路口交通分析的方法、装置、设备、存储介质和程序产品与流程

1.本公开的各实现方式涉及智能交通领域，更具体地，涉及路口交通分析的方法、装置、设备、存储介质和程序产品。

背景技术：

2.随着5g技术与新型基础设施建设的加强推广，运输与交通也成为了最为受益的行业之一。随成本降低与技术成熟而大规模实际部署的各类传感器、信号系统、边缘计算设备等能够提供大量数据并进行适当分析，使得交通系统更加智能。在城市道路交通环境中，路口车辆的通行速度与数量等状态影响了整个交通出行的效率与体验。因此，人们期望能够获取更为准确和详细的路口交通信息。

技术实现要素：

3.本公开的实施例提供了一种路口交通分析的方案。
4.在本公开的第一方面，提供了一种用于路口交通分析的方法。该方法包括：从路口的第一图像中标识目标交通工具，在第一图像中目标交通工具与第一参考线相关联，第一参考线指示路口的入口位置；确定路口的后续图像中是否包括第二图像，在第二图像中目标交通工具与第二参考线相关联，第二参考线指示与入口位置相对应的出口位置；以及响应于检测到第二图像，基于第一图像和第二图像确定目标交通工具的路口通行信息。
5.在本公开的第二方面中，提供了一种用于路口交通分析的装置。该装置包括：标识模块，被配置为从路口的第一图像中标识目标交通工具，在第一图像中目标交通工具与第一参考线相关联，第一参考线指示路口的入口位置；检测模块，被配置为确定路口的后续图像中是否包括第二图像，在第二图像中目标交通工具与第二参考线相关联，第二参考线指示与入口位置相对应的出口位置；以及分析模块，被配置为响应于检测到第二图像，基于第一图像和第二图像确定目标交通工具的路口通行信息。
6.在本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器以及存储器，其中存储器用于存储计算机可执行指令，计算机可执行指令被一个或多个处理器执行以实现根据本公开的第一方面的方法。
7.在本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其中计算机可执行指令在被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。
8.在本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，其包括计算机可执行指令，其中计算机可执行指令在被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。
9.根据本公开的各种实施例，可以有效地追踪交通工具在路口的通行情况。
附图说明
10.结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素，其中：
11.图1示出了本公开的多个实施例能够在其中实现的示例环境的示意图；
12.图2示出了根据本公开的一些实施例的路口交通分析的示例方法的流程图；
13.图3示出了根据本公开的一些实施例的示例第一图像；
14.图4示出了根据本公开的一些实施例的示例第二图像；
15.图5示出了根据本公开的一些实施例的确定路口通行信息的示例过程的流程图；
16.图6示出了根据本公开的一些实施例的示例第三图像；
17.图7示出了根据本公开的一些实施例的路口交通分析的装置的示意性结构框图；以及
18.图8示出了能够实施本公开的多个实施例的计算设备的框图。
具体实施方式
19.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
20.在本公开的实施例的描述中，术语“包括”及其类似用语应当理解为开放性包含，即“包括但不限于”。术语“基于”应当理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”或“该实施例”应当理解为“至少一个实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
21.如上文所讨论的，路口的交通状况是影响城市交通的主要因素之一。因此，人们期望能够获取路口的准确交通信息以例如进行导航路径的规划，或者交通流量的调度。一些方案可以对路口的通行车辆进行计数，现有的路口车辆运动计数主要有基于地感应线圈、基于行车gps数据上报、基于视频图像处理等三大类。
22.基于地感应线圈的路口车辆计数，通过在路口指定位置的道路下方布设环形感应线圈，当路口有车辆通过埋设线圈区域，就会引起线圈的回路电感量发生变化，从而可以感知到有车辆通过。该方法基本不会受到任何的天气、环境、光线等条件变化的影响。
23.然而，基于地感应线圈的方法，安装和维护的成本高且不方便，例如必须暂时中断交通才能将线圈置入地面或从地面取出。其次，该类方法无法辨别车辆的类别，比如，不能够区分一辆行驶过的车辆是货车还是客车。此外，在道路车辆较多的情况下，难以识别出车辆的具体运动轨迹路线。因此，该类方法所能够提供的信息有限。
24.基于gps数据上报的路口车辆计数方式，通过装载在每一辆车上的gps装置用来记录gps信号数据，可以得到这辆车的时空轨迹，即该车在何时经过何地。通过布设服务器或者计算节点，将所有经过路口的车辆的gps信息统一收集分析，就可以得到相应的路口车流计数结果。这种方式同样不会受到天气和光线等影响。
25.然而，基于gps数据上报的方法，需要建立道路上每一辆车与与路口的计数系统的之间的数据通信，很难完全覆盖道路上的全部车辆。此外，gps信号还容易被高楼、树木、拥堵的车辆等因素所干扰，位置和速度的准确性较差。
26.基于视频图像处理的方法，需要在路口布设相应的高架摄像头和图像处理计算设备，并通过计算机视觉等方法从采集的视频图像中提取车辆和车流信息，还能够提供实况
录像作为参考。其中，视觉检测主要依赖光流法、差分法等。
27.一般的基于视频图像处理的方法，对于视频处理的算法精度和性能有较高的要求，并且容易受限于恶劣雨雪天气、光照条件变化等。其中，光流法计算复杂且较慢；差分法对快速运动车辆和在复杂图像噪声场景下的效果不佳；目标检测方法可能存在漏检和误检现象，对诸如车辆或环境遮挡、尺度变化大等条件下的效果不理想。
28.有鉴于此，本公开的实施例提出了一种路口交通分析的方案。在该方案中，从路口的第一图像中标识目标交通工具，其中在第一图像中目标交通工具与第一参考线相关联，第一参考线指示路口的入口位置。进一步地，确定路口的后续图像中是否包括第二图像，其中在第二图像中目标交通工具与第二参考线相关联，第二参考线指示与入口位置相对应的出口位置。响应于检测到第二图像，基于第一图像和第二图像确定目标交通工具的路口通行信息。
29.根据这样的方案，本公开的实施例能够利用基于参考线来获取交通工具更为准确和精细的路口通行信息。
30.以下将继续参考附图描述本公开的一些示例实施例。
31.示例环境
32.图1示出了本公开的实施例能够在其中被实现的示例环境100的框图。如图1所示，环境100中包括路口110，以及行驶中的交通工具120。应当理解，仅出于示例性的目的描述环境100的结构和功能，而不暗示对于本公开的范围的任何限制。例如，本公开的实施例还可以被应用到与环境100不同的环境中。应当理解，在本公开中，“路口”是指道路的交汇处，其也可以被称为“道路交叉口”。
33.如图1所示，路口110被示出为一个十字路口。应当理解，这这样的类型仅是示意性的，路口110还可以是其他任何适当的类型，其示例包括但不限于：十字路口、丁字路口、环岛路口、y字路口、高速匝道汇入口、或高架路会入口等。
34.附加地，在图1的示例中，交通工具120可以是可以承载人和/或物并且通过发动机等动力系统移动的任何类型的车辆，包括但不限于轿车、卡车、巴士、房车、摩托车、自行车等等。
35.根据本公开的实施例，图像捕获装置130可以获取图像的多张图像140，并将其发送至分析设备150。分析设备150可以根据下文将详细讨论的过程来确定车辆的路口通行信息160。
36.在一些实施例中，图像捕获装置130可以被安装在路口110附近，以从固定的角度捕获路口110的图像。示例性地，图像捕获装置130可以包括安装在高架或者铁塔的摄像装置，并可以捕获路口的视频，并将视频帧发送至分析设备150以进行处理。
37.在一些实施例中，分析设备150例如可以是任意类型的计算设备，其示例包括但不限于路侧设备、边缘计算设备或者云端计算设备。分析设备150例如可以被配置为经由有线连接或者无线网络来从图像捕获装置130接收所捕获的路口110的图像140，并执行对应的路口交通信息分析。关于生成路口通行分析信息160的过程将在下文详细描述。
38.示例过程
39.以下将结合图2来详细地描述根据本公开实施例的路口交通分析的过程。图2示出了根据本公开的一些实施例的路口交通分析的过程200的示意图。为便于讨论，参考图1来
讨论路口交通分析的过程。过程200例如可以在图1所示的分析设备150处被执行。应当理解，过程200还可以包括未示出的框和/或可以省略所示出的框。本公开的范围在此方面不受限制。
40.如图2所示，在框210，分析设备150从路口110的第一图像中标识目标交通工具，其中在第一图像中目标交通工具与第一参考线相关联，第一参考线指示路口110的入口位置。
41.在一些实施例中，图像捕获装置130可以捕获路口110的第一图像，并将第一图像发送至分析设备150。
42.如上文所讨论的，由于图像捕获装置130可以被固定地安装，以从特定的角度来捕获路口110的图像。因此，路口110中各种静态交通元素(例如，交通标志线)在图像中的位置总是固定的。
43.在一些实施例中，分析设备150可以在第一图像中标识第一参考线的位置，其中第一参考线例如可以指示路口110的入口位置。在一些实施例中，这样的入口位置例如指示驶入路口110前的停止线。例如，不同车道进入路口110前的停止线。
44.图3示出了根据本公开实施例的示例第一图像300。如图3所示，分析设备150可以在第一图像300中标识第一参考线310，其例如可以对应于从下到上方向直行车道的停止线。
45.在一些实施例中，分析设备150可以基于图像识别来从路口的图像中标识出第一参考线310。例如，分析设备150可以基于对停止线和交通引导线的识别来自动地标识第一参考线310。
46.在一些实施例中，这样的第一参考线310例如也可以是基于所接收的位置信息所确定的。例如，用户可以输入该停止线在世界坐标中的起终点坐标，以使得分析设备150可以基于图像坐标与世界坐标的转换关系获得与停止线的起终点坐标对应的像素位置，并从而标识得到第一参考线310。备选地，这样的起终点坐标例如也可以是自动确定的，例如，可以是基于高精地图的信息所自动确定的。
47.在一些实施例中，分析设备150可以从第一图像300中检测至少一个交通工具，并基于至少一个交通工具的检测框与第一参考线310的比较，从至少一个交通工具中确定目标交通工具。
48.具体地，分析设备150例如可以利用适当的目标检测模型来检测第一图像300中的交通工具。这样的目标检测模型的示例可以包括但不限于：yolo v3或efficientdet-d0等。
49.进一步地，分析设备150例如可以通过将检测到的交通工具的检测框与第一参考线310进行比较，以确定是否有交通工具抵达与第一参考线310所对应的入口位置。
50.在图3的示例中，分析设备150可以通过确定检测框320与第一参考线310相交来确定与检测框320对应的目标交通工具120抵达了入口位置。应当理解，在本公开中，交通工具与参考线相关联可以是指在图中交通工具的检测框与参考线相交，或者也可以是指在图中交通工具的检测框与参考线的距离小于预定阈值。
51.继续参考图2，在框220，分析设备150确定路口110的后续图像中是否包括第二图像，其中在第二图像中目标交通工具与第二参考线相关联，第二参考线指示与入口位置相对应的出口位置。
52.在一些实施例中，分析设备150可以在获取的路口110的后续图像中表示第二参考
线，这样的参考线可以对应于第一参考线。
53.图4示出了根据本公开实施例的示例第一图像400。如图4所示，分析设备150可以在第二图像400中标识第一参考线410，其例如从与第一参考线310对应的入口位置进入路口110后所离开路口110的出口位置。以图4为例，这样的出口位置例如可以是从下往上直行通过路口110后可以行使的车道的入口位置。
54.在一些实施例中，分析设备150可以基于图像识别来从路口的图像中标识出第二参考线410。例如，分析设备150可以基于对停止线和交通引导线的识别来自动地标识第二参考线410。
55.在一些实施例中，这样的第二参考线310例如也可以是基于所接收的位置信息所确定的。例如，用户可以输入出口位置在世界坐标中的起终点坐标，以使得分析设备150可以基于图像坐标与世界坐标的转换关系获得与出口位置的起终点坐标对应的像素位置，并从而标识得到第二参考线410。备选地，这样的起终点坐标例如也可以是自动确定的，例如，可以是基于高精地图的信息所自动确定的。
56.应当理解，虽然在图3和图4的示例中，第一参考线310和第二参考线410被示出为单条线段，但是根据实际场景的需要，第一参考线310和/或第二参考线410也可以是多条线段的组合。例如，如果第一参考线310对应于直行或左转车道的停止线，则第二参考线410例如可以对应于两条分离的线，其分别对应于左转离开路口的位置和直行离开路口的位置。
57.在标识出第二参考线410后，分析设备150可以在后续参考图像中持续地追踪在第一图像300中所确定的目标交通工具120，并例如可以将其检测框与第二参考线410进行比较，以确定当前接收的图像是否为第二图像400。
58.如果在框220检测到第二图像，则过程200进入到框230。在框203，分析设备150基于第一图像和第二图像确定目标交通工具的路口通行信息160。
59.在一些实施例中，分析设备150可以在获取到第一图像300后在后续图像中持续地追踪该目标交通工具120，并且检测其是否达到出口位置。在一些实施例中，这些后续图像可以是由图像捕获装置130所采集的路口110的后续视频帧。应当理解，可以采用任何适当的方式来追踪目标交通工具(例如，deepsort模型)，本公开不旨在对此进行限定。
60.以图4作为示例，如果分析设备150从后续图像中检测到目标交通工具120，且目标交通工具120的检测框与第二参考线410相交，则可以将该图像确定作为第二图像400。
61.进一步地，分析设备150可以基于第一图像300和第二图像400来确定目标交通工具120的路口通行信息160。
62.在一些实施例中，路口通行信息160例如可以包括目标交通工具120通过路口110的通行时间。示例性地，分析设备150可以基于第一图像300和第二图像40的捕获时间，确定目标交通工具120通行路口110的通行时间。
63.在一些实施例中，路口通行信息160还可以包括目标交通工具120通过路口110的通行速度。示例性地，分析设备150可以基于出口位置与入口位置之间的距离以及通行时间，来确定目标交通工具120的通行速度。备选地，分析设备150也可以基于对目标交通工具120的追踪来确定其行驶轨迹，并基于该行驶轨迹的长度与通行时间来确定通行速度。
64.在一些实施例中，路口通行信息160还可以包括与目标交通工具120通过路口110的通行轨迹。在一些实施例中，这样的通行轨迹可以指示目标交通工具120的行驶方向，例
如，从南侧向北侧直行，或者从南侧向西侧左转等。在一些实施例中，分析设备150例如可以基于与入口位置对应的交通标识来确定该通行轨迹。
65.在一些实施例中，考虑到一些交通标识可能无法唯一地对应到通行方向，分析设备150还可以基于目标交通工具在第一图像和第二图像中的位置，确定目标交通工具通行路口的通行轨迹。
66.以入口位置为从南侧的直行或左转车道为例，如果分析设备150确定目标交通工具120离开路口110的位置为西侧车辆的入口，则分析设备150则可以确定目标交通工具120是左转通过了该路口110。
67.基于这样的方式，本公开的实施例能够设定一对参考线来追踪交通工具通过路口的情况，从而获得更为准确和精细的路口通行信息。这样的路口通行信息能够进一步辅助导航规划或者交通流量控制等。
68.在一些实施例中，分析设备150还可以因为一些原因无法连续地追踪目标交通工具120离开路口110的过程。例如，可能因为阻挡或者能见度等问题，分析设备150可能在后续帧中追踪目标交通工具失败。
69.以下将参考图5来描述在追踪目标交通工具失败的情况下确定通行信息的示例过程500。
70.在检测到第二图像前，分析设备150可以确定接收的后续图像是否为第三图像。如图5所示，在框502，当检测到第三图像时，分析设备150可以确定后续图像中不包括第二图像。具体地，第三图像是指当前图像能够检测到目标交通工具且后一图像无法检测到目标交通工具的图像。
71.在一些实施例中，后一图像例如可以是指第三图像所对应的视频帧的后一视频帧。或者，如果分析设备150是每预定数目帧(例如，每三帧)进行一次分析，则后一图像也可以是与第三图像具有预定时间间隔的视频帧。例如，在每三帧处理一次的情况下，后一图像可以是第三图像后的第三帧。
72.图6示出了根据本公开的一些实施例的示例第三图像600。如图6所示，分析设备150例如能够连续地检测目标交通工具120移动到了与检测框610所对应的位置，且该检测框610未与第二参考线410相交，也即，目标交通工具120仍未驶出路口110。进一步，分析设备150例如在第三图像600的后一图像中检测目标交通工具120失败，例如，因为遮挡。
73.在确定后续图像包括第三图像也即不包括第二图像的情况下，分析设备150可以进一步确定目标交通工具120已经行驶的距离。具体地，如图所示，在框504，分析设备150可以基于第一图像300和第三图像600，确定目标交通工具120的追踪距离。
74.示例性地，分析设备150可以基于检测框320与检测框610之间的图像距离来确定目标交通工具120的追踪距离。
75.在框506，分析设备150可以确定追踪距离是否大于预定阈值。在一些实施中，这样的预定阈值例如可以是入口位置到出口位置的距离的预定比例。例如，分析设备150可以确定追踪距离是否大于入口位置到出口位置的距离的一半。
76.或者，这样的预定阈值也可以是绝对的距离(例如，5米)，例如，分析设备150可以将追踪距离与该预定阈值进行比较。
77.如图5所示，如果在框506确定追踪距离大于阈值，则过程500可以进行到框508，即
分析设备150可以基于第一图像300和第三图像600来确定目标交通工具120的路口通行信息。
78.在一些实施例中，分析设备150可以基于第一图像300和第三图像600的捕获时间，确定目标交通工具120的追踪时长。例如，第一图像300的捕获时间为下午15时00分0秒，第三图像600的捕获时间为下午15时00分25秒，则追踪时间例如可以被确定为25秒。
79.进一步地，分析设备150可以基于追踪时长和追踪距离，确定目标交通工具的行驶速度。例如，这样的行驶速度可以表示目标交通工具从入口位置到最后追踪到的位置的平均行驶速度。
80.附加地，分析设备150可以基于行驶速度，确定目标交通工具的路口通行信息。在一些实施例中，该行驶速度例如可以直接作为目标交通工具120的预期路口通行速度，以作为路口通行信息。
81.在一些实施例中，分析设备150还可以基于该行驶速度来确定目标交通工具120的预期路口通行时间，以作为路口通行信息。具体地，分析设备150可以基于第三图像和第二参考线，确定目标交通工具到出口位置的剩余距离。例如，分析设备150可以基于检测框610到第二参考线410的图像距离，来确定目标交通工具120到出口位置的剩余距离。
82.进一步地，分析设备150可以基于剩余距离和行驶速度，确定目标交通工具的预期路口通行时间。例如，分析设备150可以根据剩余距离与之前行驶的平均速度来估计行驶到出口位置还需的时间，从而可以确定目标交通工具120通过路口110的预期通行时间。
83.继续参考图5，如果在框506确定追踪距离小于预定阈值，则过程500可以进行到框510，即分析设备150可以获取与第一参考线和第二参考线相关联的历史通行信息，并基于历史通行信息，确定目标交通工具120的路口通行信息
84.在一些实施例中，如果追踪距离过短导致难以对目标交通工具120的通行进行预测时，分析设备150可以基于其他交通工具的历史通行信息来估计目标交通工具120的路口通行信息。
85.在一些实施例中，这样的历史通行信息是与同样的入口位置和出口位置相关。例如，这样的历史通行信息可以包括同样从南侧向北侧直行车辆的平均通行速度、或者平均通行时间。进一步地，分析设备150可以基于历史通行信息所确定的平均通行速度或平均通行时间确定为该目标交通工具的路口通行信息。
86.在一些实施例中，分析设备150还可以确定目标交通工具120的交通工具类型，并且所获得的历史通行信息与具有相同交通工具类型的其他交通工具相关联。例如，如果目标交通工具120为轿车，则历史通行信息可以包括过去预定时间段同样从南侧向北侧直行通过路口的轿车的路口通行信息。
87.在一些实施例中，分析设备150可以在任何适当的阶段来确定目标交通工具的交通工具类型。例如，在从第一图像300中标识出目标交通工具120时。分析设备150可以利用任何适当的分类模型来确定目标交通工具的交通工具类型。
88.应当理解，这样的交通工具类型可以包括任何适当的分类，例如，基于功能(例如，货车、公交车、出租车等)、基于尺寸(例如，大型车、中型车、小型车等)、基于动力(例如，机动车或非机动车等)。本公开不旨在对如何进行分类进行限定。
89.在一些实施例中，分析设备150还可以进一步基于所确定的交通工具类型和路口
通行信息来生成针对路口110的交通信息，其中交通信息指示不同类型交通工具在路口110的通行情况。
90.例如，基于目标交通工具的类型和路口通行信息，分析设备150可以对过去预定时间段的通行情况进行汇总，以获得路口110的交通信息。例如，路口110在过去10分钟的各类型交通工具的数目、平均行驶速度、平均通行时间、行驶方向分布等等。
91.这样更为精细的路口交通信息可以用于执行更为细节的分析，例如，可以确定路口拥堵的瓶颈所在以用于动态地安排交通灯的调度。在一些实施例中，这样的交通信息例如也可以被提供给导航应用，以用于导航路径的规划。例如，可以使得所规划的导航路径绕行大型车辆频繁通过的路口。
92.示例装置和设备
93.图7示出了根据本公开的某些实施例的用于路口交通分析的装置700的示意性结构框图。装置700可以被实现为或者被包括在分析设备150或者实施本公开的用于路口交通分析的过程的其他设备中。
94.如图7所示，装置700包括标识模块710，被配置为从路口的第一图像中标识目标交通工具，在第一图像中目标交通工具与第一参考线相关联，第一参考线指示路口的入口位置。装置700还包括检测模块720，被配置为确定路口的后续图像中是否包括第二图像，在第二图像中目标交通工具与第二参考线相关联，第二参考线指示与入口位置相对应的出口位置。此外，装置700还包括分析模块730，被配置为响应于检测到第二图像，基于第一图像和第二图像确定目标交通工具的路口通行信息。
95.在一些实施例中，表示模块710还被配置为：从第一图像中检测至少一个交通工具；以及基于至少一个交通工具的检测框与第一参考线的比较，从至少一个交通工具中确定目标交通工具。
96.在一些实施例中，分析模块730还被配置为：基于第一图像和第二图像的捕获时间，确定目标交通工具通行路口的通行时间；以及基于通行时间，确定路口通行信息。
97.在一些实施例中，分析模块730还被配置为：基于目标交通工具在第一图像和第二图像中的位置，确定目标交通工具通行路口的通行轨迹；以及基于通行轨迹，确定路口通行信息。
98.在一些实施例中，检测模块720还被配置为：在检测到第二图像前，响应于从后续图像中检测到第三图像，确定后续图像中不包括第二图像，其中目标交通工具在第三图像中被检测到，且在第三图像的后一图像中未被检测到。
99.在一些实施例中，分析模块730还被配置为：基于第一图像和第三图像，确定目标交通工具的追踪距离；以及响应于追踪距离大于预定阈值，基于第一图像和第三图像来确定目标交通工具的路口通行信息。
100.在一些实施例中，分析模块730还被配置为：基于第一图像和第三图像的捕获时间，确定目标交通工具的追踪时长；基于追踪时长和追踪距离，确定目标交通工具的行驶速度；以及基于行驶速度，确定目标交通工具的路口通行信息。
101.在一些实施例中，分析模块730还被配置为：基于第三图像和第二参考线，确定目标交通工具到出口位置的剩余距离；以及基于剩余距离和行驶速度，确定目标交通工具的路口通行时间，以作为路口通行信息。
102.在一些实施例中，分析模块730还被配置为：响应于追踪距离小于或等于预定阈值，获取与第一参考线和第二参考线相关联的历史通行信息；以及基于历史通行信息，确定目标交通工具的路口通行信息。
103.在一些实施例中，历史通行信息与参考交通工具相关联，参考交通工具具有与目标交通工具相同的交通工具类型。
104.在一些实施例中，第一图像和第二图像是由安装在路口的图像捕获装置捕获的视频帧。
105.在一些实施例中，装置700还包括：类型确定模块，被配置为确定目标交通工具的交通工具类型；以及交通信息生成模块，被配置为基于类型和路口通行信息，生成针对路口的交通信息，交通信息指示不同类型交通工具在路口的通行情况。
106.在一些实施例中，装置700还包括提供模块，被配置为向导航应用提供交通信息，以用于导航路径的规划。
107.图8示出了示出了其中可以实施本公开的一个或多个实施例的电子设备800的框图。应当理解，图8所示出的电子设备800仅仅是示例性的，而不应当构成对本文所描述的实施例的功能和范围的任何限制。图8所示出的电子设备800可以被包括在或被实现为图1的分析设备150或实施本公开的用于路口交通分析的其他设备。
108.如图8所示，电子设备800是通用计算设备的形式。电子设备800也可以是任何类型的计算设备或服务器。电子设备800的组件可以包括但不限于一个或多个处理器或处理单元810、存储器820、存储设备830、一个或多个通信单元840、一个或多个输入设备850以及一个或多个输出设备860。处理单元810可以是实际或虚拟处理器并且能够根据存储器820中存储的程序来执行各种处理。在多处理器系统中，多个处理单元并行执行计算机可执行指令，以提高电子设备800的并行处理能力。
109.电子设备800通常包括多个计算机存储介质。这样的介质可以是电子设备800可访问的任何可以获得的介质，包括但不限于易失性和非易失性介质、可拆卸和不可拆卸介质。存储器820可以是易失性存储器(例如寄存器、高速缓存、随机访问存储器(ram))、非易失性存储器(例如，只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、闪存)或它们的某种组合。存储设备830可以是可拆卸或不可拆卸的介质，并且可以包括机器可读介质，诸如闪存驱动、磁盘或者任何其他介质，其可以能够用于存储信息和/或数据(例如地图数据)并且可以在电子设备800内被访问。
110.电子设备800可以进一步包括另外的可拆卸/不可拆卸、易失性/非易失性存储介质。尽管未在图8中示出，可以提供用于从可拆卸、非易失性磁盘(例如“软盘”)进行读取或写入的磁盘驱动和用于从可拆卸、非易失性光盘进行读取或写入的光盘驱动。在这些情况中，每个驱动可以由一个或多个数据介质接口被连接至总线(未示出)。存储器820可以包括计算机程序产品825，其具有一个或多个程序模块，这些程序模块被配置为执行本公开的各种实施例的各种方法或动作。
111.通信单元840实现通过通信介质与其他计算设备进行通信。附加地，电子设备800的组件的功能可以以单个计算集或多个计算机器来实现，这些计算机器能够通过通信连接进行通信。因此，电子设备800可以使用与一个或多个其他服务器、网络个人计算机(pc)或者另一个网络节点的逻辑连接来在联网环境中进行操作。
112.输入设备850可以是一个或多个输入设备，例如鼠标、键盘、追踪球等。输出设备860可以是一个或多个输出设备，例如显示器、扬声器、打印机等。电子设备800还可以根据需要通过通信单元840与一个或多个外部设备(未示出)进行通信，外部设备诸如存储设备、显示设备等，与一个或多个使得用户与电子设备800交互的设备进行通信，或者与使得电子设备800与一个或多个其他计算设备通信的任何设备(例如，网卡、调制解调器等)进行通信。这样的通信可以经由输入/输出(i/o)接口(未示出)来执行。
113.根据本公开的示例性实现方式，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令或程序，其中计算机可执行指令或程序被处理器执行以实现上文描述的方法或功能。计算机可读存储介质可以包括非瞬态计算机可读介质。根据本公开的示例性实现方式，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机可执行指令或程序，而计算机可执行指令或程序被处理器执行以实现上文描述的方法或功能。该计算机程序产品可以被有形地体现在非瞬态计算机可读介质上。
114.这里参照根据本公开实现的方法、装置、设备和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可执行指令或程序实现。
115.这些计算机可执行指令或程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理单元，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其他可编程数据处理装置的处理单元执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可执行指令或程序存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
116.可以把计算机可执行指令或程序加载到计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
117.附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实现的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
118.以上已经描述了本公开的各实现，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所公开的各实现。在不偏离所说明的各实现的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实现的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其他普通技术人员能理解本文公开的各个实现方式。
119.示例实现方式
120.ts 1.一种路口交通分析的方法，包括：
121.从路口的第一图像中标识目标交通工具，在所述第一图像中所述目标交通工具与第一参考线相关联，所述第一参考线指示所述路口的入口位置；
122.确定所述路口的后续图像中是否包括第二图像，在所述第二图像中所述目标交通工具与第二参考线相关联，所述第二参考线指示与所述入口位置相对应的出口位置；以及
123.响应于检测到所述第二图像，基于所述第一图像和所述第二图像确定所述目标交通工具的路口通行信息。
124.ts 2.根据ts 1所述的方法，其中标识目标交通工具包括：
125.从所述第一图像中检测至少一个交通工具；以及
126.基于所述至少一个交通工具的检测框与所述第一参考线的比较，从所述至少一个交通工具中确定所述目标交通工具。
127.ts 3.根据ts 1所述的方法，其中确定所述路口通行信息包括：
128.基于所述第一图像和所述第二图像的捕获时间，确定所述目标交通工具通行所述路口的通行时间；以及
129.基于所述通行时间，确定所述路口通行信息。
130.ts 4.根据ts 1所述的方法，其中确定所述路口通行信息包括：
131.基于所述目标交通工具在所述第一图像和所述第二图像中的位置，确定所述目标交通工具通行所述路口的通行轨迹；以及
132.基于所述通行轨迹，确定所述路口通行信息。
133.ts 5.根据ts 1所述的方法，其中确定所述路口的后续图像中是否包括第二图像包括：
134.在检测到所述第二图像前，响应于从所述后续图像中检测到第三图像，确定所述后续图像中不包括所述第二图像，
135.其中所述目标交通工具在所述第三图像中被检测到，且在所述第三图像的后一图像中未被检测到。
136.ts 6.根据ts 5所述的方法，还包括：
137.基于所述第一图像和所述第三图像，确定所述目标交通工具的追踪距离；以及
138.响应于所述追踪距离大于预定阈值，基于所述第一图像和第三图像来确定所述目标交通工具的路口通行信息。
139.ts 7.根据ts 6所述的方法，其中基于所述第一图像和第三图像来确定所述目标交通工具的路口通行信息包括：
140.基于所述第一图像和所述第三图像的捕获时间，确定所述目标交通工具的追踪时长；
141.基于所述追踪时长和所述追踪距离，确定所述目标交通工具的行驶速度；以及
142.基于所述行驶速度，确定所述目标交通工具的所述路口通行信息。
143.ts 8.根据ts 7所述的方法，其中基于所述行驶速度确定所述目标交通工具的所述路口通行信息包括：
144.基于所述第三图像和所述第二参考线，确定所述目标交通工具到所述出口位置的
剩余距离；以及
145.基于所述剩余距离和所述行驶速度，确定所述目标交通工具的路口通行时间，以作为所述路口通行信息。
146.ts 9.根据ts 6所述的方法，还包括：
147.响应于所述追踪距离小于或等于所述预定阈值，获取与所述入口位置和所述出口位置相关联的历史通行信息；以及
148.基于所述历史通行信息，确定所述目标交通工具的路口通行信息。
149.ts 10.根据ts 9所述的方法，其中所述历史通行信息与参考交通工具相关联，所述参考交通工具具有与所述目标交通工具相同的交通工具类型。
150.ts 11.根据ts 1所述的方法，其中所述第一图像和所述第二图像是由安装在所述路口的图像捕获装置捕获的视频帧。
151.ts 12.根据ts 1至11中任一项所述的方法，还包括：
152.确定所述目标交通工具的交通工具类型；以及
153.基于所述交通工具类型和所述路口通行信息，生成针对所述路口的交通信息，所述交通信息指示不同类型交通工具在所述路口的通行情况。
154.ts 13.根据ts 12所述的方法，还包括：
155.向导航应用提供所述交通信息，以用于导航路径的规划。
156.ts 14.一种用于路口交通分析的装置，包括：
157.标识模块，被配置为从路口的第一图像中标识目标交通工具，在所述第一图像中所述目标交通工具与第一参考线相关联，所述第一参考线指示所述路口的入口位置；
158.检测模块，被配置为确定所述路口的后续图像中是否包括第二图像，在所述第二图像中所述目标交通工具与第二参考线相关联，所述第二参考线指示与所述入口位置相对应的出口位置；以及
159.分析模块，被配置为响应于检测到所述第二图像，基于所述第一图像和所述第二图像确定所述目标交通工具的路口通行信息。
160.ts 15.一种电子设备，包括：
161.存储器和处理器；
162.其中所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现根据ts 1至13中任一项所述的方法。
163.ts 16.一种计算机可读存储介质，其上存储有一条或多条计算机指令，其中所述一条或多条计算机指令被处理器执行以实现根据ts 1至13中任一项所述的方法。
164.ts 17.一种计算机程序产品，包括计算机可执行指令，其中所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现根据ts 1至13中任一项所述的方法。

技术特征：

1.一种路口交通分析的方法，包括：从路口的第一图像中标识目标交通工具，在所述第一图像中所述目标交通工具与第一参考线相关联，所述第一参考线指示所述路口的入口位置；确定所述路口的后续图像中是否包括第二图像，在所述第二图像中所述目标交通工具与第二参考线相关联，所述第二参考线指示与所述入口位置相对应的出口位置；以及响应于检测到所述第二图像，基于所述第一图像和所述第二图像确定所述目标交通工具的路口通行信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中标识目标交通工具包括：从所述第一图像中检测至少一个交通工具；以及基于所述至少一个交通工具的检测框与所述第一参考线的比较，从所述至少一个交通工具中确定所述目标交通工具。3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述路口通行信息包括：基于所述第一图像和所述第二图像的捕获时间，确定所述目标交通工具通行所述路口的通行时间；以及基于所述通行时间，确定所述路口通行信息。4.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述路口通行信息包括：基于所述目标交通工具在所述第一图像和所述第二图像中的位置，确定所述目标交通工具通行所述路口的通行轨迹；以及基于所述通行轨迹，确定所述路口通行信息。5.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述路口的后续图像中是否包括第二图像包括：在检测到所述第二图像前，响应于从所述后续图像中检测到第三图像，确定所述后续图像中不包括所述第二图像，其中所述目标交通工具在所述第三图像中被检测到，且在所述第三图像的后一图像中未被检测到。6.根据权利要求5所述的方法，还包括：基于所述第一图像和所述第三图像，确定所述目标交通工具的追踪距离；以及响应于所述追踪距离大于预定阈值，基于所述第一图像和第三图像来确定所述目标交通工具的路口通行信息。7.根据权利要求6所述的方法，其中基于所述第一图像和第三图像来确定所述目标交通工具的路口通行信息包括：基于所述第一图像和所述第三图像的捕获时间，确定所述目标交通工具的追踪时长；基于所述追踪时长和所述追踪距离，确定所述目标交通工具的行驶速度；以及基于所述行驶速度，确定所述目标交通工具的所述路口通行信息。8.一种电子设备，包括：存储器和处理器；其中所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现根据权利要求1至7中任一项所述的方法。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有一条或多条计算机指令，其中所述一条或多
条计算机指令被处理器执行以实现根据权利要求1至7中任一项所述的方法。10.一种计算机程序产品，包括计算机可执行指令，其中所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现根据权利要求1至7中任一项所述的方法。

技术总结

根据本公开的实施例，提供了一种路口交通分析的方法、装置、设备、存储介质和程序产品。在此提出的方法包括：从路口的第一图像中标识目标交通工具，在第一图像中目标交通工具与第一参考线相关联，第一参考线指示路口的入口位置；确定路口的后续图像中是否包括第二图像，在第二图像中目标交通工具与第二参考线相关联，第二参考线指示与入口位置相对应的出口位置；以及响应于检测到第二图像，基于第一图像和第二图像确定目标交通工具的路口通行信息。根据本公开的事实，可以有效地追踪交通工具在路口的通行情况。路口的通行情况。路口的通行情况。