本发明专利技术属于车辆追踪技术领域，公开了一种追踪车辆的轨迹识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标追踪道路的车辆追踪图像和道路构建图像；根据所述车辆追踪图像确定各追踪车辆的追踪位置和各追踪车辆的车辆标识码；根据所述道路构建图像、所述追踪位置以及所述车辆标识码进行轨迹绘制，得到各追踪车辆的车辆行驶轨迹；根据各追踪车辆的车辆行驶轨迹完成对各追踪车辆的轨迹识别。通过上述方式，实现对追踪车辆的检测和跟踪，并将追踪车辆在目标追踪道路上进行演示，能够满足特殊场景的需求，并提升了追踪车辆识别的准确性和精度。精度。精度。
【技术实现步骤摘要】
追踪车辆的轨迹识别方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及车辆追踪
，尤其涉及一种追踪车辆的轨迹识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会水平的发展，车辆逐渐增多，交通安全问题也层出不穷。在众多交通信息来源中，基于监控视频对追踪车辆进行轨迹识别的方法是判断该车辆的行驶是否保持规范的重要手段之一，目前车辆的轨迹识别的方法，主要有两类：深度学习实现检测，而人工的方法实现跟踪；另一类则使用了两阶段的网络实现检测和跟踪，而两阶段的网络实时性较差，两类方法均无法保证追踪车辆进行轨迹识别时的准确性和精度。
技术实现思路
[0003]本专利技术的主要目的在于提供一种追踪车辆的轨迹识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术如何保证对追踪车辆进行轨迹识别时的准确性和精度的技术问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了一种追踪车辆的轨迹识别方法，所述追踪车辆的轨迹识别方法包括：
[0005]获取目标追踪道路的车辆追踪图像和道路构建图像；
[0006]根据所述车辆追踪图像确定各追踪车辆的追踪位置和各追踪车辆的车辆标识码；
[0007]根据所述道路构建图像、所述追踪位置以及所述车辆标识码进行轨迹绘制，得到各追踪车辆的车辆行驶轨迹；
[0008]根据各追踪车辆的车辆行驶轨迹完成对各追踪车辆的轨迹识别。
[0009]可选地，所述根据所述车辆追踪图像确定各追踪车辆的追踪位置和各追踪车辆的车辆标识码，包括：
[0010]获取所述车辆追踪图像的帧率；
[0011]根据所述帧率对所述车辆追踪图像进行图像分帧，得到多个分帧追踪图像；
[0012]根据各分帧追踪图像确定多个追踪车辆、各追踪车辆的追踪位置及各追踪车辆的车辆标识码。
[0013]可选地，所述根据所述帧率对所述车辆追踪图像进行图像分帧，得到多个分帧追踪图像，包括：
[0014]根据所述帧率对所述车辆追踪图像进行图像分帧，得到多个初始分帧图像；
[0015]对各初始分帧图像进行灰度处理，得到多个灰度分帧图像；
[0016]对各灰度分帧图像进行扁平化处理，得到多个分帧追踪图像。
[0017]可选地，所述根据各分帧追踪图像确定多个追踪车辆、各追踪车辆的追踪位置及各追踪车辆的车辆标识码，包括：
[0018]获取各分帧追踪图像的热力图；
[0019]根据各分帧追踪图像和各分帧追踪图像的热力图进行图像合并，得到多个合并追
踪图像；
[0020]根据各合并追踪图像的中心点和预设检测模型确定多个追踪车辆和各追踪车辆的车辆标识码；
[0021]根据所述各合并追踪图像和所述预设检测模型确定各合并追踪图像对应的图像中心点；
[0022]根据所述图像中心点的偏移量确定各追踪车辆的追踪位置。
[0023]可选地，所述根据各合并追踪图像的中心点和预设检测模型确定多个追踪车辆和各追踪车辆的车辆标识码，包括：
[0024]根据各合并追踪图像的中心点和预设检测模型确定多个追踪车辆和目标尺寸；
[0025]获取各追踪车辆的出现时间；
[0026]根据所述出现时间和目标尺寸确定各追踪车辆的车辆标识码。
[0027]可选地，所述获取目标追踪道路的车辆追踪图像和道路构建图像，包括：
[0028]获取目标追踪道路的车辆追踪图像和初始道路图像；
[0029]对所述初始道路图像进行图像擦除，得到所述目标追踪道路的初始道路图像；
[0030]对所述初始道路图像进行车道标注，得到所述目标追踪道路的道路构建图像。
[0031]可选地，所述根据所述道路构建图像、所述追踪位置以及所述车辆标识码进行轨迹绘制，得到各追踪车辆的车辆行驶轨迹，包括：
[0032]根据所述车辆标识码和车辆追踪图像进行车辆匹配，得到匹配结果；
[0033]根据所述匹配结果和所述追踪位置进行轨迹连接，得到各追踪车辆的初始轨迹图；
[0034]根据所述初始轨迹图和所述道路构建图像进行轨迹绘制，得到各追踪车辆的车辆轨迹行驶图。
[0035]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种追踪车辆的轨迹识别装置，所述追踪车辆的轨迹识别装置包括：
[0036]获取模块，用于获取目标追踪道路的车辆追踪图像和道路构建图像；
[0037]确定模块，用于根据所述车辆追踪图像确定各追踪车辆的追踪位置和各追踪车辆的车辆标识码；
[0038]绘制模块，用于根据所述道路构建图像、所述追踪位置以及所述车辆标识码进行轨迹绘制，得到各追踪车辆的车辆行驶轨迹；
[0039]识别模块，用于根据各追踪车辆的车辆行驶轨迹完成对各追踪车辆的轨迹识别。
[0040]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种追踪车辆的轨迹识别设备，所述追踪车辆的轨迹识别设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的追踪车辆的轨迹识别程序，所述追踪车辆的轨迹识别程序配置为实现如上文所述的追踪车辆的轨迹识别方法。
[0041]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有追踪车辆的轨迹识别程序，所述追踪车辆的轨迹识别程序被处理器执行时实现如上文所述的追踪车辆的轨迹识别方法。
[0042]本专利技术通过获取目标追踪道路的车辆追踪图像和道路构建图像；根据所述车辆追踪图像确定各追踪车辆的追踪位置和各追踪车辆的车辆标识码；根据所述道路构建图像、
所述追踪位置以及所述车辆标识码进行轨迹绘制，得到各追踪车辆的车辆行驶轨迹；根据各追踪车辆的车辆行驶轨迹完成对各追踪车辆的轨迹识别。通过上述方式，根据目标追踪道路的车辆追踪图像确定各追踪车辆的追踪位置和车辆标识码，并基于目标追踪道路的道路构建图像与各追踪车辆的追踪位置和车辆标识码结合进行轨迹绘制，实现对追踪车辆的检测和跟踪，并将追踪车辆在目标追踪道路上进行演示，能够满足特殊场景的需求，并提升了追踪车辆识别的准确性和精度。
附图说明
[0043]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的追踪车辆的轨迹识别设备的结构示意图；
[0044]图2为本专利技术追踪车辆的轨迹识别方法第一实施例的流程示意图；
[0045]图3为本专利技术追踪车辆的轨迹识别方法第二实施例的流程示意图；
[0046]图4为本专利技术追踪车辆的轨迹识别方法一实施例的整体流程示意图；
[0047]图5为本专利技术追踪车辆的轨迹识别方法一实施例的轨迹绘制流程图；
[0048]图6为本专利技术追踪车辆的轨迹识别装置第一实施例的结构框图。
[0049]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0050]应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0051]参照图1，图1为本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的追踪车辆的轨迹识别设备结构示意图。本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种追踪车辆的轨迹识别方法，其特征在于，所述追踪车辆的轨迹识别方法包括：获取目标追踪道路的车辆追踪图像和道路构建图像；根据所述车辆追踪图像确定各追踪车辆的追踪位置和各追踪车辆的车辆标识码；根据所述道路构建图像、所述追踪位置以及所述车辆标识码进行轨迹绘制，得到各追踪车辆的车辆行驶轨迹；根据各追踪车辆的车辆行驶轨迹完成对各追踪车辆的轨迹识别。2.如权利要求1所述的追踪车辆的轨迹识别方法，其特征在于，所述根据所述车辆追踪图像确定各追踪车辆的追踪位置和各追踪车辆的车辆标识码，包括：获取所述车辆追踪图像的帧率；根据所述帧率对所述车辆追踪图像进行图像分帧，得到多个分帧追踪图像；根据各分帧追踪图像确定多个追踪车辆、各追踪车辆的追踪位置及各追踪车辆的车辆标识码。3.如权利要求2所述的追踪车辆的轨迹识别方法，其特征在于，所述根据所述帧率对所述车辆追踪图像进行图像分帧，得到多个分帧追踪图像，包括：根据所述帧率对所述车辆追踪图像进行图像分帧，得到多个初始分帧图像；对各初始分帧图像进行灰度处理，得到多个灰度分帧图像；对各灰度分帧图像进行扁平化处理，得到多个分帧追踪图像。4.如权利要求2所述的追踪车辆的轨迹识别方法，其特征在于，所述根据各分帧追踪图像确定多个追踪车辆、各追踪车辆的追踪位置及各追踪车辆的车辆标识码，包括：获取各分帧追踪图像的热力图；根据各分帧追踪图像和各分帧追踪图像的热力图进行图像合并，得到多个合并追踪图像；根据各合并追踪图像的中心点和预设检测模型确定多个追踪车辆和各追踪车辆的车辆标识码；根据所述各合并追踪图像和所述预设检测模型确定各合并追踪图像对应的图像中心点；根据所述图像中心点的偏移量确定各追踪车辆的追踪位置。5.如权利要求4所述的追踪车辆的轨迹识别方法，其特征在于，所述根据各合并追踪图像的中心点和预设检测模型确定多个追踪车辆和各追踪车辆的车辆标识码，包括：根据各合并追踪图像的中心点和预设检测...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨艺兴，余国滔，梁翠玲，罗海英，龚仕涛，龙吕肖，
申请(专利权)人：东风柳州汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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