CN108360442B

CN108360442B - 智能除雪方法、智能除雪车及计算机可读存储介质

Info

Publication number: CN108360442B
Application number: CN201810159364.2A
Authority: CN
Inventors: 刘新; 宋朝忠
Original assignee: Shenzhen Echiev Autonomous Driving Technology Co ltd
Current assignee: Shenzhen Echiev Autonomous Driving Technology Co ltd
Priority date: 2018-02-26
Filing date: 2018-02-26
Publication date: 2020-04-28
Anticipated expiration: 2038-02-26
Also published as: CN108360442A

Abstract

本发明公开了一种智能除雪方法，通过基于摄像设备拍摄的影像资料识别目标对象，其中，所述目标对象是指所述影像资料中的雪；然后获取所述目标对象对应的地理位置信息；之后基于所述地理位置信息，控制除雪车前往所述目标对象所在位置执行除雪任务。本发明还公开了一种智能除雪车及计算机可读存储介质。本方法能够基于机器学习和图像识别技术，识别出监控视频或其他影像资料中的积雪场景，进而获取到积雪所在的具体地理位置，通过控制除雪车，按照导航系统的指示前往积雪所在位置，使得除雪车能够有目标的执行除雪任务，而避免了传统除雪车由人巡视的低效率工作，有效提高了除雪车的智能化程度。

Description

智能除雪方法、智能除雪车及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及除雪技术领域，尤其涉及一种智能除雪方法、智能除雪车及计算机可读存储介质。

背景技术

冬季道路上的积雪和积冰会造成路面湿滑，给人们的出行和交通安全带来巨大隐患，尤其是机场跑道，高速公路，桥面，学校或医院门口等地，更容易因为积雪引起事故。

传统的除雪方法包括人工除雪法、机械除雪法、化学除雪法以及人工加热法，或者是将以上几种方式结合起来使用。目前，用来清除道路积雪的除雪设备通常是利用人力巡逻，通过人眼识别积雪，并操作随车配备的除雪装置执行对应动作来完成除雪。通过人力巡逻进行除雪的方式往往效率较低，并且容易产生盲点，造成清楚不彻底的结果。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种智能除雪方法、智能除雪车及计算机可读存储介质，旨在解决现有除雪车效率较低且易产生盲点的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种智能除雪方法，所述智能除雪方法包括以下步骤：

基于摄像设备拍摄的影像资料识别目标对象，其中，所述目标对象是指所述影像资料中的雪；

获取所述目标对象对应的地理位置信息；

基于所述地理位置信息，控制除雪车前往所述目标对象所在位置执行除雪任务。

如权利要求1所述的智能除雪方法，其特征在于，所述基于摄像设备拍摄的影像资料识别目标对象的步骤包括：

通过摄像设备获取影像资料；

基于图像识别技术对所述影像资料进行分析，判定所述影像资料中是否含有目标对象。

优选地，所述基于摄像设备拍摄的影像资料识别目标对象的步骤之前，所述方法还包括：

收集若干雪景照片或视频，对智能除雪系统进行训练，从而具备识别雪的能力。

优选地，所述获取所述目标对象对应的地理位置信息的步骤包括：

获取目标对象对应的影像资料；

确定所述影像资料的来源信息，基于所述来源信息获取目标对象的地理位置信息。

优选地，所述基于所述地理位置信息，控制除雪车前往所述目标对象所在位置执行除雪任务的步骤包括：

在获取到所述目标对象的地理位置信息时，基于地图规划除雪车行驶路线；

基于所述行驶路线控制所述除雪车前往目标对象所在位置执行除雪任务。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种智能除雪车，所述智能除雪车包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能除雪程序，所述智能除雪程序被所述处理器执行时实现如上述任一项所述的智能除雪方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有智能除雪程序，所述智能除雪程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的智能除雪方法的步骤。

本发明方案，通过基于摄像设备拍摄的影像资料识别目标对象，其中，所述目标对象是指所述影像资料中的雪；然后获取所述目标对象对应的地理位置信息；之后基于所述地理位置信息，控制除雪车前往所述目标对象所在位置执行除雪任务。本方法能够基于机器学习和图像识别技术，识别出监控视频或其他影像资料中的积雪场景，进而获取到积雪所在的具体地理位置，通过控制除雪车，按照导航系统的指示前往积雪所在位置，使得除雪车能够有目标的执行除雪任务，而避免了传统除雪车由人巡视的低效率工作，有效提高了除雪车的智能化程度。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的智能除雪车结构示意图；

图2为本发明智能除雪方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明智能除雪方法第二实施例中基于摄像设备拍摄的影像资料识别目标对象的步骤的细化流程示意图；

图4为本发明智能除雪方法第三实施例中获取所述目标对象对应的地理位置信息的步骤的细化流程示意图；

图5为本发明智能除雪方法第四实施例中基于所述地理位置信息，控制除雪车前往所述目标对象所在位置执行除雪任务的步骤的细化流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的智能除雪车所属终端结构示意图。

本发明实施例智能除雪车可以是机场除雪车、广场除雪车、轨道除雪车、小型除雪车、多功能除雪车、破冰车、道路清扫机等。

如图1所示，该智能除雪车可以包括：处理器1001，例如CPU，行驶控制器1004，动力系统1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。动力系统1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选动力系统1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，终端还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及智能除雪程序。

在图1所示的终端中，行驶控制器1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；动力系统1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的智能除雪程序。

在本实施例中，智能除雪装置包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器1005上并可在所述处理器1001上运行的智能除雪程序，其中，处理器1001调用存储器1005中存储的智能除雪程序时，并执行以下操作：

获取所述目标对象对应的地理位置信息；

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的智能除雪程序，还执行以下操作：

通过摄像设备获取影像资料；

获取目标对象对应的影像资料；

本发明第一实施例提供一种智能除雪方法，参照图2，图2为本发明智能除雪方法第一实施例的流程示意图，所述智能除雪方法包括：

步骤S10，基于摄像设备拍摄的影像资料识别目标对象，其中，所述目标对象是指所述影像资料中的雪；

本实施中的摄像设备是指设置于交通系统中的监控摄像头或其他能够摄影或摄像的设备。目前，我国大部分地区都建立了完备的监控系统，辅之以各类监控摄像头或交通摄像头，例如，电子警察，这类摄像头一般安装在十字路口，通过抓拍车尾，来监测车辆闯红灯、不按导向行驶、违法变道、压线、逆行、机动车占用非机动车道等违法行为；卡口，这类摄像头一般安装在国道、省道、高速公路的路段上，用来抓拍超速等行为；流量监测，这类摄像头一般安装在电子警察的杆上或者信号灯杆上，它的主要作用是统计车流量，给信号控制提供数据支持；违停抓拍，这类摄像头是球形的。主要安装在市区禁止停车的路段，以及高速公路有客车违规上下客的地方，其作用是专门抓拍违规停车，同时也可以抓拍逆行，违规变道等；天网监控，这类摄像头是普通的监控摄像头，一般用于公安天网系统，用来在各个路口、路段、小区等区域录像。

上述监控系统包含的大量监控设备，可以获取到大量不同道路的实时影响资料，利用计算机图像识别技术能够根据预先存储的特征信息确定影像资料中的目标对象。例如，监控中心的计算机在获取到全市的监控视频时，需要确定有积雪的位置，因此可以通过图像识别技术，基于预先存储的雪的纹理和颜色等特征信息与实时的视频资料进行比对，如果出现了与预先存储的雪相似的特征，计算机就可以初步判定视频画面中拍到了积雪。当然，要做出最终的判断，还可以通过人工识别的方法进行辅助。

步骤S20，获取所述目标对象对应的地理位置信息；

在识别出目标对象后，确定目标对象的来源，也就是目标对象所属的影像资源。由于每个影像资源都对应具体的地理位置，因此，可以根据所述影像资源确定积雪的具体位置。例如，监控系统通过对实时获取的监控视频或照片进行图像识别，找到了画面中含有积雪的照片或视频，获取该照片或视频的来源信息，也就是确定该照片或视频是由哪一个摄像头拍摄的，确定该摄像头所在位置，也就是确定了目标对象的地理位置信息。

步骤S30，基于所述地理位置信息，控制除雪车前往所述目标对象所在位置执行除雪任务。

在获取到目标对象的地理位置信息时，获取存储器中存储的地图或者在线获取网络上的地图，根据该地理位置信息确定导航路线，由处理器根据该导航路线控制除雪车前往目标对象所在的位置执行除雪任务。

进一步地，在一实施例中，在步骤S10之前，所述方法还包括：

图像识别技术是人工智能的一个重要领域，图像识别的基本过程是首先对图像进行预处理，包括数模转换，模数转换，二值化，图像的平滑，变换，增强，恢复，滤波等，主要指图像处理；在模式识别中，需要对图像进行特征的抽取和选择，例如，一幅64x64的图像可以得到4096个数据，这种在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类本质的特征；判别器的主要功能是通过训练确定判决规则，使得按照此类判决规则分类时，错误率最低；做出判别决策就是在特征空间中对被识别对象进行分类。例如，通过计算机图像识别技术对监控视频的画面进行分析，通过对获取到的图像进行预处理，之后对经过预处理的图像进行特征的抽取和选择，然后由判别器基于训练的内容做出判别决策，确定该画面中是否含有积雪。对判别器进行训练就是一种机器学习的过程，给计算机输入大量的数据，让计算机使用算法来解析数据并从中学习，之后可以对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。计算机视觉是机器学习应用最成功的领域之一，例如，我们可以利用这一技术识别本发明中的积雪。

本实施例中提出的智能除雪方法，通过基于摄像设备拍摄的影像资料识别目标对象，其中，所述目标对象是指所述影像资料中的雪；然后获取所述目标对象对应的地理位置信息；之后基于所述地理位置信息，控制除雪车前往所述目标对象所在位置执行除雪任务；本方法能够基于机器学习和图像识别技术，识别出监控视频或其他影像资料中的积雪场景，进而获取到积雪所在的具体地理位置，通过控制除雪车，按照导航系统的指示前往积雪所在位置，使得除雪车能够有目标的执行除雪任务，而避免了传统除雪车由人巡视的低效率工作，有效提高了除雪车的智能化程度。

基于第一实施例，提出本发明智能除雪方法的第二实施例，参照图3，步骤S10包括：

步骤S11，通过摄像设备获取影像资料；

步骤S12，基于图像识别技术对所述影像资料进行分析，判定所述影像资料中是否含有目标对象。

为了实现计算机视觉方面的图像识别，我们需要首先对进行图像识别的机器进行训练，输入成百上千甚至几百万张图像来训练。人工神经网络的原理受到人类大脑生理结构的启发，但不同的是，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到最后一层，然后生成结果。每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。最终的输出由这些权重加总来决定。直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论外界环境状况如何，每次都能得到正确的结果。

本实施例中提出的智能除雪方法，通过摄像设备获取影像资料；然后基于图像识别技术对所述影像资料进行分析，判定所述影像资料中是否含有目标对象；本方法能够结合当前最前沿的人工智能技术，应用于除雪实践中，能够有效便利人们的日常生活。

基于第一实施例，提出本发明智能除雪方法的第三实施例，参照图4，步骤S20包括：

步骤S21，获取目标对象对应的影像资料；

在识别出目标对象后，确定目标对象的来源，也就是目标对象所属的影像资源。

步骤S22，确定所述影像资料的来源信息，基于所述来源信息获取目标对象的地理位置信息。

由于每个影像资源都对应具体的地理位置，因此，可以根据所述影像资源确定积雪的具体位置。例如，监控系统通过对实时获取的监控视频或照片进行图像识别，找到了画面中含有积雪的照片或视频，获取该照片或视频的来源信息，也就是确定该照片或视频是由哪一个摄像头拍摄的，确定该摄像头所在位置，也就是确定了目标对象的地理位置信息。

本实施例中提出的智能除雪方法，通过获取目标对象对应的影像资料；然后确定所述影像资料的来源信息，基于所述来源信息获取目标对象的地理位置信息；本方法利用道路监控系统具有的独特优势，在识别出画面中的目标对象后，可以迅速定位到具体的积雪位置点，然后控制除雪车前往该地点执行除雪任务。

基于第一实施例，提出本发明智能除雪方法的第四实施例，参照图5，步骤S30包括：

步骤S31，在获取到所述目标对象的地理位置信息时，基于地图规划除雪车行驶路线；

步骤S32，基于所述行驶路线控制所述除雪车前往目标对象所在位置执行除雪任务。

在到达有积雪的目标任务地点后，根据实际情况运用一些除雪方法完成除雪任务。例如，各地使用的“分步式”除雪机械，需要动用如：扫雪滚刷、推雪铲、装载机、抛雪机等多种机械配合作业，北方各城市目前清除路面积雪的程序是:第一步：融雪剂撒布机撒融雪剂；第二步：推雪铲推雪；第三步：扫雪滚刷扫雪；第四步：人工清扫马路边石、护栏及隔离带附近的积雪；第五步：人工将马路边石附近清理下来的积雪用手推车运到大雪堆处堆放；第六步：小型装载机将扫到路边的积雪攒成大雪堆；第七步：大型装载机或抛雪机将积雪装到卡车上由卡车将积雪运到郊区垃圾场；这七个步骤需要顺序进行，不能同时工作，每一种机械只完成清雪工作的一个步骤。

一般的除雪车通常包括车架及安装在车架上的动力舱、行走装置和除雪装置，行走装置和除雪装置分别于动力舱连接。除雪装置还包括吸雪装置和盛雪装置，吸雪装置用于将手机的积雪输送到盛雪装置中并通过盛雪装置将积雪搬运到指定位置后倾倒。

除了将积雪收集起来并远远抛出之外，还可以采用向积雪中混入砂砾的方法进行除雪，并且可以设置摄像头及显示器，将摄像头安装在除雪车底部，用于拍摄地面上的除雪或除冰的情况，显示器用于将摄像头拍摄的图像显示给驾驶除雪车的司机或在控制除雪的技术人员。利用吹风装置将固体颗粒物高速的吹向冻结在地面上的积雪或积冰，能够将其撞碎并与地面剥离，从而能够容易的清楚路面上的雪或冰。

另外，还可以采用加热融化的方式除雪。例如，通过采集外界热量，或是利用燃料、电加热等人工加热的方式来清除积雪，除雪除冰能够同时进行，还可以采用涡轮喷气发动机吹风来除雪，目前在机场跑道的除雪方法，主要为热气流吹扫，也可以采用冷气流吹雪的方法。

本实施例中提出的智能除雪方法，通过在获取到所述目标对象的地理位置信息时，基于地图规划除雪车行驶路线；然后基于所述行驶路线控制所述除雪车前往目标对象所在位置执行除雪任务；本方法在控制除雪车达到积雪地点之后，可以根据实际情况执行除雪操作，

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有智能除雪程序，所述智能除雪程序被处理器执行时实现如下操作：

获取所述目标对象对应的地理位置信息；

进一步地，所述智能除雪程序被处理器执行时还实现如下操作：

通过摄像设备获取影像资料；

获取目标对象对应的影像资料；

需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，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内。

Claims

1.一种智能除雪方法，其特征在于，所述智能除雪方法包括以下步骤：

获取所述目标对象对应的地理位置信息；

基于所述地理位置信息，控制除雪车前往所述目标对象所在位置执行除雪任务；

基于摄像设备拍摄的影像资料识别目标对象的步骤包括：

获取交通系统中的监控摄像设备和/或天网系统中的监控摄像设备拍摄的影像资料，并将所述影像资料与预先存储的目标对象的特征信息进行比对，其中，所述目标对象是指所述影像资料中的雪，所述特征信息包括雪的纹理和颜色；

当所述影像资料含有与预先存储的目标对象的特征信息相似的对象，确定在所述影像资料中识别到目标对象。

2.如权利要求1所述的智能除雪方法，其特征在于，所述基于摄像设备拍摄的影像资料识别目标对象的步骤包括：

通过摄像设备获取影像资料；

3.如权利要求1所述的智能除雪方法，其特征在于，所述基于摄像设备拍摄的影像资料识别目标对象的步骤之前，所述方法还包括：

4.如权利要求1所述的智能除雪方法，其特征在于，所述获取所述目标对象对应的地理位置信息的步骤包括：

获取目标对象对应的影像资料；

5.如权利要求1所述的智能除雪方法，其特征在于，所述基于所述地理位置信息，控制除雪车前往所述目标对象所在位置执行除雪任务的步骤包括：

6.一种智能除雪车，其特征在于，所述智能除雪车包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能除雪程序，所述智能除雪程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获取所述目标对象对应的地理位置信息；

基于摄像设备拍摄的影像资料识别目标对象的步骤包括：

7.如权利要求6所述的智能除雪车，其特征在于，所述智能除雪程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：

通过摄像设备获取影像资料；

8.如权利要求6所述的智能除雪车，其特征在于，所述智能除雪程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：

获取目标对象对应的影像资料；

9.如权利要求6所述的智能除雪车，其特征在于，所述智能除雪程序被所述处理器执行时还实现如下步骤：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有智能除雪程序，所述智能除雪程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的智能除雪方法的步骤。