基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法及系统，包括：获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息；在TOF相机拍摄得到每个第一图像信息的情况下，触发设置在道路上的目标抓拍相机对第二检测区域进行拍摄，得到第二图像信息，其中，经由TOF相机在预定时间段内触发目标抓拍相机拍摄得到的为一组第二图像；从一组第二图像信息中确定出目标图像信息，其中，目标图像信息表示出在道路上存在目标车辆；获取设置在道路上的路侧单元RSU在预定时间段内获取到的目标车辆的计费信息；将从目标图像信息中获取到的目标车辆和目标车辆的计费信息进行匹配，得到目标车辆的车辆信息。通过本发明，解决了不能实时获取车辆在道路上的行车情况的问题。

权利要求

1.一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法，其特征在于，包括：

获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息；

在所述TOF相机拍摄得到每个所述第一图像信息的情况下，触发设置在所述道路上的目标抓拍相机对第二检测区域进行拍摄，得到第二图像信息，其中，经由所述TOF相机在所述预定时间段内触发所述目标抓拍相机拍摄得到的为一组所述第二图像；

从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，其中，所述目标图像信息表示出在所述道路上存在目标车辆；

获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在预定时间段内获取到的所述目标车辆的计费信息；

将从所述目标图像信息中获取到的所述目标车辆和所述目标车辆的计费信息进行匹配，得到所述目标车辆的车辆信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，包括：在所述一组第一图像信息中确定出所述预定时间段内的连续多个拍摄时间拍摄得到的第三图像信息，其中，所述第三图像信息所指示的图像中包括所述目标车辆所在的有车区域；

根据所述第三图像信息中所述有车区域的深度信息变化和水平偏移信息变化，确定出所述目标车辆的行驶轨迹；

在所述行驶轨迹表示了所述目标车辆从所述道路的第一车道移动到第二车道的情况下，确定出所述一组第一图像信息表示了所述目标车辆从所述道路的第一车道移动到第二车道；

从所述一组所述第二图像信息中确定出对所述第二检测区域中的目标车道进行拍摄得到的目标图像信息，其中，所述目标车道包括所述目标车辆从所述的第一车道移动到所述第二车道过程中所经过的车道中的部分车道或全部车道。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息，包括：获取所述TOF相机在所述预定时间段内的多个连续拍摄时间上对所述第一检测区域进行拍摄得到的一组实时深度图像信息；

从所述一组实时深度图像信息中提取所述目标车辆在所述多个连续拍摄时间上的位置信息；

在所述目标车辆在所述多个连续拍摄时间上的位置信息表示了所述目标车辆发生过变道且经过至少两个所述第一检测区域的情况下，将所述一组第一图像信息设置为包括所述一组实时深度图像信息中由用于对所述至少两个所述第一检测区域进行拍摄的TOF相机所拍摄到的深度图像信息。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在从所述目标图像信息中获取所述目标车辆的车辆信息之前，所述方法还包括：对所述一组第一图像信息中的部分或全部所表示的图片，和/或，所述一组所述第二图像信息中的部分或全部所表示的图片，进行拉伸或收缩处理，使处理后的所述一组第一图像信息中的所述部分或全部所表示的图片的分辨率与所述一组所述第二图像信息中的所述部分或全部所表示的图片的分辨率一致。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息，包括：获取所述TOF相机在所述预定时间段内的多个连续拍摄时间上对所述第一检测区域进行拍摄得到的一组实时深度图像信息；

对背景图像信息与所述一组实时深度图像信息进行图像差分和图像分割处理，以确定出所述第一检测区域中的有车区域，以及位于所述有车区域中的车辆的轮廓信息，其中，所述一组第一图像信息被设置为包括所述有车区域和所述轮廓信息，所述背景图像信息为所述TOF相机在所述第一检测区域没有车辆出现的情况下对所述第一检测区域进行拍摄得到的深度图像信息。

6.一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测系统，其特征在于，包括：

TOF相机，安装在道路上方的横杆或门架上，用于在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息；

抓拍相机，用于对第二检测区域进行拍摄，得到第二图像信息；

数据处理单元，包括微处理器、数据存储单元、外部接口单元，用于在所述TOF相机拍摄得到每个所述第一图像信息的情况下，触发设置在所述道路上的目标抓拍相机对第二检测区域进行拍摄，其中，经由所述TOF相机在所述预定时间段内触发所述目标抓拍相机拍摄得到的为一组所述第二图像；

所述数据处理单元还用于，从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，其中，所述目标图像信息表示出在所述道路上存在目标车辆；获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在预定时间段内获取到的所述目标车辆的计费信息；将从所述目标图像信息中获取到的所述目标车辆和所述目标车辆的计费信息进行匹配，得到所述目标车辆的车辆信息。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第二检测区域大于或等于所述第一检测区域，且所述第二检测区域覆盖所述第一检测区域。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，在行车方向上，所述RSU的检测区域大于或等于所述第二检测区域，且所述RSU的检测区域与所述第二检测区域相交的区域大于或等于所述RSU的检测区域的一半。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，在一个所述TOF相机和一个所述目标抓拍机的检测区域不能够覆盖所述道路的所有车道的情况下，在所述道路上设置至少两个所述TOF相机和至少两个所述目标抓拍机。

10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述TOF相机被设置在沿行车方向上位于所述目标抓拍机的前面、且相隔第一距离，或者，所述TOF相机被设置在沿行车方向上位于所述目标抓拍机的后面、且相隔第二距离。

说明书

基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法及系统。

背景技术

[0002] 目前，我国很多省市都建立了高速公路不停车收费系统，这在一定程度上提高了高速公路的通行效率，但现在的高速公路不停车收费系统需要安装车载OBU的车辆，以低速通过装有RSU天线的单车道，当车流量较大时，现有的这种高速公路不停车收费系统，仍然会出现车辆拥堵的情况，影响了车辆通信效率。

[0003] 多车道自由流技术是在现有的高速公路不停车收费技术上发展而来，多车道自由流技术允许车辆以正常的行驶速度在多车道的普通公路或高速公路上自由通过，当前多车道自由流技术主要是采用多传感器的信息融合匹配解决车辆位置、车辆交易、车辆抓拍取证等问题，系统一般包括车辆检测与定位子系统、抓拍子系统、交易子系统，但是当前的车辆检测与定位子系统所提供的车辆位置信息一般都是某一个或多个时刻的车辆位置信息，并不能提供一段时间内车辆的实时位置，在多车道自由流的情况下车辆的变道、跨道、车辆遮挡等情况很可能导致车辆信息的匹配错误，匹配率较低，进而导致车辆逃费、非法车辆通过，但无法取证的情况发生。

[0004] 针对相关技术中，现有技术中获取行驶在道路上的车辆信息效率低的问题，目前尚未存在一种有效的解决方案。

发明内容

[0005] 本发明实施例提供了一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法及系统，以至少解决相关技术中获取行驶在道路上的车辆信息效率低的问题。

[0006] 根据本发明的一个实施例，提供了一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法，包括：获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息；在所述TOF相机拍摄得到每个所述第一图像信息的情况下，触发设置在所述道路上的目标抓拍相机对第二检测区域进行拍摄，得到第二图像信息，其中，经由所述TOF相机在所述预定时间段内触发所述目标抓拍相机拍摄得到的为一组所述第二图像；从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，其中，所述目标图像信息表示出在所述道路上存在目标车辆；获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在预定时间段内获取到的所述目标车辆的计费信息；将从所述目标图像信息中获取到的所述目标车辆和所述目标车辆的计费信息进行匹配，得到所述目标车辆的车辆信息。

[0007] 可选地，从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，包括：在所述一组第一图像信息中确定出所述预定时间段内的连续多个拍摄时间拍摄得到的第三图像信息，其中，所述第三图像信息所指示的图像中包括所述目标车辆所在的有车区域；根据所述第三图像信息中所述有车区域的深度信息变化和水平偏移信息变化，确定出所述目标车辆的行驶轨迹；在所述行驶轨迹表示了所述目标车辆从所述道路的第一车道移动到第二车道的情况下，确定出所述一组第一图像信息表示了所述目标车辆从所述道路的第一车道移动到第二车道；从所述一组所述第二图像信息中确定出对所述第二检测区域中的目标车道进行拍摄得到的目标图像信息，其中，所述目标车道包括所述目标车辆从所述的第一车道移动到所述第二车道过程中所经过的车道中的部分车道或全部车道。

[0008] 可选地，所述获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息，包括：获取所述TOF相机在所述预定时间段内的多个连续拍摄时间上对所述第一检测区域进行拍摄得到的一组实时深度图像信息；从所述一组实时深度图像信息中提取所述目标车辆在所述多个连续拍摄时间上的位置信息；在所述目标车辆在所述多个连续拍摄时间上的位置信息表示了所述目标车辆发生过变道且经过至少两个所述第一检测区域的情况下，将所述一组第一图像信息设置为包括所述一组实时深度图像信息中由用于对所述至少两个所述第一检测区域进行拍摄的TOF相机所拍摄到的深度图像信息。

[0009] 可选地，在从所述目标图像信息中获取所述目标车辆的车辆信息之前，所述方法还包括：对所述一组第一图像信息中的部分或全部所表示的图片，和/或，所述一组所述第二图像信息中的部分或全部所表示的图片，进行拉伸或收缩处理，使处理后的所述一组第一图像信息中的所述部分或全部所表示的图片的分辨率与所述一组所述第二图像信息中的所述部分或全部所表示的图片的分辨率一致。

[0010] 可选地，所述获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息，包括：获取所述TOF相机在所述预定时间段内的多个连续拍摄时间上对所述第一检测区域进行拍摄得到的一组实时深度图像信息；对背景图像信息与所述一组实时深度图像信息进行图像差分和图像分割处理，以确定出所述第一检测区域中的有车区域，以及位于所述有车区域中的车辆的轮廓信息，其中，所述一组第一图像信息被设置为包括所述有车区域和所述轮廓信息，所述背景图像信息为所述TOF相机在所述第一检测区域没有车辆出现的情况下对所述第一检测区域进行拍摄得到的深度图像信息。

[0011] 根据本发明的另一个实施例，提供了一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测装置，包括：第一获取模块，用于获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息；触发模块，用于在所述TOF相机拍摄得到每个所述第一图像信息的情况下，触发设置在所述道路上的目标抓拍相机对第二检测区域进行拍摄，得到第二图像信息，其中，经由所述TOF相机在所述预定时间段内触发所述目标抓拍相机拍摄得到的为一组所述第二图像；确定模块，用于从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，其中，所述目标图像信息表示出在所述道路上存在目标车辆；第二获取模块，获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在预定时间段内获取到的所述目标车辆的计费信息；匹配模块，用于将从所述目标图像信息中获取到的所述目标车辆和所述目标车辆的计费信息进行匹配，得到所述目标车辆的车辆信息。

[0012] 根据本发明的另一个实施例，提供了一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测系统，包括：TOF相机，安装在道路上方的横杆或门架上，用于在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息；抓拍相机，用于对第二检测区域进行拍摄，得到第二图像信息；数据处理单元，包括微处理器、数据存储单元、外部接口单元，用于在所述TOF相机拍摄得到每个所述第一图像信息的情况下，触发设置在所述道路上的目标抓拍相机对第二检测区域进行拍摄，其中，经由所述TOF相机在所述预定时间段内触发所述目标抓拍相机拍摄得到的为一组所述第二图像；所述数据处理单元还用于，从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，其中，所述目标图像信息表示出在所述道路上存在目标车辆；获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在预定时间段内获取到的所述目标车辆的计费信息；将从所述目标图像信息中获取到的所述目标车辆和所述目标车辆的计费信息进行匹配，得到所述目标车辆的车辆信息。

[0013] 可选地，所述第二检测区域大于或等于所述第一检测区域，且所述第二检测区域覆盖所述第一检测区域。

[0014] 可选地，在行车方向上，所述RSU的检测区域大于或等于所述第二检测区域，且所述RSU的检测区域与所述第二检测区域相交的区域大于或等于所述RSU的检测区域的一半。

[0015] 可选地，在一个所述TOF相机和一个所述目标抓拍机的检测区域不能够覆盖所述道路的所有车道的情况下，在所述道路上设置至少两个所述TOF相机和至少两个所述目标抓拍机。

[0016] 可选地，所述TOF相机被设置在沿行车方向上位于所述目标抓拍机的前面、且相隔第一距离，或者，所述TOF相机被设置在沿行车方向上位于所述目标抓拍机的后面、且相隔第二距离。

[0017] 根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

[0018] 根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

[0019] 通过本发明，由于通过设置在道路上的TOF相机对第一检测区域进行拍摄得到一组第一图像信息，在每次TOF相机拍摄后触发设置在道路上的目标抓拍相机对第二检测区域进行拍摄，得到一组第二图像信息，在一组第二图像信息中确定出表示出在道路上存在目标车辆的目标图像信息，获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在预定时间段内获取到的所述目标车辆的计费信息；将从目标图像信息中获取到的目标车辆和目标车辆的计费信息进行匹配，得到所述目标车辆的车辆信息。因此，可以解决获取行驶在道路上的车辆信息效率低的问题，达到可以提高获取行驶在道路上的车辆信息效率的技术效果。

附图说明

[0020] 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

[0021] 图1是根据本发明实施例的一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法的移动终端的硬件结构框图；

[0022] 图2是根据本发明实施例的基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法的流程图；

[0023] 图3是根据本发明实施例的一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法执行步骤图；

[0024] 图4是根据本发明实施例一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测系统的结构示意图；

[0025] 图5是根据本发明可选实施例的另一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测系统的结构示意图；

[0026] 图6是根据本发明可选实施例的其它基于TOF相机的多车道自由流车辆检测系统的结构示意图；

[0027] 图7是根据本发明实施例的基于TOF相机的多车道自由流车辆检测装置7的结构框图。

具体实施方式

[0028] 下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

[0029] 需要说明的是，本发明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。

[0030] 实施例1

[0031] 本申请实施例一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基于TOF相机的多车道自由流车辆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10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，可选地，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10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。

[0032] 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基于TOF相机的多车道自由流车辆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10。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。

[0033] 传输装置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10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置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，传输装置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。

[0034] 在本实施例中提供了一种运行于上述移动终端的基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法，图2是根据本发明实施例的基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

[0035] 步骤S202，获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息；

[0036] 步骤S204，在所述TOF相机拍摄得到每个所述第一图像信息的情况下，触发设置在所述道路上的目标抓拍相机对第二检测区域进行拍摄，得到第二图像信息，其中，经由所述TOF相机在所述预定时间段内触发所述目标抓拍相机拍摄得到的为一组所述第二图像；

[0037] 步骤S206，从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，其中，所述目标图像信息表示出在所述道路上存在目标车辆；

[0038] 步骤S208，获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在预定时间段内获取到的所述目标车辆的计费信息；

[0039] 步骤S210，将从所述目标图像信息中获取到的所述目标车辆和所述目标车辆的计费信息进行匹配，得到所述目标车辆的车辆信息。

[0040] 通过上述步骤，由于通过设置在道路上的TOF相机对第一检测区域进行拍摄得到一组第一图像信息，在每次TOF相机拍摄后触发设置在道路上的目标抓拍相机对第二检测区域进行拍摄，得到一组第二图像信息，在一组第二图像信息中确定出表示出在道路上存在目标车辆的目标图像信息，获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在预定时间段内获取到的所述目标车辆的计费信息；将从目标图像信息中获取到的目标车辆和目标车辆的计费信息进行匹配，得到所述目标车辆的车辆信息。因此，可以解决获取行驶在道路上的车辆信息效率低的问题，达到可以提高获取行驶在道路上的车辆信息效率的技术效果。

[0041] 可选地，上述步骤的执行主体可以为终端等，但不限于此。

[0042] 在一个可选实施例，从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，包括：在所述一组第一图像信息表示了所述道路在目标触发时间上存在所述目标车辆的情况下，从所述一组所述第二图像信息中确定出在所述目标触发时间上拍摄得到的所述目标图像信息。在本实施例中，在TOF相机获取到的所有第一图像中包含存在车辆和不存在车辆的图片，由于抓拍相机拍摄得到的所有第二图像是在TOF相机拍摄第一图像后触发的，所以第二图像与第一图像是相对应的。在TOF相机拍摄的所有第一图像中确定存在目标车辆的图片，根据触发抓拍相机拍摄的时间确定存在目标车辆的图像作为目标图像。

[0043] 在一个可选实施例，在从所述一组所述第二图像信息中确定出在所述目标触发时间上拍摄得到的所述目标图像信息之前，所述方法还包括：在所述一组第一图像信息中获取到在第一拍摄时间上拍摄到的所述目标车辆的位置信息，其中，所述预定时间段包括所述第一拍摄时间；在获取到所述目标车辆的位置信息的情况下，将所述第一拍摄时间设置为所述目标触发时间，并确定出所述一组第一图像信息表示了所述道路在目标触发时间上存在所述目标车辆。在本实施例中，根据目标车辆的位置确定触发抓拍相机进行抓拍的触发时间，进一步确定了在该触发时间上第一图像信息中存在目标车辆。

[0044] 在一个可选实施例，从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，包括：在所述一组第一图像信息表示了所述目标车辆从所述道路的第一车道移动到第二车道的情况下，从所述一组所述第二图像信息中确定出对所述第二检测区域中的目标车道进行拍摄得到的目标图像信息，其中，所述目标车道包括所述目标车辆从所述的第一车道移动到所述第二车道过程中所经过的车道中的部分车道或全部车道。在本实施例中，TOF相机以一定的频率进行拍摄，通过深度图像能够反映出目标车辆在道路上的行车轨迹，在TOF相机拍摄得到的第一图片信息中表示了目标车辆发生了变道，例如，一组第一图片信息中表示出目标车辆从第一车道变为第三车道的全过程。从抓拍相机获得的一组第二图像信息中获取到目标车道对目标车辆拍摄得到的目标图像信息，其中，目标车道可以是第一、第二、第三车道，即车辆变道全过程中所经过的所有车道，也可以只有第一车道和第三车道，即车辆变道过程中的部分车道，在此不作限定。

[0045] 在一个可选实施例，在从所述一组所述第二图像信息中确定出对所述第二检测区域中的目标车道进行拍摄得到的目标图像信息之前，所述方法还包括：在所述一组第一图像信息中确定出所述预定时间段内的连续多个拍摄时间拍摄得到的第三图像信息，其中，所述第三图像信息所指示的图像中包括所述目标车辆所在的有车区域；根据所述第三图像信息中所述有车区域的深度信息变化和水平偏移信息变化，确定出所述目标车辆的行驶轨迹；在所述行驶轨迹表示了所述目标车辆从所述道路的第一车道移动到第二车道的情况下，确定出所述一组第一图像信息表示了所述目标车辆从所述道路的第一车道移动到第二车道。在本实施例中，在TOF拍摄得到的一组第一图像信息中获取存在目标车辆的图像，TOF相机所拍摄的图像能够反映物体与相机的距离，该距离表示深度信息，根据图像中车辆的深度信息和偏移信息能够确定车辆的行驶轨迹。例如，在TOF相机拍摄的一组第一图像中，只有目标车辆的深度信息发生了变化，那么也就是说，只有目标车辆与TOF相机之间的距离发生了变化，那么该目标车辆并没有发生过变道。而当水平偏移信息发生超出一定范围的变化的情况下，可以确定该车辆发生了变道行为。

[0046] 在一个可选实施例，从所述目标图像信息中获取所述目标车辆的车辆信息，包括：从所述目标图像信息中获取在与所述目标车辆的位置信息对应的位置上的所述目标车辆的车辆信息，其中，所述目标车辆的位置信息是在所述一组第一图像信息中获取到的在第一拍摄时间上拍摄到的所述目标车辆的位置信息。在本实施例中，在第一图像中可以没有车辆，也可以有多辆车，可以根据车辆在第一图像中的位置确定该车辆为目标车辆，进一步获取该车辆的车辆信息。如第一图像中包含三辆车，分别位于左上，中间和左下，根据在第一图像中的位置，确定目标车辆进一步获取该车辆的车辆信息。

[0047] 在一个可选实施例，在从所述目标图像信息中获取所述目标车辆的车辆信息之后，所述方法还包括：获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在所述预定时间段内获取到对一组车载单元OBU进行计费得到的一组计费信息；在所述一组计费信息中不包括所述目标车辆的计费信息的情况下，输出提示信息，其中，所述提示信息用于提示所述目标车辆的计费信息存在异常。在本实施例中，行驶在道路上的车辆有的车辆安装了车载单元OBU通过道路上的路侧单元RSU对车辆进行扣费，根据获取到的车辆在道路上的行驶情况，以及扣费记录确定目标车辆是否进行或扣费，若未扣费发出提示信息，确认该目标车辆并未扣款。

[0048] 在一个可选实施例，在所述输出提示信息之前，包括：在所述一组计费信息中不存在与所述目标车辆的车辆信息中的车牌信息一致的目标车牌信息的情况下，确定出所述一组计费信息中不包括所述目标车辆的计费信息；或在所述一组计费信息中存在与所述目标车辆的车辆信息中的车牌信息一致的目标车牌信息、但所述一组计费信息中与所述目标车牌信息对应的目标车型信息与所述目标车辆的车辆信息中的车型信息不一致的情况下，确定出所述一组计费信息中不包括所述目标车辆的计费信息。在本实施例中，车辆的计费一般与车牌相对应，在计费记录中并不存在目标车辆的车牌发生过扣款的记录的情况下，确定该目标车辆并未进行过扣款。若在计费信息中存在目标车辆的车牌进行过扣款的记录，但是与TOF和抓拍相机拍摄到的目标车辆的车型不一致，那么确定该目标车辆的扣款是异常情况。

[0049] 在一个可选实施例，在一个可选实施例，所述获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息，包括：获取所述TOF相机在所述预定时间段内的多个连续拍摄时间上对所述第一检测区域进行拍摄得到的一组实时深度图像信息；从所述一组实时深度图像信息中提取所述目标车辆在所述多个连续拍摄时间上的位置信息；在所述目标车辆在所述多个连续拍摄时间上的位置信息表示了所述目标车辆发生过所述变道且经过至少两个所述第一检测区域的情况下，将所述一组第一图像信息设置为包括所述一组实时深度图像信息中由用于对所述至少两个所述第一检测区域进行拍摄的TOF相机所拍摄到的深度图像信息。

[0050] 在一个可选实施例，在从所述目标图像信息中获取所述目标车辆的车辆信息之前，所述方法还包括：对所述一组第一图像信息中的部分或全部所表示的图片，和/或，所述一组所述第二图像信息中的部分或全部所表示的图片，进行拉伸或收缩处理，使处理后的所述一组第一图像信息中的所述部分或全部所表示的图片的分辨率与所述一组所述第二图像信息中的所述部分或全部所表示的图片的分辨率一致。在本实施例中，由于TOF相机和抓拍相机拍摄的图像的分辨率可能并不相同，因此，可以通过拉伸或收缩处理，使得TOF相机和抓拍相机拍摄的图像的分辨率一致。

[0051] 在一个可选实施例，所述获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息，包括获取所述TOF相机在所述预定时间段内的多个连续拍摄时间上对所述第一检测区域进行拍摄得到的一组实时深度图像信息；对背景图像信息与所述一组实时深度图像信息进行图像差分和图像分割处理，以确定出所述第一检测区域中的有车区域，以及位于所述有车区域中的车辆的轮廓信息，其中，所述一组第一图像信息被设置为包括所述有车区域和所述轮廓信息，所述背景图像信息为所述TOF相机在所述第一检测区域没有车辆出现的情况下对所述第一检测区域进行拍摄得到的深度图像信息。在本实施例中，通过对TOF相机拍摄得到的第一图像中的深入图像信息和背景图像信息进行差分和图像分割处理可以确定图像中有车的区域，以及车辆的轮廓信息，车辆的轮廓信息包括车型信息。

[0052] 在一个可选实施例，所述第二检测区域大于或等于所述第一检测区域，且所述第二检测区域覆盖所述第一检测区域。在本实施例中，抓拍相机进行抓拍的检测区域大于或等于TOF相机进行拍摄的检测区域。

[0053] 在一个可选实施例，在行车方向上，所述RSU的检测区域大于或等于所述第二检测区域，且所述RSU的检测区域与所述第二检测区域相交的区域大于或等于所述RSU的检测区域的一半。

[0054] 在一个可选实施例，在一个所述TOF相机和一个所述目标抓拍机的检测区域不能够覆盖所述道路的所有车道的情况下，在所述道路上设置至少两个所述TOF相机和至少两个所述目标抓拍机。在本实施例中，一个检测区域可以甚至一个TOF相机和目标抓拍机，也可以设置多个，在此不作限定。

[0055] 在一个可选实施例，所述TOF相机被设置在沿行车方向上位于所述目标抓拍机的前面、且相隔第一距离，或者，所述TOF相机被设置在沿行车方向上位于所述目标抓拍机的后面、且相隔第二距离。

[0056] 下面通过一个具体实施例来说明本申请。

[0057] 本申请的主要目的在于提供一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法及系统，通过TOF相机对自由流车辆位置的实时检测跟踪，提供准确的车辆位置信息，并将位置信息与抓拍子系统、交易子系统精确匹配，以解决现有技术中多车道自由流检测技术中匹配效率低、匹配出错等问题。

[0058] 为了实现上述目的，提供了一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法，如图3是根据本发明实施例的一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测方法执行步骤图，主要包括以下步骤：

[0059] 步骤S1，通过TOF相机获取检测区域(对应于第一检测区域)的实时深度图像信息和背景图像信息(深度图像信息和背景图像信息对应于第一图像信息)，并发送给数据处理单元；

[0060] 步骤S2，数据处理单元从实时深度图像信息中提取车辆位置信息和车辆轮廓信息，并发送触发信息给抓拍机对抓拍区域(对应于第二检测区域)的车辆进行抓拍，抓拍机将抓拍的车辆图片信息发送给数据处理单元；

[0061] 步骤S3，数据处理单元将车辆图片与发送触发信息时刻的深度图像信息进行像素点匹配处理，并记录车辆行驶轨迹；

[0062] 步骤S4，通过RSU(Road Side Unit，路侧单元)检测单元获取车载OBU(On Board Unit，车载单元)位置信息和交易信息，数据处理单元通过时空间匹配法精确匹配OBU交易信息、车辆图片信息和深度图像信息，获取车辆交通信息。

[0063] 进一步地，在步骤S1中，背景图像信息是指当检测区域无车通过时TOF相机获取的深度图像信息，实时深度图像信息和背景图像信息包括，检测时间以及每个像素点的高度信息、水平偏移信息以及深度信息，深度信息为像素点到TOF相机距离信息。

[0064] 进一步地，在步骤S2中，数据处理单元从实时深度图像信息中提取车辆位置信息和车辆轮廓信息的方法为对实时深度图像信息与背景图像信息进行图像差分和图像分割处理，从而提取检测区域中的有车区域，并分析各个有车区域的轮廓特征信息，包括车型、车长、车宽、车高。

[0065] 进一步地，在步骤S2中，数据处理单元从实时深度图像信息中提取车辆位置信息和车辆轮廓信息过程中，至少发送2次触发信息给抓拍机对抓拍区域的车辆进行抓拍，当车辆发生变道且经过两个或两个以上的抓拍机的抓拍区域(对应于第二检测区域)时，数据处理单元根据车牌号码，和/或触发时间及触发位置匹配不同抓拍机抓拍的车辆图片信息。

[0066] 进一步地，在步骤S3中，数据处理单元将车辆图片与发送触发信息时刻的深度图像信息进行像素点匹配处理的方法包括：将车辆图片进行拉伸或收缩处理，使处理后的车辆图片的分辨率与深度图像分辨率一致；或者将深度图像进行拉伸或收缩处理，使处理后的深度图像的分辨率与车辆图片的分辨率一致。

[0067] 进一步地，在步骤S3中，记录车辆行驶轨迹的方法包括：在车辆通过所述检测区域(对应于第一检测区域)的时间段内，连续检测t-1时刻的深度图像信息与t时刻的深度图像信息中有车区域的深度信息变化及水平偏移信息变化，来记录车辆的行驶轨迹，当车辆发生变道且经过两个或两个以上的TOF相机的检测区域(对应于第一检测区域)时，数据处理单元根据检测时间以及车辆位置信息及车辆轮廓信息匹配不同TOF相机检测的车辆深度图像信息。

[0068] 进一步地，在步骤S4中，数据处理单元通过时空间匹配法精确匹配OBU交易信息、车辆图片信息和深度图像信息的方法包括：当数据处理单元获取OBU交易信息后，在设定的时间阈值范围内，车载OBU位置信息与所述TOF相机检测出的车辆位置信息在设定的空间阈值范围内，则将OBU交易信息与图像深度信息及车辆图片信息相匹配，获取车辆交通信息，且车辆交通信息包括：OBU交易状态信息、OBU获取的车牌信息、抓拍机获取的车牌信息、抓拍机获取的车辆图片信息，TOF获取的车辆车型信息、轮廓特征信息、轨迹信息。

[0069] 如图4所示，是根据本发明实施例一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测系统的结构示意图，用于实现上述检测方法，包括：

[0070] TOF相机(10)，安装在道路上方的横杆或门架上，与数据处理单元(30)相连，用于获取检测区域(1)(对应于第一检测区域)的深度图像信息，并发送发送给数据处理单元(30)；

[0071] 抓拍机(20)，安装在道路上方的横杆或门架上，与数据处理单元(30)相连，用于获取抓拍区域(2)(对应于第二检测区域)的车辆图片信息，并发送给数据处理单元(30)；

[0072] RSU检测单元(40)，与TOF相机(10)安装在同一个横杆或门架上，与数据处理单元(30)相连，且每个车道正上方安装一个RSU检测单元(40)，用于获取交易区域(3)的车载OBU位置信息和交易信息；

[0073] 数据处理单元(30)，包括微处理器、数据存储单元、外部接口单元，用于提取深度图像信息的车辆位置信息及轮廓信息，并发送触发信息给抓拍机(20)，并匹配深度所述图像信息、车辆图片信息以所述及交易信息。

[0074] 需要说明的是，多车道自由流车辆检测系统包括一个或多个TOF相机(10)，且包括一个或多个抓拍机(20)；

[0075] 在行车方向上，TOF相机(10)的检测区域(1)离所述TOF相机(10)最远为25米～30米，最近为10米～15米，且一个或多个TOF相机的检测区域(1)的并集能完全覆盖整个车道，在行车方向上车辆先经过检测区域(1)，再经过门架或横杆；

[0076] 一个或多个述抓拍机(20)的抓拍区域(2)的并集不小于一个或多个TOF相机的检测区域(1)的并集，且抓拍区域(2)或抓拍区域(2)的并集能完全覆盖检测区域(1)或检测区域(1)的并集。

[0077] 还需要说明的是，抓拍机(20)的抓拍区域(2)不小于检测区域(1)，且抓拍区域能完全覆盖检测区域(1)。

[0078] 还需要说明的是，在行车方向上，RSU检测单元(40)的交易区域(3)不小于抓拍区域(2)，且交易区域(3)与抓拍区域(2)有交集，且相交的区域不小于交易区域(3)的二分之一。

[0079] 图5是本发明的另一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测系统的结构示意图，考虑到所述TOF相机(10)与所述抓拍机(20)视场角度以及最佳检测区域，当所使用一个TOF相机和一个抓拍机的视场角度不能够覆盖整个车道时，需要采用图5的布局方式，采用多个TOF相机和多个抓拍机，其系统布局特征与图4一样，其检测方法与上述检测方法一致。

[0080] 图6是本发明的其它基于TOF相机的多车道自由流车辆检测系统的结构示意图，考虑到TOF相机(10)与抓拍机(20)检测距离不一样，当所使用的TOF相机的检测区域与抓拍机抓拍距离不一致时，需要调整TOF相机与抓拍机的安装位置，如图6的布局方式，其检测方法与上述检测方法一致。

[0081] 本申请的有益效果具有以下两点：(1)能够检测多车道自由流车辆的行驶轨迹，精确定位通过时间段内每个时刻的车辆位置，能够准确的匹配车辆图像信息及交易信息；(2)通过多传感器信息融合匹配，获取完整的车辆信息，对非法车辆、逃费车辆提供完整的取证信息，让违法车辆无处可逃。

[0082] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

[0083] 实施例2

[0084] 在本实施例中还提供了一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测装置，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。

[0085] 图7是根据本发明实施例的基于TOF相机的多车道自由流车辆检测装置7的结构框图，如图7所示，该装置包括：第一获取模块72，用于获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息；触发模块74，用于在所述TOF相机拍摄得到每个所述第一图像信息的情况下，触发设置在所述道路上的目标抓拍相机对第二检测区域进行拍摄，得到第二图像信息，其中，经由所述TOF相机在所述预定时间段内触发所述目标抓拍相机拍摄得到的为一组所述第二图像；确定模块76，用于从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，其中，所述目标图像信息表示出在所述道路上存在目标车辆；第二获取模块78，用于获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在预定时间段内获取到的所述目标车辆的计费信息；匹配模块710，用于将从所述目标图像信息中获取到的所述目标车辆和所述目标车辆的计费信息进行匹配，得到所述目标车辆的车辆信息。

[0086] 在一个可选实施例，上述确定模块76通过如下方式实现从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，在所述一组第一图像信息表示了所述道路在目标触发时间上存在所述目标车辆的情况下，从所述一组所述第二图像信息中确定出在所述目标触发时间上拍摄得到的所述目标图像信息。

[0087] 在一个可选实施例，上述装置还用于，在从所述一组所述第二图像信息中确定出在所述目标触发时间上拍摄得到的所述目标图像信息之前，在所述一组第一图像信息中获取到在第一拍摄时间上拍摄到的所述目标车辆的位置信息，其中，所述预定时间段包括所述第一拍摄时间；在获取到所述目标车辆的位置信息的情况下，将所述第一拍摄时间设置为所述目标触发时间，并确定出所述一组第一图像信息表示了所述道路在目标触发时间上存在所述目标车辆。

[0088] 在一个可选实施例，上述确定模块76还用于通过如下方式实现从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，在所述一组第一图像信息表示了所述目标车辆从所述道路的第一车道移动到第二车道的情况下，从所述一组所述第二图像信息中确定出对所述第二检测区域中的目标车道进行拍摄得到的目标图像信息，其中，所述目标车道包括所述目标车辆从所述的第一车道移动到所述第二车道过程中所经过的车道中的部分车道或全部车道。

[0089] 在一个可选实施例，上述装置还用于，在从所述一组所述第二图像信息中确定出对所述第二检测区域中的目标车道进行拍摄得到的目标图像信息之前，在所述一组第一图像信息中确定出所述预定时间段内的连续多个拍摄时间拍摄得到的第三图像信息，其中，所述第三图像信息所指示的图像中包括所述目标车辆所在的有车区域；根据所述第三图像信息中所述有车区域的深度信息变化和水平偏移信息变化，确定出所述目标车辆的行驶轨迹；在所述行驶轨迹表示了所述目标车辆从所述道路的第一车道移动到第二车道的情况下，确定出所述一组第一图像信息表示了所述目标车辆从所述道路的第一车道移动到第二车道。

[0090] 在一个可选实施例，上述第二获取模块78通过如下方式实现从所述目标图像信息中获取所述目标车辆的车辆信息，从所述目标图像信息中获取在与所述目标车辆的位置信息对应的位置上的所述目标车辆的车辆信息，其中，所述目标车辆的位置信息是在所述一组第一图像信息中获取到的在第一拍摄时间上拍摄到的所述目标车辆的位置信息。

[0091] 上述装置还用于在从所述目标图像信息中获取所述目标车辆的车辆信息之后，获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在所述预定时间段内获取到对一组车载单元OBU进行计费得到的一组计费信息；在所述一组计费信息中不包括所述目标车辆的计费信息的情况下，输出提示信息，其中，所述提示信息用于提示所述目标车辆的计费信息存在异常。

[0092] 在一个可选实施例，上述装置还用于，在所述输出提示信息之前，在所述一组计费信息中不存在与所述目标车辆的车辆信息中的车牌信息一致的目标车牌信息的情况下，确定出所述一组计费信息中不包括所述目标车辆的计费信息；或在所述一组计费信息中存在与所述目标车辆的车辆信息中的车牌信息一致的目标车牌信息、但所述一组计费信息中与所述目标车牌信息对应的目标车型信息与所述目标车辆的车辆信息中的车型信息不一致的情况下，确定出所述一组计费信息中不包括所述目标车辆的计费信息。

[0093] 在一个可选实施例，上述第一获取模块72通过如下方式实现所述获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息，获取所述TOF相机在所述预定时间段内的多个连续拍摄时间上对所述第一检测区域进行拍摄得到的一组实时深度图像信息；从所述一组实时深度图像信息中提取所述目标车辆在所述多个连续拍摄时间上的位置信息；在所述目标车辆在所述多个连续拍摄时间上的位置信息表示了所述目标车辆发生过所述变道且经过至少两个所述第一检测区域的情况下，将所述一组第一图像信息设置为包括所述一组实时深度图像信息中由用于对所述至少两个所述第一检测区域进行拍摄的TOF相机所拍摄到的深度图像信息。

[0094] 在一个可选实施例，上述装置还用于，在从所述目标图像信息中获取所述目标车辆的车辆信息之前，对所述一组第一图像信息中的部分或全部所表示的图片，和/或，所述一组所述第二图像信息中的部分或全部所表示的图片，进行拉伸或收缩处理，使处理后的所述一组第一图像信息中的所述部分或全部所表示的图片的分辨率与所述一组所述第二图像信息中的所述部分或全部所表示的图片的分辨率一致。

[0095] 在一个可选实施例，上述第一获取模块通过如下方式实现所述获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息，获取所述TOF相机在所述预定时间段内的多个连续拍摄时间上对所述第一检测区域进行拍摄得到的一组实时深度图像信息；对背景图像信息与所述一组实时深度图像信息进行图像差分和图像分割处理，以确定出所述第一检测区域中的有车区域，以及位于所述有车区域中的车辆的轮廓信息，其中，所述一组第一图像信息被设置为包括所述有车区域和所述轮廓信息，所述背景图像信息为所述TOF相机在所述第一检测区域没有车辆出现的情况下对所述第一检测区域进行拍摄得到的深度图像信息。

[0096] 在一个可选实施例，所述第二检测区域大于或等于所述第一检测区域，且所述第二检测区域覆盖所述第一检测区域。

[0097] 在一个可选实施例，在行车方向上，所述RSU的检测区域大于或等于所述第二检测区域，且所述RSU的检测区域与所述第二检测区域相交的区域大于或等于所述RSU的检测区域的一半。

[0098] 在一个可选实施例，在一个所述TOF相机和一个所述目标抓拍机的检测区域不能够覆盖所述道路的所有车道的情况下，在所述道路上设置至少两个所述TOF相机和至少两个所述目标抓拍机。

[0099] 在一个可选实施例，所述TOF相机被设置在沿行车方向上位于所述目标抓拍机的前面、且相隔第一距离，或者，所述TOF相机被设置在沿行车方向上位于所述目标抓拍机的后面、且相隔第二距离。

[0100] 实施例3

[0101] 在本实施例中还提供了一种基于TOF相机的多车道自由流车辆检测系统，包括：TOF相机，安装在道路上方的横杆或门架上，用于在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息；抓拍相机，用于对第二检测区域进行拍摄，得到第二图像信息；
数据处理单元，包括微处理器、数据存储单元、外部接口单元，用于在所述TOF相机拍摄得到每个所述第一图像信息的情况下，触发设置在所述道路上的目标抓拍相机对第二检测区域进行拍摄，其中，经由所述TOF相机在所述预定时间段内触发所述目标抓拍相机拍摄得到的为一组所述第二图像；所述数据处理单元还用于，从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，其中，所述目标图像信息表示出在所述道路上存在目标车辆；获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在预定时间段内获取到的所述目标车辆的计费信息；将从所述目标图像信息中获取到的所述目标车辆和所述目标车辆的计费信息进行匹配，得到所述目标车辆的车辆信息。

[0102] 在一个可选实施例，所述第二检测区域大于或等于所述第一检测区域，且所述第二检测区域覆盖所述第一检测区域。

[0103] 在一个可选实施例，在行车方向上，所述RSU的检测区域大于或等于所述第二检测区域，且所述RSU的检测区域与所述第二检测区域相交的区域大于或等于所述RSU的检测区域的一半。

[0104] 在一个可选实施例，在一个所述TOF相机和一个所述目标抓拍机的检测区域不能够覆盖所述道路的所有车道的情况下，在所述道路上设置至少两个所述TOF相机和至少两个所述目标抓拍机。

[0105] 在一个可选实施例，所述TOF相机被设置在沿行车方向上位于所述目标抓拍机的前面、且相隔第一距离，或者，所述TOF相机被设置在沿行车方向上位于所述目标抓拍机的后面、且相隔第二距离。

[0106] 实施例4

[0107] 本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

[0108] 可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

[0109] S1，获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息；

[0110] S2，在所述TOF相机拍摄得到每个所述第一图像信息的情况下，触发设置在所述道路上的目标抓拍相机对第二检测区域进行拍摄，得到第二图像信息，其中，经由所述TOF相机在所述预定时间段内触发所述目标抓拍相机拍摄得到的为一组所述第二图像；

[0111] S3，从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，其中，所述目标图像信息表示出在所述道路上存在目标车辆；

[0112] S4，获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在预定时间段内获取到的所述目标车辆的计费信息；

[0113] S5，将从所述目标图像信息中获取到的所述目标车辆和所述目标车辆的计费信息进行匹配，得到所述目标车辆的车辆信息。

[0114] 可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

[0115] 本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

[0116] 可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

[0117] 可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

[0118] S1，获取设置在道路上的飞行时间TOF相机在预定时间段内对第一检测区域进行拍摄得到的一组第一图像信息；

[0119] S2，在所述TOF相机拍摄得到每个所述第一图像信息的情况下，触发设置在所述道路上的目标抓拍相机对第二检测区域进行拍摄，得到第二图像信息，其中，经由所述TOF相机在所述预定时间段内触发所述目标抓拍相机拍摄得到的为一组所述第二图像；

[0120] S3，从所述一组所述第二图像信息中确定出目标图像信息，其中，所述目标图像信息表示出在所述道路上存在目标车辆；

[0121] S4，获取设置在所述道路上的路侧单元RSU在预定时间段内获取到的所述目标车辆的计费信息；

[0122] S5，将从所述目标图像信息中获取到的所述目标车辆和所述目标车辆的计费信息进行匹配，得到所述目标车辆的车辆信息。

[0123] 可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

[0124] 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，可选地，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。

[0125] 以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。