关联道路对象的确定方法、装置、路侧设备和云控平台

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及智能交通领域和数据融合领域。

背景技术

随着社会经济的飞速发展，机动车辆数目及类型也在激增，在对车辆进行监控时，需要对获取到的不同来源的车辆信息进行道路对象关联和信息融合。

在对不同来源的车辆进行道路对象关联时，通常计算目标对象和待关联对象之间的横向和纵向欧式距离或者马氏距离，当目标对象和待关联对象之间的横向和纵向欧式距离或者马氏距离满足预设条件时，则将目标对象和待关联对象进行关联。

发明内容

本公开提供了一种关联道路对象的确定方法、装置、电子设备、路侧设备、云控平台以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种关联道路对象的确定方法，该方法包括：获取不同来源的结构化道路信息，其中，结构化道路信息包括目标对象和至少一个候选对象；基于每个来源的结构化道路信息和触须算法，计算目标对象的触须和每个候选对象的触须之间的触须相似度；基于触须相似度，从至少一个候选对象中确定出目标对象的待关联对象。

根据本公开的另一方面，提供了一种关联道路对象的确定装置，该装置包括：获取模块，被配置成获取不同来源的结构化道路信息，其中，结构化道路信息包括目标对象和至少一个候选对象；计算模块，被配置成基于每个来源的结构化道路信息和触须算法，计算目标对象的触须和每个候选对象的触须之间的触须相似度；确定模块，被配置成基于触须相似度，从至少一个候选对象中确定出目标对象的待关联对象。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述关联道路对象的确定方法。

根据本公开的另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令用于使计算机能够执行上述关联道路对象的确定方法。

根据本公开的另一方面，本申请实施例提供了一种路侧设备，其包括上述电子设备。

根据本公开的另一方面，本申请实施例提供了一种云控平台，其包括上述电子设备。

根据本公开的另一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述关联道路对象的确定方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开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，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的关联道路对象的确定方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的关联道路对象的确定方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本公开的计算触须相似度的一个实施例的流程图；

图5是根据本公开的关联道路对象的确定方法的又一个实施例的流程图；

图6是根据本公开的关联道路对象的确定装置的一个实施例的示意图；

图7是用来实现本公开实施例的关联道路对象的确定方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开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，而不会背离本公开的范围和精神。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。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开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公开。

图1示出了可以应用本公开的关联道路对象的确定方法的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备104、105，网络106，服务器101、102、103。网络106用以在终端设备104、105与服务器101、102、103之间提供通信链路的介质。网络106可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

终端设备104、105可以通过网络106与服务器101、102、103交互，以接收或发送信息等。终端设备104、105上可以安装有各种应用，例如数据采集应用、数据处理应用、即时通信工具、社交平台软件、搜索类应用、购物类应用等。

终端设备104可以是硬件，也可以是软件。当终端设备为硬件时，可以是具有信息采集设备并且支持与服务器通信的各种电子设备，包括但不限于路侧系统、车端系统、智能摄像设备等等。当终端设备为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

终端设备104可以是具有信息采集功能的路侧系统，每个路侧系统可对应不同的采集范围，每个路侧系统可以分别采集对应采集范围内的结构化道路信息，该结构化道路信息可以是用于表征道路中各个对象的状态信息，可以包括目标对象的状态信息和道路中其他对象的状态信息，例如障碍物的状态信息等等。每个路侧系统均可以和服务器101、102、103通过网络106连接，还可以和终端设备105通过网络106连接，并将采集到的结构化道路信息通过网络106发送给服务器101、102、103或终端设备105。

终端设备105可以是硬件，也可以是软件。当终端设备为硬件时，可以是具有信息融合功能并且支持与服务器通信的各种电子设备。当终端设备为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

终端设备105可以通过网络106从终端设备104获取多个不同来源的结构化道路信息，即可以从多个终端设备获取结构化道路信息，其中，每个来源的结构化道路信息可以包括采集的对象，可以将其中一个来源中的采集对象作为目标对象，然后将剩余的其他来源中的采集对象作为候选对象。然后终端设备105分别根据每个来源的结构化道路信息和触须算法，计算目标对象的触须和每个候选对象的触须之间的触须相似度，并根据该触须相似度，从至少一个候选对象中确定出目标对象的待关联对象。

服务器101、102、103可以是提供各种服务的服务器，例如对与其建立通信连接的终端设备发送的请求进行接收的后台服务器。后台服务器可以对终端设备发送的请求进行接收和分析等处理，并生成处理结果。

服务器101、102、103可以是为终端设备104、105提供服务的云端服务器，云端服务器可以接收到不同的终端设备104(不同的路侧系统)发送的结构化道路信息，并将其中一个终端设备中的采集对象作为目标对象，然后将剩余的其他终端设备中的采集对象作为候选对象。然后服务器101、102、103分别根据每个终端设备的结构化道路信息和触须算法，计算目标对象的触须和每个候选对象的触须之间的触须相似度，并根据该触须相似度，从至少一个候选对象中确定出目标对象的待关联对象。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以是为终端设备提供各种服务的各种电子设备。当服务器为软件时，可以实现成为为终端设备提供各种服务的多个软件或软件模块，也可以实现成为为终端设备提供各种服务的单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

需要说明的是，本公开的实施例所提供的关联道路对象的确定方法可以由终端设备105执行，也可以由服务器101、102、103执行。相应地，关联道路对象的确定装置可以设置于终端设备105中，也可以设置于服务器101、102、103中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

参考图2，图2示出了可以应用于本公开的关联道路对象的确定方法的实施例的流程示意图200。该关联道路对象的确定方法包括以下步骤：

步骤210，获取不同来源的结构化道路信息。

在本实施例中，可以预先在道路上间隔预设距离连续设置多个智能路侧系统，每个路侧系统均设置有唯一的设备编号和对应有一个采集范围。其中，路侧系统之间的采集范围可以根据道路的实际情况存在重合区域，也可以使得相邻的两个路侧系统之间的采集范围不存在重合区域。以及，每个路侧系统分别实时采集对应的采集范围内的结构化道路信息，其中，结构化道路信息可以包括路侧系统采集的道路中的各个对象，该对象可以表征在道路中行驶的任何对象，例如，行驶的车辆、行人等等；还可以包括该采集范围内的道路信息，可以结合网络地图确定采集范围内的道路信息，如绿植信息、建筑物信息、交通锥信息等等。

关联道路对象的确定方法的执行主体(例如图1中的终端设备105或服务器101、102、103)可以通过网络从多个路侧系统中获取到每个路侧系统采集的结构化道路信息以得到不同来源的结构化道路信息。然后上述执行主体可以将其中一个来源中的采集对象作为目标对象，并将剩余的其他来源中的采集对象作为候选对象。

作为示例，上述执行主体可以获取3个路侧系统采集的结构化道路信息，并将第一个路侧系统的结构化道路信息中的采集对象A作为目标对象，将第二个路侧系统中的采集对象B和第三个路侧系统中的采集对象C作为候选对象。

步骤220，基于每个来源的结构化道路信息和触须算法，计算目标对象的触须和每个候选对象的触须之间的触须相似度。

在本实施例中，上述执行主体确定出目标对象和候选对象后，基于目标对象所属的来源，利用该来源的结构化道路信息和触须算法，确定出目标对象的触须。以及，基于候选对象所属的来源，利用该来源的结构化道路信息和触须算法，确定出候选对象的触须。然后上述执行主体将目标对象的触须和每个候选对象的触须进行比较和计算，分别得到目标对象的触须和每个候选对象的触须之间的触须相似度。

其中，触须算法在每个控制周期内根据车辆行驶速度生成一组预先设定的触须，每条触须以当前位置为起点，以某一前轮偏角下预测的行驶轨迹构建触须，可以在一定速度范围内设定16个速度值，在每一对相邻速度区间内对应有81条触须(即目标对象的预计行驶路径)，如同昆虫的触须一样，根据实际道路情况选出一条触须，作为行驶路径。

作为示例，上述执行主体将第一个路侧系统的结构化道路信息中的采集对象A作为目标对象，将第二个路侧系统中的采集对象B和第三个路侧系统中的采集对象C作为候选对象，然后基于触须算法和第一个路侧系统的结构化道路信息，生成采集对象A的触须，并且基于触须算法和第二个路侧系统的结构化道路信息，生成采集对象B的触须，以及基于触须算法和第三个路侧系统的结构化道路信息，生成采集对象C的触须。然后上述执行主体将采集对象A的触须和采集对象B的触须进行比较和计算，得到第一个触须相似度，以及将采集对象A的触须和采集对象C的触须进行比较和计算，得到第二个触须相似度。

步骤230，基于触须相似度，从至少一个候选对象中确定出目标对象的待关联对象。

在本实施例中，上述执行主体通过计算得到目标对象的触须和每个候选对象的触须之间的触须相似度，可以将多个触须相似度按照数值大小进行排序，将触须相似度最大的对应的候选对象确定为目标对象的待关联对象。该待关联对象可以是与目标对象为不同路侧系统采集的同一个对象。

作为示例，上述执行主体将采集对象A作为目标对象，采集对象B和采集对象C作为候选对象，并将采集对象A的触须和采集对象B的触须进行比较和计算，得到第一个触须相似度，以及将采集对象A的触须和采集对象C的触须进行比较和计算，得到第二个触须相似度。然后将第一触须相似度和第二触须相似度按照数值大小进行排序，将数值最大的触须相似度对应的候选对象确定为采集对象A的关联对象，经比较第一触须相似度大于第二触须相似度，则确定采集对象B为采集对象A的待关联对象。

继续参见图3，图3是根据本公开的关联道路对象的确定方法的应用场景的一个示意图。

在图3的应用场景中，道路中设置有三个路侧系统R1、R2和R3，R1、R2和R3可以对道路中的车辆进行实时采集，并将采集的道路信息发送给终端301。终端301接收到R1采集的道路信息、R2采集的道路信息和R3采集的道路信息，其中，R1采集的道路信息包括车辆A和道路情况，R2采集的道路信息包括车辆B和道路情况，R3采集的道路信息包括车辆C和道路情况，终端301将R1采集的车辆A作为目标对象，将R2采集的车辆B和R3采集的车辆C作为候选对象。然后终端301根据R1采集的道路信息、R2采集的道路信息、R3采集的道路信息和触须算法，计算车辆A的触须和车辆B的触须的触须相似度，车辆A的触须和车辆C的触须的触须相似度。最后终端301根据车辆A的触须和车辆B的触须的触须相似度，车辆A的触须和车辆C的触须的触须相似度，将触须相似度最大的车辆作为车辆A的待关联对象。

本公开的实施例提供的关联道路对象的确定方法，通过获取不同来源的结构化道路信息，该结构化道路信息包括目标对象和至少一个候选对象，然后基于每个来源的结构化道路信息和触须算法，计算目标对象的触须和每个候选对象的触须之间的触须相似度，最后基于触须相似度，从至少一个候选对象中确定出目标对象的待关联对象，在结构化道路的基础上，引入路径规划中的触须，结构化道路可以给出障碍物的具体位置，触须可以结合结构化道路给出障碍物与触须之间的空间相对关系，能够利用各个采集对象的触须相似度确定同一个障碍物的概率，从而可以确定各个采集对象之间的相似度，确定出目标对象的待关联对象，提高了待关联对象的准确性，解决了对象误关联的问题，提高了对象关联的准确性。

进一步参考图4，其示出了本公开的图2中步骤220，基于每个来源的结构化道路信息和触须算法，计算目标对象的触须和每个候选对象的触须之间的触须相似度，可以包括以下步骤：

步骤410，基于触须算法，确定目标对象的触须和每个候选对象的触须。

在本步骤中，上述执行主体确定出目标对象和候选对象后，根据触须算法，得到目标对象的触须和每个候选对象的触须。该触须算法可以在一定速度范围内设定16个速度值，在每一对相邻速度区间内对应有81条触须，如同昆虫的触须一样，根据实际道路情况选出一条触须，作为行驶路径。

作为示例，上述执行主体将第一个路侧系统的结构化道路信息中的采集对象A作为目标对象，将第二个路侧系统中的采集对象B和第三个路侧系统中的采集对象C作为候选对象。触须算法包括以下步骤：

l＝8+33.5q

q＝j/15

上述执行主体可以通过上述步骤计算得到采集对象A在当前时刻下某一速度对应的81条完整触须，以及采集对象B在当前时刻下某一速度对应的81条完整触须，和采集对象C在当前时刻下某一速度对应的81条完整触须。

步骤420，基于每个来源的结构化道路信息，确定目标对象的可行驶区域包括的部分触须，以及每个候选对象的可行驶区域包括的部分触须。

在本步骤中，上述执行主体获取到目标对象的触须和每个候选对象的触须后，对目标对象所属来源的结构化道路信息进行分析，得到道路中的障碍物信息，该障碍物可以是除目标对象之外的道路中阻碍目标对象通行的物体，例如，目标对象为行驶的车辆，则障碍物可以是其他车辆和绿植等，然后上述执行主体可以根据目标对象的完整触须和道路中的障碍物信息，确定出目标对象的可行驶区域，以及该可行驶区域内包括目标对象的部分触须。以及，上述执行主体对候选对象所属来源的结构化道路信息进行分析，得到道路中的障碍物信息，该障碍物可以是除候选对象之外的道路中阻碍目标对象通行的物体，例如，候选对象为行驶的车辆，则障碍物可以是其他车辆和绿植等，然后上述执行主体可以根据候选对象的完整触须和道路中的障碍物信息，确定出候选对象的可行驶区域，以及该可行驶区域内包括候选对象的部分触须。

步骤430，分别计算目标对象的可行驶区域包括的部分触须和每个候选对象的可行驶区域包括的部分触须的触须相似度。

在本步骤中，上述执行主体确定出目标对象的可行驶区域和每个候选对象的可行驶区域后，分别将目标对象的可行驶区域包括的部分触须和每个候选对象的可行驶区域包括的部分触须进行比较和计算，得到目标对象的可行驶区域包括的部分触须和每个候选对象的可行驶区域包括的部分触须的触须相似度。

作为示例，上述执行主体将第一个路侧系统的结构化道路信息中的采集对象A作为目标对象，将第二个路侧系统中的采集对象B和第三个路侧系统中的采集对象C作为候选对象，获取到采集对象A的可行驶区域，采集对象B的可行驶区域和采集对象C的可行驶区域。然后上述执行主体将采集对象A的可行驶区域包括的部分触须和采集对象B的可行驶区域包括的部分触须进行比较和计算，得到第一个触须相似度，以及，将采集对象A的可行驶区域包括的部分触须和采集对象C的可行驶区域包括的部分触须进行比较和计算，得到第二个触须相似度。

在本实施例中，通过获取目标对象和候选对象的可行驶区域，并基于可行驶区域包括的部分触须得到触须相似度，进一步提高了触须相似度的准确性，从而使得基于该触须相似度确定的待关联对象更准确。

作为一个可选实现方式，上述触须相似度基于以下步骤实现：

第一步，对目标对象的可行驶区域中的部分触须进行等分操作，得到至少一个等分后的目标触须。

具体地，上述执行主体获取到目标对象的可行驶区域后，对目标对象的可行驶区域中的部分触须进行等分操作，得到至少一个等分后的目标触须。可选地，上述执行主体可以将目标对象的部分触须按照数量进行等分操作，每一个等分后的目标触须包括的触须数量相同，得到触须数量相同的至少一个等分后的目标触须。

第二步，对候选对象的可行驶区域中的部分触须进行等分操作，得到至少一个等分后的候选触须。

具体地，上述执行主体获取到候选对象的可行驶区域后，对候选对象的可行驶区域中的部分触须进行等分操作，得到至少一个等分后的候选触须。可选地，上述执行主体可以将候选对象的部分触须按照数量进行等分操作，每一个等分后的候选触须包括的触须数量相同，得到触须数量相同的至少一个等分后的候选触须。

第三步，分别对每个等分后的目标触须和等分后的候选触须进行计算，得到至少一个等分触须相似度，并基于至少一个等分触须相似度，得到触须相似度。

具体地，上述执行主体获取到至少一个等分后的目标触须和至少一个等分后的候选触须后，分别将每个等分后的目标触须和每个等分后的候选触须进行对应比较和计算，得到至少一个等分触须相似度。上述执行主体可以将至少一个等分后的目标触须和至少一个等分后的候选触须分别进行编号，例如至少一个等分后的目标触须可以编号为目标触须1、目标触须2，以及至少一个等分后的候选触须可以编号为候选触须1、候选触须2，然后分别比较目标触须1和候选触须1，得到第一个等分触须相似度，比较目标触须2和候选触须2，得到第二个等分触须相似度。可选地，上述执行主体可以比较每条触须的长度得到长度差值，并将长度差值的均值作为触须相似度。

上述执行主体在获取到目标触须与每个候选对象的候选触须之间的至少一个等分触须相似度后，可以将至少一个等分触须相似度的和作为触须相似度；也可以将至少一个等分触须相似度的平均值作为触须相似度。

作为示例，上述执行主体将第一个路侧系统的结构化道路信息中的采集对象A作为目标对象，将第二个路侧系统中的采集对象B和第三个路侧系统中的采集对象C作为候选对象，获取到采集对象A的可行驶区域的部分触须，将采集对象A的部分触须进行等分操作，得到2个等分后的目标触须，分别为目标触须1和目标触须2。上述执行主体获取到采集对象B的可行驶区域的部分触须，将采集对象B的部分触须进行等分操作，得到2个等分后的候选触须，分别为候选触须1和候选触须2。上述执行主体获取到采集对象C的可行驶区域的部分触须，将采集对象C的部分触须进行等分操作，得到2个等分后的候选触须，分别为候选触须3和候选触须4。然后上述执行主体将目标触须1和候选触须1进行比较和计算，得到第一个等分触须相似度，将目标触须2和候选触须2进行比较和计算，得到第二个等分触须相似度，并将第一个等分触须相似度和第二个等分触须相似度的和作为采集对象A和采集对象B之间的触须相似度。以及，上述执行主体将目标触须1和候选触须3进行比较和计算，得到第一个等分触须相似度，将目标触须2和候选触须4进行比较和计算，得到第二个等分触须相似度，并将第一个等分触须相似度和第二个等分触须相似度的和作为采集对象A和采集对象C之间的触须相似度。

在本实现方式中，通过将部分触须等分后计算其触须相似度，提高了触须相似度的准确性，从而使得基于该触须相似度确定的待关联对象更准确。

进一步参考图5，其示出了本公开的关联道路对象的确定方法的另一个实施例的流程示意图500。该关联道路对象的确定方法包括以下步骤：

步骤510，获取不同来源的结构化道路信息。

在本步骤中，步骤510与图2所示实施例中的步骤210相同，此处不赘述。

步骤520，基于每个来源的结构化道路信息和触须算法，计算目标对象的触须和每个候选对象的触须之间的触须相似度。

在本步骤中，步骤520与图2所示实施例中的步骤220相同，此处不赘述。

步骤530，基于触须相似度，从至少一个候选对象中确定出目标对象的待关联对象。

在本步骤中，步骤530与图2所示实施例中的步骤230相同，此处不赘述。

步骤540，响应于确定出目标对象的待关联对象，关联目标对象和待关联对象。

在本步骤中，上述执行主体确定出目标对象的待关联对象后，将目标对象和待关联对象进行关联。其中，该待关联对象可以是目标对象在另一来源中的同一对象。

作为示例，上述执行主体接收到三个路侧系统采集的结构化道路信息，将第一个路侧系统的结构化道路信息中的采集对象A作为目标对象，将第二个路侧系统中的采集对象B和第三个路侧系统中的采集对象C作为候选对象，经上述步骤确定出采集对象B为采集对象A的待关联对象，既可以确定采集对象B和采集对象A是同一个对象，但是为不同路侧系统采集的对象。

步骤550，将目标对象对应的感知信息和待关联对象对应的感知信息进行信息融合，得到目标对象的融合信息。

在本步骤中，上述执行主体将目标对象和待关联对象进行关联后，可以将目标对象对应的感知信息和待关联对象对应的感知信息进行信息融合，得到目标对象的融合信息。其中，该感知信息可以是路侧系统对目标对象采集的特征属性信息和交通状态信息，还可以是路侧系统对候选对象采集的特征属性信息和交通状态信息，上述执行主体将目标对象对应的感知信息和待关联对象对应的感知信息进行信息融合，得到目标对象的完整的信息。

在本实施例中，通过关联目标对象和待关联对象并进行信息融合，提高了每个采集对象的信息的准确性和完整性，从而提高了每个采集对象的融合信息的准确性。

进一步参考图6，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种关联道路对象的确定装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图6所示，本实施例的关联道路对象的确定装置600包括：获取模块610、计算模块620和确定模块630。

其中，获取模块610，被配置成获取不同来源的结构化道路信息，其中，结构化道路信息包括目标对象和至少一个候选对象；

计算模块620，被配置成基于每个来源的结构化道路信息和触须算法，计算目标对象的触须和每个候选对象的触须之间的触须相似度；

确定模块630，被配置成基于触须相似度，从至少一个候选对象中确定出目标对象的待关联对象。

在本实施例的一些可选的方式中，计算模块620，进一步被配置成：基于触须算法，确定目标对象的触须和每个候选对象的触须；基于每个来源的结构化道路信息，确定目标对象的可行驶区域包括的部分触须，以及每个候选对象的可行驶区域包括的部分触须；分别计算目标对象的可行驶区域包括的部分触须和每个候选对象的可行驶区域包括的部分触须的触须相似度。

在本实施例的一些可选的方式中，触须相似度基于以下步骤实现：对目标对象的可行驶区域中的部分触须进行等分操作，得到至少一个等分后的目标触须；对候选对象的可行驶区域中的部分触须进行等分操作，得到至少一个等分后的候选触须；分别对每个等分后的目标触须和等分后的候选触须进行计算，得到至少一个等分触须相似度，并基于至少一个等分触须相似度，得到触须相似度。

在本实施例的一些可选的方式中，该装置还包括：关联模块，被配置成响应于确定出目标对象的待关联对象，关联目标对象和待关联对象；融合模块，被配置成将目标对象对应的感知信息和待关联对象对应的感知信息进行信息融合，得到目标对象的融合信息。

本公开的实施例提供的关联道路对象的确定装置，通过获取不同来源的结构化道路信息，该结构化道路信息包括目标对象和至少一个候选对象，然后基于每个来源的结构化道路信息和触须算法，计算目标对象的触须和每个候选对象的触须之间的触须相似度，最后基于触须相似度，从至少一个候选对象中确定出目标对象的待关联对象，在结构化道路的基础上，引入路径规划中的触须，结构化道路可以给出障碍物的具体位置，触须可以结合结构化道路给出障碍物与触须之间的空间相对关系，能够利用各个采集对象的触须相似度确定同一个障碍物的概率，从而可以确定各个采集对象之间的相似度，确定出目标对象的待关联对象，提高了待关联对象的准确性，解决了对象误关联的问题，提高了对象关联的准确性。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质、一种路侧设备、一种云控平台和一种计算机程序产品。

图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备700的示意性框图。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7所示，电子设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

设备700中的多个部件连接至I/O接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700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701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701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701执行上文所描述的各个方法和处理，例如关联道路对象的确定方法。例如，在一些实施例中，关联道路对象的确定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708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的关联道路对象的确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行关联道路对象的确定方法。

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。

路侧设备可以包括上述电子设备，用于执行上述关联道路对象的确定方法。此外，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，从而进行视频处理和数据计算。

云控平台可以包括上述电子设备，用于执行上述关联道路对象的确定方法。云控平台可以在云端执行处理，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。

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，本发公开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，只要能够实现本公开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，并不构成对本公开保护范围的限制。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。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。