本申请实施例涉及人工智能技术，尤其涉及一种交通路口处的车辆流量控制方法、路侧设备及云控平台，可用于智能交通领域。
背景技术：
在智能交通领域，为了获取交通路口处各方向的车辆流量以进行流量控制，如进行智能信控等，通常会在各路口设置路侧设备来拍摄经过路口的车辆，并且对拍摄到的车辆的行驶方向进行准确识别。
相关技术中，通常是根据路侧设备拍摄到的车辆轨迹与路侧设备的拍摄视野边框中两个边的交点来判断车辆的方向，但是这种方案中，如果车辆在进入路口或离开路口时被遮挡，导致路侧设备未拍摄到车辆轨迹与视野边框的交点，则无法判断车辆的行驶方向，从而使得交通路口处的车辆流量控制不准确。
技术实现要素：
本申请提供了一种交通路口处的车辆流量控制方法、路侧设备及云控平台，用于提高车辆流程控制的准确性。
根据本申请的一方面，提供了一种交通路口处的车辆流量控制方法，包括：
获取交通路口处的图像数据，根据所述图像数据获取所述交通路口处每个车辆对应的多帧图像；
对于每个所述车辆对应的多帧图像，确定所述车辆的行驶轨迹，并在确定所述行驶轨迹的起点与所述多帧图像的底边之间的距离在预设范围内时，获取所述行驶轨迹中至少三个点，以根据所述至少三个点所构成的至少两个向量的方向，确定所述车辆的行驶方向；其中，所述至少三个点中任意两点之间的距离大于预设值；
根据每个车辆的行驶方向，对所述交通路口处的车辆进行相应的流量控制。
根据本申请的另一方面，提供了一种交通路口处的车辆流量控制装置，包括：
获取模块，用于获取交通路口处的图像数据，根据所述图像数据获取所述交通路口处每个车辆对应的多帧图像；
处理模块，用于对于每个所述车辆对应的多帧图像，确定所述车辆的行驶轨迹，并在确定所述行驶轨迹的起点与所述多帧图像的底边之间的距离在预设范围内时，获取所述行驶轨迹中至少三个点，以根据所述至少三个点所构成的至少两个向量的方向，确定所述车辆的行驶方向；其中，所述至少三个点中任意两点之间的距离大于预设值；
控制模块，用于根据每个车辆的行驶方向，对所述交通路口处的车辆进行相应的流量控制。
根据本申请的再一方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述交通路口处的车辆流量控制方法。
根据本申请的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述交通路口处的车辆流量控制方法。
根据本申请的又一方面，提供了一种路侧设备，包括：上述电子设备。
根据本申请的技术方案，通过获取车辆的行驶轨迹中的点所构成的向量的方向来判断车辆的行驶方向，从而保证了只要获取到车辆的一段行驶轨迹，即可根据这一段行驶轨迹确定车辆的行驶方向，避免了车辆的行驶方向无法判断的情况，从而能够更准确的获取交通路口的车辆流量，并可基于此进行更准确的流量控制。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是根据本申请实施例提供的交通路口处的车辆流量控制方法的应用场景示意图；
图2是一种车辆的行驶轨迹示意图；
图3是根据本申请第一实施例提供的交通路口处的车辆流量控制方法的流程示意图；
图4是根据本申请第一实施例提供的行驶轨迹示意图；
图5是根据本申请第二实施例提供的交通路口处的车辆流量控制方法的流程示意图；
图6是根据本申请第二实施例提供的行驶轨迹示意图；
图7是根据本申请第二实施例提供的另一行驶轨迹示意图；
图8是根据本申请第二实施例提供的行驶轨迹的向量夹角示意图；
图9是根据本申请第三实施例提供的交通路口处的车辆流量控制方法的流程示意图；
图10是根据本申请第三实施例提供的行驶轨迹的向量夹角示意图；
图11是根据本申请第四实施例提供的交通路口处的车辆流量控制装置的结构示意图；
图12是根据本申请第五实施例提供的交通路口处的车辆流量控制装置的结构示意图；
图13是用来实现本申请实施例的交通路口处的车辆流量控制方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是根据本申请实施例提供的交通路口处的车辆流量控制方法的应用场景示意图。如图1中所示，以十字路口为例，在十字路口的四个方向的路口处各设置一路侧设备101以对经过该路口的车辆进行拍摄。根据每个路侧设备101拍摄得到的各车辆的图像数据，可以确定该路侧设备101所在路口的各车辆的行驶轨迹并确定行驶方向，得到十字路口处各方向的车辆流量，进而可以进行车辆流量控制。
示例的，基于各方向的车辆流量进行智能信控，对于车辆流量较大的方向，延长绿灯时间；而对于车辆流量较小的方向，减少绿灯时间等。
示例的，基于各方向的车辆流量，在导航系统中显示路口交通状况并智能规划导航路线，例如某路口直行方向车辆较多，则在导航路线中规避该直行路径，以降低该路口直行的车辆流量，避免拥堵。
上述应用场景中，车辆流量控制的前提是准确识别交通路口处的车辆的行驶方向，进而才能够基于各车辆的行驶方向确定交通路口各方向的车辆流量，而车辆的行驶方向通常是基于路侧设备拍摄到的视频或多帧图像中车辆的行驶轨迹获得的。
一种示例中，通过车辆的行驶轨迹与路侧设备的视野边框的两个边的交点来确定车辆的形式方向。如图2所示，图2中示意的边框201为图1中的一个路侧设备101的视野边框，该视野边框的范围覆盖了路侧设备101所在路口的车道，从而可以拍摄到经过该路口的车辆，图2中以虚线表示车道。行驶轨迹202和行驶轨迹203分别为两辆车辆的行驶轨迹。通过行驶轨迹202与边框201的两个交点以及这两个对应的时刻即可确定车辆的行驶方向，例如a点的时刻在前，b点的时刻在后，则可以确定车辆由a点行驶至b点，即车辆的行驶方向为右转。但是如图2中行驶轨迹203只与边框201的一个边有交点c，这种情况可能是由于该车辆被遮挡，例如小型轿车被大型车辆遮挡，导致未能获得行驶轨迹203与两个边的交点，此时，根据行驶轨迹203与边框201的一个边的交点c无法判断车辆的行驶方向。
由于在车辆流量大的交通路口经常可能发生上述的车辆被遮挡的情况，导致交通路口各方向的车辆流量统计结果不准确，进而导致车辆流量控制结果较差。为此，本申请提供一种交通路口的车辆流量控制方法，该方法中考虑，在确定车辆的行驶方向时，不依赖于行驶轨迹与路侧设备的视野边框的交点，而是基于行驶轨迹自身的方向来判断车辆的行驶方向，这样，只要获取到车辆的一段行驶轨迹，即可根据这一段行驶轨迹来确定车辆的行驶方向，从而能够更准确的获取交通路口的车辆流量，并可基于此进行更准确的流量控制。
下面，将通过具体的实施例对本申请提供的交通路口的车辆流量控制方法进行详细地说明。可以理解的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
首先需要说明的是，本申请各个实施例的执行主体可以是路侧设备、或者电子设备、或者终端设备、或者服务器、或者是其他可以执行本实施例方法的装置或设备。
例如，在智能交通车路协同的系统架构中，路侧设备包括路侧感知设备和路侧计算设备，路侧感知设备(例如路侧相机)连接到路侧计算设备(例如路侧计算单元rscu)，路侧计算设备连接到服务器设备，服务器设备可以通过各种方式与自动驾驶或辅助驾驶车辆通信；在另一种系统架构中，路侧感知设备自身包括计算功能，则路侧感知设备直接连接到服务器设备。以上连接可以是有线或是无线；本申请中服务器设备例如是云控平台、车路协同管理平台、中心子系统、边缘计算平台、云计算平台等。
图3是根据本申请第一实施例提供的交通路口处的车辆流量控制方法的流程示意图。如图3所示，该方法包括：
s301、获取交通路口处的图像数据，根据所述图像数据获取所述交通路口处每个车辆对应的多帧图像。
交通路口处的图像数据可以由设置于路口的路侧设备拍摄得到，交通路口处的图像数据可以是视频和/或图片，示例的，路侧设备持续拍摄交通路口得到交通路口处的视频，从而可以通过视频提取每个车辆对应的多帧图像，或者，路侧设备按照一定的时间间隔拍摄交通路口得到交通路口处的多帧图像，从中可以得到每个车辆对应的多帧图像。
s302、对于每个车辆对应的多帧图像，确定车辆的行驶轨迹。
采用图像识别技术提取每帧图像中车辆的位置，本申请实施例中对于图像识别的方法不作限定。示例的，采用图像识别技术识别图像中的车辆，得到车辆的包围框，将包围框的中心点坐标确定为车辆的位置。每帧图像中车辆的位置对应一个点，从而多帧图像中车辆的位置对应的多个点可以构成车辆的形式轨迹。
s303、在确定行驶轨迹的起点与多帧图像的底边之间的距离在预设范围内时，获取行驶轨迹中至少三个点。
其中，该至少三个点中任意两点之间的距离大于预设值。
每个车辆对应的多帧图像具有对应的时刻，即行驶轨迹中的每个点具有对应的时刻，行驶轨迹中时刻最早的一个点即为行驶轨迹的起点。
本申请实施例中，交通路口处各个方向的路口处均设置有对应的路侧设备，对于每个方向的路口处的路侧设备所拍摄到的图像数据，仅用于确定从该方向的路口驶入该方向的路口处的路侧设备视野范围的车辆的行驶方向。示例的，如图4中所示为一个十字路口中一个方向的路口处的路侧设备的视野范围，对该路侧设备所拍摄到的图像数据进行处理，仅用于确定从该一个路口驶入该路侧设备视野范围的车辆的行驶方向，例如图4中的行驶轨迹401、行驶轨迹402和行驶轨迹403，图4中的箭头指示是根据行驶轨迹中的点的时刻确定的行驶轨迹的方向。
相应的，该十字路口的其他三个路口处分别设置的三个路侧设备所拍摄到的图像数据，可分别用于确定从其他三个路口驶入对应路侧设备视野范围的车辆的行驶方向。对各个路口的路侧设备所拍摄到的图像数据进行处理的过程相同。利用每个方向的路口处的路侧设备的图像数据确定对应路口的车辆的行驶方向，避免采用一个路口的路侧设备拍摄的图像数据去判断另一个路口驶入的车辆的行驶方向可能导致的误差，保证了整个路口的车辆流量数据的准确性。
对于每个车辆的行驶轨迹，若行驶轨迹的起点与路侧设备所拍摄的图像的底边之间的距离在预设范围内，示例的，如图4中，行驶轨迹401的起点a与图像的底边之间的距离在预设范围内，则可以确定行驶轨迹401对应的车辆是从该路侧设备所在的路口驶入该路侧设备的视野范围的车辆，因此需要确定其行驶方向。
若行驶轨迹的起点与路侧设备所拍摄的图像的底边之间的距离不在预设范围内，例如，图4中的行驶轨迹404的起点e在图像的上部，起点e与图像的底边之间的距离不在预设范围，则可以确定行驶轨迹404对应的车辆不是从该路侧设备所在的路口驶入该路侧设备的视野范围的车辆，而是从其他路口驶入，因此需要通过其他路口的路侧设备所拍摄的图像数据去确定该车辆从其他路口驶入其他路口的路侧设备的视野范围时的行驶方向，其方法与本申请实施例的方法相同。
在行驶轨迹的起点与路侧设备所拍摄的图像的底边之间的距离在预设范围内时，获取该行驶轨迹中的至少三个点。以图4中行驶轨迹401为例，获取行驶轨迹401中的a点、b点和c点，或者获取行驶轨迹401中的a点、b点、c点和d点。若各点之间的距离过小，则根据各点之间的走向可能不能体现车辆在路口的行驶方向，因此选择各点之间的距离大于预设值，从而保证点的走向能反映车辆的行驶方向。
s304、根据该至少三个点所构成的至少两个向量的方向，确定车辆的行驶方向。
行驶轨迹中的至少三个点所构成的至少两个向量的方向体现了行驶轨迹中的点的走向，因此，根据向量的方向即可确定车辆的行驶方向。示例的，根据行驶轨迹401中的a点至b点的向量和b点至c点的向量的方向来确定车辆的行驶方向。或者，行驶轨迹401中的a点至b点的向量和c点至d点的向量的方向来确定车辆的行驶方向。
s305、根据每个车辆的行驶方向，对交通路口处的车辆进行相应的流量控制。
根据每个车辆的行驶方向可以获得交通路口处的车辆流量，例如一段时间内转弯车辆的数量、直行车辆的数量，从而可以据此对交通路口处的车辆进行相应的流量控制，例如调节交通信号灯的时长、控制智能导航系统的路线、在地图应用中显示交通路口的拥堵程度等，通过这些流量控制手段改善交通路口的路况。
本实施例提供的交通路口处的车辆流量控制方法，通过获取车辆的行驶轨迹中的点所构成的向量的方向来判断车辆的行驶方向，从而保证了只要获取到车辆的一段行驶轨迹，即可根据这一段行驶轨迹的走向确定车辆的行驶方向，避免了车辆的行驶方向无法判断的情况，从而能够更准确的获取交通路口的车辆流量，并可基于此进行更准确的车辆流量控制，改善道路交通状况。
在上述实施例的基础上，通过另一实施例对如何选择行驶轨迹中的至少三个点以及如何根据该至少三个点构成的至少两个向量确定车辆的行驶轨迹做进一步说明。
图5是根据本申请第二实施例提供的交通路口处的车辆流量控制方法的流程示意图。如图5所示，该方法包括：
s501、获取交通路口处的图像数据，根据所述图像数据获取所述交通路口处每个车辆对应的多帧图像。
本步骤可以参见上述实施例的介绍，此处不再赘述。
s502、对于每个车辆对应的多帧图像，确定车辆的行驶轨迹。
对于每个车辆对应的多帧图像，提取多帧图像中每帧图像内车辆的位置，并获取每帧图像对应的时刻；根据每帧图像内车辆的位置以及每帧图像对应的时刻，确定车辆的行驶轨迹。通过对每帧图像的图像识别处理以及对每帧图像对应的时刻的提取，可以保证获取到的行驶轨迹体现了车辆在路口按照时间先后的一个走向，便于后续基于该行驶轨迹确定车辆的行驶方向。对每帧从每帧图像中提取车辆的位置的方法可以参见上述实施例的介绍，此处不再赘述。
s503、在确定行驶轨迹的起点与多帧图像的底边之间的距离在预设范围内时，获取行驶轨迹的起点、中点和终点。
每个车辆对应的多帧图像具有对应的时刻，即行驶轨迹中的每个点具有对应的时刻，行驶轨迹中时刻最早的一个点即为行驶轨迹的起点。根据行驶轨迹中每个点对应的时刻确定行驶轨迹的起点后，若行驶轨迹的起点到图像的底边的垂线的长度在预设范围内，则可以确定行驶轨迹的起点与多帧图像的底边之间的距离在预设范围内，因此需要确定该行驶轨迹对应的车辆的行驶方向。
本实施例中，在从行驶轨迹中选取至少三个点时，选取行驶轨迹的起点、中点和终点，这样可以保证根据起点、中点和终点构成的至少两个向量能真实反映车辆在交通路口的整个行驶轨迹的走向，避免仅选取行驶轨迹中一小段轨迹内的点可能造成的结果误差。
在一个示例中，如图6中所示，行驶轨迹中包括n个点，{ai|i＝1，2，...，n}，选取起点a1、中点an/2和终点an。
在另一个示例中，行驶轨迹中包括n个点，{ai|i＝1，2，...，n}，选取起点a1、中点an和终点an，其中n的取值为：满足2x小于n的x的最大值。考虑到路侧设备拍摄的图像中车辆近大远小的特性，由于拍摄角度的影响，对匀速行进的车辆进行拍摄后得到的轨迹中，车辆越远离路侧设备，则行驶轨迹中的两个点会越接近，示例的，如图7中所示，从起点到终点，行驶轨迹的点之间的距离越来越小，即行驶轨迹的点按指数分布递减。因此，采用指数更新方法，计算n＝argmaxx(2x＜n),并选择an作为中点，从而保证选取的中点是图像上所显示的行驶轨迹的曲线的中间点，使得起点、中点和终点所构成的向量的方向能够正确指示车辆的行驶方向，避免中点在图像中与终点距离过近而造成计算误差。
s504、根据起点到中点的第一向量和中点到终点的第二向量之间的夹角，确定车辆的行驶方向。
行驶轨迹中起点到中点的第一向量和中点到终点的第二向量之间的夹角体现了车辆行驶过程中的转弯程度。显然，若起点到中点的第一向量和中点到终点的第二向量之间的夹角越小，则表示车辆的转弯程度越小；若起点到中点的第一向量和中点到终点的第二向量之间的夹角越大，则表示车辆的转弯程度越大。
示例的，若起点到中点的第一向量和中点到终点的第二向量之间的夹角小于或等于第一角度，则确定车辆的行驶方向为直行；若起点到中点的第一向量和中点到终点的第二向量之间的夹角大于第一角度，则确定车辆的行驶方向为转弯；其中，第一角度为锐角。
示例的，以第一角度为π/18为例，如图8中所示，行驶轨迹801中起点到中点的第一向量和中点到终点的第二向量之间的夹角小于π/18，则确定行驶轨迹801对应的车辆的行驶方向为直行；行驶轨迹802中起点到中点的第一向量和中点到终点的第二向量之间的夹角大于π/18，则确定行驶轨迹802对应的车辆的行驶方向为转弯。
在确定起点到中点的第一向量和中点到终点的第二向量之间的夹角时，可以通过向量之间的余弦进行计算。例如，起点到中点的第一向量
s505、根据每个车辆的行驶方向，对交通路口处的车辆进行相应的流量控制。
本步骤可以参见上述实施例的介绍。示例的，根据每个车辆的行驶方向，在确定预设时间段内车辆的行驶方向为预设方向的频次大于预设频次时，则对交通路口的红绿灯时长进行调整。例如，在每天上午7点至8点直行的频次大于预设频次，则相应延长上午7点至8点直行方向的绿灯时间。通过智能控制交通信号灯的时间长短，改善交通路口的通行状况。
本实施例提供的交通路口的车辆流量的控制方法，通过选取行驶轨迹中的起点、中点和终点来确定车辆的行驶方向，可以避免仅选取行驶轨迹中一小段轨迹内的点可能造成的结果误差，根据起点、中点和终点所构成的向量的方向能够正确获取到车辆的行驶方向。此外，采用指数更新方法确定行驶轨迹中的中点，避免了中点在图像中与终点距离过近而造成计算误差。从而，该方法可以根据一个更准确的车辆行驶方向来对车辆流量进行控制，使得对道路交通状况的改善效果更好。
在判断车辆的行驶轨迹时，除了判断行驶轨迹是直行或转弯外，还可以进一步判断转弯方向，从而实现对各方向路口车辆流量更精细的统计和控制，以下结合另一实施例进行说明。
图9是根据本申请第三实施例提供的交通路口处的车辆流量控制方法的流程示意图。如图9所示，该方法包括：
s901、获取交通路口处的图像数据，根据所述图像数据获取所述交通路口处每个车辆对应的多帧图像。
s902、对于每个车辆对应的多帧图像，确定车辆的行驶轨迹。
s903、在确定行驶轨迹的起点与多帧图像的底边之间的距离在预设范围内时，获取行驶轨迹的起点、中点和终点。
s904、根据起点到中点的第一向量和中点到终点的第二向量之间的夹角，确定车辆的行驶方向。
本实施例中s901至s904可以参见上述实施例的介绍，此处不再赘述。
s905、若车辆的行驶方向为转弯，则根据起点到终点的第三向量与行驶轨迹所在坐标系的横轴正向之间的夹角，确定车辆的转弯方向。
以行驶轨迹所在坐标系的原点为路侧设备拍摄的图像左上角的顶点，横轴正向为左上角的顶点向右上角的顶点的方向，纵轴正向为左上角的顶点向右下角的顶点的方向为例。若起点到终点的第三向量与行驶轨迹所在坐标系的横轴正向之间的夹角小于90度，则确定车辆的转弯方向为右转弯；若起点到终点的第三向量与行驶轨迹所在坐标系的横轴正向之间的夹角大于90度，则确定车辆的转弯方向为左转弯。
示例的，如图10所示，行驶轨迹1001中起点到终点的第三向量与横轴正向之间的夹角小于90度，则确定行驶轨迹1001对应的车辆的转弯方向为右转弯；行驶轨迹1002中起点到终点的第三向量与横轴正向之间的夹角大于90度，则确定行驶轨迹1002对应的车辆的转弯方向为左转弯。
s906、根据每个车辆的行驶方向，对交通路口处的车辆进行相应的流量控制。
本步骤可以参见上述实施例的介绍，此处不再赘述。
本实施例提供的交通路口处的车辆流量的控制方法，在确定车辆的行驶方向为转弯的情况下，还能够进一步确定转弯方向为左转弯或右转弯，从而可以获取交通路口处更细化的车辆流量情况，使得车辆流量的控制更为精确，道路交通状况更好。
图11是根据本申请第四实施例提供的交通路口处的车辆流量控制装置的结构示意图。如图11所示，车辆流量控制装置110包括：
获取模块111，用于获取交通路口处的图像数据，根据图像数据获取交通路口处每个车辆对应的多帧图像；
处理模块112，用于对于每个车辆对应的多帧图像，确定车辆的行驶轨迹，并在确定行驶轨迹的起点与多帧图像的底边之间的距离在预设范围内时，获取行驶轨迹中至少三个点，以根据至少三个点所构成的至少两个向量的方向，确定车辆的行驶方向；其中，至少三个点中任意两点之间的距离大于预设值；
控制模块113，用于根据每个车辆的行驶方向，对交通路口处的车辆进行相应的流量控制。
本实施例提供的交通路口处的车辆流量控制装置可用于执行上述方法实施例中的交通路口处的车辆流量控制方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
图12是根据本申请第五实施例提供的交通路口处的车辆流量控制装置的结构示意图。如图12所示，在图11所示实施例的基础上，处理模块112包括第一处理单元1121。
第一处理单元1121，用于根据起点到中点的第一向量和中点到终点的第二向量之间的夹角，确定车辆的行驶方向。
一种示例中，第一处理单元1121用于：在起点到中点的第一向量和中点到终点的第二向量之间的夹角小于或等于第一角度时，确定车辆的行驶方向为直行；在起点到中点的第一向量和中点到终点的第二向量之间的夹角大于第一角度时，则确定车辆的行驶方向为转弯；其中，第一角度为锐角。
一种示例中，处理模块112还包括第二处理单元1122；第二处理单元1122用于在起点到终点的第三向量与行驶轨迹所在坐标系的横轴正向之间的夹角小于90度时，确定车辆的转弯方向为右转弯；在起点到终点的第三向量与行驶轨迹所在坐标系的横轴正向之间的夹角大于90度时，确定车辆的转弯方向为左转弯。
一种示例中，行驶轨迹中包括n个点，n个点呈指数分布递减；中点为行驶轨迹中的第i个点，其中i的取值为：满足2x小于n的x的最大值。
一种示例中，控制模块113用于，根据每个车辆的行驶方向，在确定预设时间段内车辆的行驶方向为预设方向的频次大于预设频次时，则对交通路口的红绿灯时长进行调整。
一种示例中，处理模块112包括第三处理单元1123；第三处理单元1123用于根据行驶轨迹中每个点对应的时刻确定行驶轨迹的起点；若行驶轨迹的起点到图像的底边的垂线的长度在预设范围内，则确定行驶轨迹的起点与多帧图像的底边之间的距离在预设范围内。
一种示例中，处理模块112包括第四处理单元1124；第四处理单元1124用于对于每个车辆对应的多帧图像，提取多帧图像中每帧图像内车辆的位置，并获取每帧图像对应的时刻；根据每帧图像内车辆的位置以及每帧图像对应的时刻，确定车辆的行驶轨迹。
本实施例提供的交通路口处的车辆流量控制装置可用于执行上述方法实施例中的交通路口处的车辆流量控制方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
根据本申请的实施例，本申请还提供一种路侧设备，包括上述电子设备。路侧设备除了包括电子设备，还可以包括通信部件等，电子设备可以和通信部件一体集成，也可以分体设置。电子设备可以获取感知设备(如路侧相机)的数据，例如图片和视频等，从而进行图像视频处理和数据计算。
根据本申请的实施例，本申请还提供一种云控平台，包括上述电子设备。云控平台在云端执行处理，云控平台包括的电子设备可以获取感知设备(如路侧相机)的数据，例如图片和视频等，从而进行图像视频处理和数据计算；云控平台也可以称为车路协同管理平台、边缘计算平台、云计算平台、中心系统、云端服务器等。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种计算机程序产品，程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。
如图13所示，是用来实现本申请实施例的交通路口处的车辆流量控制方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图13所示，电子设备130包括计算单元131，其可以根据存储在只读存储器(rom)132中的计算机程序或者从存储单元138加载到随机访问存储器(ram)133中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram133中，还可存储设备130操作所需的各种程序和数据。计算单元131、rom132以及ram133通过总线134彼此相连。输入/输出(i/o)接口135也连接至总线134。
设备130中的多个部件连接至i/o接口135，包括：输入单元136，例如键盘、鼠标等；输出单元137，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元138，例如磁盘、光盘等；以及通信单元139，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元139允许设备130通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元131可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元131的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元131执行上文所描述的各个方法和处理，例如交通路口处的车辆流量控制方法。例如，在一些实施例中，交通路口处的车辆流量控制方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元138。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom132和/或通信单元139而被载入和/或安装到设备130上。当计算机程序加载到ram133并由计算单元131执行时，可以执行上文描述的交通路口处的车辆流量控制方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元131可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行交通路口处的车辆流量控制方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码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器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务("virtualprivateserver"，或简称"vps")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。
1.一种交通路口处的车辆流量控制方法，包括：
获取交通路口处的图像数据，根据所述图像数据获取所述交通路口处每个车辆对应的多帧图像；
对于每个所述车辆对应的多帧图像，确定所述车辆的行驶轨迹，并在确定所述行驶轨迹的起点与所述多帧图像的底边之间的距离在预设范围内时，获取所述行驶轨迹中至少三个点，以根据所述至少三个点所构成的至少两个向量的方向，确定所述车辆的行驶方向；其中，所述至少三个点中任意两点之间的距离大于预设值；
根据每个车辆的行驶方向，对所述交通路口处的车辆进行相应的流量控制。
2.根据权利要求1所述的方法，所述至少三个点包括：所述行驶轨迹的起点、中点和终点；
根据所述至少三个点所构成的至少两个向量的方向，确定所述车辆的行驶方向，包括：
根据所述起点到所述中点的第一向量和所述中点到所述终点的第二向量之间的夹角，确定所述车辆的行驶方向。
3.根据权利要求2所述的方法，所述根据所述起点到所述中点的第一向量和所述中点到所述终点的第二向量之间的夹角，确定所述车辆的行驶方向，包括：
若所述起点到所述中点的第一向量和所述中点到所述终点的第二向量之间的夹角小于或等于第一角度，则确定所述车辆的行驶方向为直行；
若所述起点到所述中点的第一向量和所述中点到所述终点的第二向量之间的夹角大于第一角度，则确定所述车辆的行驶方向为转弯；
其中，所述第一角度为锐角。
4.根据权利要求3所述的方法，所述确定所述车辆的行驶方向为转弯之后，所述方法还包括：
若所述起点到所述终点的第三向量与所述行驶轨迹所在坐标系的横轴正向之间的夹角小于90度，则确定所述车辆的转弯方向为右转弯；
若所述起点到所述终点的第三向量与所述行驶轨迹所在坐标系的横轴正向之间的夹角大于90度，则确定所述车辆的转弯方向为左转弯。
5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，所述行驶轨迹中包括n个点，所述n个点呈指数分布递减；所述中点为所述行驶轨迹中的第n个点，其中n的取值为：满足2x小于n的x的最大值。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，所述根据每个车辆的行驶方向，对所述交通路口处的车辆进行相应的流量控制，包括：
根据所述每个车辆的行驶方向，在确定预设时间段内车辆的行驶方向为预设方向的频次大于预设频次时，则对所述交通路口的红绿灯时长进行调整。
7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，确定所述行驶轨迹的起点与所述多帧图像的底边之间的距离在预设范围内，包括：
根据所述行驶轨迹中每个点对应的时刻确定所述行驶轨迹的起点；
若所述行驶轨迹的起点到所述图像的底边的垂线的长度在所述预设范围内，则确定所述行驶轨迹的起点与所述多帧图像的底边之间的距离在预设范围内。
8.根据权利要求1-4任一项所述的方法，所述对于每个所述车辆对应的多帧图像，确定所述车辆的行驶轨迹，包括：
对于每个所述车辆对应的多帧图像，提取所述多帧图像中每帧图像内所述车辆的位置，并获取所述每帧图像对应的时刻；
根据所述每帧图像内所述车辆的位置以及所述每帧图像对应的时刻，确定所述车辆的行驶轨迹。
9.一种交通路口处的车辆流量控制装置，包括：
获取模块，用于获取交通路口处每个车辆对应的多帧图像；
处理模块，用于对于每个所述车辆对应的多帧图像，确定所述车辆的行驶轨迹，并在确定所述行驶轨迹的起点与所述多帧图像的底边之间的距离在预设范围内时，获取所述行驶轨迹中至少三个点，以根据所述至少三个点所构成的至少两个向量的方向，确定所述车辆的行驶方向；其中，所述至少三个点中任意两点之间的距离大于预设值；
控制模块，用于根据每个车辆的行驶方向，对所述交通路口处的车辆进行相应的流量控制。
10.根据权利要求9所述的装置，所述至少三个点包括：所述行驶轨迹的起点、中点和终点；
所述处理模块包括第一处理单元；
所述第一处理单元，用于根据所述起点到所述中点的第一向量和所述中点到所述终点的第二向量之间的夹角，确定所述车辆的行驶方向。
11.根据权利要求10所述的装置，所述第一处理单元用于：
在所述起点到所述中点的第一向量和所述中点到所述终点的第二向量之间的夹角小于或等于第一角度时，确定所述车辆的行驶方向为直行；
在所述起点到所述中点的第一向量和所述中点到所述终点的第二向量之间的夹角大于第一角度时，则确定所述车辆的行驶方向为转弯；
其中，所述第一角度为锐角。
12.根据权利要求11所述的装置，所述处理模块还包括第二处理单元；
所述第二处理单元，用于在所述起点到所述终点的第三向量与所述行驶轨迹所在坐标系的横轴正向之间的夹角小于90度时，确定所述车辆的转弯方向为右转弯；在所述起点到所述终点的第三向量与所述行驶轨迹所在坐标系的横轴正向之间的夹角大于90度时，确定所述车辆的转弯方向为左转弯。
13.根据权利要求10-12任一项所述的装置，所述行驶轨迹中包括n个点，所述n个点呈指数分布递减；所述中点为所述行驶轨迹中的第n个点，其中n的取值为：满足2x小于n的x的最大值。
14.根据权利要求9-12任一项所述的装置，所述控制模块用于，根据所述每个车辆的行驶方向，在确定预设时间段内车辆的行驶方向为预设方向的频次大于预设频次时，则对所述交通路口的红绿灯时长进行调整。
15.根据权利要求9-12任一项所述的装置，所述处理模块包括第三处理单元；
所述第三处理单元，用于根据所述行驶轨迹中每个点对应的时刻确定所述行驶轨迹的起点；若所述行驶轨迹的起点到所述图像的底边的垂线的长度在所述预设范围内，则确定所述行驶轨迹的起点与所述多帧图像的底边之间的距离在预设范围内。
16.根据权利要求9-12任一项所述的装置，所述处理模块包括第四处理单元；
所述第四处理单元，用于对于每个所述车辆对应的多帧图像，提取所述多帧图像中每帧图像内所述车辆的位置，并获取所述每帧图像对应的时刻；根据所述每帧图像内所述车辆的位置以及所述每帧图像对应的时刻，确定所述车辆的行驶轨迹。
17.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
19.一种路侧设备，包括如权利要求17所述的电子设备。
20.一种云控平台，包括如权利要求17所述的电子设备。
21.一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-8中任一项所述的方法。
技术总结