CN109841057A - 一种基于gnss的关注车辆追踪方法 - Google Patents

Abstract

一种基于GNSS的关注车辆追踪方法，包括如下步骤：1)获取关注车辆的GPS数据，根据GPS数据结合距离算法获取数据库中与该关注车辆最近的匹配路线；2)从数据库中提取该匹配路线上的所有交通元素的坐标，并根据关注车辆的行驶方向排除已过的交通元素；3)对所有交通元素的坐标采用GPS距离计算方法，获取最近一条匹配路线上距离关注车辆预设范围最近的用户指定数量的交通元素；4)定时获取关注车辆的位置,调取对应的所述最近的交通元素，以供分析获取关注车辆的信息及实施状况。本发明根据关注车辆的GPS数据针对性的调取相关信息，实时调取卡口数据及图像，使关注车辆一直保持在监测范围内，更具有针对性，更加方便，降低成本。

Description

一种基于GNSS的关注车辆追踪方法

技术领域

本发明涉及车辆追踪领域，特别是一种基于GNSS的关注车辆追踪方法。

背景技术

随着城市的发展和车辆的不断增多，对城市的高效智慧管理，及涉及车辆案件的高效侦破，需要一种对城市区域内所有车辆进行管理的系统和手段。现有的车辆定位系统，往往是通过对车辆增加GPS、北斗卫星导航系统或其他车载定位器对车辆进行定位。

目前，车辆追踪通常需要设定卡口，卡口主动获取后将车辆信息反馈到后台，再由后台监测人员进行监测，其中图像信息需要分布在多个与卡口一一对应的窗口中，浪费资源且不易观察。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种快速方便、成本低的具有针对性地基于GNSS的关注车辆追踪方法。

本发明采用如下技术方案：

一种基于GNSS的关注车辆追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)获取关注车辆的GPS数据，根据GPS数据结合距离算法获取数据库中与该关注车辆最近的匹配路线；

2)从数据库中提取该匹配路线上的所有交通元素的坐标，并根据关注车辆的行驶方向排除已过的交通元素；

3)对所有交通元素的坐标采用GPS距离计算方法，获取最近一条匹配路线上,距离关注车辆预设范围最近的用户指定数量的交通元素；

4)定时获取关注车辆的位置,调取对应的所述最近的交通元素，以供分析获取关注车辆的信息及实时状况。

在步骤1)中，所述距离算法为计算关注车辆的坐标与数据库中所有路线上点的距离。

在步骤2)中，所述交通元素至少包括视频数据、抓拍图片数据、车牌识别数据和人脸识别数据。

在步骤3)中，所述预设范围为60m-100m。

在步骤3)中，所述GPS距离计算方法即为计算所述交通元素的坐标与所述预设范围的距离。

在步骤4)中，通过无线网络按TCP/UDP的通信协议调取对应的所述最近的交通元素。

所述关注车辆的信息包括车主，车牌号，车辆颜色，车架号，使用年限，经营状态，年检情况，车主身份证号和所属企业；所述关注车辆的实时状况包括当前速度，是否非法营运，是否超范围营运和是否超载。

由上述对本发明的描述可知，与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

本发明的方法根据车辆定位反馈的地点针对性的调取相关信息，图像也仅需少量窗口，实时调取卡口数据及图像，使关注车辆一直保持在监测范围内，更具有针对性，更加方便，降低成本。

附图说明

图1为匹配路线示意图；

图2为匹配路线上的交通元素示意图；

图3为最近的交通元素示意图；

图4为本发明流程图。

具体实施方式

以下通过具体实施方式对本发明作进一步的描述。

一种基于GNSS的关注车辆追踪方法，是根据GPS信息快速定位关注车辆的行进路线，并调用关注车辆附近交通元素数据对该车辆进行跟踪的技术，参见图4，具体包括如下步骤：

1)获取关注车辆的GPS数据，根据GPS数据结合距离算法获取数据库中与该关注车辆最近的匹配路线。该数据库为路网系统的相关数据库，数据库中的每条路线是由多个经纬度坐标组合而成的。该GPS数据还可以是来自其它卫星的定位数据，例如Compass(北斗)、GLONASS、Galileo等。

设定lng1,lat1为关注车辆的经纬度，lng2,lat2为路线上的各个点的经纬度，路线由连续的经纬度构成。计算关注车辆的坐标与数据库中所有路线上点的距离，其算法如下：

将关注车辆的纬度转化为弧度：radLat1＝Math.toRadians(lat1)；

将路线上的纬度转化为弧：radLat2＝Math.toRadians(lat2)；

计算关注车辆和路线上的点的纬度差：a＝radLat1-radLat2；

计算关注车辆和路线上的点的经度差：b＝Math.toRadians(lng1)-Math.toRadians(lng2)；

计算关注车辆与路线上的点的弧度：

s＝2*Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a/2),2)+Math.cos(radLat1)*Math.cos(radLat2)*Math.pow(Math.sin(b/2),2)))；

计算关注车辆与路线上的点的距离L＝s*6378137.0；

遍历路线的经纬度组，经过上述计算获得最近距离的路线作为匹配路线，参见图1。该最近的匹配路线可以避免关注车辆靠近卡口，但是却是在桥下或者桥上等情况无法捕捉到关注车辆。

2)参见图2，从数据库中提取该匹配路线上的所有交通元素的坐标及具体线路关联的交通元素，并根据关注车辆的行驶方向排除已过的交通元素。已过是指在关注车辆行驶方向上，已经经过的交通元素。排除车辆已过的交通元素即排除无效的交通元素，也可大大加快运算速度与效率。

交通元素包含但不仅限于视频数据、抓拍图片数据、车牌识别数据和人脸识别数据等。交通元素如果为卡口视频数据，则可识别车牌号确认是否是营运车，有没有非法营运等；如果交通元素为测速仪，则获取车辆是否超速如果是，再获取车主信息等。

3)对所有交通元素的坐标采用GPS距离计算方法，获取最近一条的匹配路线上，距离关注车辆预设范围最近的用户指定数量交通元素。为了避免距离过近或者过远导致交通元素无法正常识别关注车辆，该预设范围为60m-100m，优选为80m。

该步骤计算所述交通元素的坐标与预设范围的距离。其中，预设范围计算方式如下：

范围经度＝2*asin(sin(dis/(2*r))/cos(lng*PI/180))*180/PI；

范围纬度＝dis/r*180/Math.PI；

其中：dis为预设范围值(单位为千米，例如取值范围(>0.08))，r为地球半径(值为6371)，PI为圆周率(约为3.14)，lng为关注车辆所处经度。

范围最大经度(maxlng)＝关注车辆经度+范围经度；

范围最大纬度(maxlat)＝关注车辆纬度+范围纬度；

范围最小经度(minlng)＝关注车辆经度-范围经度；

范围最小纬度(minlat)＝关注车辆纬度-范围纬度。

得到该预设范围为：

(maxlng,maxlat),(maxlng,minlat),(minlng,minlat),(minlng,maxiat)组成的坐标范围。遍历所有交通元素坐标是否坐落在该预设范围外，匹配该预设范围外最近的交通元素。

4)定时获取关注车辆位置调取对应交通元素，通过无线网络按TCP/UDP的通信协议调取最近的交通元素，对关注车辆所匹配的交通元素进行分析获取关注车辆的信息及实时状况，短时间内多次根据关注车辆的经纬度进行匹配，可以大大提高实时性。关注车辆的信息包括车主，车牌号，车辆颜色，车架号，使用年限，经营状态，年检情况，车主身份证号和所属企业，关注车辆实时状况包括当前速度，是否非法营运，是否超范围营运和是否超载。

本发明的方法，提高了用户捕捉关注车辆数据的精确度，让使用人员更精准更快捷的关注到关注车辆的信息。

上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。

Claims (7)

1.一种基于GNSS的关注车辆追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)获取关注车辆的GPS数据，根据GPS数据结合距离算法获取数据库中与该关注车辆最近的匹配路线；

2)从数据库中提取该匹配路线上的所有交通元素的坐标，并根据关注车辆的行驶方向排除已过的交通元素；

3)对所有交通元素的坐标采用GPS距离计算方法，获取最近一条匹配路线上,距离关注车辆预设范围最近的用户指定数量的交通元素；

4)定时获取关注车辆的位置,调取对应的所述最近的交通元素，以供分析获取关注车辆的信息及实时状况。

2.如权利要求1所述的一种基于GNSS的关注车辆追踪方法，其特征在于：在步骤1)中，所述距离算法为计算关注车辆的坐标与数据库中所有路线上点的距离。

3.如权利要求1所述的一种基于GNSS的关注车辆追踪方法，其特征在于：在步骤2)中，所述交通元素至少包括视频数据、抓拍图片数据、车牌识别数据和人脸识别数据。

4.如权利要求1所述的一种基于GNSS的关注车辆追踪方法，其特征在于：在步骤3)中，所述预设范围为60m-100m。

5.如权利要求1所述的一种基于GNSS的关注车辆追踪方法，其特征在于：在步骤3)中，所述GPS距离计算方法即为计算所述交通元素的坐标与所述预设范围的距离。

6.如权利要求1所述的一种基于GNSS的关注车辆追踪方法，其特征在于：在步骤4)中，通过无线网络按TCP/UDP的通信协议调取对应的所述最近的交通元素。

7.如权利要求1所述的一种基于GNSS的关注车辆追踪方法，其特征在于：所述关注车辆的信息包括车主，车牌号，车辆颜色，车架号，使用年限，经营状态，年检情况，车主身份证号和所属企业；所述关注车辆实时状况包括当前速度，是否非法营运，是否超范围营运和是否超载。