【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能交通管理領域，特別涉及一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法及系統。
技術介紹
1、隨著城市化的發展和交通工具的普及，道路交通日益繁忙，交通管理和安全監測的需求也越來越迫切。為了提高交通安全性和流暢度，交通部門需要對道路交通情況進行實時監測和分析，以便及時采取措施。傳統的道路交通監測方法主要是基于攝像頭和地磁等傳感器進行的，但是這些傳感器存在著一些缺陷，比如攝像頭需要大量的帶寬和存儲空間，而地磁傳感器對車輛的識別準確度較低等。
2、而雷達作為一種全天候的傳感器，受環境和天氣影響較小，但是目前由于缺乏多雷達節點聯動下的數據聯合處理和數據融合的技術支撐，因此現有一些基于雷達技術的道路交通監測系統，通常采用是單一的雷達節點進行道路交通監測，無法實現對整個路段的監測，進而導致現有交通監測精度和覆蓋面積受到限制。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本專利技術提供一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法及系統，可以解決多雷達節點進行道路交通監測時無法實現數據關聯融合進而導致的交通監測精度和覆蓋面積受到限制的問題。
2、為實現上述目的，一方面，本專利技術提供一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法，所述方法包括：
3、通過路段上不同位置點接力分布式配置的雷達獲取不同車輛分別對應的狀態信息并構建不同車輛狀態信息分別對應的高斯分布；
4、根據不同車輛狀態信息分別對應的高斯分布構建隨機有限集；
5、根據相鄰
6、根據預置權重系數和預置概率閾值判斷所述當前時刻的隨機有限集中各個車輛的狀態信息與當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息是否匹配；
7、若是，則根據當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息更新當前時刻的隨機有限集中對應車輛的狀態信息。
8、進一步地，所述根據相鄰的上一時刻的隨機有限集預測獲取當前時刻的隨機有限集的步驟包括：
9、基于車輛運動模型根據每輛車上一時刻的位置信息和速度信息獲取當前時刻的位置信息和速度信息；
10、根據預置權重函數和每個車輛對應的當前時刻的位置信息和速度信息合并成當前時刻的隨機有限集。
11、進一步地，所述基于車輛運動模型根據每輛車上一時刻的位置信息和速度信息獲取當前時刻的位置信息和速度信息的步驟包括：
12、根據所述車輛對應的運動模型的系數矩陣、車輛位置和速度的過程噪聲、以及每輛車上一時刻的位置信息和速度信息獲取當前時刻的位置信息和速度信息。
13、進一步地，所述根據隨機有限集中相鄰的上一時刻車輛的狀態信息更新獲取當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息的步驟包括：
14、根據隨機有限集中相鄰的上一時刻車輛的狀態信息和預置的測量噪聲構建測量模型；
15、根據所述測量模型更新獲取當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息。
16、進一步地，所述方法還包括：
17、若當前時刻的隨機有限集中各個車輛的狀態信息與當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息不匹配，則將當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息和所述車輛的標識信息保存到所述當前時刻的隨機有限集中。
18、另一方面，本專利技術提供一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合系統，所述系統包括：獲取單元，用于通過路段上不同位置點接力分布式配置的雷達獲取不同車輛分別對應的狀態信息并構建不同車輛狀態信息分別對應的高斯分布；
19、構建單元，用于根據不同車輛狀態信息分別對應的高斯分布構建隨機有限集；
20、所述獲取單元，還用于根據相鄰的上一時刻的隨機有限集預測獲取當前時刻的隨機有限集，并根據隨機有限集中相鄰的上一時刻車輛的狀態信息更新獲取當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息；
21、判斷單元，用于根據預置權重系數和預置概率閾值判斷所述當前時刻的隨機有限集中各個車輛的狀態信息與當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息是否匹配；
22、更新單元，用于若是，則根據當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息更新當前時刻的隨機有限集中對應車輛的狀態信息。
23、進一步地，所述獲取單元，具體用于基于車輛運動模型根據每輛車上一時刻的位置信息和速度信息獲取當前時刻的位置信息和速度信息；根據預置權重函數和每個車輛對應的當前時刻的位置信息和速度信息合并成當前時刻的隨機有限集。
24、進一步地，所述獲取單元，具體還用于根據所述車輛對應的運動模型的系數矩陣、車輛位置和速度的過程噪聲、以及每輛車上一時刻的位置信息和速度信息獲取當前時刻的位置信息和速度信息。
25、進一步地，所述獲取單元，具體還用于根據隨機有限集中相鄰的上一時刻車輛的狀態信息和預置的測量噪聲構建測量模型；根據所述測量模型更新獲取當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息。
26、進一步地，所述獲取單元，還用于若當前時刻的隨機有限集中各個車輛的狀態信息與當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息不匹配，則將當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息和所述車輛的標識信息保存到所述當前時刻的隨機有限集中。
27、本專利技術提供的一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法及系統，根據不同車輛狀態信息分別對應的高斯分布構建隨機有限集，然后基于隨機有限集的高斯假設濾波器算法，可以對不同雷達節點采集到的車輛的狀態信息進行實時處理和融合分析，從而為路段接力分布式雷達布局的方式提供了數據融合處理的技術支撐，實現了將一個區域雷達數據融合結果傳遞給兩側的相鄰區域，進而實現對整個路段的監測，提升了交通監測精度和覆蓋面積。
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1.一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法，其特征在于，所述根據相鄰的上一時刻的隨機有限集預測獲取當前時刻的隨機有限集的步驟包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法，其特征在于，所述基于車輛運動模型根據每輛車上一時刻的位置信息和速度信息獲取當前時刻的位置信息和速度信息的步驟包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法，其特征在于，所述根據隨機有限集中相鄰的上一時刻車輛的狀態信息更新獲取當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息的步驟包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合系統，其特征在于，所述系統包括：
7.根據權利要求6所述的一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合系統，其特征在于，
8.根據權利要求7所述的一種基于路段接力分
9.根據權利要求6所述的一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合系統，其特征在于，所述獲取單元，具體還用于根據隨機有限集中相鄰的上一時刻車輛的狀態信息和預置的測量噪聲構建測量模型；根據所述測量模型更新獲取當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息。
10.根據權利要求6所述的一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合系統，其特征在于，所述獲取單元，還用于若當前時刻的隨機有限集中各個車輛的狀態信息與當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息不匹配，則將當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息和所述車輛的標識信息保存到所述當前時刻的隨機有限集中。
...【技術特征摘要】
1.一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法，其特征在于，所述根據相鄰的上一時刻的隨機有限集預測獲取當前時刻的隨機有限集的步驟包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法，其特征在于，所述基于車輛運動模型根據每輛車上一時刻的位置信息和速度信息獲取當前時刻的位置信息和速度信息的步驟包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法，其特征在于，所述根據隨機有限集中相鄰的上一時刻車輛的狀態信息更新獲取當前時刻雷達采集的車輛的狀態信息的步驟包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于路段接力分布式雷達布局的數據融合方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.一種基于路段接力分布...
【專利技術屬性】
技術研發人員：閆軍，李孟迪，王偉，
申請(專利權)人：智慧互通科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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