一种智慧城市道路照明控制的数据处理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及智慧城市和道路照明技术领域，特别涉及一种智慧城市道路照明控制的数据处理方法及系统。本发明专利技术在检测到获取的实时图像中存在目标车辆时确定第一目标智能路灯以及第二目标智能路灯，然后确定第一目标智能路灯以及第二目标智能路灯各自的照明范围，然后确定目标车辆经由第一照明范围进入第二照明范围的目标耗时，从而根据目标耗时控制第一目标智能路灯和第二目标智能路灯的工作状态。本发明专利技术能够在目标车辆驶入第二照明范围之前提前点亮第二目标智能路灯，避免第二智能路灯整夜点亮，从而避免电力资源的浪费实现节能减排，还能确保目标车辆的照明效果，保证夜间驾驶安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种智慧城市道路照明控制的数据处理方法及系统
本专利技术涉及智慧城市和道路照明
，特别涉及一种智慧城市道路照明控制的数据处理方法及系统。
技术介绍
随着科技的发展，智慧城市的建设越来越成熟。智慧城市能够改善或者解决很多大城市病，从而为人们的生产生活提供良好的环境。现如今，节能减排是智慧城市发展的主要方向，以道路照明为例，如何在确保车辆的行驶安全性的前提下实现路灯的节能减排是现目前需要需要解决的一个技术问题。
技术实现思路
为改善相关技术中存在的上述技术问题，本专利技术提供了一种智慧城市道路照明控制的数据处理方法及系统。本专利技术实施例的第一方面，提供了一种智慧城市道路照明控制的数据处理方法，应用于路灯控制服务器，所述路灯控制服务器与多个智能路灯通信连接，所述路灯控制服务器还与多个智慧摄像头通信连接，所述方法包括：获取所述多个智慧摄像头中的至少一个目标摄像头发拍摄的实时图像；在检测到所述实时图像中存在目标车辆时，确定所述实时图像中的第一目标智能路灯以及与所述第一目标智能路灯对应的第二目标智能路灯；其中，所述第一目标智能路灯和所述第二目标智能路灯为所述多个智能路灯中的智能路灯，所述第二目标智能路灯根据所述目标车辆的行车轨迹得到，所述行车轨迹通过对所述实时图像进行图像识别得到；基于所述实时图像确定所述目标车辆的车速变化数据；根据所述车速变化数据以及所述实时图像对应的时序信息绘制所述目标车辆的车速变化轨迹，提取所述车速变化轨迹的轨迹特征序列；根据预存的所述第一目标智能路灯的第一路灯配置数据以及预存的所述第二目标智能路灯的第二路灯配置数据，确定所述第一目标智能路灯的第一照明范围以及所述第二目标智能路灯的第二照明范围；基于所述第一照明范围、所述第二照明范围以及提取得到的轨迹特征序列，确定所述目标车辆经由所述第一照明范围进入所述第二照明范围的目标耗时；根据所述目标耗时控制所述第一目标智能路灯和所述第二目标智能路灯的工作状态。可选地，基于所述实时图像确定所述目标车辆的车速变化数据，包括：从所述实时图像中识别所述目标车辆的轮廓区域，并提取所述轮廓区域的静态图像特征；根据所述实时图像对应的每相邻两个视频帧之间的余弦距离确定所述轮廓区域的动态图像特征；基于所述静态图像特征和所述动态图像特征确定所述目标车辆的车速变化数据。可选地，基于所述静态图像特征和所述动态图像特征确定所述目标车辆的车速变化数据，包括：确定所述目标车辆的车辆类型数据以及各轮廓变化特征；在基于所述车辆类型数据、所述静态图像特征和所述动态图像特征判定出存在与所述目标车辆对应的第一车速计算标签的情况下，根据所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征，以及所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征的特征识别度，确定所述目标车辆在与所述第一车速计算标签对应的第二车速计算标签下的各轮廓变化特征与所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的各轮廓变化特征之间的特征重合度，并基于所述特征重合度将所述目标车辆在所述第二车速计算标签下的与在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征之间的特征重合度位于设定重合度区间内的轮廓变化特征迁移到所述第一车速计算标签下；其中，所述第一车速计算标签用于表征以所述目标车辆为参考进行车速计算，所述第二车速标签用于表征以所述目标车辆以外的物体为参考进行车速计算；若确定出所述目标车辆对应的所述第二车速计算标签下包含有多个存在连续性标识的轮廓变化特征，根据所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征以及所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征的特征识别度，确定所述目标车辆在所述第二车速计算标签下的各存在连续性标识的轮廓变化特征之间的特征重合度，并根据所述各存在连续性标识的轮廓变化特征之间的特征重合度对所述第二车速计算标签下的各存在连续性标识的轮廓变化特征进行特征融合；根据所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征以及所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征的特征识别度为上述融合得到的目标轮廓变化特征添加迁移优先级，并基于所述迁移优先级由大到小的顺序将至少部分所述目标轮廓变化特征迁移到所述第一车速计算标签下；根据所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征以及所述第二车速计算标签下的轮廓变化特征，确定所述目标车辆的车速变化数据。可选地，根据所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征以及所述第二车速计算标签下的轮廓变化特征，确定所述目标车辆的车速变化数据，包括：确定所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征对应的第一特征矩阵以及所述第二车速计算标签下的轮廓变化特征对应的第二特征矩阵；获取所述所述第一特征矩阵对应的第一矩阵元素队列，获取所述第二特征矩阵对应的第二矩阵元素队列；在所述第一矩阵元素队列和所述第二矩阵元素队列的队列长度相同的前提下，统计所述第一矩阵元素队列和所述第二矩阵元素队列中分别包括的多个具有不同的变化权重的矩阵元素；获得所述第一特征矩阵在所述第一矩阵元素队列的任一矩阵元素的车辆部位区域特征并将所述第二矩阵元素队列中具有最大变化权重的矩阵元素确定为目标矩阵元素；根据所述静态图像特征和所述动态图像特征之间的特征相似系数将所述车辆部位区域特征添加到所述目标矩阵元素中以在所述目标矩阵元素中确定出与所述车辆部位区域特征对应的车辆部位形变特征；基于所述车辆部位区域特征以及所述车辆部位形变特征，生成所述第一特征矩阵和所述第二特征矩阵之间的车速计算偏差数据；以所述车辆部位形变特征为基础特征在所述目标矩阵元素中获取图像帧缺损特征，根据所述车速计算偏差数据对应的车速偏移系数分布，将所述图像帧缺损特征添加到所述车辆部位区域特征所在的矩阵元素中以在所述车辆部位区域特征所在的矩阵元素中得到所述图像帧缺损特征对应的车辆缺损形变特征，并根据所述车辆缺损形变特征对应的基础特征确定瞬时车速数据；确定用于将所述车辆部位区域特征添加到所述目标矩阵元素中的特征线程执行数据；根据所述车辆缺损形变特征与所述特征线程执行数据上的多个数据节点对应的执行参数特征之间的特征重合度，在所述第二矩阵元素队列中依次获取所述瞬时车速数据对应的车速修正元素，直至获取到的所述车速修正元素所在矩阵元素的时效性权重与所述瞬时车速数据在所述第一矩阵元素队列中的时效性权重一致时，停止获取下一矩阵元素中的车速修正元素，并建立所述瞬时车速数据与最后一次获取到的车速修正元素之间的车速修正关系；基于所述车速修正关系以及所述目标车辆在每个设定时间步长内的位移数据确定所述目标车辆的车速变化数据。可选地，根据所述车速变化数据以及所述实时图像对应的时序信息绘制所述目标车辆的车速变化轨迹，提取所述车速变化轨迹的轨迹特征序列，包括：生成所述车速变化数据对应的第一车速变化列表，提取所述实时图像对应的时序信息的第一时序特征列表，将所述第一车速变化列表与所述第一时序特征列表进行融合得到时速变化列表；确定出所述第一车速变化列表对应的第一列表结构化数据与所述第一时序特征列表对应的第二列表结构化数据之间的第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智慧城市道路照明控制的数据处理方法，其特征在于，应用于路灯控制服务器，所述路灯控制服务器与多个智能路灯通信连接，所述路灯控制服务器还与多个智慧摄像头通信连接，所述方法包括：/n获取所述多个智慧摄像头中的至少一个目标摄像头发拍摄的实时图像；在检测到所述实时图像中存在目标车辆时，确定所述实时图像中的第一目标智能路灯以及与所述第一目标智能路灯对应的第二目标智能路灯；其中，所述第一目标智能路灯和所述第二目标智能路灯为所述多个智能路灯中的智能路灯，所述第二目标智能路灯根据所述目标车辆的行车轨迹得到，所述行车轨迹通过对所述实时图像进行图像识别得到；/n基于所述实时图像确定所述目标车辆的车速变化数据；根据所述车速变化数据以及所述实时图像对应的时序信息绘制所述目标车辆的车速变化轨迹，提取所述车速变化轨迹的轨迹特征序列；/n根据预存的所述第一目标智能路灯的第一路灯配置数据以及预存的所述第二目标智能路灯的第二路灯配置数据，确定所述第一目标智能路灯的第一照明范围以及所述第二目标智能路灯的第二照明范围；/n基于所述第一照明范围、所述第二照明范围以及提取得到的轨迹特征序列，确定所述目标车辆经由所述第一照明范围进入所述第二照明范围的目标耗时；根据所述目标耗时控制所述第一目标智能路灯和所述第二目标智能路灯的工作状态。/n...

【技术特征摘要】
1.一种智慧城市道路照明控制的数据处理方法，其特征在于，应用于路灯控制服务器，所述路灯控制服务器与多个智能路灯通信连接，所述路灯控制服务器还与多个智慧摄像头通信连接，所述方法包括：
获取所述多个智慧摄像头中的至少一个目标摄像头发拍摄的实时图像；在检测到所述实时图像中存在目标车辆时，确定所述实时图像中的第一目标智能路灯以及与所述第一目标智能路灯对应的第二目标智能路灯；其中，所述第一目标智能路灯和所述第二目标智能路灯为所述多个智能路灯中的智能路灯，所述第二目标智能路灯根据所述目标车辆的行车轨迹得到，所述行车轨迹通过对所述实时图像进行图像识别得到；
基于所述实时图像确定所述目标车辆的车速变化数据；根据所述车速变化数据以及所述实时图像对应的时序信息绘制所述目标车辆的车速变化轨迹，提取所述车速变化轨迹的轨迹特征序列；
根据预存的所述第一目标智能路灯的第一路灯配置数据以及预存的所述第二目标智能路灯的第二路灯配置数据，确定所述第一目标智能路灯的第一照明范围以及所述第二目标智能路灯的第二照明范围；
基于所述第一照明范围、所述第二照明范围以及提取得到的轨迹特征序列，确定所述目标车辆经由所述第一照明范围进入所述第二照明范围的目标耗时；根据所述目标耗时控制所述第一目标智能路灯和所述第二目标智能路灯的工作状态。


2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，基于所述实时图像确定所述目标车辆的车速变化数据，包括：
从所述实时图像中识别所述目标车辆的轮廓区域，并提取所述轮廓区域的静态图像特征；
根据所述实时图像对应的每相邻两个视频帧之间的余弦距离确定所述轮廓区域的动态图像特征；
基于所述静态图像特征和所述动态图像特征确定所述目标车辆的车速变化数据。


3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，基于所述静态图像特征和所述动态图像特征确定所述目标车辆的车速变化数据，包括：
确定所述目标车辆的车辆类型数据以及各轮廓变化特征；在基于所述车辆类型数据、所述静态图像特征和所述动态图像特征判定出存在与所述目标车辆对应的第一车速计算标签的情况下，根据所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征，以及所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征的特征识别度，确定所述目标车辆在与所述第一车速计算标签对应的第二车速计算标签下的各轮廓变化特征与所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的各轮廓变化特征之间的特征重合度，并基于所述特征重合度将所述目标车辆在所述第二车速计算标签下的与在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征之间的特征重合度位于设定重合度区间内的轮廓变化特征迁移到所述第一车速计算标签下；其中，所述第一车速计算标签用于表征以所述目标车辆为参考进行车速计算，所述第二车速标签用于表征以所述目标车辆以外的物体为参考进行车速计算；
若确定出所述目标车辆对应的所述第二车速计算标签下包含有多个存在连续性标识的轮廓变化特征，根据所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征以及所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征的特征识别度，确定所述目标车辆在所述第二车速计算标签下的各存在连续性标识的轮廓变化特征之间的特征重合度，并根据所述各存在连续性标识的轮廓变化特征之间的特征重合度对所述第二车速计算标签下的各存在连续性标识的轮廓变化特征进行特征融合；根据所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征以及所述目标车辆在所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征的特征识别度为上述融合得到的目标轮廓变化特征添加迁移优先级，并基于所述迁移优先级由大到小的顺序将至少部分所述目标轮廓变化特征迁移到所述第一车速计算标签下；
根据所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征以及所述第二车速计算标签下的轮廓变化特征，确定所述目标车辆的车速变化数据。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征以及所述第二车速计算标签下的轮廓变化特征，确定所述目标车辆的车速变化数据，包括：
确定所述第一车速计算标签下的轮廓变化特征对应的第一特征矩阵以及所述第二车速计算标签下的轮廓变化特征对应的第二特征矩阵；获取所述所述第一特征矩阵对应的第一矩阵元素队列，获取所述第二特征矩阵对应的第二矩阵元素队列；在所述第一矩阵元素队列和所述第二矩阵元素队列的队列长度相同的前提下，统计所述第一矩阵元素队列和所述第二矩阵元素队列中分别包括的多个具有不同的变化权重的矩阵元素；获得所述第一特征矩阵在所述第一矩阵元素队列的任一矩阵元素的车辆部位区域特征并将所述第二矩阵元素队列中具有最大变化权重的矩阵元素确定为目标矩阵元素；
根据所述静态图像特征和所述动态图像特征之间的特征相似系数将所述车辆部位区域特征添加到所述目标矩阵元素中以在所述目标矩阵元素中确定出与所述车辆部位区域特征对应的车辆部位形变特征；基于所述车辆部位区域特征以及所述车辆部位形变特征，生成所述第一特征矩阵和所述第二特征矩阵之间的车速计算偏差数据；以所述车辆部位形变特征为基础特征在所述目标矩阵元素中获取图像帧缺损特征，根据所述车速计算偏差数据对应的车速偏移系数分布，将所述图像帧缺损特征添加到所述车辆部位区域特征所在的矩阵元素中以在所述车辆部位区域特征所在的矩阵元素中得到所述图像帧缺损特征对应的车辆缺损形变特征，并根据所述车辆缺损形变特征对应的基础特征确定瞬时车速数据；
确定用于将所述车辆部位区域特征添加到所述目标矩阵元素中的特征线程执行数据；根据所述车辆缺损形变特征与所述特征线程执行数据上的多个数据节点对应的执行参数特征之间的特征重合度，在所述第二矩阵元素队列中依次获取所述瞬时车速数据对应的车速修正元素，直至获取到的所述车速修正元素所在矩阵元素的时效性权重与所述瞬时车速数据在所述第一矩阵元素队列中的时效性权重一致时，停止获取下一矩阵元素中的车速修正元素，并建立所述瞬时车速数据与最后一次获取到的车速修正元素之间的车速修正关系；基于所述车速修正关系以及所述目标车辆在每个设定时间步长内的位移数据确定所述目标车辆的车速变化数据。


5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，根据所述车速变化数据以及所述实时图像对应的时序信息绘制所述目标车辆的...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫科，周聪岳，
申请(专利权)人：深圳市朝阳辉电气设备有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44