CN105528894B - 基于轨迹信息对监控前端设备进行运维检测的方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于轨迹信息对监控前端设备进行运维检测的方法及装置，该方法从车辆上轨迹记录设备上报的轨迹信息中，提取轨迹记录设备在指定统计周期内的轨迹信息，对于提取的轨迹信息，查找出其对应的轨迹周围指定范围内的有效监控前端设备，随后对有效监控前端设备按照指定的范围进行分组，对于每一组的监控前端设备，查询该组中的监控前端设备在轨迹记录设备所在的车辆经过时间段内的过车记录，最后对该组监控前端设备进行判断。本发明的装置包括轨迹信息提取模块、前端设备查找模块、分组模块、过车记录查询模块和判断模块。本发明的方法及装置，便于用户发现故障的监控前端设备，以便及时进行维修，保障设备的可靠运行。

Description

基于轨迹信息对监控前端设备进行运维检测的方法与装置

技术领域

本发明属于交通监控技术领域，尤其涉及一种基于轨迹信息对监控前端设备进行运维检测的方法与装置。

背景技术

交通管理中的卡口电警系统采用先进的光电技术、图像处理技术、模式识别技术对过往的每一辆汽车均拍下车辆的图像，并自动识别出车辆的牌照，所采集到的车辆的信息数据均保存在服务器数据库中。

采用卡口电警系统对道路的建设非常有意义，它可以很迅速地捕捉到肇事车辆、违章车辆、黑名单车辆等，对公路运行车辆的构成、流量分布、违章情况进行常年不间断的自动记录，为交通规划，交通管理，道路养护部门提供重要的基础和运行数据，为快速纠正交通违章行为，快速侦破交通事故逃逸和机动车盗抢案件提供重要的技术手段和证据，对道路的平安运行和提高公路交通管理的快速反应能力有着十分重要的意义。

现有的卡口电警系统大都是通过监控前端设备如卡口抓拍摄像机对过车进行抓拍并识别车牌，然后将识别结果上报到后端服务器。但识别结果是否正确，需要人工进行甄别，当前没有好的解决方案实现自动甄别。如果卡口抓拍设备损坏，或者通信故障，用户无法快速发现。在对卡口电警的监控前端设备进行运维检测时，判断是卡口抓拍设备车牌识别率的原因，还是车牌存在异常，当前没有好的方法进行判断。如何判断地感、雷达等设备的测速是否工作正常，当前同样没有好的方法进行判断。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于轨迹信息对监控前端设备进行运维检测的方法与装置，用以实现对监控前端设备的进行运维检测。

为了实现上述目的，本发明技术方案如下：

一种基于轨迹信息对监控前端设备进行运维检测的方法，所述对监控前端设备进行运维检测的方法包括：

从车辆上轨迹记录设备上报的轨迹信息中，提取轨迹记录设备在指定统计周期内的轨迹信息；

对于提取的轨迹信息，查找出其对应的轨迹周围指定范围内的有效监控前端设备；

对有效监控前端设备按照指定的范围进行分组；

对于每一组的监控前端设备，查询该组中的监控前端设备在轨迹记录设备所在的车辆经过时间段内的过车记录；

根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断。

所述轨迹信息包括轨迹记录设备上报轨迹信息时的位置坐标、时间和信号质量，所述提取轨迹记录设备在指定统计周期内的轨迹信息，还包括：

过滤掉信号质量低于设定阈值的轨迹信息。

所述对于提取的轨迹信息，查找出其对应的轨迹周围指定范围内的有效监控前端设备，包括：

将提取的轨迹信息连接形成对应的轨迹；

查找出其对应的轨迹周围指定范围内的监控前端设备；

去除与轨迹的行驶方向不一致的监控前端设备。

本发明的一种实现方式，所述根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断，包括：

如果查询到的过车记录中，没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，则判断该组设备为漏拍监控前端设备。

本发明的另一种实现方式，所述根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断，包括：

判断该组监控前端设备是否含有人脸监控前端设备；

当不含有人脸监控前端设备时，如果查询到的过车记录中，没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，则判断该组监控前端设备为漏拍监控前端设备；

当含有人脸监控前端设备时，如果查询到的过车记录中，不存在至少两条过车记录与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致，则判断该组监控前端设备为漏拍监控前端设备。

进一步地，如果该组监控前端设备的过车信息中没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，但是有与轨迹记录设备所在的车辆车牌相似的过车记录，则判断该组监控前端设备识别存在问题。

进一步地，所述运维检测的方法还包括：

如果该组监控前端设备能够正常抓拍到轨迹记录设备所在的车辆，则从对应的过车记录中提取车辆经过的测量车速；

根据轨迹信息计算出车辆经过该组监控前端设备时的实际车速，比较实际车速与测量车速，如果两者的误差小于设定的阈值，判断该组监控前端设备测速正常，否则测量车速错误；如果测量车速为0，则判断该组监控前端设备测速不工作。

本发明还提出了一种基于轨迹信息对监控前端设备进行运维检测的装置，所述对监控前端设备进行运维检测的装置包括：

轨迹信息提取模块，用于从车辆上轨迹记录设备上报的轨迹信息中，提取轨迹记录设备在指定统计周期内的轨迹信息；

前端设备查找模块，用于根据所述轨迹信息提取模块提取的轨迹信息，查找出其对应的轨迹周围指定范围内的有效监控前端设备；

分组模块，用于对有效监控前端设备按照指定的范围进行分组；

过车记录查询模块，用于对于每一组的监控前端设备，查询该组中的监控前端设备在轨迹记录设备所在的车辆经过时间段内的过车记录；

判断模块，用于根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断。

本发明提出的一种基于轨迹信息对监控前端设备进行运维检测的方法与装置，通过车辆上的轨迹记录设备上传轨迹信息，根据轨迹查找到监控前端设备，并根据查找到的监控前端设备所记录的过车信息，来判断监控前端设备的工作状态，从而从大量的监控前端设备中快速发现哪些设备存在异常，便于用户及时进行维修，保障设备的可靠运行。

附图说明

图1为本发明运维检测方法流程图；

图2为轨迹与监控前端设备的位置关系示意图；

图3为本发明运维检测装置结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明技术方案做进一步详细说明，以下实施例不构成对本发明的限定。

本发明的总体思路是基于车辆上报的轨迹信息来对监控前端设备进行检测。本实施例的前端设备包括卡口抓拍设备、地感或测速仪等。现在很多车辆都携带了轨迹记录设备，比如GPS设备、北斗设备，轨迹记录设备与车辆绑定，轨迹记录设备按照固定的频率上报车辆的位置。例如城市内的出租车都按照规定安装了轨迹记录设备，而出租车长期在城市道路行驶，可以提供大量的行车轨迹信息，可以基于这些行车轨迹信息来对监控前端设备进行运维检测。

因此，本实施例首先需要根据轨迹记录设备上报的轨迹信息建立轨迹明细表TrailTable。轨迹记录设备按照固定的频率上报车辆的位置坐标、当前时间和当前定位信号质量，建立的轨迹明细表TrailTable如表1所示：

轨迹记录设备	位置坐标	时间	信号质量
				DevA	坐标1	Time1	Q1
DevA	坐标2	Time2	Q2
				DevA	坐标3	Time3	Q3
DevB	坐标4	Time4	Q4
				DevB	坐标5	Time5	Q5

表1

其中，信号质量表明当时轨迹记录设备接收到的定位信号质量，信号质量影响定位精度，对于信号质量低于设定阈值的轨迹，需要过滤掉，防止错误精度的轨迹带来误判。

表1中，一台轨迹记录设备对应一部车辆，车辆与轨迹记录设备为绑定关系，假设轨迹记录设备对应车辆A。轨迹记录设备上报的多个位置坐标连接就形成车辆的行驶轨迹，如表1中DevA的轨迹就由多个位置坐标连接构成。

由于车辆的行驶轨迹具有坐标信息和时间信息，因此能够根据轨迹计算车辆的实际车速，并能够根据轨迹查找距离轨迹一定范围内的监控前端设备。

本发明通过指定统计周期(例如一天)内轨迹记录设备上报的轨迹，找到轨迹周围指定范围内(例如X米)的监控前端设备，并根据监控前端设备的过车记录来对监控前端设备进行运维检测。

如图1所示，本实施例的一种基于轨迹信息对监控前端设备进行运维检测的方法，包括：

步骤1、从车辆上轨迹记录设备上报的轨迹信息中，提取轨迹记录设备在指定统计周期内的轨迹信息。

由表1可知，车辆在行驶中，车辆上的轨迹记录设备按照固定的频率上报轨迹信息，依据轨迹记录设备的名称就可以从表1中查找出某一轨迹记录设备在指定统计周期T内上报的轨迹信息，本实施例中指定统计周期一般设定为一天。

本实施例建立有各车辆的轨迹记录设备列表DevList，可以依次从轨迹记录设备列表DevList中选择所要进行处理的轨迹记录设备，例如首先选择的是DevA，则在轨迹明细表TrailTable中查询指定轨迹记录设备DevA在指定统计周期T内的轨迹信息记录，取出所查找到的记录并制成待统计的轨迹列表StatTrailList。

本实施例还需要从待统计的轨迹列表StatTrailList中过滤掉信号质量低于设定阈值的轨迹信息。信号质量影响定位精度，对于信号质量低于设定阈值的轨迹信息，需要过滤掉，防止错误精度的轨迹带来误判。过滤后，轨迹记录设备DevA的待统计的轨迹列表StatTrailList由多个位置坐标构成，如表2所示：

轨迹记录设备	位置坐标	时间	信号质量
				DevA	坐标1	Time1	Q1
DevA	坐标2	Time2	Q2
				DevA	坐标3	Time3	Q3

表2

表2中的三个位置坐标的连线就形成了轨迹记录设备DevA对应的车辆A行驶的轨迹。

对于上报了轨迹信息的轨迹记录设备，设置了对应的轨迹记录设备列表DevList，分别对轨迹记录设备列表DevList中的各个轨迹记录设备进行类似的操作，可以提取出每个轨迹记录设备的待统计的轨迹列表，以便后续对监控前端设备进行检测。

步骤2、对于提取的轨迹信息，查找出其对应的轨迹周围指定范围内的有效监控前端设备。

根据待统计的轨迹列表StatTrailList(表2)，连接车辆A的三个位置坐标可以知道其对应的车辆A的行驶轨迹，通过查询该轨迹覆盖区域内的监控前端设备，形成待统计的监控前端设备列表StatTollgateList，如表3所示：

表3

如图2所示，轨迹覆盖区域指以轨迹为中心，上下厚度X米的一个条带。X米范围内可能存在多个卡口抓拍设备，图2中卡口抓拍设备1、卡口抓拍设备2在轨迹覆盖区域内，卡口抓拍设备3不在轨迹覆盖区域内，卡口抓拍设备4与轨迹的行驶方向不一致。本实施例需要根据车辆的行驶方向，去除无效的卡口抓拍设备，即去除卡口抓拍设备4，保留有效的监控前端，如卡口抓拍设备1、卡口抓拍设备2。

其中TimeStart为轨迹记录设备进入以卡口抓拍设备Tollgate为中心，X米为半径的范围圈的最早时刻，TimeEnd为离开该范围圈的最晚时刻。GPS轨迹是带方向、速度信息的，可以根据GPS信息，计算出当前车辆的行驶轨迹，行驶速度。所以根据GPS轨迹、轨迹点可以计算出车辆进入每一个卡口抓拍设备的“进入时刻”和“离开时刻”。

考虑到轨迹记录设备的轨迹存在误差，所以X米不能低于该误差。当然误差太大，比如超过50米，就需要考虑放弃使用该数据。卡口抓拍设备采用前拍，抓拍点位于抓拍设备的M米(一般为22米左右)。电警抓拍设备采用后拍，抓拍点位于抓拍设备的N米(一般为20米左右)，所以X米至少需要设置为22米以上。

本实施例针对每一个轨迹记录设备，根据步骤1提取出其在指定统计周期内的轨迹信息，随后根据步骤2查找出其对应的轨迹周围指定范围内的有效监控前端设备。对于需要进行运维检测的某一范围内的监控前端设备，只要有足够多的车辆装载了轨迹记录设备，在这个范围内行驶，上传轨迹信息，那么通过遍历所有的轨迹记录设备，就能够根据轨迹查找到这个范围内的监控前端设备，并进行运维检测。

需要说明的是，表3中仅示出了抓拍设备，监控前端设还可以包括地感或测速仪等测速设备，在后续的分组也包括这些监控前端设备，以下不再赘述。

步骤3、对有效监控前端设备按照指定的范围进行分组。

对待统计的监控前端设备列表StatTollgateList进行分组，将距离小于等于指定距离X的监控前端设备分成一组。

有些地方，拍摄不同方向(比如在同一个地点，进城、出城的抓拍设备均安装在同一个杆上)抓拍设备安装在同一个杆上，由于轨迹的误差导致无法准确判断，有一个方向的抓拍设备肯定抓拍不到设备A对应的过车(通过视频或者地感触发抓拍，仅当对应方向存在过车，才进行抓拍)。这些设备距离小于等于X米，按照本实施例的规则，会在同一组中。

在实际的应用中，每个路口设置有双向的卡口抓拍设备，如果路口的车道多，对应的卡口抓拍设备更多。另外路口还可能设置有人脸监控前端设备。因此通过对有效监控前端设备按照指定的范围进行分组，可以将同一个路口所有的监控前端设备都编入同一个组中，不同的路口编入不同的组中，从而便于后续对组中的监控前端设备进行运维检测。

步骤4、对于每一组的监控前端设备，查询该组中的监控前端设备在轨迹记录设备所在的车辆经过时间段内的过车记录。

根据监控前端设备列表StatTollgateList，可以知道每台监控前端设备对应的车辆A进入时刻TimeStart和离开时刻TimeEnd，统计从进入时刻到离开时刻的过车记录用于后续的判断。容易理解的是，如果监控前端设备正常，则一组监控前端设备中必然有监控前端设备能够获取到车辆A的过车记录。

需要说明的是，对于任何一台卡口抓拍设备TollgateM，当车辆密集的时候，时间段[TimeStartM、TimeEndM]内经过TollgateM的过车可能存在多个。另外，现在人脸卡口抓拍设备部署方案中，卡口抓拍设备和电警抓拍设备部署的很靠近，所以车辆经过人脸卡口抓拍设备，时间段[TimeStartM、TimeEndM]内会有至少两条过车记录。同时，在红绿灯路口，每个路口均部署电警，则绿灯通行时，时间段[TimeStartM、TimeEndM]也可能存在多条过车记录。因此本实施例在根据过车记录判断监控前端设备的工作状态时，需要考虑到多条过车记录的状况。

步骤5、根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断。

对于其中的一组监控前端设备，逐个从待统计的监控前端设备列表StatTollgateList中取出有效的卡口抓拍设备，查询在轨迹记录设备所在的车辆经过时间段内经过指定该卡口抓拍设备的过车记录，更新到过车记录表VehicleList。如表4所示：

卡口抓拍设备	车牌	抓拍时刻	编号	设备	识别结果
						Tollgate1	CarPlate11	PassTime11	Trail1	DevA
Tollgate1	CarPlate12	PassTime12	Trail1	DevA
						Tollgate2	CarPlate2	PassTime2	Trail2	DevA
Tollgate3	CarPlate3	PassTime3	Trail3	DevA
						Tollgate4	CarPlate4	PassTime4	Trail4	DevA
Tollgate5	CarPlate5	PassTime5	Trail5	DevA

表4

需要说明的是，如果监控前端设备包括测速设备，则在过车记录中还包括车辆A经过的测量车速。

本实施例根据一组卡口抓拍设备的过车记录，判断该组卡口抓拍设备所属的状态类别，有以下两个具体实施例：

实施例一、该组卡口抓拍设备中存在没有过车记录的设备。

首先判断该没有过车记录的卡口抓拍设备是否有同组的其他卡口抓拍设备，如果没有同组的其他设备，则认为该卡口抓拍设备为漏拍卡口抓拍设备，如果有，则进入下一步判断；

判断同组其他卡口抓拍设备是否有过车信息，如果都没有，则判定该组设备为漏拍卡口抓拍设备，否则进入下一步判断；

如果同组其他卡口抓拍设备有过车信息，则判断其他卡口抓拍设备的过车信息是否包含轨迹记录设备所在的车辆车牌(DevA对应的车牌)，如果不包含则判断该组设备为漏拍卡口抓拍设备。

容易理解的是，如果该组卡口抓拍设备都没有记录到轨迹记录设备所在的车辆车牌，则表明该组设备漏拍了。

在实际的应用中，路口的卡口抓拍设备在取证时需要一个人脸卡口抓拍设备抓拍车辆的前脸，一个普通卡口抓拍设备抓拍车辆的后部，这两个设备对同一个车道来进行抓拍的，因此对一辆过车存在至少两条过车记录其中至少一条为前脸卡口相机抓拍，至少一条为普通卡口抓拍设备抓拍。在这种情况下，在对一组监控前端设备进行所属状态类别的判断时，还包括如下步骤：

判断该组卡口抓拍设备是否含有人脸监控前端设备，如果含有则进一步判断该组卡口抓拍设备的过车记录中是否存在至少两条过车记录与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致，如果有两条且至少一条为前脸卡口相机抓拍，至少一条为普通卡口抓拍设备抓拍，则判断该组设备正常，否则判断该组卡口抓拍设备漏拍。根据抓拍的照片，可以判断到底是哪一个抓拍设备漏拍了，即只有前脸照片时，则负责后部的卡口抓拍设备漏拍，而只有后部照片时，则负责前脸的卡口抓拍设备漏拍。

实施例二、该组卡口抓拍设备中所有卡口抓拍设备都有过车记录。

如果该组卡口抓拍设备有过车信息，且过车信息中没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，则判断该组设备为漏拍卡口抓拍设备。

需要说明的是，过车记录对车牌的识别具有一定的不确定性，即可能存在车牌识别错误的情况。对于车牌的识别是否准确，通常根据置信度来判断，置信度高的认为判断准确，置信度低的则可能存在识别错误的情况。

因此实施例的方法在对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断时，还包括步骤：

如果该组卡口抓拍设备的过车信息中没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，但是有与轨迹记录设备所在的车辆车牌相似的过车记录，则判断该组设备识别存在问题。

在具体的实施中，可以通过如下过程来实现对识别存在问题的设备的判断：

若过车记录对应的车牌识别正确，并且和轨迹记录设备所在的车辆车牌的车牌不一致，则从过车记录表VehicleList去掉该记录；

若过车记录仅存在1条，且该记录的车牌和轨迹记录设备所在的车辆车牌的车牌不相似，去掉该记录；

若过车记录存在两条或多条，且存在多条记录对应的车牌识别不正确，则进一步判断哪条记录的车牌和轨迹记录设备所在的车辆车牌最相似，去掉其他不相似的记录；

当处理完毕，若没有剩下过车记录，将该卡口抓拍设备信息放入漏抓拍的卡口抓拍设备列表LeakTollgateList，如果剩下过车记录对应的车牌和轨迹记录设备所在的车辆车牌一致，标识该过车记录识别正确；如果剩下过车记录对应的车牌和轨迹记录设备所在的车辆车牌不一致，标识该过车记录识别存在问题。

假设DevA对应的车牌是CarPlate11，经过识别后的过车记录表VehicleList如表5所示：

卡口抓拍设备	车牌	抓拍时刻	编号	设备	识别结果
						Tollgate1	CarPlate11	PassTime11	Trail1	DevA	识别正确

表5

由于车牌遮挡、污损、篡改，存在类似如8和B类似，6和B类似等情况，需要根据识别的置信度来判断，置信度越高，车牌识别越准确。本实施例在置信度低于一定阈值，并且与轨迹记录设备所在的车辆车牌有字符相同，认为该识别出的车牌与轨迹记录设备所在的车辆车牌相似。

当监控前端设备还包括测速设备时，还可以进一步来判断监控前端设备是否测速正常，具体包括如下步骤：

如果该组监控前端设备能够正常抓拍到轨迹记录设备所在的车辆，则从对应的过车记录中提取车辆经过的测量车速；

根据轨迹信息计算出车辆经过该组监控前端设备时的实际车速，比较实际车速与测量车速，如果两者的误差小于设定的阈值，判断该组监控前端设备测速正常，否则测量车速错误；如果测量车速为0，则判断该组监控前端设备测速不工作。

再继续处理设备列表DevList中的其他轨迹记录设备的轨迹，直到所有的轨迹记录设备的轨迹处理完毕。汇总漏抓拍的卡口抓拍设备列表LeakTollgateList，按照卡口抓拍设备排序，统计各卡口抓拍设备漏抓拍的情况，用户可以进一步分析漏抓拍的原因，比如光照不足，天气恶劣，地感失效，设备异常，通信故障。或进一步汇总各设备上报的漏抓拍率(漏抓拍率＝漏抓拍数/总的过车数量*100％)，对于漏抓拍率比较高的设备，需要分析具体的原因，是速度太快，还是别的原因。或汇总过车记录表VehicleList，按照卡口抓拍设备排序，统计各卡口抓拍设备测量速度异常的情况，用户可以进一步分析错误的原因。或汇总过车记录表VehicleList，按照卡口抓拍设备排序，统计各卡口抓拍设备识别错误的情况，用户可以进一步分析识别错误的原因。或进一步汇总各设备上报的识别错误率(识别错误率＝识别错误数/总的过车数量*100％)，对于识别错误率比较高的设备，需要分析该设备对应的车牌识别太脏，还是车牌已经损坏，还是别的原因。

对应于上述方法，本实施例的一种基于轨迹信息对监控前端设备进行运维检测的装置如图3所示，该装置包括：

轨迹信息提取模块，用于从车辆上轨迹记录设备上报的轨迹信息中，提取轨迹记录设备在指定统计周期内的轨迹信息；

前端设备查找模块，用于根据所述轨迹信息提取模块提取的轨迹信息，查找出其对应的轨迹周围指定范围内的有效监控前端设备；

分组模块，用于对有效监控前端设备按照指定的范围进行分组；

过车记录查询模块，用于对于每一组的监控前端设备，查询该组中的监控前端设备在轨迹记录设备所在的车辆经过时间段内的过车记录；

判断模块，用于根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断。

其中，轨迹信息提取模块在提取轨迹记录设备在指定统计周期内的轨迹信息时，还用于过滤掉信号质量低于设定阈值的轨迹信息。

前端设备查找模块在查找出其对应的轨迹周围指定范围内的有效监控前端设备时，执行如下操作：

将提取的轨迹信息连接形成对应的轨迹；

查找出其对应的轨迹周围指定范围内的监控前端设备；

去除与轨迹的行驶方向不一致的监控前端设备。

判断模块在根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断时，执行如下操作：

如果查询到的过车记录中，没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，则判断该组设备为漏拍监控前端设备。

而对于包含人脸监控前端设备的场景，判断模块在根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断时，执行如下操作：

判断该组监控前端设备是否含有人脸监控前端设备；

当不含有人脸监控前端设备时，如果查询到的过车记录中，没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，则判断该组监控前端设备为漏拍监控前端设备；

当含有人脸监控前端设备时，如果查询到的过车记录中，不存在至少两条过车记录与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致，则判断该组监控前端设备为漏拍监控前端设备。

进一步地，如果该组监控前端设备的过车信息中没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，但是有与轨迹记录设备所在的车辆车牌相似的过车记录，则判断该组监控前端设备识别存在问题。

本实施例装置还可以用于对测速设备进行判断，即判断模块还用于做如下判断：

如果该组监控前端设备能够正常抓拍到轨迹记录设备所在的车辆，则从对应的过车记录中提取车辆经过的测量车速；

根据轨迹信息计算出车辆经过该组监控前端设备时的实际车速，比较实际车速与测量车速，如果两者的误差小于设定的阈值，判断该组监控前端设备测速正常，否则测量车速错误；如果测量车速为0，则判断该组监控前端设备测速不工作。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (14)

1.一种基于轨迹信息对监控前端设备进行运维检测的方法，其特征在于，所述对监控前端设备进行运维检测的方法包括：

从车辆上轨迹记录设备上报的轨迹信息中，提取轨迹记录设备在指定统计周期内的轨迹信息；

对于提取的轨迹信息，查找出其对应的轨迹周围指定范围内的有效监控前端设备；

对有效监控前端设备按照指定的距离进行分组；

对于每一组的监控前端设备，查询该组中的监控前端设备在轨迹记录设备所在的车辆经过时间段内的过车记录；

根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断。

2.根据权利要求1所述的对监控前端设备进行运维检测的方法，其特征在于，所述轨迹信息包括轨迹记录设备上报轨迹信息时的位置坐标、时间和信号质量，所述提取轨迹记录设备在指定统计周期内的轨迹信息，还包括：

过滤掉信号质量低于设定阈值的轨迹信息。

3.根据权利要求1所述的对监控前端设备进行运维检测的方法，其特征在于，所述对于提取的轨迹信息，查找出其对应的轨迹周围指定范围内的有效监控前端设备，包括：

将提取的轨迹信息连接形成对应的轨迹；

查找出其对应的轨迹周围指定范围内的监控前端设备；

去除与轨迹的行驶方向不一致的监控前端设备。

4.根据权利要求1所述的对监控前端设备进行运维检测的方法，其特征在于，所述根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断，包括：

如果查询到的过车记录中，没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，则判断该组设备为漏拍监控前端设备。

5.根据权利要求1所述的对监控前端设备进行运维检测的方法，其特征在于，所述根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断，包括：

判断该组监控前端设备是否含有人脸监控前端设备；

当不含有人脸监控前端设备时，如果查询到的过车记录中，没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，则判断该组监控前端设备为漏拍监控前端设备；

当含有人脸监控前端设备时，如果查询到的过车记录中，不存在至少两条过车记录与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致，则判断该组监控前端设备为漏拍监控前端设备。

6.根据权利要求4或5所述的对监控前端设备进行运维检测的方法，其特征在于，如果该组监控前端设备的过车信息中没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，但是有与轨迹记录设备所在的车辆车牌相似的过车记录，则判断该组监控前端设备识别存在问题。

7.根据权利要求6所述的对监控前端设备进行运维检测的方法，其特征在于，所述运维检测的方法还包括：

如果该组监控前端设备能够正常抓拍到轨迹记录设备所在的车辆，则从对应的过车记录中提取车辆经过的测量车速；

根据轨迹信息计算出车辆经过该组监控前端设备时的实际车速，比较实际车速与测量车速，如果两者的误差小于设定的阈值，判断该组监控前端设备测速正常，否则测量车速错误；如果测量车速为0，则判断该组监控前端设备测速不工作。

8.一种基于轨迹信息对监控前端设备进行运维检测的装置，其特征在于，所述对监控前端设备进行运维检测的装置包括：

轨迹信息提取模块，用于从车辆上轨迹记录设备上报的轨迹信息中，提取轨迹记录设备在指定统计周期内的轨迹信息；

前端设备查找模块，用于根据所述轨迹信息提取模块提取的轨迹信息，查找出其对应的轨迹周围指定范围内的有效监控前端设备；

分组模块，用于对有效监控前端设备按照指定的距离进行分组；

过车记录查询模块，用于对于每一组的监控前端设备，查询该组中的监控前端设备在轨迹记录设备所在的车辆经过时间段内的过车记录；

判断模块，用于根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断。

9.根据权利要求8所述的对监控前端设备进行运维检测的装置，其特征在于，所述轨迹信息包括轨迹记录设备上报轨迹信息时的位置坐标、时间和信号质量，所述轨迹信息提取模块在提取轨迹记录设备在指定统计周期内的轨迹信息时，还用于过滤掉信号质量低于设定阈值的轨迹信息。

10.根据权利要求8所述的对监控前端设备进行运维检测的装置，其特征在于，所述前端设备查找模块在查找出其对应的轨迹周围指定范围内的有效监控前端设备时，执行如下操作：

将提取的轨迹信息连接形成对应的轨迹；

查找出其对应的轨迹周围指定范围内的监控前端设备；

去除与轨迹的行驶方向不一致的监控前端设备。

11.根据权利要求8所述的对监控前端设备进行运维检测的装置，其特征在于，所述判断模块在根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断时，执行如下操作：

如果查询到的过车记录中，没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，则判断该组设备为漏拍监控前端设备。

12.根据权利要求8所述的对监控前端设备进行运维检测的装置，其特征在于，所述判断模块在根据查询到的过车记录，对该组监控前端设备进行所属状态类别的判断时，执行如下操作：

判断该组监控前端设备是否含有人脸监控前端设备；

当不含有人脸监控前端设备时，如果查询到的过车记录中，没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，则判断该组监控前端设备为漏拍监控前端设备；

当含有人脸监控前端设备时，如果查询到的过车记录中，不存在至少两条过车记录与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致，则判断该组监控前端设备为漏拍监控前端设备。

13.根据权利要求11或12所述的对监控前端设备进行运维检测的装置，其特征在于，如果该组监控前端设备的过车信息中没有与轨迹记录设备所在的车辆车牌一致的过车记录，但是有与轨迹记录设备所在的车辆车牌相似的过车记录，则判断该组监控前端设备识别存在问题。

14.根据权利要求13所述的对监控前端设备进行运维检测的装置，其特征在于，所述判断模块还用于做如下判断：

如果该组监控前端设备能够正常抓拍到轨迹记录设备所在的车辆，则从对应的过车记录中提取车辆经过的测量车速；

根据轨迹信息计算出车辆经过该组监控前端设备时的实际车速，比较实际车速与测量车速，如果两者的误差小于设定的阈值，判断该组监控前端设备测速正常，否则测量车速错误；如果测量车速为0，则判断该组监控前端设备测速不工作。