CN104915650A - 车辆载货状态识别方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明披露了一种车辆载货状态识别方法，包括如下步骤：接收车门开启信息，并记录收到所述车门开启信息的时刻信息；计算获得所述车门开启信息的时刻与该车辆的上一车门开启时刻之间的时间区间；从数据库中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态。发明人同时提供了一种实现上述车辆载货状态识别方法的车辆载货状态识别装置。本方案通过视频监控与图像识别技术以及物联网的集成，完成对车辆上货品的实时监控，通过截取视频图片与货车无货等标准状态时的图片进行对比，避免了读取RFID所带来的一系列问题，同时又能很好地对货车进行实时的监管。
Description
技术领域
本发明涉及物联网技术和图像识别技术，特别涉及一种车辆载货状态识别方法和装置。
背景技术
现有技术中对于货运车辆的载货状态的获取及管理主要是基于RFID技术，例如，在箱门旁装置RFID阅读器，在货物装车或卸车时RFID阅读器感应货物信息。货车位置由GPS卫星定位跟踪，将返回的定位信息、开关门状态及货物信息通过GPRS网络和互联网传到远程监控中心。在远程监控中心终端上利用智能分析软件实时显示货车开关门状态和货物信息，对货车所在位置进行定位跟踪，实行智能监控管理。
然而，这一技术存在如下的缺点：
1、RFID设备本身成本偏高，再加上RFID发射器、读取器、编码器及无线通讯等设备，对整体管理而言将对管理者产生较大的运营成本压力；
2、RFID标签一旦接近读写器就会无条件自动发出讯息，无法确认该RFID读写器是否合法；
3、在批量识别时可能出现误差。
发明内容
为此，需要提供一种低成本、高精度的车辆运营状态识别方法和装置。
为实现上述目的，发明人提供了一种车辆载货状态识别方法，包括如下步骤：
接收车门开启信息，并记录收到所述车门开启信息的时刻信息；
计算获得所述车门开启信息的时刻与该车辆的上一车门开启时刻之间的时间区间；
从数据库中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态。
进一步地，所述的车辆载货状态识别方法中，步骤“从数据库中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”具体包括：
从数据库中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入数据库；
当判断结果不一致时，从数据库中选择另一该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
进一步地，所述的车辆载货状态识别方法中，步骤“从数据库中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”具体包括：
从数据库中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入数据库；
当判断结果不一致时，从数据库中选择另两张该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
进一步地，所述的车辆载货状态识别方法中，所述车辆标准状态图像包括空载状态图像、满载状态图像或半载状态图像。
进一步地，所述的车辆载货状态识别方法中，从数据库中选择的该车辆在该时间段内的图像满足一预设的清晰度条件。
进一步地，所述的车辆载货状态识别方法中，所述“与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”所使用的判断方法为基于图像轮廓相似度的判断算法。
发明人同时还提供了一种车辆载货状态识别装置，包括通信单元、时间记录单元、存储单元、运算单元和比对单元；
所述通信单元用于接收车门开启信息；
所述时间记录单元用于记录收到所述车门开启信息的时刻信息于存储单元；
所述运算单元用于计算获得所述车门开启信息的时刻与该车辆的上一车门开启时刻之间的时间区间；
所述存储单元还用于存储车辆监控图像；所述比对单元用于从存储单元中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态。
进一步地，所述的车辆载货状态识别装置中，所述比对单元“从存储单元中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”具体包括：
从存储单元中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入存储单元；
当判断结果不一致时，从存储单元中选择另一该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
进一步地，所述的车辆载货状态识别装置中，所述比对单元“从存储单元中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”具体包括：
从存储单元中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入存储单元；
当判断结果不一致时，从存储单元中选择另两张该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
进一步地，所述的车辆载货状态识别装置中，所述车辆标准状态图像包括空载状态图像、满载状态图像或半载状态图像。
进一步地，所述的车辆载货状态识别装置中，所述比对单元从存储单元中选择的该车辆在该时间段内的图像满足一预设的清晰度条件。
进一步地，所述的车辆载货状态识别装置中，所述比对单元“与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”所使用的判断方法为基于图像轮廓相似度的判断算法。
区别于现有技术，上述技术方案通过视频监控与图像识别技术以及物联网的集成，完成对车辆上货品的实时监控，通过截取视频图片与货车无货时的图片进行对比，避免了读取RFID所带来的一系列问题，同时又能很好地对货车进行实时的智能监管。
附图说明
图1为本发明一实施方式所述车辆载货状态识别方法的流程图；
图2为本发明一实施方式所述车辆载货状态识别装置的结构示意图。
附图标记说明：
1-通信单元
2-时间记录单元
3-存储单元
4-运算单元
5-比对单元
具体实施方式
为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。
请参阅图1，为本发明一实施方式所述车辆载货状态识别方法的流程图；所述方法包括如下步骤：
S1、接收车门开启信息，并记录收到所述车门开启信息的时刻信息；
S2、计算获得所述车门开启信息的时刻与该车辆的上一车门开启时刻之间的时间区间；
S3、从数据库中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态。
进一步地，本实施方式中，所述车辆标准状态图像可以是空载状态图像、满载状态图像或半载状态图像，总之，因为车辆负载状况不同时，从外形(如轮廓)上可以有所区别，所以对车辆标准状态图像的选取可以是有意或随意，可以是单一标准图像对比也可以是多标准图像对比。
进一步地，在本实施方式中，步骤S3又具体包括如下做法：
从数据库中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入数据库；
当判断结果不一致时，从数据库中选择另一该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
假定在先选择的两张图像为图像A和图像B，分别与车辆标准状态图像进行对比，得到结论A和结论B。在后选择的一张图像为图像C，其与车辆标准状态图像进行对比得到结论C。如结论C与结论A相同，则以结论A(C)为正确结论。若结论C与结论B相同，则以结论B(C)为正确结论。当结论C与A或B均不同时，则宜进一再选取一图像D，再做判断得到结论D，以此类推。
在另一实施方式中，步骤S3还可以通过另一方式来操作，具体包括：
从数据库中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入数据库；
当判断结果不一致时，从数据库中选择另两张该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
进一步地，本实施方式中，从数据库中选择的该车辆在该时间段内的图像满足一预设的清晰度条件，以减少比对时产生的误差，提高判断准确度。
本实施方式中，所述“与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”所使用的判断方法为基于图像轮廓相似度的判断算法。在其他实施方式中，还可以采取其他的图像算法以获取同样的目的。
本实施方式中的“车门开启信息”来自于被控车辆的发送，也就是说，被控车辆至少具有通讯模块和车门开启感应模块，当车门开启感应模块感应并判定车门开启时，通过通讯模块将车门开启信息向外发送。
进一步地，在得到判断结果后，将其记入数据库，管理人员可以通过访问数据库来对比每位车辆司机各时间段各载货状态次数的总和以及实际上报的情况，判断二者是否一致。
本方案通过视频监控与图像识别技术以及物联网的集成，完成对车辆上货品的实时监控，通过截取视频图片与货车无货等标准状态时的图片进行对比，避免了读取RFID所带来的一系列问题，同时又能很好地对货车进行实时的监管。
请参阅图2，为本发明一实施方式所述车辆载货状态识别装置的结构示意图。所述车辆载货状态识别装置包括通信单元1、时间记录单元2、存储单元3、运算单元4和比对单元5；
所述通信单元1用于接收车门开启信息；
所述时间记录单元2用于记录收到所述车门开启信息的时刻信息于存储单元3；
所述运算单元4用于计算获得所述车门开启信息的时刻与该车辆的上一车门开启时刻之间的时间区间；
所述存储单元3还用于存储车辆监控图像；所述比对单元5用于从存储单元3中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态。
进一步地，所述的车辆载货状态识别装置中，所述比对单元5“从存储单元3中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”具体包括：
从存储单元3中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入存储单元3；
当判断结果不一致时，从存储单元3中选择另一该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
进一步地，所述的车辆载货状态识别装置中，所述比对单元5“从存储单元3中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”具体包括：
从存储单元3中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入存储单元3；
当判断结果不一致时，从存储单元3中选择另两张该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
进一步地，所述的车辆载货状态识别装置中，所述车辆标准状态图像包括空载状态图像、满载状态图像或半载状态图像。
进一步地，所述的车辆载货状态识别装置中，所述比对单元5从存储单元3中选择的该车辆在该时间段内的图像满足一预设的清晰度条件。
进一步地，所述的车辆载货状态识别装置中，所述比对单元5“与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”所使用的判断方法为基于图像轮廓相似度的判断算法。
下面以一具体流程说明上述车辆载货状态识别装置具体实现车辆载货状态识别功能的方式，包括如下步骤：通信单元1、时间记录单元2、存储单元3、运算单元4和比对单元5；
S1、通信单元1接收车门开启信息，时间记录单元记录收到所述车门开启信息的时刻信息并存储于存储单元3；
S2、运算单元4计算获得所述车门开启信息的时刻与该车辆的上一车门开启时刻之间的时间区间；
S3、比对单元5从存储单元3中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态。
进一步地，本实施方式中，所述车辆标准状态图像可以是空载状态图像、满载状态图像或半载状态图像，总之，因为车辆负载状况不同时，从外形(如轮廓)上可以有所区别，所以对车辆标准状态图像的选取可以是有意或随意，可以是单一标准图像对比也可以是多标准图像对比。
进一步地，在本实施方式中，步骤S3中比对单元5又具体包括如下做法：
从存储单元3中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入存储单元3；
当判断结果不一致时，从存储单元3中选择另一该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
例如，假定在先选择的两张图像为图像A和图像B，分别与车辆标准状态图像进行对比，得到结论A和结论B。在后选择的一张图像为图像C，其与车辆标准状态图像进行对比得到结论C。如结论C与结论A相同，则以结论A(C)为正确结论。若结论C与结论B相同，则以结论B(C)为正确结论。当结论C与A或B均不同时，则宜进一再选取一图像D，再做判断得到结论D，以此类推。
在另一实施方式中，步骤S3还可以由比对单元5通过另一方式来操作，具体包括：
从存储单元3中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入存储单元3；
当判断结果不一致时，从存储单元3中选择另两张该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
进一步地，本实施方式中，从存储单元3中选择的该车辆在该时间段内的图像应满足一预设的清晰度条件，以减少比对时产生的误差，提高判断准确度。
本实施方式中，比对单元5所进行的“与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”工作中所使用的判断方法为基于图像轮廓相似度的判断算法。在其他实施方式中，还可以采取其他的图像算法以获取同样的目的。
本实施方式中的“车门开启信息”来自于被控车辆的发送，也就是说，被控车辆至少具有通讯模块和车门开启感应模块，当车门开启感应模块感应并判定车门开启时，通过通讯模块将车门开启信息向外发送。
进一步地，在得到判断结果后，将其记入存储单元3，这样一来管理人员可以通过访问数据库来对比每位车辆司机各时间段各载货状态次数的总和以及实际上报的情况，判断二者是否一致。
本方案通过视频监控与图像识别技术以及物联网的集成，完成对车辆上货品的实时监控，通过截取视频图片与货车无货等标准状态时的图片进行对比，避免了读取RFID所带来的一系列问题，同时又能很好地对货车进行实时的监管。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”或“包含……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的要素。此外，在本文中，“大于”、“小于”、“超过”等理解为不包括本数；“以上”、“以下”、“以内”等理解为包括本数。
本领域内的技术人员应明白，上述各实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。这些实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。上述各实施例涉及的方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机设备可读取的存储介质中，用于执行上述各实施例方法所述的全部或部分步骤。所述计算机设备，包括但不限于：个人计算机、服务器、通用计算机、专用计算机、网络设备、嵌入式设备、可编程设备、智能移动终端、智能家居设备、穿戴式智能设备、车载智能设备等；所述的存储介质，包括但不限于：RAM、ROM、磁碟、磁带、光盘、闪存、U盘、移动硬盘、存储卡、记忆棒、网络服务器存储、网络云存储等。
上述各实施例是参照根据实施例所述的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到计算机设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机设备以特定方式工作的计算机设备可读存储器中，使得存储在该计算机设备可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机设备上，使得在计算机设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已经对上述各实施例进行了描述，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改，所以以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围之内。
Claims (12)
1.一种车辆载货状态识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
接收车门开启信息，并记录收到所述车门开启信息的时刻信息；
计算获得所述车门开启信息的时刻与该车辆的上一车门开启时刻之间的时间区间；
从数据库中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态。
2.如权利要求1所述的车辆载货状态识别方法，其特征在于，步骤“从数据库中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”具体包括：
从数据库中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入数据库；
当判断结果不一致时，从数据库中选择另一该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
3.如权利要求1所述的车辆载货状态识别方法，其特征在于，步骤“从数据库中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”具体包括：
从数据库中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入数据库；
当判断结果不一致时，从数据库中选择另两张该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
4.如权利要求1或2所述的车辆载货状态识别方法，其特征在于，所述车辆标准状态图像包括空载状态图像、满载状态图像或半载状态图像。
5.如权利要求1或2所述的车辆载货状态识别方法，其特征在于，从数据库中选择的该车辆在该时间段内的图像满足一预设的清晰度条件。
6.如权利要求1或2所述的车辆载货状态识别方法，其特征在于，所述“与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”所使用的判断方法为基于图像轮廓相似度的判断算法。
7.一种车辆载货状态识别装置，其特征在于，包括通信单元、时间记录单元、存储单元、运算单元和比对单元；
所述通信单元用于接收车门开启信息；
所述时间记录单元用于记录收到所述车门开启信息的时刻信息于存储单元；
所述运算单元用于计算获得所述车门开启信息的时刻与该车辆的上一车门开启时刻之间的时间区间；
所述存储单元还用于存储车辆监控图像；所述比对单元用于从存储单元中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态。
8.如权利要求7所述的车辆载货状态识别装置，其特征在于，所述比对单元“从存储单元中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”具体包括：
从存储单元中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入存储单元；
当判断结果不一致时，从存储单元中选择另一该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
9.如权利要求7所述的车辆载货状态识别装置，其特征在于，所述比对单元“从存储单元中选择该车辆在该时间段内的图像，与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”具体包括：
从存储单元中选择该车辆在该时间段内的两张图像，分别与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态；
当判断结果一致时，将该判断结果记入存储单元；
当判断结果不一致时，从存储单元中选择另两张该车辆在该时间段内的图像并重新进行判断。
10.如权利要求7或8所述的车辆载货状态识别装置，其特征在于，所述车辆标准状态图像包括空载状态图像、满载状态图像或半载状态图像。
11.如权利要求7或8所述的车辆载货状态识别装置，其特征在于，所述比对单元从存储单元中选择的该车辆在该时间段内的图像满足一预设的清晰度条件。
12.如权利要求7或8所述的车辆载货状态识别装置，其特征在于，所述比对单元“与车辆标准状态图像进行对比，以判断该车辆的载货状态”所使用的判断方法为基于图像轮廓相似度的判断算法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |