视网膜成像的城市行车大数据平台制造技术

本发明专利技术是基于摄像机矩阵的车辆摄像定位与数据统计的服务平台，在路灯上安装边缘摄像机，构成体系化的成像网络，覆盖城市路网，且通过安装在充电站的摄像机，把充电站纳入成像网络。系统识别市域内的电力车型，并把所有车牌归类到每种车型的数据库，每日统计各车型名下的所有车辆的行驶里程和剩余电量，进而推算出所有车辆的剩余行程，分别实施线路规划和充电提示。本发明专利技术建立电力车群体的每日行车数据库，实现充电引导，规划合理路线，预测通行时间，消除了电力车使用的后顾之忧，打造出新能源友好的智能出行支持系统，是全新概念的城市服务的基础设施。服务的基础设施。服务的基础设施。

【技术实现步骤摘要】
视网膜成像的城市行车大数据平台
(一)

[0001]本专利技术是基于摄像机矩阵的车辆摄像定位与数据统计的服务平台，用于行车大数据的采集与分析，属于物联网感知技术。本专利技术利用路灯网络安装摄像头、计算机及通讯模块组成的边缘摄像机，构筑覆盖整个城市路网的体系化的成像系统，并将摄像机布置到所有充电站。系统持续对路网识别摄像，从照片中提取新能源车的车牌与车型的信息，每日统计不同车型的所有车辆的行驶里程与剩余电量，进而建立全市的新能源车群体的每日行车数据库，完善新能源友好的传感与算力设施，为车辆的能源预警、拥堵提示及行程预测提供计算依据，是创新性的城市智能出行的技术方案。
(二)
技术介绍

[0002]现有的视频监控系统，主要是用摄像头拍摄视频，然后发送到服务器，通过各种算法进行解析，获得有效结果后形成控制指令。这一模式存在两大弊端，一是不能实时反馈，服务器把数据提出来做处理，实时性和准确性都差；二是无法协作识别，A摄像头录的信息，不见得在B摄像头上能对得上，识别准确率很低。摄像头的“1
‑
1”模式”，无法适应城市的精细管理需求。
[0003]城市视网膜系统，是一种模拟视神经网络的多层次边缘节点感知平台，在路灯上设置主相机，预置多套解析算法，适用不同的照片分析场景，即时形成计算结果。另外，在边缘场景设置次相机，其算法基于特定要素而优化，满足特定的解析要求。简而言之，主、次相机构成摄像机矩阵，摄像结合不同的算法，解决多维度的判别问题，这种“1
‑
N”模式，是城市视网膜的主要特征。
>[0004]城市中的机动车辆数量庞大，种类众多，一直是交通监管的难点。随着新能源车不断普及，逐步替代燃油车，这些电力车的行程规划与充电提示，成为相当紧迫的新问题。电力车都使用绿色车牌，是独特的特征码，这为摄像机矩阵的协同成像提供了依据。在识别特定车牌的基础上，增加固定角度的车型识别，把全部车牌按类别写入每种车型的数据库，就能记录不同车型的行车大数据。
[0005]注意到上述问题，本专利技术提出一种识别车牌与车型并统计行车数据的服务平台，在路灯上安装边缘摄像机，构成体系化的成像网络，覆盖城市路网，且通过安装在充电站的摄像机，把充电站纳入成像网络。系统识别市域内的电力车型，并把所有车牌归类到每种车型的数据库，每日统计各车型名下的所有车辆的行驶里程和剩余电量，进而推算出所有车辆的剩余行程，分别实施线路规划和充电提示。本专利技术建立电力车群体的每日行车数据库，实现充电引导，规划合理路线，预测通行时间，消除了电力车使用的后顾之忧，打造出新能源友好的智能出行支持系统。
(三)
技术实现思路

[0006]目前的车库普遍使用摄像机判读车牌，在进出口安装摄像头，通过识别车牌实现汽车的身份识别和计时收费。由于摄像机都是固定的，其GPS坐标能够在后台地图中准确标
定，摄像机拍到某个车牌，意味着车辆就在附近，车辆的位置可直接标记。如果摄像机布置合理，数量足够，就能够实现摄像定位，画出每辆车的开行轨迹。
[0007]新能源车逐步成为城市交通的主体，主要是电力车，以及新兴的氢能车。这些车辆的最大问题是能源供应，无论充电站还是加氢站，都没有形成供应网络，而且数量不足，分布不均，不能为车辆提供可靠支持。要解除车主的后顾之忧，首先要识别车辆。新能源车都使用绿色车牌，是独特的特征码，很方便做摄像定位。在识别特定车牌的基础上，增加固定角度的车型识别，能够对市域中不同车型的所有车辆进行跟踪成像，为统计行车大数据创造条件。
[0008]路灯沿城市路网均匀分布，视野良好，供电可靠。本专利技术中，边缘摄像机由摄像头、计算机及通讯模块组成，摄像头以固定角度，拍摄车辆的车牌与连续的多张外形照片，计算机预存了所有新能源车型的外观模型与指导数据，用来判读车辆照片，并统计车辆的开行数据，通讯模块是无线制式，使用公共频段信号，实现边缘摄像机的互相连接。边缘摄像机安装在路灯上，构筑覆盖路网的成像网络，能清晰识别车牌与车型，另外在所有的充电站安装摄像机，识别并统计在充电的所有车辆，并与邻近的边缘摄像机通讯，加入成像网络。
[0009]充电站的边缘摄像机，能够记录车辆的充电时间，判断何时充满了电，路灯上的边缘摄像机，能够分别统计出各车辆的行驶里程，再根据已行驶里程对应的电力消耗，推测车辆的剩余电量。
[0010]上述技术要求摄像机矩阵协同工作，连续识别。边缘摄像机以通讯模块建立互为中继的拓扑型无线网络，其间距为20～500米，确保互相交换数据，这是边缘计算模式。边缘摄像机也可内置SIM卡，通过手机信号连接云服务器，在云端交换数据，这是云计算模式。地下车库或偏远位置的摄像机远离路网，信号遮挡，接入成像网络的难度很高，通过电信基站接入云服务器，再与成像网络完成数据交换，是合理的解决方案。
[0011]本专利技术的成像识别的流程如下：新车先初始化，车辆上路后，被第一个边缘摄像机拍到连续的多张外形照片，本地计算机调用预存的外观模型做对比计算，判别出具体车型，接着根据专门的色彩与特征，提取出车牌号，把该车牌号归类到该类车型的数据库中，完成永久记录，然后通过无线信号，分别写入所有摄像机的数据库。新车初始化后，系统不再读取外形数据，只以车牌作为特征码，以便快速成像跟踪。车辆开行中，第一个摄像机识别车牌，系统标记车辆的位置，接着第二个摄像机到第N个摄像机陆续识别车牌，系统持续成像定位，不断计算开行距离与时间，统计整理数据，直到车辆离开路网进入社区，最终统计本次的出行驶里程。社区中的车辆，或者在停车，或者在充电，充电中的车辆会被边缘摄像机识别车牌并记录充电时间，从而推测是否充满。
[0012]系统由此建立不同车型的数据库，并把所有车牌分类归纳到各车型下，每日统计市域中所有新能源车的行驶里程和剩余电量，进而推算出所有车辆的剩余行程，分别实施线路规划和充电提示。
[0013]进一步，根据同一路段多个车辆的行驶轨迹，系统能够推断路网的拥堵情况。对私家车而言，结合剩余电量与充电站分布，能够为车主规划出最合理的线路，既避开严重拥堵，又靠近现有充电网，行车途中及时找到充电站，解决电力车的能源供应难题。对公交车而言，可以预测每个公交站的到站时间，显示在站点的电子屏上，及时通知候车人，显著提高城市公交管理水平。
[0014]为提高计算精度，车主可在开车时用手机拍一张电池存电量的照片，车牌被第一个边缘摄像机识别时，手机会接入成像网络，把照片发送到对应的摄像机，由该摄像机读出存电量数值，写入该车牌的数据库，完成电力数据校准，为计算剩余电量提供基准。
[0015]进一步，行车数据库包含了市域内不同车型的所有车牌，而且每日记录从不间断，涵盖不同的气候与路况，最终统计出这些车型的实际工程数据，并且记录各车主的开车特点，进行个性化的微调计算，数据积累越多，对各车辆的预测结果越准，对管理部门来说，画出全市电力车的使用全景，既有利于新能源的推广，又满足交通管理的需求。对车主来说，有了可靠的出行助手，达到智能出行的目的。
[0016]由此可见，本专利技术构筑了一个车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于摄像机矩阵的车辆摄像定位与数据统计的服务平台，在路灯上安装边缘摄像机，构成体系化的成像网络，且通过安装在充电站的摄像机，把充电站纳入成像网络，其特征是：边缘摄像机由摄像头、计算机及通讯模块组成，摄像头以固定角度，拍摄车辆的车牌与连续的多张外形照片，计算机预存了所有新能源车型的外观模型与指导数据，用来判读车辆照片，并统计车辆的开行数据，通讯模块是无线制式，使用公共频段信号，实现边缘摄像机的互相连接；新车先初始化，车辆上路后，被第一个边缘摄像机拍到连续的多张外形照片，本地计算机调用预存的外观模型做对比计算，判别出具体车型，接着根据专门的色彩与特征，提取出车牌号，把该车牌号归类到该类车型的数据库中，完成永久记录，然后通过无线信号，分别写入所有摄像机的数据库；车辆开行中，第一个摄像机识别车牌，系统标记车辆的位置，接着第二个摄像机到第N个摄像机陆续识别车牌，系统持续成像定位，不断计算开行距离与时间，统计整理数据，直到车辆离开路网进入社区，最终统计出本次的行驶里程；系统由此建立不同车型的数据库，并把所有车牌分类归纳到各车型下，每日统计市域中所有新能源车的行驶里程和剩余电量，进...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹梦寒，吴熔冰，王艳，
申请(专利权)人：上海悟城智能系统集成有限公司，
类型：发明
国别省市：