本发明专利技术提供了一种基于特定车辆识别跟踪的环卫巡检路线规划方法，其特征在于，包括：步骤S1：制定巡检基础方案，对环卫事件进行密度聚类；步骤S2：划分巡检区域，制定巡检路线，形成巡检路线集合；步骤S3：采集道路交通流的视频帧数据，识别预设车辆并将行进路线进行标记；步骤S4：根据行进路线通知巡检人员及设备调整巡检路线。本发明专利技术针对城市环卫领域的诸多动态指标，提供了一种基于特定车辆识别跟踪的环卫巡检路线规划系统，及时优化调整高危区域巡检路线，动态准确高效地调度巡检资源，提高巡查效率。巡查效率。巡查效率。
【技术实现步骤摘要】
基于特定车辆识别跟踪的环卫巡检路线规划方法及系统
[0001]本专利技术涉及自动化巡检
，具体地，涉及一种基于特定车辆识别跟踪的环卫巡检路线规划方法及系统。
技术介绍
[0002]随着城市化进程的深入，城市规模的不断发展，城市大规模环卫保障是城市正常运转不可或缺的重要基础条件之一。但是由于城市大规模运转的耦合性和复杂性，每天会产生大量的突发偶发环卫事件，如道路面出现大规模垃圾丢弃，路面土方积累，交通事故发生时带来的路面脏乱和交通辅道被工业垃圾覆盖等)。目前环卫行业的常规做法是预先派出大量的路面巡检设备和人员，依照设定的路线进行常态化巡检；然而，由于巡检路线早已由人工经验制定，人工经验在制定巡检计划时需要对全局路面有清晰准确的认知，若精确性不足，会导致制定的巡检路线不能最大程度地涵盖必要的可疑区域，造成浪费人力物力在低事故区域/高危环卫事件不能得到及时的处理；而且，由于城市交通流在不断动态变化，如何及时准确识别并监控可能产生环卫事件的高危车辆，如垃圾转运车、土方车和敞篷货车等，并实时分析该高危车辆的过往行进路线，进而给出需要巡检的高危区域路线，并通知到正在按既定路线巡检的人员及设备调整巡检路线，也是一个人工经验调度不能有效解决的问题。
[0003]专利文献CN110702114A(申请号：CN201910810757.X)公开了一种巡检路线规划方法和相关装置，包括：服务器接收终端发送的巡检路线规划请求，其中，所述巡检路线规划请求携带建筑物标识；所述服务器从数据库中获取与所述建筑物标识对应的多条建筑施工信息；所述服务器根据所述多条建筑施工信息对与所述建筑物标识匹配的建筑物进行巡检路线规划，以得到多条巡检路线，其中，所述多条巡检路线中的每条巡检路线对应所述建筑物的每个楼层；所述服务器向所述终端发送巡检路线规划响应，其中，所述巡检路线规划响应携带所述多条巡检路线，所述巡检路线规划响应用于指示所述终端在所述终端的巡检路线显示界面上显示所述多条巡检路线。但该专利技术没有在环卫领域人工管理经验运作的工序中引入人工智能化方法，巡检效率低，且不能有效应对突发事件发生后及时调整优化巡检方案，不能保证突发事件的及时处理。
技术实现思路
[0004]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于特定车辆识别跟踪的环卫巡检路线规划方法及系统。
[0005]根据本专利技术提供的一种基于特定车辆识别跟踪的环卫巡检路线规划方法，包括：
[0006]步骤S1：制定巡检基础方案，对环卫事件进行密度聚类；
[0007]步骤S2：划分巡检区域，制定巡检路线，形成巡检路线集合；
[0008]步骤S3：采集道路交通流的视频帧数据，识别预设车辆并将行进路线进行标记；
[0009]步骤S4：根据行进路线通知巡检人员及设备调整巡检路线。
[0010]优选地，在所述步骤S1中：
[0011]通过对环卫事件描述的分析对环卫事件按照空间维度进行密度聚类，分析包括：基础描述、环卫事件等级和环卫事件所需的处理资源。
[0012]优选地，在所述步骤S2中：
[0013]结合环卫事件等级、环卫事件所需的处理资源和事件发生根因，基于GIS底图进行巡检区域的划分和常规巡检路线的制定；给出适配目前巡检资源的对应巡检路线集合。
[0014]优选地，在所述步骤S3中：
[0015]通过无人机实时采集预设道路交通流的视频帧数据，利用AI车辆识别模型，识别出行进的环卫事件车辆，包括垃圾转运车，土方车和敞篷货车，利用道路拓扑分析引擎给出高危环卫车辆的能够抛洒环卫垃圾的行进路线并标记。
[0016]优选地，在所述步骤S4中：
[0017]识别出危险程度高于预设标准的车辆能够抛洒环卫垃圾的行进路线后，通知正在按既定路线巡检的人员及设备调整巡检路线，调整巡检路线的逻辑是在既定巡检路线之上的叠加需要动态巡检的高危区域路线，系统动态在GIS地图上修正出最新的路线网络拓扑路径。
[0018]根据本专利技术提供的一种基于特定车辆识别跟踪的环卫巡检路线规划系统，包括：
[0019]模块M1：制定巡检基础方案，对环卫事件进行密度聚类；
[0020]模块M2：划分巡检区域，制定巡检路线，形成巡检路线集合；
[0021]模块M3：采集道路交通流的视频帧数据，识别预设车辆并将行进路线进行标记；
[0022]模块M4：根据行进路线通知巡检人员及设备调整巡检路线
[0023]优选地，在所述模块M1中：
[0024]通过对环卫事件描述的分析对环卫事件按照空间维度进行密度聚类，分析包括：基础描述、环卫事件等级和环卫事件所需的处理资源。
[0025]优选地，在所述模块M2中：
[0026]结合环卫事件等级、环卫事件所需的处理资源和事件发生根因，基于GIS底图进行巡检区域的划分和常规巡检路线的制定；给出适配目前巡检资源的对应巡检路线集合。
[0027]优选地，在所述模块M3中：
[0028]通过无人机实时采集预设道路交通流的视频帧数据，利用AI车辆识别模型，识别出行进的环卫事件车辆，包括垃圾转运车，土方车和敞篷货车，利用道路拓扑分析引擎给出高危环卫车辆的能够抛洒环卫垃圾的行进路线并标记。
[0029]优选地，在所述模块M4中：
[0030]识别出危险程度高于预设标准的车辆能够抛洒环卫垃圾的行进路线后，通知正在按既定路线巡检的人员及设备调整巡检路线，调整巡检路线的逻辑是在既定巡检路线之上的叠加需要动态巡检的高危区域路线，系统动态在GIS地图上修正出最新的路线网络拓扑路径。
[0031]与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：
[0032]1、本专利技术针对城市环卫领域的诸多动态指标，提供了一套面向环卫事件预估分配的智能巡检规划系统，该系统不但可以依据历史环卫事件发生的空间分布建模，智能给出常规巡检路线的推荐，还可以监控交通流的实时变化，分析高危环卫事件车辆，如垃圾转运
车、土方车和敞篷货车等车辆的实时行进路线，及时优化调整高危区域巡检的路线；
[0033]2、本专利技术既能充分利用现有的有限巡检资源，做到常态化巡检的效率最高，又可以动态准确高效地调度巡检资源，保证环卫事件的及时处理；
[0034]3、本专利技术在环卫领域人工管理经验运作的工序中引入人工智能化方法，对环卫巡检规划领域有质的提升，避免误判发生并提高巡查效率。
附图说明
[0035]通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0036]图1为本专利技术流程示意图；
[0037]图2为环卫事件空间聚类结果示意图；
[0038]图3为常规巡检方案—巡检路线集合示意图；
[0039]图4为高危环卫事件车辆的可疑行进路线示意图。
具体实施方式
[0040]下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于特定车辆识别跟踪的环卫巡检路线规划方法，其特征在于，包括：步骤S1：制定巡检基础方案，对环卫事件进行密度聚类；步骤S2：划分巡检区域，制定巡检路线，形成巡检路线集合；步骤S3：采集道路交通流的视频帧数据，识别预设车辆并将行进路线进行标记；步骤S4：根据行进路线通知巡检人员及设备调整巡检路线。2.根据权利要求1所述的基于特定车辆识别跟踪的环卫巡检路线规划方法，其特征在于，在所述步骤S1中：通过对环卫事件描述的分析对环卫事件按照空间维度进行密度聚类，分析包括：基础描述、环卫事件等级和环卫事件所需的处理资源。3.根据权利要求1所述的基于特定车辆识别跟踪的环卫巡检路线规划方法，其特征在于，在所述步骤S2中：结合环卫事件等级、环卫事件所需的处理资源和事件发生根因，基于GIS底图进行巡检区域的划分和常规巡检路线的制定；给出适配目前巡检资源的对应巡检路线集合。4.根据权利要求1所述的基于特定车辆识别跟踪的环卫巡检路线规划方法，其特征在于，在所述步骤S3中：通过无人机实时采集预设道路交通流的视频帧数据，利用AI车辆识别模型，识别出行进的环卫事件车辆，包括垃圾转运车，土方车和敞篷货车，利用道路拓扑分析引擎给出高危环卫车辆的能够抛洒环卫垃圾的行进路线并标记。5.根据权利要求1所述的基于特定车辆识别跟踪的环卫巡检路线规划方法，其特征在于，在所述步骤S4中：识别出危险程度高于预设标准的车辆能够抛洒环卫垃圾的行进路线后，通知正在按既定路线巡检的人员及设备调整巡检路线，调整巡检路线的逻辑是在既定巡检路线之上的叠加需要动态巡检的高危区域路线，系统动态在GIS地图上修正出最新的路线网络拓扑路径。6.一种基于特...
【专利技术属性】
技术研发人员：何弢，张亚楠，廖文龙，
申请(专利权)人：陕西酷哇智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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