使用路侧设备检测道路中的目标的方法及路侧设备与流程

1.本技术涉及车联网技术，尤其是涉及一种使用路侧设备检测道路中的目标的方法及路侧设备和计算机可读介质。


背景技术：

2.基于车联网技术(v2x)的车载设备和路侧设备能实现车辆与道路基础设备之间的交互，能实现更加高效、安全的出行。目前，路侧端的主要技术方案一般为基于摄像头和毫米波雷达的多传感器融合方案，部分还配有激光雷达以提高检测精度，但因为成本，算力和部署难度等问题，包含激光雷达的检测方案只在小范围内有试验性的部署。
3.目前的基于摄像头、雷达和激光雷达的多传感器融合检测方案能实现大部分目标的检测，但对于远处行人和小目标的检测却不尽人意。另外，在大雾，大雨等极端天气的条件下，激光雷达和摄像头基本失效，检测结果仅依靠雷达，融合算法也随之失效。整体的检测精度会显著下降。
4.因此，存在对现有的路侧设备方案进行改进的需求。


技术实现要素：

5.本技术提出了一种使用路侧设备检测道路中的目标的方法、路侧设备及计算机可读介质。
6.根据本技术的一个方面，提出一种使用路侧设备检测道路中的目标的方法，所述路侧设备包括第一传感器和至少一个第二传感器，所述第一传感器基于超宽带(uwb)技术，所述第二传感器包括摄像头、雷达和激光雷达中的至少一种，所述方法包括：
7.获取来自所述第一传感器和所述第二传感器的目标检测数据；
8.基于所述目标检测数据确定新检测目标列表，所述新检测目标列表包括至少一个目标及其位置；
9.基于所述新检测目标列表和历史检测目标列表进行目标匹配以生成经匹配的检测目标列表，其中所述历史检测目标列表包括先前检测的至少一个目标及其位置；
10.对所述经匹配的检测目标列表中的目标的位置进行融合以生成经融合的检测目标列表；
11.输出所述经融合的检测目标列表和/或所述经融合的检测目标列表中的目标的位置。
12.根据本技术的另一方面，提出一种路侧设备，所述路侧设备包括第一传感器和至少一个第二传感器，所述第一传感器基于超宽带(uwb)技术，所述第二传感器包括摄像头、雷达和激光雷达中的至少一种，所述路侧设备被配置为实施如上所述的方法。
13.根据本技术的又一方面，提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序包括可执行指令，当该可执行指令被处理器执行时，实施如上所述的方法。
14.根据本技术的再一方面，提出一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储
所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令以实施如上所述的方法。
15.本技术所提出的路侧设备及相应的检测方案通过引用基于uwb技术的信号源，能充分利用uwb设备抗干扰能力强，定位准确等特点，并通过合理部署基站位置，对道路以及路口进行全方位覆盖，以较低成本提高远距离对象的检测准确度并提高抵抗极端天气干扰的能力。在大雨和大雾等摄像头和激光雷达失效的情况下，可以由uwb设备检测结果建立新的检测目标列表，并将检测结果和雷达的检测结果相融合，比起该条件下仅使用雷达的方案具有更高的检测精度和更强的鲁棒性。另外，通过本技术的方法，能最佳地融合多种数据源的数据，在各种条件下都能得到高精度和高度可靠的检测结果。
附图说明
16.通过参照附图详细描述其示例性实施例，本技术的上述和其它特征及优点将变得更加明显。
17.图1为根据本技术的一个实施例的使用路侧设备检测道路中的目标的过程的示意性流程图。
18.图2是为根据本技术的另一个实施例的使用路侧设备检测道路中的目标的过程的示意性流程图。
19.图3是根据本技术的一个实施例的路侧设备的示意性的布置图。
20.图4为根据本技术的一个实施例的电子设备的示意性框图。
具体实施方式
21.现在将参考附图更全面地描述示例性实施例。然而，示例性实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本技术的内容变得全面和完整，并将示例性实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中，为了清晰的目的，可能会夸大部分元件的尺寸或加以变形。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略它们的详细描述。
22.此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本技术的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本技术的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、元件等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法或者操作以避免模糊本技术的各方面。
23.路侧设备能克服车载检测设备的一些局限，例如摄像头、雷达等能布置在比较高的位置处或者能在路侧布置多个传感器，以实现大范围覆盖。因此，路侧设备能为车辆获取超越车辆本身视距的环境信息，是车路协同的重要组成部分，在支持自动驾驶方面有重要意义。现有技术中已知的路侧设备主要包括光学传感器(摄像头)、雷达和激光雷达lidar。摄像头和lidar的检测方案涉及传统目标检测(图像识别)和基于深度学习的检测，雷达检测只涉及传统目标聚类算法。目前通过将摄像头、雷达和 lidar的多个传感器进行融合来提高对行人和车辆检测的精度和鲁棒性。传感器融合包括数据层融合(传感器输出的检测数据)，特征层融合 (从检测数据中提取关注特征)以及目标层融合(基于关注特征识别目
标物，即车辆、人、环境)。
24.目前的路侧设备中的传感器的近距离检测基本满足要求，但远距离检测时效果不够好。lidar精度够但是成本高、算力需求高、部署难。另外，在大雾，大雨等极端天气的条件下，激光雷达和摄像头基本失效，检测结果仅依靠雷达，融合算法也随之失效。整体的检测精度会显著下降。
25.为此，本技术提出了一种通过路侧设备对道路中的目标进行检测的方法，所述路侧设备包括第一传感器和至少一个第二传感器，所述第一传感器基于超宽带(uwb)技术，所述第二传感器包括摄像头、雷达和激光雷达中的至少一种。如图1所示，所述方法包括以下步骤：s1：获取来自所述第一传感器和所述第二传感器的目标检测数据；s2:基于所述目标检测数据确定新检测目标列表，所述新检测目标列表包括至少一个目标及其位置；s3：基于所述新检测目标列表和历史检测目标列表进行目标匹配以生成经匹配的检测目标列表，其中所述历史检测目标列表包括先前检测的至少一个目标及其位置；s4：对所述经匹配的检测目标列表中的目标的位置进行融合以生成经融合的检测目标列表；s5：输出所述经融合的检测目标列表和/或所述经融合的检测目标列表中的目标的位置。
26.在本技术的方案中，一方面通过引入基于uwb技术的传感器，充分利用uwb技术定位精度高、抗干扰强的特点，即便在极端天气下，在其他传感器失效的情况下也能实现目标的精准定位。另外，通过合理布置 uwb基站，对要检测的道路区段或路口进行全方位覆盖，从而即便是远处的小目标也能很好的检测到。另一方面，通过将基于uwb技术的传感器与其他传感器的检测数据融合，能在降低对高性能激光雷达 (lidar)的依赖的同时确保或者提高整个路侧设备对行人和车辆检测的精度和鲁棒性。也就是说，能以合理的成本实现对行人和车辆检测的高精度和高度鲁棒性。
27.uwb(ultra wide band)超宽带技术是一种使用1ghz以上频率带宽的无线载波通信技术，它利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据，因此其所占的频谱范围很大，尽管使用无线通信，但其数据传输速率可以达到几百兆比特每秒以上。uwb技术具有系统复杂度低，发射信号功率谱密度低，对信道衰落不敏感，截获能力低，定位精度高，穿透能力强等优点。
28.基于uwb技术的第一传感器包括多个uwb基站。在此，根据所述第一传感器的检测区域覆盖要求和定位误差阈值确定所述uwb基站的数量和/或位置。例如，在道路两边间隔50米部署一个uwb基站。
29.在本技术中，第二传感器是指基于uwb技术的传感器之外的所有可能的传感器，例如是摄像头、雷达或激光雷达及其它可能的传感器。各个传感器以自身的检测周期或节拍检测道路上的目标，并对目标进行数据采集。所采集到的数据可以包括目标的位置坐标、速度、移动方向、目标类型、目标尺寸等等。尽管在本技术中大多数地方仅提及位置坐标，但显然也可以考虑采集到的其他目标参数，如速度、移动方向等等。
30.每获取一组新的检测数据，便基于所检测到的数据进行分析，并确定新检测目标列表，所述新检测目标列表包括至少一个目标及其位置信息。接下来将新检测目标列表与历史检测目标列表进行目标匹配。所述目标匹配基于所述新检测目标列表中的目标的位置与所述历史检测目标列表中的目标的位置之间的距离进行。在此，“距离”可以是预先设定的固定值，例如不超过0.1米，优选不超过0.05米，也可以是基于传感器的误差函数确定。历史检测目标列表是由路侧设备在当前时刻之前所检测到的存在于道路上的目标的集合，也
就是说历史检测目标列表包括先前检测的至少一个目标及其位置。鉴于新检测到的目标可能在此之前已经被路侧设备检测到了，并已经存在于历史检测目标列表中，可以将新检测目标列表与历史检测目标列表进行匹配并基于匹配结果生成经匹配的检测目标列表。之后，对所述经匹配的检测目标列表中的目标的位置进行融合以生成经融合的检测目标列表；输出所述经融合的检测目标列表和/或所述经融合的检测目标列表中的目标的位置。
31.在此，列表泛指一种集合，并不一定要是类似表格、数组或链表的严格的数据结构形式。对于“输出”可以有多种可能的形式，例如可以通过广播的形式发送到在道路上行驶的车辆或者以有线或无线的形式发送到服务器，尤其是提供导航地图信息的服务器，以便在地图上更新交通信息，尤其是障碍物信息。
32.图2示出了根据本技术的另一个实施例的使用路侧设备检测道路中的目标的过程的示意性流程图。在该实施例中，首先从路侧设备的传感器获取目标检测数据及相应的误差函数。误差函数由传感器本身的特性决定。例如，uwb检测系统的误差函数是与目标所在位置有关的周期性增减的函数。摄像头、雷达、激光雷达等传感器的误差关于其检测范围的中轴线对称分布，其误差函数在垂直于中轴线的方向(y方向)上类似于关于前述中轴线对称的正态分布函数，而其误差函数在平行于传感器的检测方向 (x方向)是与目标和传感器之间的距离相关的递增函数。在此要指出的是，各个传感器的误差函数可以通过测试事先获知并且是关于所检测的目标位置的确定函数。在此，响应于所述第一传感器和/或所述第二传感器的检测动作，获取所述目标检测数据。也就是说，第一传感器和/或第二传感器每执行一次检测动作，路侧设备便获取一次目标检测数据。基于这些目标数据获取新检测目标列表，该列表包括至少一个目标及其位置信息。但也可以包括其他信息，如目标大小、速度、方向等。
33.在目标检测数据来自所述第一传感器的情况下，基于所述uwb基站与所述uwb设备之间的信号到达时间差(tdoa)确定所述新检测目标列表中的所述目标的位置。目前主要通过以下方式来确定信号到达时间差：将一个基站接收到的信号与另一个基站同时接收到的信号进行相关运算，从而得到tdoa的值，这种算法可以在基站和目标不同步时，估计出tdoa的值。在确定tdoa测量的准确性时，首先要考虑的是时序准确性。记录的时间误差将直接转化为距离测量的误差。这些误差可以分为两个部分：第一，每个接收器记录的时间的不确定性，这将取决于每个接收器使用的时钟；第二，接收器之间的同步精度。但不管如何，上述两种方式只需要基站之间需要时间同步，而不需要检测信号传输时间。因此，系统对时间同步的要求大大降低。因为基站的位置是固定的，基站之间进行同步与基站和移动终端之间进行同步要容易实现得多。总的而言，相比其他定位方法，尽管需要多一个基站，但是tdoa却有着更低的复杂度与更高的精度。
34.优选地，通过双曲线定位算法确定所述新检测目标列表中的所述目标的位置，其中所述目标检测数据来自至少4个所述uwb基站。前述双曲线定位算法例如可以为chan算法。chan算法是tdoa定位方法的一个很好用的方法。chan算法是非递归双曲线方程组解法，具有解析表达式解，主要特点是：在测量误差服从理想高斯分布时，它的定位精度高、计算量小，并且可以通过增加已确定点的数量来提高算法精度。
35.当然也可以考虑uwb定位技术中的其他方法，如基于到达时间测距的toa(time of arrival)方法、基于到达角度测量距离的aoa(angle ofarrival)方法或者基于接收信号
的强度指示测量距离的rssi(receivedsignal strength indication)方法。
36.在图2所述的实施例中，还对历史检测目标列表进行判断。在历史检测目标列表为空的情况下，则使历史检测目标列表等于新检测目标列表。例如，在路侧设备刚投入使用时或者在道路中在一段时间内没有任何目标，如夜间没有车辆或行人的情况下，历史检测目标列表会出现为空的情况。然后，在更新历史检测目标列表之后，输出更新的历史检测目标列表。然后回到方法开始的数据获取步骤。如果历史检测目标列表不为空，则基于新检测目标列表和历史检测目标列表进行目标匹配以生成经匹配的检测目标列表。在此，例如可以将满足如下目标匹配条件的所述新检测目标列表中的目标与所述历史检测目标列表中的目标确定为相互匹配的目标：
[0037][0038]
其中，xa和ya分别为所述历史检测目标列表中的目标a的位置在世界坐标系下的x轴方向和y轴方向的坐标，xb和yb分别为所述新检测目标列表中的目标b的位置在所述世界坐标系下的x轴方向和y轴方向的坐标，ex和ey分别为提供所述目标检测数据的所述第一传感器或所述第二传感器在所述新检测目标列表中的目标b的位置处在x轴方向和y轴方向的测量误差函数的值。将与所述历史检测目标列表中的目标a相互匹配的所述新检测目标列表中的目标b的位置添加到所述历史检测目标列表中以生成所述经匹配的检测目标列表。
[0039]
在所述历史检测目标列表中的多个目标与所述新检测目标列表中的目标被确定为相互匹配的目标的情况下和/或在所述新检测目标列表中的多个目标与所述历史检测目标列表中的目标被确定为相互匹配的目标的情况下，使用匈牙利算法或者类似的算法(hopcroft-karp算法)从所述历史检测目标列表中的所述多个目标中选出所述新检测目标列表中的目标的最优匹配目标作为与所述新检测目标列表中的目标相互匹配的所述历史检测目标列表中的目标。经匹配的检测目标列表可能包括同一目标的多组数据，为此需要通过融合处理将所述经匹配的检测目标列表中与同一目标对应的多个位置融合为所述同一目标的一个位置。
[0040]
融合处理例如通过使用卡尔曼滤波来进行，其中，基于测量误差函数确定所述卡尔曼滤波的噪声方差函数。卡尔曼滤波(kalman filtering) 是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。在像路侧设备这种连续变化的系统中使用卡尔曼滤波是非常理想的，它具有占用内存小的优点(除了前一个状态量外，不需要保留其它历史数据)，并且速度很快，很适合应用于实时问题和嵌入式系统。
[0041]
最后，输出融合的检测目标列表和/或其中的目标的位置。也就是说，可以输出多种形式的数据，例如可以是完整的目标列表，包括目标特征信息及当前的位置数据，也可以仅仅输出位置数据。接收方，例如车辆根据相应的位置数据进行分析评估，在发现目标位置与当前行车路线存在冲突的时候才向驾驶员或全自动/半自动的驾驶系统发出警示。
[0042]
有利地，对路侧设备的各个传感器及其它电子部件进行时间同步，例如对基于uwb技术的第一传感器和第二传感器进行时间同步和/在uwb 检测系统中的各个部分之间进行时间同步。时间同步可以以固定的间隔进行，例如每天、每周或每个月进行一次，这取决于所使用的设备性能及时间同步要求。另外，在获取所述目标检测数据之前，在世界坐标系下
标定所述第一传感器和所述第二传感器的位置。时间同步和坐标标定都可以作为预处理步骤在在路侧设备启动时进行。
[0043]
优选地，在每个传感器轮询周期内，通过从历史检测目标列表中移除与所有所述新检测目标列表中的目标都不相互匹配的所述历史检测目标列表中的目标，来更新所述历史检测目标列表；和/或将与所述历史检测目标列表中的所有目标都不相互匹配并且不基于来自雷达类型的所述第二传感器的所述目标检测数据确定的所述新检测目标列表中的目标加入所述历史检测目标列表来更新所述历史检测目标列表。这是因为雷达检测结果的可靠性较差，如果该目标只被雷达检测到，则很大可能是本来并不存在的假目标。而如果是其他传感器检测到的目标，则认定为新出现的目标，加入到所述历史检测目标列表中。在此，传感器轮询周期是指所述第一传感器的检测周期和所述第二传感器的检测周期中最长的那个检测周期。路侧设备中的各个传感器都按照固有的检测周期对道路上的目标进行持续检测。由于传感器类型不同，检测周期也不尽相同。在此，将检测周期最长的那个传感器的检测周期确定为路侧设备的传感器轮询周期。
[0044]
图3示出了根据本技术的一个实施例的路侧设备的示意性的布置图，具体是布置在十字路口的路侧设备。但显然，根据本技术的路侧设备也可以布置在道路的其它区段，例如高速公路、急转弯路段等。如图3所示，在道路两侧以相等的间距n布置有多个基于uwb技术的第一传感器，具体是多个uwb基站11-19。例如可以规定，n的值的确定需要满足两个条件：1)使得车辆或行人在道路的任何位置都有至少有3个，优选4个 uwb基站可以连接(所要求的基站数量与定位算法有关，在此仅仅是举例说明)，以此来保证uwb定位的准确性。2)n的值能确保uwb定位的误差在允许的范围之内。假定包括基于uwb技术的第一传感器的 uwb检测系统的最大设计定位误差为er，uwb检测系统实际的最大定位误差为eal，最小定位误差为eas，那么选取的n值应满足以下条件：
[0045]
er≥eal；且
[0046]
eal-eas≤0.5er。
[0047]
最大设计定位误差为er具体可根据实际项目要求来确定，但取值不应超过4米。在根据图3所示位置部署uwb基站之后，uwb检测系统沿道路延伸方向的误差是跟目标所在位置有关的周期性增减的函数，其中，n 的值越小，则误差和周期越小。优选地，例如可以在道路两侧每隔50米部署一个uwb基站，使得在任何地方都有至少3个，优选4个基站能够检测目标。因此，定位检测精度不会因为车辆和行人的位置而受到影响，能极大地提高远处行人或小目标的检测成功率。
[0048]
另外，在十字路口还布置有其它传感器20,21作为第二传感器，例如摄像头、雷达或激光雷达等。作为目标的车辆1(也可以是拿着手机的行人或其他带有uwb标签的目标)在道路上行驶，此时位于路侧的四个 uwb基站可以与车辆连接并用于对车辆进行定位。如上所述，在此可以基于所述uwb基站与所述uwb设备之间的信号到达时间差(tdoa) 确定车辆的位置。此时，作为第二传感器的其它传感器20,21也分别以各自的方式对车辆进行检测并定位。路侧设备基于这些传感器的检测数据，根据本技术的上述方法来进行匹配、融合并最终输出融合后的检测目标列表或者列表中的位置信息。
[0049]
在本技术的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序包括可执行指令，该可执行指令被例如处理器执行时可以实现上述任意
一个实施例中所述使用路侧设备检测道路中的目标的方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本技术的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书使用路侧设备检测道路中的目标的方法中描述的根据本技术各种示例性实施例的步骤。
[0050]
根据本技术的实施例的用于实现上述方法的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本技术的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0051]
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0052]
所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0053]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本技术操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如 java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0054]
在本技术的示例性实施例中，还提供一种电子设备，该电子设备可以包括处理器，以及用于存储所述处理器的可执行指令的存储器。其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一个实施例中的用于使用路侧设备检测道路中的目标的方法的步骤。
[0055]
所属技术领域的技术人员能够理解，本技术的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本技术的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
[0056]
下面参照图4来描述根据本技术的这种实施方式的电子设备400。图4显示的电子设备400仅仅是一个示例，不应对本技术的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0057]
如图4所示，电子设备400以通用计算设备的形式表现。电子设备400的组件可以包
括但不限于：至少一个处理单元410、至少一个存储单元420、连接不同系统组件(包括存储单元420和处理单元410)的总线430、显示单元440等。
[0058]
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元410执行，使得所述处理单元410执行本说明书用于使用路侧设备检测道路中的目标的方法中描述的根据本技术的各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元410可以执行如图1和图2中所示的步骤。
[0059]
所述存储单元420可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)4201和/或高速缓存存储单元4202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)4203。
[0060]
所述存储单元420还可以包括具有一组(至少一个)程序模块4205的程序/实用工具4204，这样的程序模块4205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0061]
总线430可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
[0062]
电子设备400也可以与一个或多个外部设备500(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备400交互的设备通信，和/或与使得该电子设备400能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口450进行。并且，电子设备400还可以通过网络适配器460与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和 /或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器460可以通过总线430与电子设备400的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备 400使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0063]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本技术的实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd
‑ꢀ
rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本技术的实施方式的使用路侧设备检测道路中的目标的方法。
[0064]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的内容后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由所附的权利要求指出。