一种基于无人机的高速公路健康码识别系统及工作方法技术方案

本发明专利技术所述的一种基于无人机的高速公路健康码识别系统，包括无人机组、调度中心及疫情防控子系统，所述无人机组包括流量无人机，勘察无人机和巡检无人机，其中流量无人机和勘察无人机用于为辖区划分系统采集信息，巡检无人机用于健康码的检测；所述调度中心包括辖区划分系统和无人机调度系统，其中辖区划分系统根据采集的信息进行检测区域的划分，无人机调度系统用于派遣无人机执行相应的指令；所述疫情防控子系统用于收集巡检无人机传送回来的风险信息，供防疫系统做出相应的措施。通过该系统对高速公路健康码进行识别，提高疫情防控的严密性及准确性。的严密性及准确性。的严密性及准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机的高速公路健康码识别系统及工作方法


[0001]本专利技术涉及新型冠状病毒防护、无人机调度与边缘计算领域，具体是涉及一种基于无人机的高速公路健康码识别系统及工作方法。

技术介绍

[0002]新型冠状病毒的爆发是新中国成立以来在全国范围内传播速度最快、感染范围最广的一次重大突发公共卫生事件，因此，疫情的防护显得尤为重要。目前，针对疫情防控，在乘坐汽车、火车、地铁等交通工具时，均需要向工作人员出示健康码，只有在健康码显示为绿色的情况下，才能允许进入；但是，由于进出人员量大，各种P图技术以及可制作各种图片的软件的泛滥等原因，会出现工作人员因疲倦而不仔细检查，有人盗用他人的健康码截图，甚至自己制作一个动态的虚假的健康码来蒙混过关等问题，可能会严重影响社会的正常秩序。也有人利用其他途径，不经过车站的检查而在中途上车。这都对我们的疫情防控带来了严峻的挑战。由此可见，传统的疫情防控手段已经难以满足我们的需求。
[0003]高速公路作为人员快速流动的方式，目前采取的措施是在收费站处设立检查点，对下高速的车辆一一进行检查车内人员的健康码等相关信息，这样需要耗费大量的人力及时间，同时增加接触的风险；而有的高速路段是无收费站的，其与市内快速通行道路连接，更是存在检测盲区，造成漏检；对该情况若一一设置检查关口，更加增加检查成本。鉴于此，需考虑一种无接触且方便快捷的检查方式。无人机技术已经日渐成熟，可以根据设定的任务和飞行路线进行智能化的调度，而目前，通过人脸识别技术来获取健康码是完全可以实现的，因此，如何能够利用无人机技术来进行健康码等相关信息的检查，进一步提高疫情防控，降低接触风险是目前需要研究的问题。

技术实现思路

[0004]针对疫情防控中因人员流动而造成疫情扩散，健康码查询存在人为失误的情况，同时为了提高疫情防控的严密性和准确性，本专利技术提供出一种基于无人机的高速公路健康码识别系统及工作方法。
[0005]本专利技术所述的一种基于无人机的高速公路健康码识别系统，包括无人机组、调度中心及疫情防控子系统，
[0006]所述无人机组包括流量无人机、勘察无人机和巡检无人机，每架无人机上都配备有GPS定位系统；
[0007]所述无人机调度系统派遣无人机执行相应的指令，所述辖区划分系统根据流量无人机和勘察无人机采集的信息进行检测区域的划分；
[0008]所述流量无人机上设置有车牌号识别系统及人脸识别系统，所述流量无人机接收无人机调度系统的指令，在其指定地点的空中进行盘旋，通过车牌号识别系统及人像识别系统对该路段各时间段的车流量及人流量进行采集，并将采集到的信息传输给辖区划分系统；
[0009]所述勘察无人机上设置有航拍设备、电子测速仪和测距仪，所述勘察无人机接收无人机调度系统的指令，沿指定地点的高速公路进行飞行，通过航拍设备采集所述高速公路的全景图并通过测距仪测量干道路径各路段的长度，通过电子测速仪对高速公路上的车辆进行测速，然后将采集到的信息传输给辖区划分系统；
[0010]所述巡检无人机上设置有智能控制飞行系统、人脸识别系统，健康码检测系统，无线通信系统、信息计算存储系统，其中智能控制系统根据接收到的信息规划飞行路径；人脸识别系统连接健康码数据库，使用人脸识别系统对车辆内人员进行人脸识别并采用健康码检测系统查询该被识别人员的健康码状态；信息计算存储系统存储目前检测到车辆内人员情况，计算车辆异常风险值；无线通信系统用于巡检无人机之间的通信，并将检测到的异常信息上传至疫情防控子系统；
[0011]所述疫情防控子系统接收巡检无人机传输的风险信息，并做相应的防疫措施。
[0012]进一步的，所述巡检无人机上，智能控制飞行系统的设置如下：根据车辆大小、类型、运行速度、车道数量、距离岔路口距离、与周边车辆的距离这六个参数，通过概率图模型预测车辆t
n+1
时刻的矢量位置通过历史轨迹来预测未来的位置，计算公式为为预测t
n+1
时刻的矢量位置；x(t
n
)为t
n
时刻的真实位置；Δx(t
n
‑1)为t
n
‑1到t
n
时间间隔内位置的改变量Δx(t
n
‑1)＝x(t
n
)
‑
x(t
n
‑1)；为时间t
n
内的校正因子，其中∑ω
i
＝1，ω
i+1
≤ω
i
；下一秒的车辆预测位置λ∈[0,1]，ω
i
和λ均是系数；；λ的取值与车的类型有关，私家车类型的λ取值向1趋近，货车和客车的λ取值向0趋近；根据车辆位置进行聚类，找到车辆分布的中心点，以中心点向车辆未检测人数最多的方向作为主搜索方向，在计算时间允许的范围内，以车辆类型、大小、位置、密度、车辆总风险值作为输入参数，根据归纳分类算法得到另一个搜索方向，找到一个在可通信范围内可以检测到最多人员的位置作为巡检无人机下一秒的飞行点，生成规划路径。
[0013]采用上述系统对高速公路健康码识别的方法，包括以下步骤：
[0014]步骤1、调度中心收到高速公路健康码识别需求，无人机调度系统派遣流量无人机和勘察无人机采集信息；
[0015]步骤2、辖区划分系统根据采集的信息进行高速公路检测面积的划分，形成检测方案；
[0016]步骤3、无人机调度系统根据检测方案，派遣巡检无人机到达指定地点进行巡检；巡检无人机根据路况，在智能控制飞行系统的控制下，相互协同合作，进行飞行检测；
[0017]步骤4、巡检无人机识别车牌号，若没有达到安全阈值则执行步骤5；否则执行步骤8；
[0018]步骤5、巡检无人机进行异常检测，判断是否检测出异常情况；若是，则执行步骤6；若否，则执行步骤7；
[0019]步骤6、根据系统设置的不同异常，判断异常类型，进行风险值叠加，转发给下一无人机和疫情防控子系统，执行步骤8；
[0020]步骤7、巡检无人机判断是否进行安全阈值的增加；
[0021]步骤8、判断是否完成检测任务，若是，执行步骤9；否则，按照规划路径，执行步骤4；
[0022]步骤9、任务结束，回收无人机。
[0023]进一步的，步骤1中无人机调度系统派遣流量无人机和勘察无人机采集信息的步骤如下：
[0024]步骤101、一架勘察无人机和一架流量无人机同时起飞，前往高速公路指定位置；
[0025]步骤102、流量无人机在高速公路指定位置悬停，通过车牌号识别仪记录下每个时刻通过的车辆数以及车上的人员数；信息采集结束之后，流量无人机按照直线距离直接飞回调度中心；
[0026]步骤103、勘察无人机按照高速公路的干道路径进行飞行，当遇到岔路口时，勘察无人机沿着原道路飞行，将岔路口坐标位置传给调度中心，调度中心根据岔路口情况，在每一条干道上分别派遣一架勘察无人机和一架流量无人机，执行步骤101；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于无人机的高速公路健康码识别系统，其特征在于，包括无人机组、调度中心及疫情防控子系统，所述无人机组包括流量无人机、勘察无人机和巡检无人机，每架无人机上都配备有GPS定位系统；所述调度中心包括辖区划分系统和无人机调度系统，所述无人机调度系统派遣无人机执行相应的指令，所述辖区划分系统根据流量无人机和勘察无人机采集的信息进行检测区域的划分；所述流量无人机上设置有车牌号识别系统及人脸识别系统，所述流量无人机接收无人机调度系统的指令，在其指定地点的空中进行盘旋，通过车牌号识别系统及人像识别系统对该路段各时间段的车流量及人流量进行采集，并将采集到的信息传输给辖区划分系统；所述勘察无人机上设置有航拍设备、电子测速仪和测距仪，所述勘察无人机接收无人机调度系统的指令，沿指定地点的高速公路进行飞行，通过航拍设备采集所述高速公路的全景图并通过测距仪测量干道路径各路段的长度，通过电子测速仪对高速公路上的车辆进行测速，然后将采集到的信息传输给辖区划分系统；所述巡检无人机上设置有智能控制飞行系统、人脸识别系统，健康码检测系统，无线通信系统、信息计算存储系统，其中智能控制系统根据接收到的信息规划飞行路径；人脸识别系统连接健康码数据库，使用人脸识别系统对车辆内人员进行人脸识别并采用健康码检测系统查询该被识别人员的健康码状态；信息计算存储系统存储目前检测到车辆内人员情况，计算车辆异常风险值；无线通信系统用于巡检无人机之间的通信，并将检测到的异常信息上传至疫情防控子系统；所述疫情防控子系统接收巡检无人机传输的风险信息，并做相应的防疫措施。2.根据权利要求1所述的基于无人机的高速公路健康码识别系统，其特征在于，所述巡检无人机上，智能控制飞行系统的设置如下：根据车辆大小、类型、运行速度、车道数量、距离岔路口距离、与周边车辆的距离这六个参数，通过概率图模型预测车辆t
n+1
时刻的矢量位置通过历史轨迹来预测未来的位置，计算公式为为预测t
n+1
时刻的矢量位置；x(t
n
)为t
n
时刻的真实位置；Δx(t
n
‑1)为t
n
‑1到t
n
时间间隔内位置的改变量Δx(t
n
‑
L
)＝x(t
n
)
‑
x(t
n
‑1)；为时间t
n
内的校正因子，其中∑ω
i
＝1，ω
i+1
≤ω
i
；下一秒的车辆预测位置λ∈[0，1]；ω
i
和λ均是系数；根据车辆位置进行聚类，找到车辆分布的中心点，以中心点向车辆未检测人数最多的方向作为主搜索方向，在计算时间允许的范围内，以车辆类型、大小、位置、密度、车辆总风险值作为输入参数，根据归纳分类算法得到另一个搜索方向，找到一个在可通信范围内可以检测到最多人员的位置作为巡检无人机下一秒的飞行点，生成规划路径。3.采用权利要求1
‑
2任一项所述的基于无人机的高速公路健康码识别系统进行识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、调度中心收到高速公路健康码识别需求，无人机调度系统派遣流量无人机和勘察无人机采集信息；步骤2、辖区划分系统根据采集的信息进行高速公路检测面积的划分，形成检测方案；
步骤3、无人机调度系统根据检测方案，派遣巡检无人机到达指定地点进行巡检；巡检无人机根据路况，在智能控制飞行系统的控制下，相互协同合作，进行飞行检测；步骤4、巡检无人机识别车牌号，若没有达到安全阈值则执行步骤5；否则执行步骤8；步骤5、巡检无人机进行异常检测，判断是否检测出异常情况；若是，则执行步骤6；若否，则执行步骤7；步骤6、根据系统设置的不同异常，判断异常类型，进行风险值叠加，转发给下一无人机和疫情防控子系统，执行步骤8；步骤7、巡检无人机判断是否进行安全阈值的增加；步骤8、判断是否完成检测任务，若是，执行步骤9；否则，按照规划路径，执行步骤4；步骤9、任务结束，回收无人机。4.根据权利要求3所述的基于无人机的高速公路健康码识别方法，其特征在于，步骤1中无人机调度系统派遣流量无人机和勘察无人机采集信息的步骤如下：步骤101、一架勘察无人机和一架流量无人机同时起飞，前往高速公路指定位置；步骤102、流量无人机在高速公路指定位置悬停，通过车牌号识别仪记录下每个时刻通过的车辆数以及车上的人员数；信息采集结束之后，流量无人机按照直线距离直接飞回调度中心；步骤103、勘察无人机按照高速公路的干道路径进行飞行，当遇到岔路口时，勘察无人机沿着原道路飞行，将岔路口坐标位置传给调度中心，调度中心根据岔路口情况，在每一条干道上分别派遣一架勘察无人机和一架流量无人机，执行步骤101；步骤104、勘察无人机完成信息采集任务之后，直接飞回调度中心。5.根据权利要求3所述的基于无人机的高速公路健康码识别工作方法，其特征在于：步骤1中采集的信息，包括高速公路的全景图、高速公路的各条干道的长和宽、各个干道的车流量、各干道的人流量以及车辆在高速公路不同点的车速。6.根据权利要求3所述的基于无人机的高速公路健康码识别工作方法，其特征在于：步骤2中，所述的检测方案，根据步骤1所采集的信息，辖区划分系统根据高速公路的面积、车流量、人流量、车速、巡检无人机进行人脸识别和健康码检测系统的速度进行拟合分...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄海平，汪俊峰，朱洁，肖甫，王睿，何鹏飞，郭锴昱，薛宇宁，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：