本发明涉及交通信息融合，具体涉及一种基于多源信息融合的交通感知系统及交通感知方法。
背景技术：
1、随着交通信息化、车路协同的发展，全路段的交通实时感知监控成为一个智慧交通系统必不可少的一块，特别在很多跨江跨海的特大型桥梁、隧道及部分团雾、恶劣天气多发路段，对于交通的全域感知可以为交通诱导或管控提供基本的数据支持。
2、相关技术中，传统感知系统方案主要是基于多个监控立杆，每个监控立杆呈门字形或呈倒l形，每个监控立杆均通过竖杆插入地面，通过横杆配备固定毫米波雷达和视频摄像机；多个监控立杆间隔设置。
3、但是，传统感知系统方案中存在明显缺陷：
4、在一些重要的货运通道上，桥梁、隧道路段上集装箱卡车、挂车比例较高，易发生交通事故，大型车辆的高度通常比小型车辆高，存在物理遮挡，且很多跨江跨海的路面均存在一定的角度，此时的遮挡效应将会更加显著。前大车遮挡后小车场景中（即前大车在后小车在正前侧或斜前侧），视频摄像机在交通感知系统中常常存在前面的大车（如货车集装箱车辆）遮挡后面的小车，导致检测困难的问题；而毫米波雷达在此场景中，遇外形较大且规则的金属物，相当于遇到强反射体，毫米波雷达对大车旁边的小车、远距的小车会存在探测闪烁、或消失跳变的情况；进而导致前大车遮挡后小车的场景中，视频摄像机和毫米波雷达均无法准确感知。
5、进一步地，距离较远场景中，视频摄像机的感知距离极其有限，视频摄像机在稍远距离估计困难、误差大；而毫米波雷达在较远距离场景中，易出现严重的多径问题而生成虚假目标；具体地，多径是指雷达发射信号从发射天线经过多个路径到达被测目标，目标回波再经过多个路径抵达接收天线的传播现象，在跨江跨海的特大型桥梁、隧道其存在较多的金属构造物，此时雷达探测过程中的多径效应会增加，生成虚假的探测目标。
技术实现思路
1、本技术提供一种基于多源信息融合的交通感知系统及交通感知方法，路侧新增多处雷达车检器，融合毫米波雷达、视频摄像机及雷达车检器数据，形成多视角的交通信息感知，提升关键路段的感知能力，解决前大车遮挡后小车场景中无法准确感知、距离较远场景中误差大或出现虚假目标的技术问题。
2、第一方面，本技术实施例提供一种基于多源信息融合的交通感知系统，包含位于监控立杆的毫米波雷达和视频摄像机，每个监控立杆对应两个立杆感知区域，所述交通感知系统包含：
3、若干雷达车检器，间隔设置于路侧防撞护栏，每个立杆感知区域内、及每两个相邻立杆感知区域之间的握手区域均设置至少一个雷达车检器；
4、若干mec边缘计算单元，一一设置于若干监控立杆，每个mec边缘计算单元信号连接于对应监控立杆的毫米波雷达和视频摄像机、对应监控立杆的两个立杆感知区域内的雷达车检器、对应监控立杆的两个立杆感知区域之间的握手区域内的雷达车检器、及对应监控立杆的两个立杆感知区域与前方监测立杆、后方监测立杆的握手区域内的雷达车检器；若干所述mec边缘计算单元将所有毫米波雷达、视频摄像机和雷达车检器的信息进行多源信息融合进行关键节点路段的全轨迹监测。
5、结合第一方面，一个实施例中，所述雷达车检器采用激光雷达车检器或微波雷达车检器；所述握手区域包含每个监控立杆正下方的两个立杆感知区域之间的自有感知空白区、相邻两个监控立杆的两个感知区域之间的间隔感知空白区、相邻两个监控立杆的两个感知区域的弱感知重叠区；
6、所述自有感知空白区的雷达车检器信号连接至对应监控立杆的mec边缘计算单元；所述间隔感知空白区或弱感知重叠区的雷达车检器分别信号连接至前后两个监控立杆的mec边缘计算单元。
7、结合第一方面，一个实施例中，所述交通感知系统包含云端服务器，所述云端服务器用于接收所有mec边缘计算单元传输的多源信息融合交通感知结果，并汇总获得整个关键节点路段的交通感知结果。
8、第二方面，本技术实施例公开了一种上述交通感知系统的交通感知方法，在所述关键节点路段进口处且位于第1立杆感知区域内设置卡口视频摄像机及激光雷达；所述感知方法包含以下步骤：
9、s1：车辆进入第1立杆感知区域，mec边缘计算单元将所述卡口视频摄像机的视频数据和激光雷达的雷达数据，多源信息融合于第1立杆感知区域的立杆视频及雷达数据，融合后获取当前区域的车辆信息数据；所述车辆信息数据包含车辆id、优化后的目标车辆的融合感知目标位置坐标、轨迹数据；
10、s2：进入后一个握手区域，多源信息融合雷达车检器的车检器感知区域探测的车辆信息数据和前一个立杆感知区域的融合后车辆信息数据，获取当前区域的车辆信息数据；
11、s3：进入后一个立杆感知区域，多源信息融合雷达车检器的车检器感知区域探测的车辆信息数据、前一个立杆感知区域的融合后的车辆信息数据、前一个握手区域的融合车辆信息数据、及自身立杆感知区域的立杆视频及雷达数据，融合后获取当前区域的车辆信息数据；
12、s4：重复进行s2和s3，直至车辆驶出关键节点路段。
13、结合第二方面，一个实施例中，在所述关键节点路段进口处且位于第1立杆感知区域进口处，mec边缘计算单元将所述卡口视频摄像机的视频数据和激光雷达的雷达数据进行多源信息融合得到特征初始化的车辆信息数据；
14、以特征初始化的车辆信息数据为基准，配合当前立杆感知区域的立杆视频及雷达数据，优化第1立杆感知区域内的车辆信息数据。
15、结合第二方面，一个实施例中，所述握手区域为监控立杆正下方的两个立杆感知区域之间的自有感知空白区，自有感知空白区内的雷达车检器的车检器感知区域位于前后方向中间，且前侧后侧具有两个感知盲区；步骤s2中包含：
16、车辆进入自有感知空白区时，所述自有感知空白区对应的mec边缘计算单元，将其前一个立杆感知区域融合后的车辆信息数据进行特征初始化，作为第一个感知盲区的起始数据，基于微观交通仿真的车辆状态预测模型接管盲区的连续车辆轨迹跟踪任务，获取第一个感知盲区的预测车辆信息数据；
17、车辆进入车检器感知区域，对应的mec边缘计算单元利用多源信息融合感知算法融合车检器感知区域的探测信息、及第一个感知盲区的预测车辆信息数据，持续跟踪获取第二个感知盲区的预测车辆信息数据。
18、结合第二方面，一个实施例中，所述握手区域为相邻两个监控立杆的两个相邻立杆感知区域之间的间隔感知空白区；间隔感知空白区的雷达车检器的车检器感知区域位于前后方向中间，且前侧后侧具有两个感知盲区；步骤s2中包含：车辆进入间隔感知空白区时，所述间隔感知空白区对应的mec边缘计算单元，将前一个立杆感知区域融合后的车辆信息数据进行特征初始化，作为第一个感知盲区的起始数据，基于微观交通仿真的车辆状态预测模型接管盲区的连续车辆轨迹跟踪任务，获取第一个感知盲区的预测车辆信息数据；
19、车辆进入车检器感知区域，利用车检器感知区域的探测信息修正目标轨迹信息，并利用多源信息融合感知算法融合车检器感知区域的探测信息、第一个感知盲区的预测车辆信息数据，持续跟踪获取第二个感知盲区的预测车辆信息数据。
20、结合第二方面，一个实施例中，相邻两个监控立杆的两个感知区域的弱感知重叠区；设置于弱感知重叠区的雷达车检器的车检器感知区域、与两个相邻监测立杆的前后两个相邻的立杆感知区域均存在重叠；
21、步骤s2中包含：车辆进入弱感知重叠区，前一个立杆感知区域对应的mec边缘计算单元获取弱感知重叠区的雷达车检器的探测数据，与前一个立杆感知区域对应立杆视频及雷达数据，通过融合感知算法融合获取高精度测量信息，定位驶离前一个立杆感知区域的目标车辆并通过特定协议传输给后一个立杆感知区域的mec 边缘计算单元；
22、后一个立杆感知区域的mec边缘计算单元对接收到的目标信息进行特征初始化，并利用融合感知算法融合后一个立杆感知区域对应立杆视频及雷达数据，获取后一个立杆感知区域的车辆信息数据。
23、结合第二方面，一个实施例中，步骤s3中，还包含：
24、立杆感知区域中的进口处，当前立杆感知区域的mec边缘计算单元多源信息融合前一个握手区域的车辆信息数据、及当前立杆感知区域的立杆视频及雷达数据，进行特征初始化；
25、立杆感知区域中、且车检器感知区域前，基于特征初始化后的车辆信息数据，进行目标持续跟踪；
26、立杆感知区域中、且车检器感知区域之中及之后，mec边缘计算单元多源信息融合雷达车检器探测的车辆信息数据、及当前立杆感知区域的立杆视频及雷达数据，优化车检器感知区域中及之后的车辆信息数据。
27、结合第二方面，一个实施例中，以每个监控立杆的底座为原点建立局部三维坐标系，通过事先标定获得所有雷达车检器、毫米波雷达、视频摄像机的局部坐标位置；所有雷达车检器、毫米波雷达、视频摄像机获取的目标车辆位置均转换至局部坐标位置内；前一个mec边缘计算单元的车辆信息数据传输给后一个mec边缘计算单元时，均自动进行局部坐标转换。
28、本技术实施例提供的技术方案带来的有益效果包括：
29、1、本技术的基于多源信息融合的感知系统，通过每个立杆感知区域内、及每两个相邻立杆感知区域之间的握手区域均设置至少一个雷达车检器，并将每个mec边缘计算单元信号连接于多处雷达车检器，任意两个相邻监控立杆的四个立杆感知区域中的两个相邻的立杆感知区域的握手区域内的雷达车检器分别信号连接于两个监控立杆对应的两个mec边缘计算单元，雷达车检器与mec边缘计算单元通过交叉交融的信号连接方式，并与安装在监控立杆上的视频摄像机、毫米波雷达探测到的目标信息进行数据融合分析，在关键交通路段形成多视角多源异构信息融合的全路段全轨迹监测，大大提升了关键路段的感知能力，解决前大车遮挡后小车场景中无法准确感知、距离较远场景中误差大或出现虚假目标的技术问题。
30、2、本技术的感知系统的感知方法，位于第1立杆感知区域内且位于关键节点路段进口处设置卡口视频摄像机及激光雷达，mec边缘计算单元将卡口视频摄像机的雷达数据和激光雷达的雷达数据，多源信息融合于第1立杆感知区域的立杆视频及雷达数据，融合后获取当前区域的车辆信息数据；通过进口处的卡口视频摄像机及激光雷达的监测数据进行初始化，提升第1立杆感知区域的感知精度，而后对第1立杆感知区域的轨迹数据进行精准测量；除第1立杆感知区域以外的其余区域，都是上一区域的融合信息、当前区域的雷达车检器的车检器感知区域获取的车辆信息数据、及当前立杆感知区域的立杆视频及雷达数据中的前两者、后两者或三者进行多源信息融合，提升车辆在所有区域的感知精度， 从而解决前大车遮挡后小车场景中无法准确感知、距离较远场景中误差大或出现虚假目标的技术问题，主要用于分析桥梁、隧道或关键路段的拥堵情况、事故责任追溯、以及重点车辆的监控，为交通诱导或管控提供更可靠的数据支持。
31、3、本技术的交通感知方法，立杆感知区域中且车检器感知区域前，基于多源信息融合前一个握手区域的车辆信息数据、及当前立杆感知区域的立杆视频及雷达数据，进行目标持续跟踪，提升立杆感知区域中且车检器感知区域前的感知精度，解决感知不准的技术问题；同时，立杆感知区域中且车检器感知区域之中和之后，多源信息融合当前立杆感知区域的立杆视频及雷达数据、及雷达车检器获取车辆信息数据，优化车检器感知区域之中及之后的车辆信息数据，能够解决被遮挡目标和探测闪烁目标探测不准的问题，并准确识别虚假目标并不对其进行定位，最终获得高精度的连续轨迹。