交通行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本技术属于交通技术领域，尤其涉及一种交通行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.随着汽车数量的增加，发生交通事故的事件频率也在不断增加，危害车主和行人的安全。因此，对于道路交通的管理和违规行为的监督将变得尤为重要。例如，对机动车行驶时未礼让行人，或闯红灯以及逆行等多种交通违法行为进行监督和管理变得尤为重要。
3.目前，通常采用摄像设备牌抓拍机动车辆经过路口时的行驶图像，而后采用人工审核、校正以及查验等方式对行驶图像进行处理，确定车主是否违反交通规则，以保证判定的准确性和公正性。
4.然而，该方式需要大量的人力和物力，且对汽车的交通行为的识别效果差。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种交通行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质，可以解决无法准确地对汽车的交通行为进行识别的问题。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种交通行为识别方法，该方法包括：
7.获取交通参与者的交通信息；交通信息至少包括交通参与者的当前速度，当前位置以及历史交通行为；历史交通行为用于表征交通参与者在第一次被检测时的交通行为；
8.根据当前位置、当前速度以及历史交通行为，确定交通参与者的当前交通行为；
9.确定交通参与者在第一次被检测时的入口记录；入口记录至少包括交通参与者第一次被检测时所在的第一车道；
10.根据当前交通行为、当前位置以及第一车道，识别交通参与者的交通行为结果。
11.第二方面，本技术实施例提供了一种交通行为识别装置，该装置包括：
12.第一获取模块，用于获取交通参与者的交通信息；交通信息至少包括交通参与者的当前速度，当前位置以及历史交通行为；历史交通行为用于表征交通参与者在第一次被检测时的交通行为；
13.第一确定模块，用于根据当前位置、当前速度以及历史交通行为，确定交通参与者的当前交通行为；
14.第二确定模块，用于确定交通参与者在第一次被检测时的入口记录；入口记录至少包括交通参与者第一次被检测时所在的第一车道；
15.第一识别模块，用于根据当前交通行为、当前位置以及第一车道，识别交通参与者的交通行为结果。
16.第三方面，本技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述第一方面的方法。
等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
32.目前，为了降低日益增加的车辆在道路上行驶时所发生交通事故的事件频率，需要对道路上的交通参与者的违规行为的监督。其中，交通参与者包括但不限于机动车、非机动车和行人，对此不作限定。
33.示例性的，对交通参与者的违规行为进行监督可以为，对机动车或非机动车行驶时未礼让行人，或闯红灯以及逆行等多种交通违法行为进行监督，以及对行人在人行横道闯红灯进行监督，对此不作限定。
34.目前，确定机动车、非机动车或行人是否违反交通规则，通常采用摄像设备抓拍机动车、非机动车或行人经过路口或人行横道时的图像，而后采用人工审核、校正以及查验等方式对图像进行处理，确定车主或行人是否违反交通规则，以保证判定的准确性和公正性。
35.然而，该方式需要大量的人力和物力，对交通参与者的交通行为的识别效果差。
36.基于此，为了能够减少人力和物力，且提高识别交通参与者的交通行为的识别效果，本技术实施例提供了一种交通行为识别方法，其可以应用于车路协同系统中的计算机设备。其中，计算机设备包括但不限于笔记本电脑和超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，umpc)等设备，本技术实施例对计算机设备的具体类型不作任何限制。
37.具体的，车路协同系统还包括路侧通信设备和路侧感知设备。其中，计算机设备可以部署在道路沿线，用于配合其他交通系统完成交通信息处理与决策，其还包括多接入边缘计算单元或数据处理单元等设备。路侧通信设备用于与车辆的车载终端进行无线通信，通信方式包括但不限于车与外界进行百分百的互联通信(v2x，vehicle to everything)，或专用短程通信(dedicated short range communication)等方式，对此不作限定。路侧感知设备用于感知交通环境和道路交通状态，其通常为在路侧安装的摄像设备和雷达设备。
38.基于此，计算机设备可以基于路侧感知设备感知到的交通参与者的交通信息，对交通参与者的交通行为进行识别，得到交通行为结果。
39.请参阅图1，图1示出了本技术实施例提供的一种交通行为识别方法的实现流程图，该交通行为识别方法主要应用于对路口处的交通参与者的违法行为进行识别。具体的，该方法包括如下步骤：
40.s101、获取交通参与者的交通信息；交通信息至少包括交通参与者的当前速度，当前位置以及历史交通行为；历史交通行为用于表征交通参与者在第一次被检测时的交通行为。
41.在一实施例中，计算机设备可以实时获取路侧感知设备所采集的交通参与者的交通信息。在本实施例中，路侧感知设备具体可以为摄像设备，其用于采集包含交通参与者的图像。
42.其中，上述交通信息包括但不限于交通参与者的类别(机动车、非机动车或行人等类别)、位置以及速度等一种或多种信息，对此不作限定。
43.具体的，在本实施例中，路侧感知设备可以实时拍摄路口处的图像形成视频流。而后，计算机设备对视频流中的每帧视频图像进行处理，以识别交通参与者的交通行为。
44.需要补充的是，在每帧视频图像中，其包含的交通参与者的数量可能具有多个，因此，为了能够对每个交通参与者的交通行为结果进行区分，计算机设备可以在检测到任一交通参与者时，为交通参与者赋予唯一标识。
45.其中，交通参与者可能连续性的在多个视频图像中出现，因此，计算机设备还可以根据已有的跟踪识别算法，对交通参与者进行识别跟踪，并确定是否已赋予唯一标识；或者将采集的交通信息与唯一标识进行关联。
46.在一实施例中，上述交通参与者的当前速度可以由路侧通信设备与车辆的车载终端进行无线通信后得到，而后发送至计算机设备。也可以为路侧感知设备中还具有用于采集每个交通参与者的当前速度的当前速度传感器，以对当前速度进行采集。本技术实施例中，对计算机设备获取交通参与者的当前速度不做任何限定。
47.另外，与获取当前速度的方式类似，交通参与者所在的当前位置也可以由路侧通信设备与车辆的车载终端进行无线通信后得到，而后发送至计算机设备；也可以为路侧感知设备中还具有用于采集每个交通参与者的当前位置的定位传感器，以对当前位置进行采集。
48.需要补充的是，在交通参与者为行人或不具有与路侧通信设备进行通信的机动车或非机动车时，计算机设备可以根据当前速度传感器和定位传感器获取交通参与者的当前速度和当前位置。
49.其中，历史交通行为用于表征交通参与者在第一次被检测时的交通行为。示例性的，针对机动车和非机动车，交通行为可以分为：正常行驶、闯红灯以及逆行闯红灯等交通行为。在本实施例中，计算机设备在确定交通参与者的历史交通行为后，可以采用交通标识进行表征。
50.示例性的，交通标识包括但不限于字符、数字或文字等标识。本实施例中，对于正常行驶的交通行为，其交通标识可以为normalcar；对于闯红灯的交通行为，其交通标识可以为：runred；对于逆行闯红灯的交通行为，其交通标识可以为：runredretrograde。
51.其中，normalcar具体可以表征交通参与者在车道上正常行驶且未进入路口区域，或者，进入路口区域且当前车道对应的指示灯信号用于指示信号灯为绿灯。
52.runred具体可以表征交通参与者在当前车道对应的指示灯信号用于指示信号灯为红灯的情况下，越过车道停止线。
53.runredretrograde具体可以表征交通参与者从出口道类别的车道，驶入进口道类别的车道。
54.其中，上述路口区域可以预先由工作人员进行规划，对此不作限定。车道停止线为红灯情况下，交通参与者需在车道停止线或者待驶区内依次等候的线段。其中，出口道类别的车道为车辆驶离路口区域的车道，进口道类别的车道为车辆进入路口区域的车道。也即，在交通参与者第一被检测时，其可以仅根据第一次被检测时的速度、位置以及第一被检测时所在的车道对应的指示灯信号，确定第一次被检测的交通行为即可，无需进行后续交通行为结果的识别。
55.具体的，参照图2，图2是本技术一实施例中交通行为识别方法中路口应用场景示意图。其中，以单向三车道的十字路口为例，其中，北向支路定义为1，该支路上的进口道类别的车道用1表示、出口道类别的车道用0表示。结合支路号定义，计算机设备可以用两位数字表示该支路的进出口道的类别，如表1所示，其中支路号按照顺时针方向依次增加。
56.表1：
[0057][0058][0059]
其中，上述编号中的xy中，x标识车道所在的方向，y表示车道的车道类别。具体的，在x为1时，车道所在方向为北；在x为2时，车道所在方向为东；在x为3时，车道所在方向为南；在x为4时，车道所在方向为西。以及，在y为1时，车道类别为进口道类别。在y为0时，车道类别为出口道类别。示例性的，可以使用11表示北方向上且进口道类别的车道。
[0060]
在一实施例中，上述人行横道以及路口区域均可以预先进行规划，对此不作详细说明，具体可以参照图2所示。
[0061]
其中，计算机设备可以预先设置有高精度地图模块，该高精度地图模块中存储有预设地图。其中，预设地图中可以预先由工作人员对该路口的各个区域以及各个车道，使用如图2所示的方式进行表征。
[0062]
在一实施例中，计算机设备可以将历史交通行为、所在当前位置、当前速度以及时间等多种交通信息均与交通参与者的唯一标识进行关联，以使计算机设备可以实时获取交通参与者的历史交通行为。
[0063]
可以理解的是，在交通参与者未具有历史交通行为时，可以认为路侧感知设备第一次感知到交通参与者。因此，交通参与者可以直接根据上述normalcar、runred以及runredretrograde分别所表征的示意，确定交通参与者的当前交通行为即可。
[0064]
s102、根据当前位置、当前速度以及历史交通行为，确定交通参与者的当前交通行为。
[0065]
在一实施例中，上述当前交通行为为交通参与者在当前时刻下的交通行为。具体的，计算机设备可以根据如图3所示的s301-s303确定当前交通行为。详述如下：
[0066]
s301、根据预设地图确定当前位置对应的第二车道，以及第二车道的车道类别。
[0067]
在一实施例中，上述预设地图通常由多种数据元素组成。具体的，预设地图由道路元素、路口元素、交通信号元素、逻辑关系元素以及其他道路对象元素组成。其中，道路元素包括但不限于道路边界、车道边界、车道中心线、车道限速、车道类别和车道方向等元素。路口元素包括但不限于路口区域边界元素。交通信号元素包括但不限于红绿灯和其他道路标识牌等元素。其他道路元素包括但不限于：人行横道、禁止停车区、车道停止线以及路灯等元素，对此不作限定。
[0068]
基于此，在确定车辆所在的当前位置时，即可根据预设地图确定上述第二车道，以及第二车道的车道类别。例如，第二车道为进口道类别或出口道类别。其中，在确定第二车道的车道类别时，还可以确定第二车道所在的方向。也即，使用上述表1所示的编号进行标识。
[0069]
s302、确定第二车道对应的第一指示灯信号。
[0070]
在一实施例中，计算机设备可以在确定第二车道后，根据交通信号元素中的红绿
灯元素，确定第一指示灯信号。其中，指示灯信号用于指示信号灯为绿灯，或为红灯，或为黄灯等信号。
[0071]
s303、根据第一指示灯信号、车道类别、当前速度以及历史交通行为，确定当前交通行为。
[0072]
在一实施例中，计算机设备可以设置有多种判定规则，以确定交通参与者在当前时刻下的当前交通行为。然而，因车道类别分为进口道类别和出口道类别，因此，对于车辆在不同类别的车道时，其判定规则也各不相同。
[0073]
示例性的，在车道类别为进口道类别时，其判定规则可以包括第一预设规则、第二预设规则以及第三预设规则。
[0074]
具体的，在当前速度以及历史交通行为满足第一预设规则时，计算机设备可以将当前交通行为更新为逆行闯红灯行为；第一预设规则包括历史交通行为为逆行闯红灯行为，且当前速度大于第一预设速度。
[0075]
可以理解的是，在确定交通参与者的历史交通行为为逆行闯红灯行为时，可以认为交通参与者在第一次被检测时从出口道类别的车道驶入路口区域，并抵达车辆进口道类别的车道。
[0076]
因此，可以认为该交通参与者在第一次被检测时(交通参与者处于出口道类别时的车道)，即已经执行过交通行为识别方法中的s102步骤。因此，在第一次被检测时，其交通行为被确定为runredretrograde。具体可以参照下述对出口道类别的车道上的交通参与者进行处理的步骤。
[0077]
在一实施例中，在执行第一预设规则的判断时，需判断交通参与者的当前速度是否大于第一预设速度。可以理解的是，在当前速度大于第一预设速度时，可以认为交通参与者处于行驶。也即交通参与者在此时依然存在逆行的交通行为。
[0078]
其中，第一预设速度可以根据实际情况进行设置，对此不作限定。需要说明的是，交通参与者包括行人、机动车和非机动车等类别，因此，在本实施例中，其每种类别的交通参与者对应的第一预设速度可以各不相同。示例性的，行人对应的第一预设速度可以小于非机动车对应的第一预设速度，以及非机动车对应的第一预设速度小于机动车对应的第一预设速度。
[0079]
基于此，在确定当前交通行为时，还需预先确定交通参与者的类别，而后，根据类别确定对应的第一预设速度。
[0080]
其次，在第一指示灯信号、当前速度以及历史交通行为满足第二预设规则时，计算机设备可以将当前交通行为更新为正常行驶行为；第二预设规则包括第一指示灯信号用于指示信号灯为绿灯，且当前速度大于第一预设速度，以及历史交通行为未为逆行闯红灯行为。
[0081]
可以理解的是，在第一指示灯信号用于指示信号灯为绿灯时，表明交通参与者可以通过路口。因此，即使交通参与者的当前速度大于第一预设速度，也可以认为交通参与者在当前时刻处于正常行驶。
[0082]
需要说明的是，交通参与者位于进口道类别的车道时，其存在两个情况，一种是交通参与者由出口道类别的车道行驶至进口道类别的车道；一种是被路侧感知设备感知到时，车辆即位于进口道类别的车道。
[0083]
然而，经过第一预设规则可知，在交通参与者由出口道类别的车道驶入时，其历史交通记录应当为runredretrograde。因此，在执行第二预设规则和第三预设规则的判断时，其前提为历史交通行为不为逆行闯红灯行为。
[0084]
需要补充的是，交通参与者可能第一次被路侧感知设备感知，此时，交通参与者不具有历史交通行为，因此，在第一指示灯信号用于指示信号灯为绿灯时，即使交通参与者的当前速度大于第一预设速度，计算机设备也可以将交通参与者的当前交通行为直接确定为normalcar。也即，上述判断规则中还包括了历史交通行为不属于normalcar，或者没有历史交通行为的情况。
[0085]
另外，在第一指示灯信号、当前速度以及历史交通行为满足第三预设规则，则将当前交通行为更新为闯红灯行为；第三预设规则包括第一指示灯信号用于指示信号灯为红灯，且当前速度大于第一预设速度，以及历史交通行为未为逆行闯红灯行为。
[0086]
在一实施例中，与上述第二预设规则类似，其在执行第一预设规则时的前提也为历史交通行为不为逆行闯红灯行为。并且，上述判断规则中也应当包括历史交通行为不属于normalcar，或者没有历史交通行为的情况。
[0087]
可以理解的是，在第一指示灯信号用于指示信号灯为红灯的情况下，若交通参与者的当前速度大于第一预设速度，则表明交通参与者在红灯情况下依然向路口区域行驶。基于此，可以认为将当前交通行为更新为闯红灯行为。
[0088]
需要说明的是，在第一指示灯信号、当前速度以及历史交通行为不满足第一预设规则、第二预设规则以及第三预设规则时，计算机设备可以直接将历史交通行为确定为当前交通行为。
[0089]
可以理解的是，对于第一预设规则，其还可能存在历史交通行为为逆行闯红灯行为，且当前速度小于第一预设速度的情况；以及，对于第二预设规则，其还可能存在第一指示灯信号用于指示信号灯为绿灯，和/或，当前速度小于等于第一预设速度，和/或，历史交通行为未为逆行闯红灯行为的情况；以及，对于第三预设规则，其还可能存在第一指示灯信号用于指示信号灯为红灯，和/或，当前速度小于等于第一预设速度，和/或历史交通行为未为逆行闯红灯行为的情况。
[0090]
此时，对于上述任一情况，例如，第一指示灯信号用于指示信号灯为绿灯，且当前速度小于等于第一预设速度，且历史交通行为未为逆行闯红灯行为的情况。因交通参与者的当前速度小于等于第一预设速度，也即交通参与者在绿灯情况下未移动。此时，交通参与者即未发生闯红灯行为，也未发生逆行闯红灯行为。
[0091]
基于此，计算机设备可以在第一指示灯信号、当前速度以及历史交通行为不符合第一预设规则、第二预设规则以及第三预设规则时，可以无需对历史交通行为进行更新。即直接将历史交通行为确定为当前交通行为，以执行下述步骤。
[0092]
需要补充的是，上述第一指示灯信号用于指示信号灯为绿灯，且当前速度小于等于第一预设速度，且历史交通行为未为逆行闯红灯行为的情况，仅为不满足第一预设规则、第二预设规则以及第三规则的一种示例，而非所有，对此不作限定以及详细说明。
[0093]
以上对第一预设规则、第二预设规则以及第三预设规则的解释，即为位于进口道类别的车道上的交通参与者的当前交通行为进行确定的内容。
[0094]
同样的，在交通参与者位于出口道类别的车道时，其存在交通参与者第一次被感
知时，即出现在出口道类别的车道。此时，该交通参与者存在逆行的情况，即由出口道类别的车道行驶至进口道类别的车道)；或者，存在交通参与者正常行驶的情况，即由进口道类别的车道行驶至出口道类别的车道；或者，存在交通参与者闯红灯行驶的情况，即由进口道类别的车道行驶至出口道类别的车道时，出现了闯红灯的情况。对于上述情况，具体可以根据如下预设规则进行判断：
[0095]
若第一指示灯信号、当前速度以及历史交通行为满足第四预设规则，则将当前交通行为更新为逆行闯红灯行为；第四预设规则包括历史交通行为为非闯红灯行为，且第一指示灯信号用于指示信号灯为红灯，以及当前速度大于第一预设速度。
[0096]
在一实施例中，在第一指示灯信号用于指示信号灯为红灯，且当前速度大于第一预设速度的情况下，表明交通参与者在红灯的情况下行驶。并且，在历史交通行为为非闯红灯行为时，表明交通参与者在出口道类别的车道行驶的情况，不是因为交通参与者从进口道类别的车道行驶至当前的出口道类别的车道。否则，若交通参与者从进口道类别的车道行驶至当前的出口道类别的车道，则交通参与者在位于进口道类别的车道上被感知时，其历史交通行为应当为闯红灯行为。
[0097]
基于此，可以认为此时的交通参与者在第一次被感知时，即位于出口道类别的车道，且结合红灯情况下依然行驶的判断规则，可以准确地确定交通参与者此时为逆行闯红灯的交通行为。因此，可以将交通参与者当前的交通行为更新为逆行闯红灯行为。
[0098]
之后，在交通参与者行驶至进口道类别的车道时，此时，逆行闯红灯行为为历史交通行为。若又被路侧感知设备所感知，则其需要再次执行上述第一预设规则。也即，依然将该交通参与者的当前交通行为更新为逆行闯红灯行为，形成闭环逻辑。
[0099]
同样的，若交通参与者是从进口道类别的车道行驶至此时的出口道类别的车道时，其历史交通行为将仅分为两种：一种是交通参与者因闯红灯行驶而被记录闯红灯行为(runred)的情况；另一种是交通参与者在绿灯情况下正常行驶，而被记录为正常行驶行为(normalcar)的情况。
[0100]
对于第一种情况，若第一指示灯信号、当前速度以及历史交通行为满足第五预设规则，则将当前交通行为更新为闯红灯行为；第五预设规则包括历史交通行为为闯红灯行为，且当前速度大于第一预设速度。
[0101]
此时，因交通参与者在红灯的情况下行驶至出口道类别的车道，因此，在交通参与者第一次在进口道类别的车道上被感知时，对该交通参与者的交通信息执行第三预设规则，将被记录为闯红灯行为。因此，对于此时处于出口道类别的车道上的交通参与者，在确定其历史交通行为为闯红灯行为时，可以直接确定当前交通行为为闯红灯行为。也即，无需考虑此时的第一指示灯信号是否用于指示信号灯为红灯。
[0102]
对于第二种情况，若正常行驶至出口道类别的车道，则表明交通参与者在通行整个路口区域时，均为正常行驶。因此，在位于出口道类别的车道上时，交通参与者的历史交通行为应当为正常行驶行为。即交通参与者在进口道类别的车道被感知时，已被执行上述第二预设规则，被记录为正常行驶行为。
[0103]
基于对上述第二种情况的解释可知，计算机设备中还应当包括第六预设规则，具体的，若历史交通行为为正常行驶行为，则记录当前交通行为为正常行驶行为。
[0104]
另外，对于正常行驶行为的交通参与者，因其在通行路口区域时均为正常行驶，因
此，可以直接确定该交通参与者的交通行为结果为未闯红灯。也即，计算机设备可以结束对该交通参与者执行后续步骤。
[0105]
同样的，计算机设备可以在第一指示灯信号、当前速度以及历史交通行为不符合上述第四预设规则和第五预设规则时，可以无需对历史交通行为进行更新。即直接将历史交通行为确定为当前交通行为，以执行下述步骤。
[0106]
可以理解的是，因满足第六预设规则的判断条件为：历史交通行为为正常行驶行为。该判断条件同样也不满足第四预设规则和第五预设规则。因此，计算机设备也可以无需额外地设置第六预设规则，也可以将正常行驶的交通参与者的当前交通行为确定为正常行驶行为。
[0107]
以上为对第四预设规则和第五预设规则的解释，即为位于出口道类别的车道上的交通参与者的当前交通行为进行确定的内容。
[0108]
s103、确定交通参与者在第一次被检测时的入口记录；入口记录至少包括交通参与者第一次被检测时所在的第一车道。
[0109]
在一实施例中，上述入口记录为交通参与者第一次被路侧感知设备感知时生成的记录。其中，第一车道可以为出口道类别的车道(也即交通参与者存在逆行的情况)，或者可以为出口道类别的车道，对此不做限定。
[0110]
其中，入口记录还可以包括交通参与者的唯一标识、当前帧视频图像的时间以及进入路口区域时所在第一车道的编号等多种信息，对此不作限定。
[0111]
需要说明的是，若交通参与者为第一次被路侧感知设备感知，则需要生成上述入口记录；若交通参与者不为第一次被路侧感知设备感知，则只需要更新入口记录中的当前帧视频图像的时间即可。也即无需判断此次交通参与者的交通行为结果。
[0112]
s104、根据当前交通行为、当前位置以及第一车道，识别交通参与者的交通行为结果。
[0113]
在一实施例中，根据当前位置和第一车道可以确定交通参与者是否离开原本的第一车道，之后，结合当前交通行为，可以进一步地确定在交通参与者离开原本的第一车道时，是否符合交通规则(是否逆行或闯红灯等规则)，以此可以对交通参与者的交通行为进行准确地识别。
[0114]
具体的，计算机设备还可以根据如图4所示的s401-s404确定交通行为，详述如下：
[0115]
s401、若当前交通行为为逆行闯红灯行为或闯红灯行为，则根据预设地图确定当前位置对应的第二车道。
[0116]
s402、确定交通参与者由第一车道进入第二车道的第二指示灯信号。
[0117]
在一实施例中，根据预设地图确定当前位置对应的第二车道已在上述进行解释，对此不再进行说明。需要说明的是，确定第二车道的目的在于，可以结合第一车道确定交通参与者是通过左转、直行或者右转的方式通行路口区域。之后，在确定通行方式(左转、右转、直行或者掉头的方式)后，可以确定由第一车道进入第二车道的第二指示灯信号。
[0118]
其中，确定通行方式的方法可以为根据第一车道的第一编号与第二车道的第二编号进行确定。若第一编号为11，第二编号为20，即由北进口道行驶至东出口道。根据图2可知，此时交通参与者为左转。
[0119]
s403、若第二指示灯信号用于指示信号灯为红灯，则确定交通行为结果为闯红灯。
[0120]
s404、若第二指示灯信号用于指示信号灯为绿灯，则确定交通行为结果为未闯红灯。
[0121]
可以理解的是，在第二指示灯信号用于指示信号灯为绿灯时，表明交通参与者在由第一车道抵达第二车道时为正常行驶，因此，可以确定交通参与者的交通行为结果为未闯红灯。同样的，在第二指示灯信号用于指示信号灯为红灯，表明交通参与者在由第一车道抵达第二车道时为闯红灯行驶，因此，交通行为结果为闯红灯。
[0122]
需要说明的是，在交通参与者还未离开第一车道时，第二编号将与第一编号相同，此时，交通参与者没有离开第一车道，因此，可以认为交通参与者未闯红灯。进而，可以结束对当前帧图像中该交通参与者的交通行为进行判断。
[0123]
同样的，在交通参与者离开第一车道，但还未抵达第二车道时。也即交通参与者此时处于路口区域。此时，计算机设备无法确定第二车道。因此，也无需在此次当前帧图像对该交通参与者的交通行为进行判断。
[0124]
需要补充的是，在当前帧图像不对交通参与者的交通行为结果进行识别，是因交通参与者还处于路口核心区域，但是当交通参与者抵达任一第二车道时，依然会因上述步骤而识别出对应的交通行为结果。
[0125]
也即，在执行上述s102-s104步骤的前提为：交通参与者没有入口记录，也即在第一次被路侧感知设备感知时，可以仅需生成交通参与者的入口记录即可。以及，在交通参与者的历史交通记录未被记录闯红灯行为，且交通参与者当前位置未处于路口区域(即交通参与者还位于车道内，未越过车道停止线)，且也处于人行横道时，无需执行上述s102-s104步骤。
[0126]
可以理解的是，没有被记录闯红灯行为，且未为处于路口区域以及人行横道，则表明交通参与者还在车道内行驶，还未通行路口区域；或，已经通行路口区域，但历史交通行为为正常行驶行为。因此，可以直接确定其交通行为结果为未闯红灯，也即可以无需执行上述s102-s104步骤。
[0127]
需要说明的是，上述判断规则为“且”，也即，在交通参与者的历史交通记录被记录闯红灯行为，和/或，交通参与者当前位置处于路口区域，和/或，在人行横道时，均需执行上述s102-s104步骤。
[0128]
在本实施例中，计算机设备可以先获取交通参与者在当前的当前速度、当前位置以及用于表征交通参与者在第一次被检测时的历史交通行为。之后，根据当前位置、当前速度以及历史交通行为，确定此时的交通参与者的当前交通行为。而后，确定交通参与者第一次被检测时所在的第一车道，以根据当前交通行为、当前位置以及第一车道，识别交通参与者行驶至当前位置的过程中，历史交通行为变为当前交通行为的交通行为结果。基于此，计算机设备可以根据当前位置和之前被检测的第一车道，确定交通参与者是否移动以使所在车道发生变化，并结合可以表征交通参与者此时的当前交通行为，进一步的对交通参与者的交通行为结果进行识别，提高交通参与者交通行为的识别准确性。
[0129]
在一具体实施例中，参照图5，图5是本技术一实施例提供的一种交通行为识别方法的流程示意图。具体的，路侧感知设备实时感知当前路口区域以及各个车道的交通参与者。针对每帧视频图像中的任一交通参与者，获取交通参与者的交通信息，并在根据交通信息确定交通参与者的历史交通行为未被记录闯红灯行为，且当前位置未处于路口区域以及
未处于人行横道时，生成该交通参与者的入口记录即可，之后对其他交通参与者进行交通行为识别。否则，还需根据交通参与者的交通信息执行s102-s104步骤，以识别交通行为结果。
[0130]
其中，在交通参与者位于进口类别的车道时，需要根据交通信息确定是否满足第一预设规则、第二预设规则以及第三预设规则中的一种；若满足，则对历史交通行为进行更新，得到当前交通行为；若交通信息不满足任一预设规则，则将历史交通行为确定为当前交通行为。
[0131]
具体的，第一预设规则对应逆行闯红灯行为；第二预设规则对应正常行驶行为；第三预设规则对应闯红灯行为。其中，具体判断规则可以参照上述s102步骤的解释说明。
[0132]
同样的，在车道位于进口类别的车道时，需要根据交通信息确定是否满足第四预设规则和第五预设规则中的一种；若满足，则对历史交通行为进行更新，得到当前交通行为；若交通信息不满足任一预设规则，同样将历史交通行为确定为当前交通行为。
[0133]
之后，计算机设备可以确定交通参与者第一次被检测时生成的入口记录中的第一车道，并更新入口记录中的时间。之后，结合第一车道、当前交通行为以及当前位置，准确地确定交通参与者的交通行为结果。
[0134]
需要说明的是，在执行上述判断步骤时，需要确定交通参与者具有入口记录；以及，交通参与者的历史交通记录被记录闯红灯行为，且交通参与者当前位置处于路口区域，以及未处于人行横道。
[0135]
综上内容为针对交通参与者(主要为针对非机动车和机动车)通过路口区域时的交通行为识别方法。然而，对于通过人行横道的交通参与者(非机动车和行人)，其可以根据如图6所示的s601-s603步骤进行确定，详述如下：
[0136]
s601、若根据预设地图确定当前位置位于人行横道区，且当前速度大于预设速度，以及人行横道区对应的第二指示灯信号用于指示信号灯为红灯，则确定交通参与者的当前交通行为为闯红灯行为。
[0137]
在一实施例中，根据预设地图确定当前位置是否位于人行横道，与根据预设地图确定当前位置所在的第二车道的方式相似，对此不再进行说明。
[0138]
其中，人行横道上的交通参与者大多为非机动车和行人，对于每种类别的交通参与者，其第二预设速度也可以由工作人员根据实际情况进行设置，对此不作限定。
[0139]
另外，与判断路口区域的交通参与者的当前交通行为不同，本实施例中，在确定当前位置位于人行横道区，且当前速度大于第二预设速度，以及人行横道区对应的第二指示灯信号用于指示信号灯为红灯时，可以认为交通参与者在红灯情况下，在人行横道上移动。此时，计算机设备可以将交通参与者的当前交通行为为闯红灯行为。
[0140]
s602、获取当前时刻之前每次对交通参与者进行交通行为识别时所确定的历史交通行为。
[0141]
s603、根据当前交通行为以及所有历史交通行为确定交通行为结果。
[0142]
在实际情况下，因人行横道通常具有较长的距离，若非机动车和行人想要在红灯情况下通过人行横道，则通常需要一定的时间。也即，在计算机设备每次对人行横道上的交通参与者进行识别时，将连续性的确定交通参与者的当前交通行为为闯红灯行为。
[0143]
基于此，在每次确定当前交通行为为闯红灯行为时，可以结合之前对交通参与者
进行交通行为识别时所确定的历史交通行为，确定闯红灯行为的记录次数。之后，在确定记录次数大于预设次数时，可以确定交通行为结果为闯红灯结果。在记录次数小于或等于预设次数时，存储此次记录次数。
[0144]
可以理解的是，在记录次数小于等于预设次数时，可能存在交通参与者虽然移动，但是移动距离较短，并未在人行横道通行的情况。因此，在该情况下，可以结束对该交通参与者的识别，或者，确定此时的交通行为结果为未闯红灯。
[0145]
需要补充的是，本实施例中，为根据当前交通行为和所有历史交通行为中属于闯红灯行为的记录次数识别交通行为结果。在另一实施例中，还可以根据连续性得到的当前交通行为为闯红灯行为的连续次数是否大于预设连续次数，识别交通行为结果，对此不作限定。
[0146]
需要说明的是，行人和非机动车移动的当前速度不一致，通常，非机动车移动当前速度较快。路侧感知设备感知非机动车闯红灯使所拍摄的视频图像的帧数较少。因此，若行人对应的预设次数与非机动车对应的预设次数一致，则识别非机动车的交通行为识别结果时，可能准确率较低。
[0147]
然而，因人行横道的距离、每次通过人行横道的交通参与者的数量或当前速度等因素均不一致，若由工作人员设置预设次数，则可能受到主观因素的影响，无法客观的确定用于进行判定的预设次数。基于此，计算机设备还需根据人行横道的实际情况确定上述预设次数。
[0148]
具体的，计算机设备可以根据如下公式计算上述预设次数：
[0149][0150]
其中，n为路口单个方位的车道数量(进口道类别的车道、出口到类别的车道以及非机动车道的数量之和)的最大值；b为单个车道的平均宽度，单位：m；v为交通参与者(行人、机动车、非机动车)的当前速度，单位：m/s；ξ为时间阈值系数，用来表示交通参与者通过人行横道总时间的比例。
[0151]
并且，由于路侧感知设备可能存在数据流丢帧现象，为了避免该情况，在计算预设次数时，还需定义表示数据流输入的帧率r，单位：hz。
[0152]
其中，上述交通参与者的当前速度可以预先进行静态测试，即在安全环境下，行人或非机动车或机动车静止处于路口的多个位置时，检测并记录每种类别的交通参与者的速度。之后，对于任一类别的交通参与者，将该类别的交通参与者对应的多个速度中的最大值作为静止速度阈值(预设速度)。例如，对于行人的静止速度阈值，可以获取所有行人的静止速度，而后将速度的最大值确定为静止速度阈值。最后，根据上述公式进行计算，即可得到该类别的交通参与者对应的预设次数。
[0153]
具体的，每种类别的交通参与者对应的预设次数和预设速度可以如下表2所示：
[0154]
表2：
[0155]
交通参与者的类别预设次数预设速度行人c1v1非机动车c2v2机动车c3v3
[0156]
基于上述说明，在对人行横道上的交通参与者进行交通行为识别时，还需根据预设的分类模型识别交通参与者的目标类别，并输出属于目标类别的概率。之后，在概率小于或等于预设概率值时，可以确定此时被识别的对象不为交通参与者。因此，可以结束对该被识别对象的后续处理。若概率大于预设概率值，则在确定交通参与者是否大于第二预设速度(在交通参与者为非机动车时，其第二预设速度为v2，在交通参与者为行人时，其第二预设速度为v1)。若大于第二预设速度，则在历史时刻统计的记录次数的基础上+1，得到当前时刻的记录次数。最后，在当前时刻的记录次数大于预设次数(在交通参与者为非机动车时，其预设次数为c2，在交通参与者为行人时，其预设次数为c1)时，确定交通行为结果闯红灯结果。
[0157]
综上说明，采用预设速度和预设次数的判定方式，可以准确地确定交通参与者的交通行为结果。并且，若在执行上述s101-s104步骤的过程中，丢失了交通参与者位于进口道类别的车道时的信息或位于出口道类别的车道时的信息时(交通参与者突然出现在路口，或突然消失)，则在执行s101-s104步骤时可能出现失真的情况，使得识别到的交通行为结果的准确率较低。然而，在上述601-s603步骤对应的方法将一直运行，因而可以弥补对交通参与者闯红灯的情况进行检测的不足，降低漏检率，提高检测精度。
[0158]
在另一实施例中，计算机设备还可以统计预设时间段内，交通行为结果为闯红灯的总次数，也即统计预设时间段内，该路口处发生交通参与者闯红灯事件的次数。而后，将次数上传至交通管理系统中，以使交通管理部门的工作人员可以根据实际情况对路口处的红绿灯的点亮时间进行管控。
[0159]
请参阅图7，图7是本技术实施例提供的一种交通行为识别装置的结构框图。本实施例中交通行为识别装置包括的各模块用于执行图1、图3、图4以及图6对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1、图3、图4以及图6以及图1、图3、图4以及图6所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图7，交通行为识别装置700可以包括：第一获取模块710、第一确定模块720、第二确定模块模块730以及第一识别模块740，其中：
[0160]
第一获取模块710，用于获取交通参与者的交通信息；交通信息至少包括交通参与者的当前速度，当前位置以及历史交通行为；历史交通行为用于表征交通参与者在第一次被检测时的交通行为。
[0161]
第一确定模块720，用于根据当前位置、当前速度以及历史交通行为，确定交通参与者的当前交通行为。
[0162]
第二确定模块730，用于确定交通参与者在第一次被检测时的入口记录；入口记录至少包括交通参与者第一次被检测时所在的第一车道。
[0163]
第一识别模块740，用于根据当前交通行为、当前位置以及第一车道，识别交通参与者的交通行为结果。
[0164]
在一实施例中，第一确定模块720还用于：
[0165]
根据预设地图确定当前位置对应的第二车道，以及第二车道的车道类别；确定第二车道对应的第一指示灯信号；根据第一指示灯信号、车道类别、当前速度以及历史交通行为，确定当前交通行为。
[0166]
在一实施例中，车道类别包括进口道类别；第一确定模块720还用于：
[0167]
若当前速度以及历史交通行为满足第一预设规则，则将当前交通行为更新为逆行闯红灯行为；第一预设规则包括历史交通行为为逆行闯红灯行为，且当前速度大于第一预设速度；若第一指示灯信号、当前速度以及历史交通行为满足第二预设规则，则将当前交通行为更新为正常行驶行为；第二预设规则包括第一指示灯信号用于指示信号灯为绿灯，且当前速度大于第一预设速度，以及历史交通行为未为逆行闯红灯行为；若第一指示灯信号、当前速度以及历史交通行为满足第三预设规则，则将当前交通行为更新为闯红灯行为；第三预设规则包括第一指示灯信号用于指示信号灯为红灯，且当前速度大于第一预设速度，以及历史交通行为未为逆行闯红灯行为；若第一指示灯信号、当前速度以及历史交通行为不满足第一预设规则、第二预设规则以及第三预设规则，则将历史交通行为确定为当前交通行为。
[0168]
在一实施例中，车道类别包括出口道类别；第一确定模块720还用于：
[0169]
若第一指示灯信号、当前速度以及历史交通行为满足第四预设规则，则将当前交通行为更新为逆行闯红灯行为；第四预设规则包括历史交通行为为非闯红灯行为，且第一指示灯信号用于指示信号灯为红灯，以及当前速度大于第一预设速度；若第一指示灯信号、当前速度以及历史交通行为满足第五预设规则，则将当前交通行为更新为闯红灯行为；第五预设规则包括历史交通行为为闯红灯行为，且当前速度大于第一预设速度；若第一指示灯信号、当前速度以及历史交通行为不满足第四预设规则和第五预设规则，则将历史交通行为确定为当前交通行为。
[0170]
在一实施例中，第一识别模块740还用于：
[0171]
若当前交通行为为逆行闯红灯行为或闯红灯行为，则根据预设地图确定当前位置对应的第二车道；确定交通参与者由第一车道进入第二车道的第二指示灯信号；若第二指示灯信号用于指示信号灯为红灯，则确定交通行为结果为闯红灯；若第二指示灯信号用于指示信号灯为绿灯，则确定交通行为结果为未闯红灯。
[0172]
在一实施例中，交通行为识别装置700还包括：
[0173]
第三确定模块，用于若根据预设地图确定当前位置位于人行横道区，且当前速度大于第二预设速度，以及人行横道区对应的第二指示灯信号用于指示信号灯为红灯，则确定交通参与者的当前交通行为为闯红灯行为。
[0174]
第二获取模块，用于获取当前时刻之前每次对交通参与者进行交通行为识别时所确定的历史交通行为。
[0175]
第四确定模块，用于根据当前交通行为以及所有历史交通行为确定交通行为结果。
[0176]
在一实施例中，第四确定模块还用于：
[0177]
统计当前交通行为和所有历史交通行为为闯红灯行为的记录次数；若记录次数大于预设次数，则确定交通行为结果为闯红灯结果。
[0178]
当理解的是，图7示出的交通行为识别装置的结构框图中，各模块用于执行图1、图3、图4以及图6对应的实施例中的各步骤，而对于图1、图3、图4以及图6对应的实施例中的各步骤已在上述实施例中进行详细解释，具体请参阅图1、图3、图4以及图6以及图1、图3、图4以及图6所对应的实施例中的相关描述，此处不再赘述。
[0179]
图8是本技术一实施例提供的一种计算机设备的结构框图。如图8所示，该实施例
的计算机设备800包括：处理器810、存储器820以及存储在存储器820中并可在处理器810运行的计算机程序830，例如交通行为识别方法的程序。处理器810执行计算机程序830时实现上述各个交通行为识别方法各实施例中的步骤，例如图1所示的s101至s104。或者，处理器810执行计算机程序830时实现上述图7对应的实施例中各模块的功能，例如，图7所示的模块710至740的功能，具体请参阅图7对应的实施例中的相关描述。
[0180]
示例性的，计算机程序830可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器820中，并由处理器810执行，以实现本技术实施例提供的交通行为识别方法。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序830在计算机设备800中的执行过程。例如，计算机程序830可以实现本技术实施例提供的交通行为识别方法。
[0181]
计算机设备800可包括，但不仅限于，处理器810、存储器820。本领域技术人员可以理解，图8仅仅是计算机设备800的示例，并不构成对计算机设备800的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0182]
所称处理器810可以是中央处理单元，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现成可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0183]
存储器820可以是计算机设备800的内部存储单元，例如计算机设备800的硬盘或内存。存储器820也可以是计算机设备800的外部存储设备，例如计算机设备800上配备的插接式硬盘，智能存储卡，闪存卡等。进一步地，存储器820还可以既包括计算机设备800的内部存储单元也包括外部存储设备。
[0184]
本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述各个实施例中的交通行为识别方法。
[0185]
本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机设备上运行时，使得计算机设备执行上述各个实施例中的交通行为识别方法。
[0186]
以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种交通行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取交通参与者的交通信息；所述交通信息至少包括所述交通参与者的当前速度，当前位置以及历史交通行为；所述历史交通行为用于表征所述交通参与者在第一次被检测时的交通行为；根据所述当前位置、所述当前速度以及所述历史交通行为，确定所述交通参与者的当前交通行为；确定所述交通参与者在第一次被检测时的入口记录；所述入口记录至少包括所述交通参与者第一次被检测时所在的第一车道；根据所述当前交通行为、所述当前位置以及所述第一车道，识别所述交通参与者的交通行为结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前位置、所述当前速度以及所述历史交通行为，确定所述交通参与者的当前交通行为，包括：根据预设地图确定所述当前位置对应的第二车道，以及所述第二车道的车道类别；确定所述第二车道对应的第一指示灯信号；根据所述第一指示灯信号、所述车道类别、所述当前速度以及所述历史交通行为，确定所述当前交通行为。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述车道类别包括进口道类别；所述根据所述第一指示灯信号、所述车道类别、所述当前速度以及所述历史交通行为，确定所述当前交通行为，包括：若所述当前速度以及所述历史交通行为满足第一预设规则，则将所述当前交通行为更新为逆行闯红灯行为；所述第一预设规则包括所述历史交通行为为逆行闯红灯行为，且所述当前速度大于第一预设速度；若所述第一指示灯信号、所述当前速度以及所述历史交通行为满足第二预设规则，则将所述当前交通行为更新为正常行驶行为；所述第二预设规则包括所述第一指示灯信号用于指示信号灯为绿灯，且所述当前速度大于第一预设速度，以及所述历史交通行为未为所述逆行闯红灯行为；若所述第一指示灯信号、所述当前速度以及所述历史交通行为满足第三预设规则，则将所述当前交通行为更新为闯红灯行为；所述第三预设规则包括所述第一指示灯信号用于指示信号灯为红灯，且所述当前速度大于第一预设速度，以及所述历史交通行为未为所述逆行闯红灯行为；若所述第一指示灯信号、所述当前速度以及所述历史交通行为不满足所述第一预设规则、所述第二预设规则以及所述第三预设规则，则将所述历史交通行为确定为所述当前交通行为。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述车道类别包括出口道类别；所述根据所述第一指示灯信号、所述车道类别、所述当前速度以及所述历史交通行为，确定所述当前交通行为，包括：若所述第一指示灯信号、所述当前速度以及所述历史交通行为满足第四预设规则，则将所述当前交通行为更新为逆行闯红灯行为；所述第四预设规则包括所述历史交通行为为非闯红灯行为，且所述第一指示灯信号用于指示信号灯为红灯，以及所述当前速度大于第
一预设速度；若所述第一指示灯信号、所述当前速度以及所述历史交通行为满足第五预设规则，则将所述当前交通行为更新为闯红灯行为；所述第五预设规则包括所述历史交通行为为所述闯红灯行为，且所述当前速度大于第一预设速度；若所述第一指示灯信号、所述当前速度以及所述历史交通行为不满足所述第四预设规则和所述第五预设规则，则将所述历史交通行为确定为所述当前交通行为。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前交通行为、所述当前位置以及所述第一车道，识别所述交通参与者的交通行为结果，包括：若所述当前交通行为为逆行闯红灯行为或闯红灯行为，则根据预设地图确定所述当前位置对应的第二车道；确定所述交通参与者由所述第一车道进入所述第二车道的第二指示灯信号；若所述第二指示灯信号用于指示信号灯为红灯，则确定所述交通行为结果为闯红灯；若所述第二指示灯信号用于指示信号灯为绿灯，则确定所述交通行为结果为未闯红灯。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：若根据预设地图确定所述当前位置位于人行横道区，且所述当前速度大于第二预设速度，以及所述人行横道区对应的第二指示灯信号用于指示信号灯为红灯，则确定所述交通参与者的当前交通行为为闯红灯行为；获取当前时刻之前每次对所述交通参与者进行交通行为识别时所确定的历史交通行为；根据所述当前交通行为以及所有所述历史交通行为确定所述交通行为结果。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前交通行为以及所有所述历史交通行为确定所述交通行为结果，包括：统计所述当前交通行为和所有所述历史交通行为为所述闯红灯行为的记录次数；若所述记录次数大于预设次数，则确定所述交通行为结果为闯红灯结果。8.一种交通行为识别装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块，用于获取交通参与者的交通信息；所述交通信息至少包括所述交通参与者的当前速度，当前位置以及历史交通行为；所述历史交通行为用于表征所述交通参与者在第一次被检测时的交通行为；第一确定模块，用于根据所述当前位置、所述当前速度以及所述历史交通行为，确定所述交通参与者的当前交通行为；第二确定模块，用于确定所述交通参与者在第一次被检测时的入口记录；所述入口记录至少包括所述交通参与者第一次被检测时所在的第一车道；第一识别模块，用于根据所述当前交通行为、所述当前位置以及所述第一车道，识别所述交通参与者的交通行为结果。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在
于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例适用于交通技术领域，提供了一种交通行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取交通参与者的交通信息；交通信息至少包括交通参与者的当前速度，当前位置以及历史交通行为；历史交通行为用于表征交通参与者在第一次被检测时的交通行为；根据当前位置、当前速度以及历史交通行为，确定交通参与者的当前交通行为；确定交通参与者在第一次被检测时的入口记录；入口记录至少包括交通参与者第一次被检测时所在的第一车道；根据当前交通行为、当前位置以及第一车道，识别交通参与者的交通行为结果。采用上述方法可以提高对交通参与者的交通行为进行识别的效果。果。果。


技术研发人员：胡汇泽 杨唐涛 张龙洋 王邓江 李荦
受保护的技术使用者：苏州万集车联网技术有限公司
技术研发日：2022.12.22
技术公布日：2023/6/12