交通违规的检测方法、云平台与路测控制器与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种交通违规的检测方法、云平台、路测控制器与交通违规检测系统。


背景技术：

2.面向城市的交通管理，通常是通过部署于各街道和/或十字路口的摄像头和/或激光雷达等设备，来检测道路中的各类违规事件。例如，闯红灯、超速以及逆行等等。
3.对于采用如摄像头此类的视觉设备进行违规检测的方法，通常是基于视频流传输与机器学习相结合的方案，通过对视频内容进行解析或者获取关键帧，来检测道路中的违规情况。对于采用摄像头与激光雷达相结合的方案，通常是通过摄像头拍摄的视频内容或者影像信息，以及激光雷达的感知信息，来检测道路中的违规情况。
4.上述的两种方法均未考虑到遮挡情况，例如，视角区域的前方存在的遮挡、物体互相之间的遮挡以及摄像头污垢等等。在遮挡的情况下，由于存在着视野盲区，导致对交通中的违规动作的检测，不仅准确率较低，还会存在漏检以及误报等问题。


技术实现要素：

5.本技术的主要目的在于提供一种交通违规的检测方法、云平台、路测控制器与交通违规检测系统，以至少解决现有技术中因遮挡导致的对交通中的违规动作的检测的准确性较低的问题。
6.为了实现上述目的，根据本技术的一个方面，提供了一种交通违规的检测方法，所述检测方法应用于云平台，所述检测方法包括：接收目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息，所述目标检测时刻为路测控制器检测到目标对象存在违规动作的时刻，所述目标图像信息为摄像头在所述目标检测时刻拍摄的所述目标区域的图像信息，所述目标感知信息为激光雷达在所述目标检测时刻采集的所述目标区域的感知信息，所述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；基于所述目标图像信息以及所述目标感知信息中的至少一个，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；将图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面发送至所述云平台的显示屏，以使得管理员基于所述图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，所述图像视图画面为由所述目标图像信息构成的画面。
7.可选地，基于所述目标图像信息以及所述目标感知信息中的至少一个，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，包括以下至少之一：基于所述目标感知信息，确定所述目标对象在世界坐标系下的位置信息，基于所述世界坐标系下的所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡；对所述目标图像信息进行目标检测，得到多个目标边界框，基于多个所述目标边界
框，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，所述目标边界框为目标物体在所述目标图像信息中的边界框，所述目标物体包括所述目标对象和其他物体，所述其他物体包括以下至少之一：建筑物、树木、非所述目标对象的车辆、非所述目标对象的行人。
8.可选地，基于所述世界坐标系下的所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，包括：基于所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息，构建所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息之间的直线线段；确定是否存在所述其他物体穿过所述直线线段；在存在所述其他物体穿过所述直线线段的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻存在遮挡；在不存在所述其他物体穿过所述直线线段的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻不存在遮挡。
9.可选地，基于多个所述目标边界框，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，包括：确定任意两个所述目标边界框之间是否存在重叠；在任意两个所述目标边界框之间存在重叠的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻存在遮挡；在任意两个所述目标边界框之间不存在重叠的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻不存在遮挡。
10.可选地，所述检测方法还包括：在检测到所述目标区域在所述目标检测时刻存在遮挡的情况下，发送提示信息至所述显示屏，所述提示信息用于表征所述目标区域在所述目标检测时刻的存在遮挡。
11.可选地，基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，包括：基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面；对所述雷达视图画面进行三维数字孪生，得到所述三维视图画面。
12.根据本技术的另一方面，提供了一种交通违规的检测方法，所述检测方法应用于路测控制器，所述检测方法包括：基于摄像头拍摄的目标图像信息以及激光雷达采集的目标感知信息，检测目标区域中的目标对象是否存在违规动作，所述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；在所述目标区域中的所述目标对象存在违规动作的情况下，将所述目标对象出现违规动作的时刻确定为目标检测时刻；将所述目标检测时刻对应的所述目标图像信息以及所述目标感知信息发送至云平台，以使得所述云平台基于所述目标图像信息以及所述目标感知信息中的至少一个，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，且将图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面发送至所述云平台的显示屏，从而使得管理员基于所述图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，所述图像视图画面为由所述目标图像信息构成的画面。
13.可选地，所述云平台基于所述目标图像信息以及所述目标感知信息中的至少一个，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡的过程包括以下至少之一：基于所述目标感知信息，确定所述目标对象在世界坐标系下的位置信息，基于所述世界坐标系下的所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡；对所述目标图像信息进行目标检测，得到多个目标边界框，基于
多个所述目标边界框，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，所述目标边界框为目标物体在所述目标图像信息中的边界框，所述目标物体包括所述目标对象和其他物体，所述其他物体包括以下至少之一：建筑物、树木、非所述目标对象的车辆、非所述目标对象的行人。
14.可选地，所述云平台基于所述世界坐标系下的所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡的过程包括：基于所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息，构建所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息之间的直线线段；确定是否存在所述其他物体穿过所述直线线段；在存在所述其他物体穿过所述直线线段的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻存在遮挡；在不存在所述其他物体穿过所述直线线段的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻不存在遮挡。
15.可选地，所述云平台基于多个所述目标边界框，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡的过程包括：确定任意两个所述目标边界框之间是否存在重叠；在任意两个所述目标边界框之间存在重叠的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻存在遮挡；在任意两个所述目标边界框之间不存在重叠的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻不存在遮挡。
16.可选地，在所述云平台检测到所述目标区域在所述目标检测时刻存在遮挡的情况下，所述云平台发送提示信息至所述显示屏，所述提示信息用于表征所述目标区域在所述目标检测时刻的存在遮挡。
17.可选地，所述云平台基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面的过程包括：基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面；对所述雷达视图画面进行三维数字孪生，得到所述三维视图画面。
18.根据本技术的又一方面，提供了一种云平台，包括：第一接收单元，用于接收目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息，所述目标检测时刻为路测控制器检测到目标对象存在违规动作的时刻，所述目标图像信息为摄像头在所述目标检测时刻拍摄的所述目标区域的图像信息，所述目标感知信息为激光雷达在所述目标检测时刻采集的所述目标区域的感知信息，所述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；第一确定单元，用于基于所述目标图像信息以及所述目标感知信息中的至少一个，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；第一发送单元，用于将图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面发送至所述云平台的显示屏，以使得管理员基于所述图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，所述图像视图画面为由所述目标图像信息构成的画面。
19.根据本技术的再一方面，提供了一种路测控制器，包括：检测单元，用于基于摄像头拍摄的目标图像信息以及激光雷达采集的目标感知信息，检测目标区域中的目标对象是否存在违规动作，所述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；第二确定单元，用于在所述目标区域中的所述目标对象存在违规动作的情况下，将所述目标对象出现违规动作的时刻确定为目标检测时刻；第三发送单元，用于将所述目标检测时刻对应的所述目标图像信息
以及所述目标感知信息发送至云平台，以使得所述云平台基于所述目标图像信息以及所述目标感知信息中的至少一个，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，且将图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面发送至所述云平台的显示屏，从而使得管理员基于所述图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，所述图像视图画面为由所述目标图像信息构成的画面。
20.根据本技术的一方面，提供了一种交通违规检测系统，包括：云平台，所述云平台用于执行任意一种所述的交通违规的检测方法；路测控制器，与所述云平台通信，所述路测控制器用于执行任意一种所述的交通违规的检测方法。
21.应用本技术的技术方案，首先，路测控制器在检测到目标区域中的目标对象在目标检测时刻存在违规动作的情况下，将摄像头拍摄的目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及激光雷达采集的目标区域在目标检测时间的目标感知信息发送至云平台，云平台接收路测控制器发送的目标图像信息以及目标感知信息；然后，云平台基于目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于目标感知信息，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；最后，云平台将图像视图画面、雷达视图画面以及三维视图画面发送至显示屏，这样管理员便可以基于显示屏上显示的图像视图画面、雷达视图画面和三维视图画面中的至少一个，对目标对象的违规动作进行再次复检。本方案的检测方法考虑了遮挡情形，且通过目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，从而方便管理员可以快速地获取到目标区域在目标检测时刻的具体情形，保证了可以较为准确地确定出目标对象是否出现违规动作，避免了误报以及漏检的问题，进而解决了现有技术中因遮挡导致的对交通中的违规动作的检测的准确性较低的问题。
附图说明
22.构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
23.图1示出了根据本技术的实施例中提供的一种执行交通违规的检测方法的移动终端的硬件结构框图；
24.图2示出了根据本技术的实施例提供的一种交通违规的检测方法的流程示意图；
25.图3示出了根据本技术的实施例提供的一种雷达视图画面的示意图；
26.图4示出了根据本技术的实施例提供的一种交通违规的检测方法的流程示意图；
27.图5示出了根据本技术的实施例提供的一种具体的交通违规的检测方法的流程示意图；
28.图6示出了根据本技术的实施例提供的一种云平台的结构示意图；
29.图7示出了根据本技术的实施例提供的一种路测控制器的结构示意图。
30.其中，上述附图包括以下附图标记：
31.102、处理器；104、存储器；106、传输设备；108、输入输出设备。
具体实施方式
32.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
33.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
34.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
35.正如背景技术中所介绍的，由于视角区域的前方存在的遮挡、物体互相之间的遮挡以及摄像头污垢等等，导致对交通中的违规动作的检测，不仅准确率较低，还会存在漏检以及误报。为了解决上述的问题，本技术的实施例提供了一种交通违规的检测方法、云平台、路测控制器与交通违规检测系统。
36.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
37.本技术实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种交通违规的检测方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
38.存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的交通违规的检测方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器(network interface controller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频(radio frequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网
进行通讯。
39.在本实施例中提供了一种运行于移动终端、计算机终端或者类似的运算装置的交通违规的检测方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
40.图2是根据本技术实施例的交通违规的检测方法的流程图。该检测方法应用在云平台中，如图2所示，该检测方法包括以下步骤：
41.步骤s201，接收目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息，上述目标检测时刻为路测控制器检测到目标对象存在违规动作的时刻，上述目标图像信息为摄像头在上述目标检测时刻拍摄的上述目标区域的图像信息，上述目标感知信息为激光雷达在上述目标检测时刻采集的上述目标区域的感知信息，上述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；
42.具体地，上述目标区域可以为摄像头与激光雷达共同可探测的区域。例如，上述目标区域可以为以摄像头与激光雷达所在的位置为原点，且以摄像头与激光雷达朝向的方向，10米内的区域。一种具体的应用场景下，上述目标区域可以为路口区域。当然，上述目标区域并不限于路口区域，也可以为常规的道路上的区域。
43.在实际的应用过程中，上述摄像头和激光雷达可以部署于路口信号灯杆上或者部署于路灯杆上。另外，本技术中，拍摄目标图像信息的设备包括但不限于摄像头，还可以为其他的视觉检测设备。采集目标感知信息的设备包括但不限于激光雷达，还可以为其他的可以获取感知信息的设备。
44.本技术的一种具体的实施例中，上述目标感知信息还可以为由激光雷达采集且对激光雷达采集的点云信息进行轮廓处理后的感知信息。
45.具体地，上述的违规动作包括但不限于：车辆闯红灯、车辆逆行、车辆超速、行人闯红灯。
46.步骤s202，基于上述目标图像信息以及上述目标感知信息中的至少一个，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；
47.上述步骤s202中，如图3所示，雷达视图画面为对激光雷达采集的点云信息进行轮廓处理得到的目标区域在目标检测时刻的画面。
48.步骤s203，将图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面发送至上述云平台的显示屏，以使得管理员基于上述图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，上述图像视图画面为由上述目标图像信息构成的画面。
49.上述步骤s203中的图像视图画面为由目标图像信息构成的画面，也就是说，图像视图画面为目标区域在目标检测时刻的目标图像信息对应的画面。
50.通过本实施例，首先，路测控制器在检测到目标区域中的目标对象在目标检测时刻存在违规动作的情况下，将摄像头拍摄的目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及激光雷达采集的目标区域在目标检测时间的目标感知信息发送至云平台，云平台接收路测控制器发送的目标图像信息以及目标感知信息；然后，云平台基于目标图像信息以及目标
感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于目标感知信息，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；最后，云平台将图像视图画面、雷达视图画面以及三维视图画面发送至显示屏，这样管理员便可以基于显示屏上显示的图像视图画面、雷达视图画面和三维视图画面中的至少一个，对目标对象的违规动作进行再次复检。本方案的检测方法考虑了遮挡情形，且通过目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，从而方便管理员可以快速地获取到目标区域在目标检测时刻的具体情形，保证了可以较为准确地确定出目标对象是否出现违规动作，避免了误报以及漏检的问题，进而解决了现有技术中因遮挡导致的对交通中的违规动作的检测的准确性较低的问题。
51.对于本技术的检测方法，路测控制器基于目标图像信息以及目标感知信息，实时检测目标区域中的目标对象是否存在违规动作。在路测控制器检测到目标区域中存在违规动作的情况下，将目标对象出现违规动作的时刻确定为目标检测时刻。路测控制器再将目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息发送至云平台。也就是说，本技术中的云平台接收到的目标图像信息以及目标感知信息为路测控制器在检测到违规动作的情况下发送的，而不是接收所有时刻的目标图像信息以及目标感知信息，这样保证了云平台接收的目标图像信息以及目标感知信息数量较少，这样不仅可以减少云平台的计算量，还可以节省云平台的内存。
52.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
53.为了保证云平台的计算量较小以及较为简单地确定出目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，具体实现过程中，上述步骤s202可以通过以下步骤之一来实现。
54.步骤s2021：基于上述目标感知信息，确定上述目标对象在世界坐标系下的位置信息，基于上述世界坐标系下的上述激光雷达的位置信息以及上述目标对象的位置信息，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡；
55.步骤s2022：对上述目标图像信息进行目标检测，得到多个目标边界框，基于多个上述目标边界框，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡，上述目标边界框为目标物体在上述目标图像信息中的边界框，上述目标物体包括上述目标对象和其他物体，上述其他物体包括以下至少之一：建筑物、树木、非上述目标对象的车辆、非上述目标对象的行人。
56.上述的实施例中，基于目标感知信息，确定目标对象(即出现违规动作的车辆或者行人)在世界坐标系下的位置信息，即为确定目标对象在三维世界中的位置信息。另外，由于在部署激光雷达时，便已知激光雷达在三维世界中的位置信息，因此可以较为简单地构建出激光雷达与目标对象之间的直线线段。当然，在实际的应用过程中，在构建激光雷达与目标对象之间的直线线段时，还可以先确定目标对象在三维世界中的中心点，然后再构建激光雷达所在的位置信息以及目标对象的中心点的位置信息之间的直线线段。
57.在实际的应用过程中，可以采用现有技术中任何可行的方式，对目标图像信息中的目标物体进行目标检测，从而得到多个目标边界框。具体地，得到的目标边界框可以为包
含目标物体的最小的矩形框。
58.具体地，上述非目标对象的车辆可以为目标区域中除了为目标对象的车辆之外的其他车辆。上述非目标对象的行人可以为目标区域中除了为目标对象的行人之外的其他行人。
59.为了进一步较为简单地确定出目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，本技术的上述步骤s2021还可以通过以下步骤实现：基于上述激光雷达的位置信息以及上述目标对象的位置信息，构建上述激光雷达的位置信息以及上述目标对象的位置信息之间的直线线段；确定是否存在上述其他物体穿过上述直线线段；在存在上述其他物体穿过上述直线线段的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻存在遮挡；在不存在上述其他物体穿过上述直线线段的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻不存在遮挡。
60.在一些具体的实施例中，上述步骤s2022还可以通过以下方式实现，确定任意两个上述目标边界框之间是否存在重叠；在任意两个上述目标边界框之间存在重叠的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻存在遮挡；在任意两个上述目标边界框之间不存在重叠的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻不存在遮挡。在该实施例中，通过确定任意两个目标边界框之间是否存在重叠，来确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，这样进一步地实现了较为简单确定出目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，进一步地保证了云平台确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡的计算量较小。
61.在一些实施例上，本技术的检测方法还包括步骤s204：在检测到上述目标区域在上述目标检测时刻存在遮挡的情况下，发送提示信息至上述显示屏，上述提示信息用于表征上述目标区域在上述目标检测时刻的存在遮挡。在本方案中，云平台在检测到目标区域在目标检测时刻存在遮挡的情况下，发送提示信息至显示屏，这样使得管理员能够及时地知晓该种情形的违规动作存在误报的可能性，进一步地较为及时地提醒管理人员基于雷达视图画面以及三维视图画面进行违规动作的复检。
62.本技术的一种实施例中，上述步骤s202还可以通过步骤s2023来实现：基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面；对上述雷达视图画面进行三维数字孪生，得到上述三维视图画面，也就是说，在雷达视图画面的基础上，结合城市建筑孪生和目标物体的三维孪生，得到三维视图画面。
63.在实际的应用过程中，为了保证雷达视图画面的整个画面较为整齐和方便管理员进行高效处理，绘制目标物体及其附近10米内的物体的轮廓线，具体可见图3所示。
64.另外，在上述的实施例中，管理员可以对上述三维视图画面进行高自由度的旋转、移动、缩放等等操作。
65.另外，管理员基于显示屏显示的操作控件，对图像视图画面、雷达视图画面以及三维视图画面三者之间进行任意的相互切换，这样保证了管理员的可操作性较高。在管理员切换到三维视图画面的情况下，管理员还可以选择以默认视角的方式进行展示，当然，管理员还可以对三维视图画面进行旋转、移动、或者缩放等等。其中，上述所提及的默认视角可以为激光雷达所在的位置信息与目标对象之间的连线所在的方向。
66.本技术的一种典型的实施例中，还提供了一种交通违规的检测方法，该检测方法包括应用于路测控制器。如图4所示，该检测方法包括：
67.步骤s401：基于摄像头拍摄的目标图像信息以及激光雷达采集的目标感知信息，
检测目标区域中的目标对象是否存在违规动作，上述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；
68.上述步骤s401中，路测控制器可以采用现有技术中任何可行的方式，来基于摄像头拍摄的目标图像信息以及激光雷达采集的目标感知信息，同时结合交通规则，确定目标区域中的目标对象是否存在违规动作。在本技术中，并不对路测控制器基于摄像头拍摄的目标图像信息以及激光雷达采集的目标感知信息，确定目标区域中的目标对象是否存在违规动作的具体方式进行限制。
69.具体地，上述目标区域可以为摄像头与激光雷达共同可探测的区域。例如，上述目标区域可以为以摄像头与激光雷达所在的位置为原点，且以摄像头与激光雷达朝向的方向，10米内的区域。一种具体的应用场景下，上述目标区域可以为路口区域。当然，上述目标区域并不限于路口区域，也可以为常规的道路上的区域。
70.在实际的应用过程中，上述摄像头和激光雷达可以部署于路口信号灯杆上或者部署于路灯杆上。另外，本技术中，拍摄目标图像信息的设备包括但不限于摄像头，还可以为其他的视觉检测设备。采集目标感知信息的设备包括但不限于激光雷达，还可以为其他的可以获取感知信息的设备。
71.本技术的一种具体的实施例中，上述目标感知信息还可以为由激光雷达采集且对激光雷达采集的点云信息进行轮廓处理后的感知信息。
72.具体地，上述的违规动作包括但不限于：车辆闯红灯、车辆逆行、车辆超速、行人闯红灯。
73.步骤s402：在上述目标区域中的上述目标对象存在违规动作的情况下，将上述目标对象出现违规动作的时刻确定为目标检测时刻；
74.在上述步骤s402中，将目标区域中的目标对象出现违规动作的时刻确定为目标检测时刻，这样后续可以把目标检测时刻对应的目标图像信息以及目标感知信息，发送至云平台，这样不仅降低云平台遮挡检测的计算量，还可以较为节省云平台的存储空间。
75.步骤s403：将上述目标检测时刻对应的上述目标图像信息以及上述目标感知信息发送至云平台，以使得上述云平台基于上述目标图像信息以及上述目标感知信息中的至少一个，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，且将图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面发送至上述云平台的显示屏，从而使得管理员基于上述图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，上述图像视图画面为由上述目标图像信息构成的画面。
76.上述步骤s403中，如图3所示，雷达视图画面为对激光雷达采集的点云信息进行轮廓处理得到的目标区域在目标检测时刻的画面。
77.上述步骤s403中的图像视图画面为由目标图像信息构成的画面，也就是说，图像视图画面为目标区域在目标检测时刻的目标图像信息对应的画面。
78.通过本实施例的检测方法，首先，路测控制器在检测到目标区域中的目标对象在目标检测时刻存在违规动作的情况下，将摄像头拍摄的目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及激光雷达采集的目标区域在目标检测时间的目标感知信息发送至云平台，云平
台接收路测控制器发送的目标图像信息以及目标感知信息；然后，云平台基于目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于目标感知信息，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；最后，云平台将图像视图画面、雷达视图画面以及三维视图画面发送至显示屏，这样管理员便可以基于显示屏上显示的图像视图画面、雷达视图画面和三维视图画面中的至少一个，对目标对象的违规动作进行再次复检。本方案的检测方法考虑了遮挡情形，且通过目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，从而方便管理员可以快速地获取到目标区域在目标检测时刻的具体情形，保证了可以较为准确地确定出目标对象是否出现违规动作，避免了误报以及漏检的问题，进而解决了现有技术中因遮挡导致的对交通中的违规动作的检测的准确性较低的问题。
79.为了保证云平台的计算量较小以及较为简单地确定出目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在一些具体的实施例中，上述步骤s403还可以通过如下步骤来实现：
80.步骤s4031：基于上述目标感知信息，确定上述目标对象在世界坐标系下的位置信息，基于上述世界坐标系下的上述激光雷达的位置信息以及上述目标对象的位置信息，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡；
81.步骤s4032：对上述目标图像信息进行目标检测，得到多个目标边界框，基于多个上述目标边界框，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡，上述目标边界框为目标物体在上述目标图像信息中的边界框，上述目标物体包括上述目标对象和其他物体，上述其他物体包括以下至少之一：建筑物、树木、非上述目标对象的车辆、非上述目标对象的行人。
82.上述的实施例中，基于目标感知信息，确定目标对象(即出现违规动作的车辆或者行人)在世界坐标系下的位置信息，即为确定目标对象在三维世界中的位置信息。另外，由于在部署激光雷达时，便已知激光雷达在三维世界中的位置信息，因此可以较为简单地构建出激光雷达与目标对象之间的直线线段。当然，在实际的应用过程中，在构建激光雷达与目标对象之间的直线线段时，还可以先确定目标对象在三维世界中的中心点，然后再构建激光雷达所在的位置信息以及目标对象的中心点的位置信息之间的直线线段。
83.在实际的应用过程中，可以采用现有技术中任何可行的方式，对目标图像信息中的目标物体进行目标检测，从而得到多个目标边界框。具体地，得到的目标边界框可以为包含目标物体的最小的矩形框。
84.具体地，上述非目标对象的车辆可以为目标区域中除了为目标对象的车辆之外的其他车辆。上述非目标对象的行人可以为目标区域中除了为目标对象的行人之外的其他行人。
85.为了进一步较为简单地确定出目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，一些实施例中，上述步骤s4031还可以通过如下来实现：基于上述激光雷达的位置信息以及上述目标对象的位置信息，构建上述激光雷达的位置信息以及上述目标对象的位置信息之间的直线线段；确定是否存在上述其他物体穿过上述直线线段；在存在上述其他物体穿过上述直线线段的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻存在遮挡；在不存在上述其他物体穿过上述直线线段的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻不存在遮挡。
86.在实际的应用过程中，上述步骤s4032还可以通过如下来实现：确定任意两个上述目标边界框之间是否存在重叠；在存在任意两个上述目标边界框之间重叠的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻存在遮挡；在不存在任意两个上述目标边界框之间重叠的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻不存在遮挡。该实施例中，通过确定任意两个目标边界框之间是否存在重叠，来确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，这样进一步地实现了较为简单确定出目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，进一步地保证了云平台确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡的计算量较小。
87.本技术一种实施例中，在上述云平台检测到上述目标区域在上述目标检测时刻存在遮挡的情况下，上述云平台发送提示信息至上述显示屏，上述提示信息用于表征上述目标区域在上述目标检测时刻的存在遮挡。在本方案中，云平台在检测到目标区域在目标检测时刻存在遮挡的情况下，发送提示信息至显示屏，这样使得管理员能够及时地知晓该种情形的违规动作存在误报的可能性，进一步地较为及时地提醒管理人员基于雷达视图画面以及三维视图画面进行违规动作的复检。
88.本技术的另一种实施例中，上述云平台基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面的过程包括：基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面；对上述雷达视图画面进行三维数字孪生，得到上述三维视图画面，也就是说，在雷达视图画面的基础上，结合城市建筑孪生和目标物体的三维孪生，得到三维视图画面。
89.在实际的应用过程中，为了保证雷达视图画面的整个画面较为整齐和方便管理员进行高效处理，绘制目标物体及其附近10米内的物体的轮廓线，具体可见图3所示。
90.另外，在上述的实施例中，管理员可以对上述三维视图画面进行高自由度的旋转、移动、缩放等等操作。
91.另外，管理员基于显示屏显示的操作控件，对图像视图画面、雷达视图画面以及三维视图画面三者之间进行任意的相互切换，这样保证了管理员的可操作性较高。在管理员切换到三维视图画面的情况下，管理员还可以选择以默认视角的方式进行展示，当然，管理员还可以对三维视图画面进行旋转、移动、或者缩放等等。其中，上述所提及的默认视角可以为激光雷达所在的位置信息与目标对象之间的连线所在的方向。
92.为了使得本领域技术人员能够更加清楚地了解本技术的技术方案，以下将结合具体的实施例对本技术的交通违规的检测方法的实现过程进行详细说明。
93.本实施例涉及一种具体的交通违规的检测方法，如图5所示，包括如下步骤：
94.步骤s1：路测控制器实时接收目标图像信息以及目标感知信息，并基于接收到的目标图像信息和目标感知信息，且按照预设的交通规则，确定目标区域中的目标对象是否存在违规动作(即路测控制器检测是否存在违规动作)。
95.步骤s2：在路测控制器检测到目标区域中的目标对象存在违规动作的情况下，路测控制器将目标对象存在违规动作的时刻，确定为目标检测时刻。在路测控制器未检测到目标区域中的目标对象存在违规动作的情况下，则路测控制器继续实时接收目标图像信息以及目标感知信息。
96.步骤s3：路测控制器将目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息发送至云平台。
97.步骤s4：云平台基于接收到的目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息中的一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡。
98.步骤s5：在云平台检测到目标区域在目标检测时刻存在遮挡的情况下，云平台发送提示信息至显示屏，以使得管理人及时知晓该目标检测时刻的违规动作存在误报的问题。在云平台未检测到目标区域在目标检测时刻存在遮挡的情况下，则结束。
99.步骤s6：在云平台检测到目标区域在目标检测时刻存在遮挡的情况下，基于目标区域在目标检测时刻的目标感知信息，绘制雷达视图画面以及三维视画面，并将绘制的雷达视图画面以及三维视画面和图像视图画面发送至显示屏。
100.步骤s7：管理员基于显示屏上显示的图像视图画面、雷达视图画面以及三维视画面中的一个或者多个，对目标对象在目标检测时刻的违规动作进行复检。
101.本技术实施例还提供了一种云平台，需要说明的是，本技术实施例的云平台可以用于执行本技术实施例所提供的用于交通违规的检测方法。该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
102.以下对本技术实施例提供的云平台进行介绍。
103.图6是根据本技术实施例的云平台的结构示意图。如图6所示，该云平台包括：
104.第一接收单元10，用于接收目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息，上述目标检测时刻为路测控制器检测到目标对象存在违规动作的时刻，上述目标图像信息为摄像头在上述目标检测时刻拍摄的上述目标区域的图像信息，上述目标感知信息为激光雷达在上述目标检测时刻采集的上述目标区域的感知信息，上述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；
105.具体地，上述目标区域可以为摄像头与激光雷达共同可探测的区域。例如，上述目标区域可以为以摄像头与激光雷达所在的位置为原点，且以摄像头与激光雷达朝向的方向，10米内的区域。一种具体的应用场景下，上述目标区域可以为路口区域。当然，上述目标区域并不限于路口区域，也可以为常规的道路上的区域。
106.在实际的应用过程中，上述摄像头和激光雷达可以部署于路口信号灯杆上或者部署于路灯杆上。另外，本技术中，拍摄目标图像信息的设备包括但不限于摄像头，还可以为其他的视觉检测设备。采集目标感知信息的设备包括但不限于激光雷达，还可以为其他的可以获取感知信息的设备。
107.本技术的一种具体的实施例中，上述目标感知信息还可以为由激光雷达采集且对激光雷达采集的点云信息进行轮廓处理后的感知信息。
108.具体地，上述的违规动作包括但不限于：车辆闯红灯、车辆逆行、车辆超速、行人闯红灯。
109.第一确定单元20，用于基于上述目标图像信息以及上述目标感知信息中的至少一个，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；
110.如图3所示，雷达视图画面为对激光雷达采集的点云信息进行轮廓处理得到的目
标区域在目标检测时刻的画面。
111.第一发送单元30，用于将图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面发送至上述云平台的显示屏，以使得管理员基于上述图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，上述图像视图画面为由上述目标图像信息构成的画面。
112.上述第一发送单元中的图像视图画面为由目标图像信息构成的画面，也就是说，图像视图画面为目标区域在目标检测时刻的目标图像信息对应的画面。
113.通过本实施例，路测控制器在检测到目标区域中的目标对象在目标检测时刻存在违规动作的情况下，将摄像头拍摄的目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及激光雷达采集的目标区域在目标检测时间的目标感知信息发送至云平台，第一接收单元用于接收路测控制器发送的目标图像信息以及目标感知信息；第一确定单元用于基于目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于目标感知信息，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；第一发送单元用于将图像视图画面、雷达视图画面以及三维视图画面发送至显示屏，这样管理员便可以基于显示屏上显示的图像视图画面、雷达视图画面和三维视图画面中的至少一个，对目标对象的违规动作进行再次复检。本方案的云平台考虑了遮挡情形，且通过目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，从而方便管理员可以快速地获取到目标区域在目标检测时刻的具体情形，保证了可以较为准确地确定出目标对象是否出现违规动作，避免了误报以及漏检的问题，进而解决了现有技术中因遮挡导致的对交通中的违规动作的检测的准确性较低的问题。
114.为了保证云平台的计算量较小以及较为简单地确定出目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，具体实现过程中，上述第一确定单元包括第一确定模块和第二确定模块，其中，上述第一确定模块用于基于上述目标感知信息，确定上述目标对象在世界坐标系下的位置信息，基于上述世界坐标系下的上述激光雷达的位置信息以及上述目标对象的位置信息，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡；上述第二确定模块，用于对上述目标图像信息进行目标检测，得到多个目标边界框，基于多个上述目标边界框，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡，上述目标边界框为目标物体在上述目标图像信息中的边界框，上述目标物体包括上述目标对象和其他物体，上述其他物体包括以下至少之一：建筑物、树木、非上述目标对象的车辆、非上述目标对象的行人。
115.上述的实施例中，基于目标感知信息，确定目标对象(即出现违规动作的车辆或者行人)在世界坐标系下的位置信息，即为确定目标对象在三维世界中的位置信息。另外，由于在部署激光雷达时，便已知激光雷达在三维世界中的位置信息，因此可以较为简单地构建出激光雷达与目标对象之间的直线线段。当然，在实际的应用过程中，在构建激光雷达与目标对象之间的直线线段时，还可以先确定目标对象在三维世界中的中心点，然后再构建激光雷达所在的位置信息以及目标对象的中心点的位置信息之间的直线线段。
116.在实际的应用过程中，可以采用现有技术中任何可行的方式，对目标图像信息中的目标物体进行目标检测，从而得到多个目标边界框。具体地，得到的目标边界框可以为包含目标物体的最小的矩形框。
117.具体地，上述非目标对象的车辆可以为目标区域中除了为目标对象的车辆之外的其他车辆。上述非目标对象的行人可以为目标区域中除了为目标对象的行人之外的其他行人。
118.为了进一步较为简单地确定出目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，本技术的上述第一确定模块包括构建子模块、第一确定子模块、第二确定子模块和第三确定子模块，其中，上述构建子模块用于基于上述激光雷达的位置信息以及上述目标对象的位置信息，构建上述激光雷达的位置信息以及上述目标对象的位置信息之间的直线线段；上述第一确定子模块用于确定是否存在上述其他物体穿过上述直线线段；上述第二确定子模块用于在存在上述其他物体穿过上述直线线段的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻存在遮挡；上述第三确定子模块用于在不存在上述其他物体穿过上述直线线段的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻不存在遮挡。
119.在一些具体的实施例中，上述第二确定模块包括第四确定子模块、第五确定子模块和第六确定子模块，其中，上述第四确定子模块用于确定任意两个上述目标边界框之间是否存在重叠；上述第五确定子模块用于在任意两个上述目标边界框之间存在重叠的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻存在遮挡；上述第六确定子模块用于在任意两个上述目标边界框之间不存在重叠的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻不存在遮挡。在该实施例中，通过确定任意两个目标边界框之间是否存在重叠，来确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，这样进一步地实现了较为简单确定出目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，进一步地保证了云平台确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡的计算量较小。
120.在一些实施例上，本技术的云平台还包括第二发送单元，用于在检测到上述目标区域在上述目标检测时刻存在遮挡的情况下，发送提示信息至上述显示屏，上述提示信息用于表征上述目标区域在上述目标检测时刻的存在遮挡。在本方案中，云平台在检测到目标区域在目标检测时刻存在遮挡的情况下，发送提示信息至显示屏，这样使得管理员能够及时地知晓该种情形的违规动作存在误报的可能性，进一步地较为及时地提醒管理人员基于雷达视图画面以及三维视图画面进行违规动作的复检。
121.本技术的一种实施例中，上述第一确定单元还包括第一绘制模块和第二绘制模块，其中，上述第一绘制模块用于基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面；上述第二绘制模块用于对上述雷达视图画面进行三维数字孪生，得到上述三维视图画面，也就是说，在雷达视图画面的基础上，结合城市建筑孪生和目标物体的三维孪生，得到三维视图画面。
122.在实际的应用过程中，为了保证雷达视图画面的整个画面较为整齐和方便管理员进行高效处理，绘制目标物体及其附近10米内的物体的轮廓线，具体可见图3所示。
123.另外，在上述的实施例中，管理员可以对上述三维视图画面进行高自由度的旋转、移动、缩放等等操作。
124.另外，管理员基于显示屏显示的操作控件，对图像视图画面、雷达视图画面以及三维视图画面三者之间进行任意的相互切换，这样保证了管理员的可操作性较高。在管理员切换到三维视图画面的情况下，管理员还可以选择以默认视角的方式进行展示，当然，管理员还可以对三维视图画面进行旋转、移动、或者缩放等等。其中，上述所提及的默认视角可
以为激光雷达所在的位置信息与目标对象之间的连线所在的方向。
125.本技术的一种典型的实施例中，如图7所示，还提供了一种路测控制器。该路测控制器包括：
126.检测单元40，用于基于摄像头拍摄的目标图像信息以及激光雷达采集的目标感知信息，检测目标区域中的目标对象是否存在违规动作，上述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；
127.第二确定单元50，用于在上述目标区域中的上述目标对象存在违规动作的情况下，将上述目标对象出现违规动作的时刻确定为目标检测时刻；
128.第三发送单元60，用于将上述目标检测时刻对应的上述目标图像信息以及上述目标感知信息发送至云平台，以使得上述云平台基于上述目标图像信息以及上述目标感知信息中的至少一个，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，且将图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面发送至上述云平台的显示屏，从而使得管理员基于上述图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，上述图像视图画面为由上述目标图像信息构成的画面。
129.上述的路测控制器中，检测单元用于基于摄像头拍摄的目标图像信息以及激光雷达采集的目标感知信息，检测目标区域中的目标对象是否存在违规动作；第二确定单元用于在上述目标区域中的上述目标对象存在违规动作的情况下，将上述目标对象出现违规动作的时刻确定为目标检测时刻；第三发送单元用于将上述目标检测时刻对应的上述目标图像信息以及上述目标感知信息发送至云平台，以使得上述云平台基于上述目标图像信息以及上述目标感知信息中的至少一个，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，且将将图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面发送至上述云平台的显示屏，从而使得管理员基于上述图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，上述图像视图画面为由上述目标图像信息构成的画面。本方案的路测控制器考虑了遮挡情形，且通过目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，从而方便管理员可以快速地获取到目标区域在目标检测时刻的具体情形，保证了可以较为准确地确定出目标对象是否出现违规动作，避免了误报以及漏检的问题，进而解决了现有技术中因遮挡导致的对交通中的违规动作的检测的准确性较低的问题。
130.为了保证云平台的计算量较小以及较为简单地确定出目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在一些具体的实施例中，上述第三确定单元包括第一确定模块和第二确定模块，其中，上述第一确定模块用于基于上述目标感知信息，确定上述目标对象在世界坐标系下的位置信息，基于上述世界坐标系下的上述激光雷达的位置信息以及上述目标对象的位置信息，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡；第二确定模块用于对上述目标图像信息进行目标检测，得到多个目标边界框，基于多个上述目标边界框，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡，上述目标边界框为目标物体在上述目标图像
信息中的边界框，上述目标物体包括上述目标对象和其他物体，上述其他物体包括以下至少之一：建筑物、树木、非上述目标对象的车辆、非上述目标对象的行人。
131.为了进一步较为简单地确定出目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，一些实施例中，第一确定模块包括构建子模块、第一确定子模块、第二确定子模块和第三确定子模块，其中，上述构建子模块用于基于上述激光雷达的位置信息以及上述目标对象的位置信息，构建上述激光雷达的位置信息以及上述目标对象的位置信息之间的直线线段；上述第一确定子模块用于确定是否存在上述其他物体穿过上述直线线段；上述第二确定子模块用于在存在上述其他物体穿过上述直线线段的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻存在遮挡；上述第三确定子模块用于在不存在上述其他物体穿过上述直线线段的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻不存在遮挡。
132.在实际的应用过程中，上述第二确定模块包括第四确定子模块、第五确定子模块和第六确定子模块，其中，上述第四确定子模块用于确定任意两个上述目标边界框之间是否存在重叠；上述第五确定子模块用于在任意两个上述目标边界框之间存在重叠的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻存在遮挡；上述第六确定子模块用于在任意两个上述目标边界框之间不存在重叠的情况下，确定上述目标区域在上述目标检测时刻不存在遮挡。该实施例中，通过确定任意两个目标边界框之间是否存在重叠，来确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，这样进一步地实现了较为简单确定出目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，进一步地保证了云平台确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡的计算量较小。
133.本技术一种实施例中，在上述云平台检测到上述目标区域在上述目标检测时刻存在遮挡的情况下，上述云平台发送提示信息至上述显示屏，上述提示信息用于表征上述目标区域在上述目标检测时刻的存在遮挡。在本方案中，云平台在检测到目标区域在目标检测时刻存在遮挡的情况下，发送提示信息至显示屏，这样使得管理员能够及时地知晓该种情形的违规动作存在误报的可能性，进一步地较为及时地提醒管理人员基于雷达视图画面以及三维视图画面进行违规动作的复检。
134.本技术的另一种实施例中，上述第三确定单元还包括第一绘制模块和第二绘制模块，其中，上述第一绘制模块用于基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面；上述第二绘制模块用于对上述雷达视图画面进行三维数字孪生，得到上述三维视图画面，也就是说，在雷达视图画面的基础上，结合城市建筑孪生和目标物体的三维孪生，得到三维视图画面。
135.在实际的应用过程中，为了保证雷达视图画面的整个画面较为整齐和方便管理员进行高效处理，绘制目标物体及其附近10米内的物体的轮廓线，具体可见图3所示。
136.另外，在上述的实施例中，管理员可以对上述三维视图画面进行高自由度的旋转、移动、缩放等等操作。
137.另外，管理员基于显示屏显示的操作控件，对图像视图画面、雷达视图画面以及三维视图画面进行三者之间进行任意的相互切换，这样保证了管理员的可操作性较高。在管理员切换到三维视图画面的情况下，管理员还可以选择以默认视角的方式进行展示，当然，管理员还可以对三维视图画面进行旋转、移动、或者缩放等等。其中，上述所提及的默认视角可以为激光雷达所在的位置信息与目标对象之间的连线所在的方向。
138.上述云平台包括处理器和存储器，上述第一接收单元、第一确定单元以及第一发送单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
139.处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来解决现有技术中因遮挡导致的对交通中的违规动作的检测的准确性较低的问题。
140.存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)，存储器包括至少一个存储芯片。
141.本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述计算机可读存储介质所在设备执行上述交通违规的检测方法。
142.具体地，交通违规的检测方法包括：
143.步骤s201，接收目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息，上述目标检测时刻为路测控制器检测到目标对象存在违规动作的时刻，上述目标图像信息为摄像头在上述目标检测时刻拍摄的上述目标区域的图像信息，上述目标感知信息为激光雷达在上述目标检测时刻采集的上述目标区域的感知信息，上述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；
144.步骤s202，基于上述目标图像信息以及上述目标感知信息中的至少一个，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；
145.步骤s203，将图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面发送至上述云平台的显示屏，以使得管理员基于上述图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，上述图像视图画面为由上述目标图像信息构成的画面。
146.本发明实施例提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为通过上述计算机程序执行上述的交通违规的检测方法。
147.具体地，交通违规的检测方法包括：
148.步骤s201，接收目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息，上述目标检测时刻为路测控制器检测到目标对象存在违规动作的时刻，上述目标图像信息为摄像头在上述目标检测时刻拍摄的上述目标区域的图像信息，上述目标感知信息为激光雷达在上述目标检测时刻采集的上述目标区域的感知信息，上述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；
149.步骤s202，基于上述目标图像信息以及上述目标感知信息中的至少一个，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；
150.步骤s203，将图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面发送至上述云平台的显示屏，以使得管理员基于上述图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三
维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，上述图像视图画面为由上述目标图像信息构成的画面。
151.本技术的一种典型的实施例中，还提供了一种交通违规检测系统。该系统包括云平台和路测控制器。其中，上述云平台用于执行任意一种上述的交通违规的检测方法；路测控制器与上述云平台通信，上述路测控制器用于执行任意一种上述的交通违规的检测方法。
152.本技术的交通违规检测系统，通过目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，从而方便管理员可以快速地获取到目标区域在目标检测时刻的具体情形，保证了可以较为准确地确定出目标对象是否出现违规动作，避免了误报以及漏检的问题，进而解决了现有技术中因遮挡导致的对交通中的违规动作的检测的准确性较低的问题。
153.本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现至少以下步骤：
154.步骤s201，接收目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息，上述目标检测时刻为路测控制器检测到目标对象存在违规动作的时刻，上述目标图像信息为摄像头在上述目标检测时刻拍摄的上述目标区域的图像信息，上述目标感知信息为激光雷达在上述目标检测时刻采集的上述目标区域的感知信息，上述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；
155.步骤s202，基于上述目标图像信息以及上述目标感知信息中的至少一个，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；
156.步骤s203，将图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面发送至上述云平台的显示屏，以使得管理员基于上述图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，上述图像视图画面为由上述目标图像信息构成的画面。
157.本文中的设备可以是服务器、pc、pad、手机等。
158.本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有至少如下方法步骤的程序：
159.步骤s201，接收目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息，上述目标检测时刻为路测控制器检测到目标对象存在违规动作的时刻，上述目标图像信息为摄像头在上述目标检测时刻拍摄的上述目标区域的图像信息，上述目标感知信息为激光雷达在上述目标检测时刻采集的上述目标区域的感知信息，上述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；
160.步骤s202，基于上述目标图像信息以及上述目标感知信息中的至少一个，确定上述目标区域在上述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于上述目标感知信息，绘制上述目标区域在上述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；
161.步骤s203，将图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三维视图画面发送至上述云平台的显示屏，以使得管理员基于上述图像视图画面、上述雷达视图画面以及上述三
维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，上述图像视图画面为由上述目标图像信息构成的画面。
162.显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
163.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
164.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
165.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
166.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
167.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
168.存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。存储器是计算机可读介质的示例。
169.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算
机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
170.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
171.从以上的描述中，可以看出，本技术上述的实施例实现了如下技术效果：
172.1)、本技术的检测方法中，首先，路测控制器在检测到目标区域中的目标对象在目标检测时刻存在违规动作的情况下，将摄像头拍摄的目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及激光雷达采集的目标区域在目标检测时间的目标感知信息发送至云平台，云平台接收路测控制器发送的目标图像信息以及目标感知信息；然后，云平台基于目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于目标感知信息，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；最后，云平台将图像视图画面、雷达视图画面以及三维视图画面发送至显示屏，这样管理员便可以基于显示屏上显示的图像视图画面、雷达视图画面和三维视图画面中的至少一个，对目标对象的违规动作进行再次复检。本方案的检测方法考虑了遮挡情形，且通过目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，从而方便管理员可以快速地获取到目标区域在目标检测时刻的具体情形，保证了可以较为准确地确定出目标对象是否出现违规动作，避免了误报以及漏检的问题，进而解决了现有技术中因遮挡导致的对交通中的违规动作的检测的准确性较低的问题。
173.2)、本技术的云平台中，第一接收单元用于接收路测控制器发送的目标图像信息以及目标感知信息；第一确定单元用于基于目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于目标感知信息，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；第一发送单元用于将图像视图画面、雷达视图画面以及三维视图画面发送至显示屏，这样管理员便可以基于显示屏上显示的图像视图画面、雷达视图画面和三维视图画面中的至少一个，对目标对象的违规动作进行再次复检。本方案的云平台考虑了遮挡情形，且通过目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，从而方便管理员可以快速地获取到目标区域在目标检测时刻的具体情形，保证了可以较为准确地确定出目标对象是否出现违规动作，避免了误报以及漏检的问题，进而解决了现有技术中因遮挡导致的对交通中的违规动作的检测的准确性较低的问题。
174.3)、本技术的交通违规检测系统，考虑了遮挡情形，且通过目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，从而方便管理员可以快速地获取到目标区域在目标检测时刻的具体情形，保证了可以较为准确地确定出目标对象是否出现违规动作，避免了误报以及漏检的问题，进而解决了现有技术中因遮挡导致的对交通中的违规动作的检测的准确性较低的问题。
175.以上上述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种交通违规的检测方法，其特征在于，所述检测方法应用于云平台，所述检测方法包括：接收目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息，所述目标检测时刻为路测控制器检测到目标对象存在违规动作的时刻，所述目标图像信息为摄像头在所述目标检测时刻拍摄的所述目标区域的图像信息，所述目标感知信息为激光雷达在所述目标检测时刻采集的所述目标区域的感知信息，所述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；基于所述目标图像信息以及所述目标感知信息中的至少一个，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；将图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面发送至所述云平台的显示屏，以使得管理员基于所述图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，所述图像视图画面为由所述目标图像信息构成的画面。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，基于所述目标图像信息以及所述目标感知信息中的至少一个，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，包括以下至少之一：基于所述目标感知信息，确定所述目标对象在世界坐标系下的位置信息，基于所述世界坐标系下的所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡；对所述目标图像信息进行目标检测，得到多个目标边界框，基于多个所述目标边界框，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，所述目标边界框为目标物体在所述目标图像信息中的边界框，所述目标物体包括所述目标对象和其他物体，所述其他物体包括以下至少之一：建筑物、树木、非所述目标对象的车辆、非所述目标对象的行人。3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，基于所述世界坐标系下的所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，包括：基于所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息，构建所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息之间的直线线段；确定是否存在所述其他物体穿过所述直线线段；在存在所述其他物体穿过所述直线线段的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻存在遮挡；在不存在所述其他物体穿过所述直线线段的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻不存在遮挡。4.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，基于多个所述目标边界框，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，包括：确定任意两个所述目标边界框之间是否存在重叠；在任意两个所述目标边界框之间存在重叠的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻存在遮挡；在任意两个所述目标边界框之间不存在重叠的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻不存在遮挡。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：在检测到所述目标区域在所述目标检测时刻存在遮挡的情况下，发送提示信息至所述显示屏，所述提示信息用于表征所述目标区域在所述目标检测时刻的存在遮挡。6.根据权利要求1至4中任意一项所述的检测方法，其特征在于，基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，包括：基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面；对所述雷达视图画面进行三维数字孪生，得到所述三维视图画面。7.一种交通违规的检测方法，其特征在于，所述检测方法应用于路测控制器，所述检测方法包括：基于摄像头拍摄的目标图像信息以及激光雷达采集的目标感知信息，检测目标区域中的目标对象是否存在违规动作，所述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；在所述目标区域中的所述目标对象存在违规动作的情况下，将所述目标对象出现违规动作的时刻确定为目标检测时刻；将所述目标检测时刻对应的所述目标图像信息以及所述目标感知信息发送至云平台，以使得所述云平台基于所述目标图像信息以及所述目标感知信息中的至少一个，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面，且将图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面发送至所述云平台的显示屏，从而使得管理员基于所述图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，所述图像视图画面为由所述目标图像信息构成的画面。8.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于，所述云平台基于所述目标图像信息以及所述目标感知信息中的至少一个，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡的过程包括以下至少之一：基于所述目标感知信息，确定所述目标对象在世界坐标系下的位置信息，基于所述世界坐标系下的所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡；对所述目标图像信息进行目标检测，得到多个目标边界框，基于多个所述目标边界框，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，所述目标边界框为目标物体在所述目标图像信息中的边界框，所述目标物体包括所述目标对象和其他物体，所述其他物体包括以下至少之一：建筑物、树木、非所述目标对象的车辆、非所述目标对象的行人。9.根据权利要求8所述的检测方法，其特征在于，所述云平台基于所述世界坐标系下的所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡的过程包括：基于所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息，构建所述激光雷达的位置信息以及所述目标对象的位置信息之间的直线线段；确定是否存在所述其他物体穿过所述直线线段；在存在所述其他物体穿过所述直线线段的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻存在遮挡；在不存在所述其他物体穿过所述直线线段的情况下，确定所述目标区域在所述目标检
测时刻不存在遮挡。10.根据权利要求8所述的检测方法，其特征在于，所述云平台基于多个所述目标边界框，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡的过程包括：确定任意两个所述目标边界框之间是否存在重叠；在任意两个所述目标边界框之间存在重叠的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻存在遮挡；在任意两个所述目标边界框之间不存在重叠的情况下，确定所述目标区域在所述目标检测时刻不存在遮挡。11.根据权利要求6至10中任意一项所述的检测方法，其特征在于，在所述云平台检测到所述目标区域在所述目标检测时刻存在遮挡的情况下，所述云平台发送提示信息至所述显示屏，所述提示信息用于表征所述目标区域在所述目标检测时刻的存在遮挡。12.根据权利要求6至10中任意一项所述的检测方法，其特征在于，所述云平台基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面的过程包括：基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面；对所述雷达视图画面进行三维数字孪生，得到所述三维视图画面。13.一种云平台，其特征在于，包括：第一接收单元，用于接收目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息，所述目标检测时刻为路测控制器检测到目标对象存在违规动作的时刻，所述目标图像信息为摄像头在所述目标检测时刻拍摄的所述目标区域的图像信息，所述目标感知信息为激光雷达在所述目标检测时刻采集的所述目标区域的感知信息，所述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；第一确定单元，用于基于所述目标图像信息以及所述目标感知信息中的至少一个，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；第一发送单元，用于将图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面发送至所述云平台的显示屏，以使得管理员基于所述图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，所述图像视图画面为由所述目标图像信息构成的画面。14.一种路测控制器，其特征在于，包括：检测单元，用于基于摄像头拍摄的目标图像信息以及激光雷达采集的目标感知信息，检测目标区域中的目标对象是否存在违规动作，所述目标对象包括以下至少之一：车辆、行人；第二确定单元，用于在所述目标区域中的所述目标对象存在违规动作的情况下，将所述目标对象出现违规动作的时刻确定为目标检测时刻；第三发送单元，用于将所述目标检测时刻对应的所述目标图像信息以及所述目标感知信息发送至云平台，以使得所述云平台基于所述目标图像信息以及所述目标感知信息中的至少一个，确定所述目标区域在所述目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于所述目标感知信息，绘制所述目标区域在所述目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视
图画面，且将图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面发送至所述云平台的显示屏，从而使得管理员基于所述图像视图画面、所述雷达视图画面以及所述三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，所述图像视图画面为由所述目标图像信息构成的画面。15.一种交通违规检测系统，其特征在于，包括：云平台，所述云平台用于执行权利要求1至6中任意一项所述的交通违规的检测方法；路测控制器，与所述云平台通信，所述路测控制器用于执行权利要求7至12中任意一项所述的交通违规的检测方法。

技术总结
本申请提供了一种交通违规的检测方法、云平台与路测控制器。该方法包括：接收目标区域在目标检测时刻的目标图像信息以及目标感知信息，目标检测时刻为路测控制器检测到目标对象存在违规动作的时刻；基于目标图像信息以及目标感知信息中的至少一个，确定目标区域在目标检测时刻是否存在遮挡，在存在遮挡的情况下，基于目标感知信息，绘制目标区域在目标检测时刻的雷达视图画面以及三维视图画面；将图像视图画面、雷达视图画面以及三维视图画面发送至云平台的显示屏，以使得管理员基于图像视图画面、雷达视图画面以及三维视图画面中的至少一个进行违规动作的复检，从而解决了现有技术中因遮挡导致的对交通中的违规动作的检测的准确性较低的问题。的准确性较低的问题。的准确性较低的问题。


技术研发人员：吴思延
受保护的技术使用者：广州小马慧行科技有限公司
技术研发日：2023.03.30
技术公布日：2023/7/6