CN109785634B - 基于基站切换的车型识别方法及计算机可读存储介质 - Google Patents

基于基站切换的车型识别方法及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN109785634B
CN109785634B CN201711112145.0A CN201711112145A CN109785634B CN 109785634 B CN109785634 B CN 109785634B CN 201711112145 A CN201711112145 A CN 201711112145A CN 109785634 B CN109785634 B CN 109785634B
Authority
CN
China
Prior art keywords
base station
vehicle
direction angle
mobile terminal
characteristic interval
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201711112145.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109785634A (zh
Inventor
涂岩恺
汪文芳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xiamen Yaxun Zhilian Technology Co ltd
Original Assignee
Xiamen Yaxon Networks Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xiamen Yaxon Networks Co Ltd filed Critical Xiamen Yaxon Networks Co Ltd
Priority to CN201711112145.0A priority Critical patent/CN109785634B/zh
Publication of CN109785634A publication Critical patent/CN109785634A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109785634B publication Critical patent/CN109785634B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于基站切换的车型识别方法及计算机可读存储介质,方法包括:各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间;当一基站检测到有移动终端切换到本基站后,获取移动终端的信号方向角;将移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对移动终端所属车辆的车型判断结果;根据一路段上各基站对移动终端所属车辆的车型判断结果,确定移动终端所属车辆的车型。本发明可有效地对路段上的车辆类型进行识别,可为交管部门提供管理依据。

Description

基于基站切换的车型识别方法及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及车型识别技术领域,尤其涉及一种基于基站切换的车型识别方法及计算机可读存储介质。
背景技术
利用移动信号识别用户特征,可以帮助移动运营商优化网络、定制不同的服务内容、挖掘潜在社会经济数据,产生增值效益。例如当前移动运营商可根据用户手机基站小区切换速度的大小来判断该用户是否处于高速运行的汽车或火车上,从而统计道路运输的客运量数据;也可根据基站切换顺序的一致性来判断用户是否处于某一线路的公交车上,从而为公交相关的产品营销推送找到最精准的目标用户。
在现有的公路交通中,车辆主要分为商用车和乘用车两类,乘用车即是普通轿车,商用车一般是指大型卡车或客车。利用移动信令识别出当前高速公路上行驶的车辆类型,有助于交管部门获取和统计某一路段道路不同类型车辆的流量,从而为优化道路限速、针对不同类型车辆配置基础服务设施、调整安全管理措施等提供依据。
现有的方法能利用移动信令比较好的判断用户是否处于高速行驶的车辆或轨道交通中(如公开号为CN105608505A的中国专利公开文件)或判断用户的出行轨迹特征,但对于用户所处的车辆类型并不能有效进行判断。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种基于基站切换的车型识别方法及计算机可读存储介质,通过利用乘用车和商用车在行驶过程中的基站切换位置的不同,有效地识别出车辆的类型。
为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:一种基于基站切换的车型识别方法,包括:
各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据所述信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间;
当一基站检测到有移动终端切换到本基站后,获取所述移动终端的信号方向角;
将所述移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果;
根据一路段上各基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果,确定所述移动终端所属车辆的车型。
本发明还涉及一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现以下步骤:
各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据所述信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间;
当一基站检测到有移动终端切换到本基站后,获取所述移动终端的信号方向角;
将所述移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果;
根据一路段上各基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果,确定所述移动终端所属车辆的车型。
本发明的有益效果在于:先利用乘用车和商用车进行数据采样和学习,通过记录车辆在切换基站时与基站的方向角,并统计不同类型车辆的切换瞬间与所切基站的方向角,得到相应的切换方向角特征区间,后续未知类型车辆,根据基站切换瞬间的方向角所落在的特征区间,进行识别得到车辆的类型。本发明利用现有的硬件条件,有效地对路段上的车辆类型进行识别,有助于交管部门获取和统计某一路段道路不同类型车辆的流量,从而为优化道路限速、针对不同类型车辆配置基础服务设施、调整安全管理措施等提供依据。
附图说明
图1为本发明实施例一的一种基于基站切换的车型识别方法的流程图;
图2为本发明实施例一的乘用车和商用车的基站切换位置示意图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果,以下结合实施方式并配合附图详予说明。
本发明最关键的构思在于:利用商用车的车身会衰减车后方基站的信号导致商用车相对于乘用车会提前进行基站切换的特点来识别车辆的车型。
请参阅图1,一种基于基站切换的车型识别方法,包括:
各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据所述信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间;
当一基站检测到有移动终端切换到本基站后,获取所述移动终端的信号方向角;
将所述移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果;
根据一路段上各基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果,确定所述移动终端所属车辆的车型。
从上述描述可知,本发明的有益效果在于:可简单方便地识别得到车辆类型。
进一步地,所述“各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据所述信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间”具体为:
根据预设的采集次数,各基站分别采集乘用车在切换为本基站时的第一信号方向角以及商用车在切换为本基站时的第二信号方向角;
各基站分别根据所述第一信号方向角,计算得到第一平均方向角和第一标准差;
根据所述第一平均方向角和第一标准差,得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间;
各基站分别根据所述第二信号方向角,计算得到第二平均方向角和第二标准差;
根据所述第二平均方向角和第二标准差,得到各基站对应商用车的第二方向角特征区间。
由上述描述可知,根据平均方向角和标准差来确定方向角特征区间,为后续车型识别提供了可靠的依据。
进一步地,所述“将所述移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果”具体为:
若所述移动终端的信号方向角只处于所述一基站的第一方向角特征区间内,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若所述移动终端的信号方向角只处于所述一基站的第二方向角特征区间内,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车;
若所述移动终端的信号方向角同时处于所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间内,则将所述移动终端的信号方向角与所述第一平均方向角和所述第二平均方向角进行比较;
若所述移动终端的信号方向角与所述第一平均方向角的差值较小,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若所述移动终端的信号方向角与所述第二平均方向角的差值较小,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车;
若所述移动终端的信号方向角均未处于所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间内,则所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果为空。
进一步地,所述“根据一路段上各基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果,确定所述移动终端所属车辆的车型”具体为:
若一路段上有超过预设个数的基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车,则确定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若一路段上有超过预设个数的基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车,则确定所述移动终端所属车辆的车型为商用车。
由上述描述可知,根据路段上基站的判断结果来确定最终的车辆类型,提高识别结果的准确性。
本发明还提出一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现以下步骤:
各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据所述信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间;
当一基站检测到有移动终端切换到本基站后,获取所述移动终端的信号方向角;
将所述移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果;
根据一路段上各基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果,确定所述移动终端所属车辆的车型。
进一步地,所述“各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据所述信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间”具体为:
根据预设的采集次数,各基站分别采集乘用车在切换为本基站时的第一信号方向角以及商用车在切换为本基站时的第二信号方向角;
各基站分别根据所述第一信号方向角,计算得到第一平均方向角和第一标准差;
根据所述第一平均方向角和第一标准差,得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间;
各基站分别根据所述第二信号方向角,计算得到第二平均方向角和第二标准差;
根据所述第二平均方向角和第二标准差,得到各基站对应商用车的第二方向角特征区间。
进一步地,所述“将所述移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果”具体为:
若所述移动终端的信号方向角只处于所述一基站的第一方向角特征区间内,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若所述移动终端的信号方向角只处于所述一基站的第二方向角特征区间内,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车;
若所述移动终端的信号方向角同时处于所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间内,则将所述移动终端的信号方向角与所述第一平均方向角和所述第二平均方向角进行比较;
若所述移动终端的信号方向角与所述第一平均方向角的差值较小,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若所述移动终端的信号方向角与所述第二平均方向角的差值较小,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车;
若所述移动终端的信号方向角均未处于所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间内,则所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果为空。
进一步地,所述“根据一路段上各基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果,确定所述移动终端所属车辆的车型”具体为:
若一路段上有超过预设个数的基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车,则确定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若一路段上有超过预设个数的基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车,则确定所述移动终端所属车辆的车型为商用车。
实施例一
请参照图1-2,本发明的实施例一为:一种基于基站切换的车型识别方法,本方法适用于高速公路上的车型识别,因为高速公路路网结构相对简单,车载移动终端基站切换基本都满足由车辆运行后方基站切换到车辆运行前方基站的规律。而城市道路由于路网弯曲复杂,基站密度大,很可能不满足由车后方基站切换为前方基站的规律。
进一步地,在具有E-CID定位功能的基站上,由于基站具有阵列天线,因此基站能够在接收移动终端无线信号的同时,判断终端信号来源的方向,从而知道终端相对于基站的方向角。本实施例以基站为中心,取正北方向为方向角0度,顺时针方向方向角增大,最大不超过360度。
如图1所示,包括如下步骤:
S1:各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据所述信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间;
S2:当一基站检测到有移动终端切换到本基站后,获取所述移动终端的信号方向角;
S3:将所述移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果;
S4:根据一路段上各基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果,确定所述移动终端所属车辆的车型。
对于步骤S1,具体地,根据预设的采集次数,各基站分别采集乘用车在切换为本基 站时的第一信号方向角以及商用车在切换为本基站时的第二信号方向角;各基站分别根据 所述第一信号方向角,计算得到第一平均方向角和第一标准差;各基站分别根据所述第二 信号方向角,计算得到第二平均方向角和第二标准差。即先分别利用乘用车和商用车,在需 要监测识别车型的高速公路上多次行驶,优选地,行驶50次以上,由各基站各自记录车辆在 切换为本基站时的信号方向角。根据多次行驶数据,计算得到乘用车切换到本基站时的平 均方向角
Figure 858700DEST_PATH_IMAGE001
和标准差
Figure 510261DEST_PATH_IMAGE002
,以及商用车切换到本基站时的平均方向角
Figure 821157DEST_PATH_IMAGE003
和标准差
Figure 544262DEST_PATH_IMAGE004
如图2所示,在商用车上,一般后方都具有较强的金属遮挡,例如油罐车后方有大 型金属油罐,卡车后方有大型拖斗,客车有较长的金属车身等等。由于金属对于移动2G、3G、 4G等微波信号会有明显的衰减作用,因此会导致在商用车上的移动终端接收车后方基站的 信号较弱,相对的接收车前方基站的信号较强。因此,当在某一道路行驶的商用车处于前后 两个基站之间的时候,其发生基站切换的位置,会相对于乘用车明显提前,这种提前特征会 反应在移动终端与基站方向角的不同。因此,商用车的平均方向角会小于乘用车的平均方 向角,即
Figure 391258DEST_PATH_IMAGE003
<
Figure 744879DEST_PATH_IMAGE001
然后根据所述第一平均方向角和第一标准差,得到各基站对应乘用车的第一方向 角特征区间;根据所述第二平均方向角和第二标准差,得到各基站对应商用车的第二方向 角特征区间。例如,以
Figure 746333DEST_PATH_IMAGE001
为中心,以
Figure 476391DEST_PATH_IMAGE001
±3
Figure 676428DEST_PATH_IMAGE005
为范围,表示乘用车切换到当前基站的方向角特 征区间,若基站切换时信号方向角在此区间内,表明有90%以上的概率该车为乘用车。以
Figure 200951DEST_PATH_IMAGE003
为中心,以
Figure 752018DEST_PATH_IMAGE003
±3
Figure 20188DEST_PATH_IMAGE004
为范围,表示商用车切换到当前基站的方向角特征区间,若基站切换时信 号方向角在此区间内,表明有90%以上的概率该车为商用车。
完成了采样和学习之后,该高速路段上的基站都具有独自判断车型的能力。当一 基站检测到有一个移动终端切换到本基站后,从该基站的E-CID系统中获取此时移动终端 的信号方向角
Figure 74732DEST_PATH_IMAGE006
对于步骤S3,具体地,若所述移动终端的信号方向角只处于所述一基站的第一方向角特征区间内,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;若所述移动终端的信号方向角只处于所述一基站的第二方向角特征区间内,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车。
若所述移动终端的信号方向角同时处于所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间内,则将所述移动终端的信号方向角与所述第一平均方向角和所述第二平均方向角进行比较;若所述移动终端的信号方向角与所述第一平均方向角的差值较小,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;若所述移动终端的信号方向角与所述第二平均方向角的差值较小,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车。
若所述移动终端的信号方向角均未处于所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间内,则所述一基站无法判断所述移动终端的所属车辆的车型,或对所述移动终端所属车辆的车型判断结果为空。
即判断
Figure 796919DEST_PATH_IMAGE006
是否落在
Figure 835282DEST_PATH_IMAGE001
±3
Figure 641564DEST_PATH_IMAGE002
Figure 816194DEST_PATH_IMAGE003
±3
Figure 682519DEST_PATH_IMAGE004
区间范围内。如果只落在
Figure 942599DEST_PATH_IMAGE001
±3
Figure 552572DEST_PATH_IMAGE002
区间内,则本 基站判断该车辆车型为乘用车。如果只落在
Figure 784970DEST_PATH_IMAGE003
±3
Figure 589240DEST_PATH_IMAGE004
区间内,则本基站判断该车辆车型为商 用车。如果两个区间有重叠,且
Figure 71037DEST_PATH_IMAGE006
既落在
Figure 484701DEST_PATH_IMAGE001
±3
Figure 368343DEST_PATH_IMAGE005
区间内又落在
Figure 842050DEST_PATH_IMAGE003
±3
Figure 811143DEST_PATH_IMAGE004
区间内,则分别计算
Figure 762918DEST_PATH_IMAGE006
Figure 32226DEST_PATH_IMAGE001
Figure 912719DEST_PATH_IMAGE003
的距离,如果
Figure 369108DEST_PATH_IMAGE006
Figure 124575DEST_PATH_IMAGE001
距离比
Figure 982809DEST_PATH_IMAGE006
Figure 532739DEST_PATH_IMAGE003
的距离近,则判断该车型为乘用车,反之判断车型为 商用车。如果
Figure 742004DEST_PATH_IMAGE006
都没有落在
Figure 35582DEST_PATH_IMAGE001
±3
Figure 13902DEST_PATH_IMAGE002
Figure 236198DEST_PATH_IMAGE003
±3
Figure 667180DEST_PATH_IMAGE004
区间范围内,则该基站无法判断移动终端所属 车辆的车型。
对于步骤S4,具体地,若一路段上有超过预设个数的基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车,则确定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;若一路段上有超过预设个数的基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车,则确定所述移动终端所属车辆的车型为商用车。
即统计本路段所有基站对该移动终端的车型判断结果。假设共有n个基站判断,当判断为乘用车的基站个数大于n/2时,最终结果判断该移动终端所属车辆为乘用车。同理当判断为商用车的基站个数大于n/2时,最终结果判断该移动终端所属车辆为商用车。若没有乘用车或商用车的识别结果个数大于n/2,则该移动终端所属车辆在该路段上暂时无法判断类型。
本实施例利用乘用车和商用车先进行道路采样,收集样本和样本学习。通过基站切换信息记录在基站切换时刻车辆与基站的方向角。通过统计不同类型车辆的切换瞬间与所切基站的方向角,得到相应的切换方向角特征区间。后续未知类型车辆,根据基站切换瞬间的方向角所落在的特征区间,进行识别得到车辆的类型。
实施例二
本实施例是对应上述实施例的一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现以下步骤:
各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据所述信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间;
当一基站检测到有移动终端切换到本基站后,获取所述移动终端的信号方向角;
将所述移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果;
根据一路段上各基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果,确定所述移动终端所属车辆的车型。
进一步地,所述“各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据所述信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间”具体为:
根据预设的采集次数,各基站分别采集乘用车在切换为本基站时的第一信号方向角以及商用车在切换为本基站时的第二信号方向角;
各基站分别根据所述第一信号方向角,计算得到第一平均方向角和第一标准差;
根据所述第一平均方向角和第一标准差,得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间;
各基站分别根据所述第二信号方向角,计算得到第二平均方向角和第二标准差;
根据所述第二平均方向角和第二标准差,得到各基站对应商用车的第二方向角特征区间。
进一步地,所述“将所述移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果”具体为:
若所述移动终端的信号方向角只处于所述一基站的第一方向角特征区间内,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若所述移动终端的信号方向角只处于所述一基站的第二方向角特征区间内,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车;
若所述移动终端的信号方向角同时处于所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间内,则将所述移动终端的信号方向角与所述第一平均方向角和所述第二平均方向角进行比较;
若所述移动终端的信号方向角与所述第一平均方向角的差值较小,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若所述移动终端的信号方向角与所述第二平均方向角的差值较小,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车;
若所述移动终端的信号方向角均未处于所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间内,则所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果为空。
进一步地,所述“根据一路段上各基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果,确定所述移动终端所属车辆的车型”具体为:
若一路段上有超过预设个数的基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车,则确定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若一路段上有超过预设个数的基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车,则确定所述移动终端所属车辆的车型为商用车。
综上所述,本发明提供的一种基于基站切换的车型识别方法及计算机可读存储介质,先利用乘用车和商用车进行数据采样和学习,通过记录车辆在切换基站时与基站的方向角,并统计不同类型车辆的切换瞬间与所切基站的方向角,得到相应的切换方向角特征区间,后续未知类型车辆,根据基站切换瞬间的方向角所落在的特征区间,进行识别得到车辆的类型。本发明利用现有的硬件条件,有效地对路段上的车辆类型进行识别,有助于交管部门获取和统计某一路段道路不同类型车辆的流量,从而为优化道路限速、针对不同类型车辆配置基础服务设施、调整安全管理措施等提供依据。
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范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换,或直接或间接运用在相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于基站切换的车型识别方法,其特征在于,包括:
各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据所述信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间;
当一基站检测到有移动终端切换到本基站后,获取所述移动终端的信号方向角;
将所述移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果;
根据一路段上各基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果,确定所述移动终端所属车辆的车型。
2.根据权利要求1所述的基于基站切换的车型识别方法,其特征在于,所述“各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据所述信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间”具体为:
根据预设的采集次数,各基站分别采集乘用车在切换为本基站时的第一信号方向角以及商用车在切换为本基站时的第二信号方向角;
各基站分别根据所述第一信号方向角,计算得到第一平均方向角和第一标准差;
根据所述第一平均方向角和第一标准差,得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间;
各基站分别根据所述第二信号方向角,计算得到第二平均方向角和第二标准差;
根据所述第二平均方向角和第二标准差,得到各基站对应商用车的第二方向角特征区间。
3.根据权利要求2所述的基于基站切换的车型识别方法,其特征在于,所述“将所述移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果”具体为:
若所述移动终端的信号方向角只处于所述一基站的第一方向角特征区间内,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若所述移动终端的信号方向角只处于所述一基站的第二方向角特征区间内,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车;
若所述移动终端的信号方向角同时处于所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间内,则将所述移动终端的信号方向角与所述第一平均方向角和所述第二平均方向角进行比较;
若所述移动终端的信号方向角与所述第一平均方向角的差值较小,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若所述移动终端的信号方向角与所述第二平均方向角的差值较小,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车;
若所述移动终端的信号方向角均未处于所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间内,则所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果为空。
4.根据权利要求3所述的基于基站切换的车型识别方法,其特征在于,所述“根据一路段上各基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果,确定所述移动终端所属车辆的车型”具体为:
若一路段上有超过预设个数的基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车,则确定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若一路段上有超过预设个数的基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车,则确定所述移动终端所属车辆的车型为商用车。
5.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现以下步骤:
各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据所述信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间;
当一基站检测到有移动终端切换到本基站后,获取所述移动终端的信号方向角;
将所述移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果;
根据一路段上各基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果,确定所述移动终端所属车辆的车型。
6.根据权利要求5所述的计算机可读存储介质,其特征在于,所述“各基站分别采集乘用车和商用车在切换为本基站时的信号方向角,并根据所述信号方向角,计算得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间和对应商用车的第二方向角特征区间”具体为:
根据预设的采集次数,各基站分别采集乘用车在切换为本基站时的第一信号方向角以及商用车在切换为本基站时的第二信号方向角;
各基站分别根据所述第一信号方向角,计算得到第一平均方向角和第一标准差;
根据所述第一平均方向角和第一标准差,得到各基站对应乘用车的第一方向角特征区间;
各基站分别根据所述第二信号方向角,计算得到第二平均方向角和第二标准差;
根据所述第二平均方向角和第二标准差,得到各基站对应商用车的第二方向角特征区间。
7.根据权利要求6所述的计算机可读存储介质,其特征在于,所述“将所述移动终端的信号方向角与所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间进行比对,得到所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果”具体为:
若所述移动终端的信号方向角只处于所述一基站的第一方向角特征区间内,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若所述移动终端的信号方向角只处于所述一基站的第二方向角特征区间内,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车;
若所述移动终端的信号方向角同时处于所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间内,则将所述移动终端的信号方向角与所述第一平均方向角和所述第二平均方向角进行比较;
若所述移动终端的信号方向角与所述第一平均方向角的差值较小,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若所述移动终端的信号方向角与所述第二平均方向角的差值较小,则所述一基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车;
若所述移动终端的信号方向角均未处于所述一基站的第一方向角特征区间和第二方向角特征区间内,则所述一基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果为空。
8.根据权利要求7所述的计算机可读存储介质,其特征在于,所述“根据一路段上各基站对所述移动终端所属车辆的车型判断结果,确定所述移动终端所属车辆的车型”具体为:
若一路段上有超过预设个数的基站判定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车,则确定所述移动终端所属车辆的车型为乘用车;
若一路段上有超过预设个数的基站判定所述移动终端所属车辆的车型为商用车,则确定所述移动终端所属车辆的车型为商用车。
CN201711112145.0A 2017-11-13 2017-11-13 基于基站切换的车型识别方法及计算机可读存储介质 Active CN109785634B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711112145.0A CN109785634B (zh) 2017-11-13 2017-11-13 基于基站切换的车型识别方法及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711112145.0A CN109785634B (zh) 2017-11-13 2017-11-13 基于基站切换的车型识别方法及计算机可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109785634A CN109785634A (zh) 2019-05-21
CN109785634B true CN109785634B (zh) 2021-06-29

Family

ID=66484826

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711112145.0A Active CN109785634B (zh) 2017-11-13 2017-11-13 基于基站切换的车型识别方法及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109785634B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110969861B (zh) * 2019-12-20 2022-10-14 中国移动通信集团黑龙江有限公司 一种车辆识别方法、装置、设备及计算机存储介质
CN115188184B (zh) * 2022-06-20 2024-03-19 海信集团控股股份有限公司 一种车辆限速处理方法、设备及装置

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101454814A (zh) * 2006-05-26 2009-06-10 富士通株式会社 车型判定装置、程序、方法
CN101620785A (zh) * 2009-08-10 2010-01-06 上海美慧软件有限公司 一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法
CN103473932A (zh) * 2013-09-06 2013-12-25 中山大学 一种结合振荡标线的音频信号车型识别系统
CN105118297A (zh) * 2015-08-19 2015-12-02 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 一种车辆类型分类检测识别系统和方法
CN106462791A (zh) * 2014-04-14 2017-02-22 莱森西斯澳大利亚私人有限公司 车辆识别和/或监测系统
JP2017138861A (ja) * 2016-02-04 2017-08-10 ソフトバンク株式会社 道路交通調査システム
CN107092856A (zh) * 2011-03-14 2017-08-25 加州大学评议会 用于车辆分类的方法和系统
CN107134143A (zh) * 2016-02-26 2017-09-05 南京航空航天大学 一种基于连续波雷达的车流量统计与车型判别的方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101454814A (zh) * 2006-05-26 2009-06-10 富士通株式会社 车型判定装置、程序、方法
CN101620785A (zh) * 2009-08-10 2010-01-06 上海美慧软件有限公司 一种基于手机信号数据识别机动车与非机动车的方法
CN107092856A (zh) * 2011-03-14 2017-08-25 加州大学评议会 用于车辆分类的方法和系统
CN103473932A (zh) * 2013-09-06 2013-12-25 中山大学 一种结合振荡标线的音频信号车型识别系统
CN106462791A (zh) * 2014-04-14 2017-02-22 莱森西斯澳大利亚私人有限公司 车辆识别和/或监测系统
CN105118297A (zh) * 2015-08-19 2015-12-02 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 一种车辆类型分类检测识别系统和方法
JP2017138861A (ja) * 2016-02-04 2017-08-10 ソフトバンク株式会社 道路交通調査システム
CN107134143A (zh) * 2016-02-26 2017-09-05 南京航空航天大学 一种基于连续波雷达的车流量统计与车型判别的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Identification System of the Type of Vehicle;BassamDAYA 等;《2010 IEEE Fifth International Conference on Bio-Inspired Computing: Theories and Applications (BIC-TA)》;20101129;第1607-1612页 *
基于LMD局部投影能量特征的车型识别;齐晓轩 等;《中国公路学报》;20170131;第30卷(第1期);第93-101页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109785634A (zh) 2019-05-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10783775B2 (en) Method and system for using intersecting electronic horizons
CN103794070B (zh) 一种基于车路协同的动态诱导信息广播方法及系统
CN108550262B (zh) 基于毫米波雷达的城市交通感知系统
US7869934B2 (en) Determination of an expected speed level
CN111091720B (zh) 基于信令数据和浮动车数据的拥堵路段识别方法及装置
US9727820B2 (en) Vehicle behavior prediction device and vehicle behavior prediction method, and driving assistance device
CN109859500A (zh) 一种基于车路协同的高速合流区安全预警方法
CN104376729B (zh) 一种基于车车通信的高速公路对向车道拥塞提示方法
CN102426802B (zh) 一种基于车联网环境下公交车在公交站点安全预警方法
US20140376778A1 (en) License plate recognition system and location forecasting
CN102708689B (zh) 一种实时路况监控系统
CN105096642B (zh) 考虑gps数据延迟影响的实时公交到站时间预测方法
CN101958043A (zh) 路段旅行时间计算装置及其方法
CN102722984A (zh) 一种实时路况监控方法
CN109785634B (zh) 基于基站切换的车型识别方法及计算机可读存储介质
CN105809978A (zh) 车辆行驶速度的确定方法及装置
CN103101558A (zh) 基于gps定位的列车防撞系统
CN115376339A (zh) 一种交通预警方法和系统
CN103903432A (zh) 用于确定路链拥堵状况的设备和方法
CN110363982B (zh) 基于路边无线单元的车型识别方法、终端设备及存储介质
CN108846519B (zh) 基于车载短距离通信网络的安全驾驶k最近邻预测方法
CN115942453A (zh) 一种隧道车辆定位系统及其定位方法
CN105430005B (zh) 一种车辆安全信息网络中的虚假信息检测方法
CN108986455B (zh) 一种车联网环境下拼车优先的hov车道动态管控方法
CN113706866A (zh) 道路堵塞监测方法及装置、电子设备、存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address

Address after: 361000 Fujian Province Xiamen Torch High tech Zone Software Park Innovation Building C Zone 303-E

Patentee after: Xiamen Yaxun Zhilian Technology Co.,Ltd.

Country or region after: China

Address before: 303-e, Zone C, innovation building, software park, torch hi tech Zone, Xiamen City, Fujian Province

Patentee before: XIAMEN YAXON NETWORK Co.,Ltd.

Country or region before: China

CP03 Change of name, title or address