数据集中车辆特征对应的车辆图像进行二 次校验， 并根 据二次校验结果对所述车辆特 征进行统一 化， 获得统一雷视融合数据集； 判断所述关联子域中所述相邻路口节点内所述统一雷视融合数据集是否包含相同的 所述唯一车牌 号码； 若包含相同的所述唯一车牌号码， 则将相同的所述唯一车牌号码对应的所述统一雷视 融合数据集的N个数据组进行 数据融合， 获得节点融合数据集； 根据所述节点融合数据集， 获得 车辆追踪轨 迹。 2.根据权利要求1所述的基于雷视 融合的车辆追踪方法， 其特征在于， 所述对所述车牌 处理后的雷视融合数据集中车辆特征对应的车辆图像进行二次校验， 并根据二次校验结果 对所述车辆特 征进行统一 化， 获得统一雷视融合数据集之后， 所述方法还 包括： 判断所述第 一个时间戳至所述第 N个时间戳内所述统一雷视 融合数据集中车辆加速度 或者车辆减速度是否超过阈值； 若所述车辆加速度或者所述车辆减速度超过所述阈值， 则对所述车辆加速度或者所述 车辆减速度进行平 滑处理； 判断所述第 一个时间戳至所述第 N个时间戳内所述统一雷视 融合数据集中车辆速度 是 否低于速度阈值； 若所述车辆 速度低于所述速度阈值， 则对车辆位置进行平 滑处理。 3.根据权利要求2所述的基于雷视 融合的车辆追踪方法， 其特征在于， 所述判断所述关 联子域中所述相邻路口节点内所述统一雷视融合数据集是否包含相同的所述唯一车牌号 码之后， 所述方法还 包括： 若所述关联子域中所述相邻路口节点内包含一个所述唯一车牌号码， 则对所述相邻路 口节点的重叠区域内， 相同所述车辆编号对应的所述N个数据组进 行数据融合， 获得所述节 点融合数据集； 其中， 相同所述车辆编号中一个所述车辆编号对应所述唯一车牌号码， 一个所述车辆 编号对应所述虚拟车牌 号码。 4.根据权利要求3所述的基于雷视 融合的车辆追踪方法， 其特征在于， 所述判断所述关 联子域中所述相邻路口节点内所述统一雷视融合数据集是否包含相同的所述唯一车牌号权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114998886 B 2码之后， 所述方法还 包括： 若所述关联子域中所述相邻路口节点内不包含所述唯一车牌号码， 则对所述相邻路口 节点的重叠区域内， 相同所述车辆编号对应的所述统一雷视融合数据集的所述N个数据 组 进行数据融合， 获得 所述节点融合数据集； 其中， 相同所述车辆编号对应所述虚拟车牌 号码。 5.根据权利要求4所述的基于雷视 融合的车辆追踪方法， 其特征在于， 所述若包含相同 的所述唯一车牌号码， 则将相同的所述唯一车牌号码对应的所述统一雷视融合数据集的N 个数据组进 行数据融合， 获得节点融合数据集之后， 所述根据所述节点融合数据集， 获得车 辆追踪轨 迹之前， 所述方法还 包括： 调取进行数据融合的所述N个数据组中车外观特征图像， 并对所述车外观特征图像进 行对比校验， 判断所述节点融合数据集是否为同一车辆的融合数据。 6.根据权利要求3所述的基于雷视融合的车辆追踪方法， 其特征在于， 所述方法还包 括： 根据所述相邻路口节点内包含的一个所述唯一车牌号码， 对所述节点融合数据集中的 所述虚拟车牌 号码进行替换； 根据所述相邻路口节点内包含的一个所述唯一车牌号码， 对所述节点融合数据集中无 车牌号码的数据组进行 车牌号码补齐。 7.根据权利要求4所述的基于雷视融合的车辆追踪方法， 其特征在于， 所述方法还包 括： 若所述相邻路口节点内不包含所述唯一车牌号码， 则获取所述节点融合数据集中时间 最早的虚拟车牌号码， 并根据所述时间最早的虚拟车牌号码， 对所述节点融合数据集中的 所有虚拟车牌 号码进行替换； 根据所述 时间最早的虚拟车牌号码， 对所述节点融合数据集中无车牌号码的数据组进 行车牌号码补齐。 8.根据权利要求1所述的基于雷视融合的车辆追踪方法， 其特征在于， 所述方法还包 括： 基于地图信 息， 对所述相邻路口节点内获得的所述节点融合数据集进行时空校验与 车 外观特征图像校验， 获得 校验后的节点融合数据集； 对所述校验后的节点融合数据集进行跨时段车辆属性补齐， 获得完整车辆信息数据 集； 根据所述完整车辆信息数据集， 获得完整全域车辆 轨迹。 9.一种基于雷视融合的车辆追踪装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取每个单路口节点内每个车辆编号对应的雷视融合数据集， 所 述雷视融合数据集包括第一个时间戳至第N个时间戳内对应的N个数据组； 关联子域生成模块， 用于根据每个所述单路口节点内每个所述车辆编号对应的雷视融 合数据集， 判断相邻 路口节点是否存在重叠雷视融合数据， 若所述相邻路口节点存在重叠 雷视融合数据， 则多个所述相邻路口节点形成关联子域； 校验模块， 用于对所述雷视融合数据集中车牌号码对应的车辆 图像进行二次校验， 并 根据二次校验结果判断所述车牌 号码对应的置信度是否大于 置信度阈值；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114998886 B 3