CN110379173A - 一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规行为识别方法 - Google Patents

一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规行为识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规识别方法，包括以下步骤：构造共享单车用户违规行为记录表并且定义两种共享单车骑行者交通违规行为；当用户位于路口附近时判断用户下一步的行为；在用户通过路口时进行图像的采集并将图片上传至云服务器进行行为分析；确认用户出现非机动车交通违规行为时在违规行为记录表中添加相应内容并反馈给用户所使用的共享单车账号。本发明能够利用共享单车本身来限制骑行者的行为，对于提高非机动车驾驶员的交通安全意识有积极作用。

Description

一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规行为识别 方法
技术领域
本发明涉及多模态数据的数据挖掘领域，具体为一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规行为识别方法。
背景技术
随着城市化的进程不断加快，互联网的发展渐渐渗透到了人们生活中的每一个角落，共享单车的出现也是其中的一项重要产物。共享单车提供了所谓的“最后一公里”的完美出行解决方案。更重要的是，共享单车遍布了中国的大部分城市，它能够采集到的数据将是大量且全面的，发掘出数据之间隐藏的关系，以便于更直观的理解大数据并对其中的问题提出适当的解决方案。
“中国式过马路”被人诟病久矣，这一现象反映出人们的交通意识与规则意识过于薄弱。在今天，由于机动车的有序管理，其驾驶员基本能够遵守交通规则。然而非机动车监管措施的缺失导致仍有相当一部分人漠视交通规则，这对非机动车驾驶员以及其他行人的人身安全造成了巨大的威胁。
由于非机动车数量多、行驶路线复杂且无驾驶牌照，因此仅利用现有的监控系统实现对非机动车骑行者的监管是非常困难的。然而，每辆共享单车都具有独一无二的ID，利用共享单车自身所采集到的数据并对其各项数据进行详尽的分析与判断，就能够实现通过用户自身来约束其行为，以实现共享单车骑行者的监管功能。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提出一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规行为识别方法，通过分析共享单车上搭载的辅助设备所采集的GPS数据和图像信息，依靠共享单车本身实现监督骑行者骑行行为的目的。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下。
一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规识别方法，包括以下步骤：
步骤1：定义用户ID为识别用户的唯一标识；构造共享单车用户违规行为记录表；定义共享单车骑行者交通违规行为A：非机动车在通过路口时，未按照规定行驶在斑马线范围内；定义共享单车骑行者交通违规行为B：非机动车在通过路口时未按照交通信号灯的指示通行。
步骤2：利用互联网地图判断当前所处位置是否为路口。
步骤3：在当前所处位置为路口的基础上，判断用户下一步的行为是否为通过路口；
步骤4：当确认用户即将通过路口后，进行图像的采集工作；
步骤5：对图片进行分析以判断用户是否符合非机动车交通违规行为A或是非机动车交通违规行为B，若符合则将信息记录在共享单车违规记录系统中并反馈给用户所使用的共享单车账号。
作为一种优选技术方案，在上述步骤2中：
首先，获取用户当前所在的GPS坐标，并将此GPS坐标在互联网地图中进行精确定位，以确定用户在互联网地图中的具体位置。
其次，利用互联网地图判断用户周围是否有交通信号灯，以判断用户当前所处位置是否为路口。
作为一种优选技术方案，这里定义GPS采样间隔t＝xs。x将根据不同情况进行相应的调整。
当用户处于路口时，定义d为用户与最近一个交通信号灯的距离；定义d1为用户在被检测到处于路口后经过1个t时间后与最近一个交通信号灯的距离；定义d2为用户在被检测到处于路口后经过2个t时间后与最近一个交通信号灯的距离；…；定义dn为用户在被检测到处于路口后经过n个t时间后与最近一个交通信号灯的距离。
作为一种优选技术方案，在上述步骤3中：
当ds(s＝1,…,n)<d(s-1)时，认为用户下一步的行为为通过路口。
作为一种优选技术方案，在上述步骤4中：
通过共享单车上搭载的拍摄设备来进行高清图片的采集，通过无线通信技术将图片信息上传至云端进行图片处理。
作为一种优选技术方案，在上述步骤5中：
步骤S1：通过用户与图片所拍摄的斑马线相对位置来判断用户是否符合非机动车交通违规行为A，若用户不在斑马线范围内通行，则判定该用户符合非机动车违规行为A；
步骤S2：通过识别图片中的交通信号灯呈现的色彩来判断当前交通信号灯的状态；
步骤S3：若当前交通信号灯显示为红色(即非通行状态)，即判定该用户符合非机动车违规行为B；若当前交通信号灯显示为绿色(即通行状态)，即判定用户不符合非机动车违规行为B；
步骤S4：若该用户被判定出现非机动车违规行为A或非机动车违规行为B，则将违规信息记录在共享单车用户违规行为记录表中并反馈给用户所使用的共享单车账号。
作为一种优选技术方案，在上述步骤S4中：
上述共享单车用户违规行为记录表中的表项有用户ID、违规行为发生时间(格式为xxxx-xx-xx)、违规行为类型(A或B)。
本发明的有益效果：本发明通过分析共享单车上搭载的辅助设备所采集的GPS数据和图像信息，依靠共享单车本身实现监督骑行者骑行行为的目的；本发明构造共享单车用户违规行为记录表并且定义两种共享单车骑行者交通违规行为；当用户位于路口附近时判断用户下一步的行为；在用户通过路口时进行图像的采集并将图片上传至云服务器进行行为分析；确认用户出现非机动车交通违规行为时在违规行为记录表中添加相应内容并反馈给用户所使用的共享单车账号。本发明能够利用共享单车本身来限制骑行者的行为，对于提高非机动车驾驶员的交通安全意识有积极作用。
附图说明
图1为本发明的总体流程图；
图2为本发明的数据流动结构图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述。需要注意的是，下面所描述的实施例并不能代表本发明全部的实施例，本发明可以以各种不同的形式来呈现。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例都属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本发明所使用的所有技术和科学术语与本发明所属技术领域的技术人员通常理解的含义一致，使用相关术语的目的是为了描述具体的实施例，并非限制于此发明。
本实施例中提到的共享单车均搭载智能锁、无线通信模块、GPS模块以及辅助拍摄装置，但不仅限于以上装置。
本发明提供了一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规识别方法，包括以下步骤：
(1)、定义用户ID为识别用户的唯一标识；构造共享单车用户违规行为记录表；定义共享单车骑行者交通违规行为A：非机动车在通过路口时，未按照规定行驶在斑马线范围内；定义共享单车骑行者交通违规行为B：非机动车在通过路口时未按照交通信号灯的指示通行。
用户ID在用户使用相应的共享单车客户端中的扫码开锁功能扫描车身上的二维码时获取。
具体的，上述共享单车用户违规行为记录表中的表项有用户ID、违规行为发生时间(格式为20xx-xx-xx)、违规行为类型(A或B)。
(2)、利用互联网地图判断当前所处位置是否为路口。
作为一种优选方案，互联网地图采用高德地图开放平台，GPS模块使用SKG12B，定位精度为3m,采样频率为10Hz；
首先，利用上述SKG12B模块获取用户当前所在的GPS坐标，并将此GPS坐标在高德地图开放平台中进行精确定位，以确定用户在互联网地图中的具体位置。
其次，利用互联网地图判断用户周围是否有交通信号灯，以判断用户当前所处位置是否为路口。
(3)、在当前所处位置为路口的基础上，判断用户下一步的行为是否为通过路口。
作为一种优选技术方案，这里定义GPS采样间隔t＝xs。x将根据不同情况进行相应的调整。
当用户处于路口时，定义d为用户与最近一个交通信号灯的距离；定义d1为用户在被检测到处于路口后经过1个t时间后与最近一个交通信号灯的距离；定义d2为用户在被检测到处于路口后经过2个t时间后与最近一个交通信号灯的距离；…；定义dn为用户在被检测到处于路口后经过n个t时间后与最近一个交通信号灯的距离。
当ds(s＝1,…,n)<d(s-1)时，认为用户下一步的行为为通过路口。
(4)、当确认用户即将通过路口后，进行图像的采集工作。
通过共享单车上搭载的辅助拍摄装置来进行高清图片的采集，通过无线通信技术将图片信息上传至云端进行图片处理；其中，辅助拍摄装置位于车体前部，以呈现骑行者前方视野的图像。
考虑到GSM通信及GPRS定位模块的耗电问题及共享单车数量大的问题,可以在此场景下使用NB-IoT无线通信技术，其具备广覆盖、低功耗、大连接、低成本的特点；辅助拍摄装置采集到的图像封装后用串口发送给NB-IoT通信模块，由NB-IoT通信模块将数据上传至云端服务器。
(5)、对图片进行分析以判断用户是否符合非机动车交通违规行为A或是非机动车交通违规行为B，若符合则将信息记录在共享单车违规记录系统中并反馈给用户所使用的共享单车账号。
步骤S1：通过用户与图片所拍摄的斑马线相对位置来判断用户是否符合非机动车交通违规行为A，若用户不在斑马线范围内通行，则判定该用户符合非机动车违规行为A；
步骤S2：通过识别图片中的交通信号灯呈现的色彩来判断当前交通信号灯的状态；
步骤S3：若当前交通信号灯显示为红色(即非通行状态)，即判定该用户符合非机动车违规行为B；若当前交通信号灯显示为绿色(即通行状态)，即判定用户不符合非机动车违规行为B；
步骤S4：若该用户被判定出现非机动车违规行为A或非机动车违规行为B，则将违规信息记录在共享单车用户违规行为记录表中并反馈给用户所使用的共享单车账号。
在经过对图片的预处理之后，交通信号灯的识别使用的是当前在图像处理领域获得巨大成功的深度学习技术，利用CNN网络结构实现物体的定位处理并对定位后的交通信号灯进行色彩分析，以判断在用户通过路口时交通信号灯的状态。
具体的，在步骤S4中，共享单车需登陆实名认证后的账号后才可以正常使用，通过对相应用户ID的违规行为进行记录，并采取一定的监管措施，以提高非机动车驾驶员的交通安全意识。
本发明通过分析共享单车上搭载的辅助设备所采集的GPS数据和图像信息，依靠共享单车本身实现监督骑行者骑行行为的目的；本发明构造共享单车用户违规行为记录表并且定义两种共享单车骑行者交通违规行为；当用户位于路口附近时判断用户下一步的行为；在用户通过路口时进行图像的采集并将图片上传至云服务器进行行为分析；确认用户出现非机动车交通违规行为时在违规行为记录表中添加相应内容并反馈给用户所使用的共享单车账号。本发明能够利用共享单车本身来限制骑行者的行为，对于提高非机动车驾驶员的交通安全意识有积极作用。

Claims (7)

1.一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：定义用户ID为识别用户的唯一标识；构造共享单车用户违规行为记录表；定义共享单车骑行者交通违规行为A：非机动车在通过路口时，未按照规定行驶在斑马线范围内；定义共享单车骑行者交通违规行为B：非机动车在通过路口时未按照交通信号灯的指示通行；
步骤2：利用互联网地图判断当前所处位置是否为路口；
步骤3：在当前所处位置为路口的基础上，判断用户下一步的行为是否为通过路口；
步骤4：当确认用户即将通过路口后，进行图像的采集工作；
步骤5：对图片进行分析以判断用户是否符合非机动车交通违规行为A或非机动车交通违规行为B，若符合则将信息记录在共享单车违规记录表中并反馈给用户所使用的共享单车账号。
2.根据权利要求1所述的一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规行为识别方法，其特征在于,上述步骤2中：
首先，获取用户当前所在的GPS坐标，并将此GPS坐标在互联网地图中进行精确定位，以确定用户在互联网地图中的具体位置；
其次，利用互联网地图判断用户周围是否有交通信号灯，以判断用户当前所处位置是否为路口。
3.根据权利要求2所述的一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规行为识别方法，其特征在于：
定义GPS采样间隔t＝xs；x将根据不同情况进行相应的调整；
当用户处于路口时，定义d为用户与最近一个交通信号灯的距离；定义d1为用户在被检测到处于路口后经过1个t时间后与最近一个交通信号灯的距离；定义d2为用户在被检测到处于路口后经过2个t时间后与最近一个交通信号灯的距离；依据上述规律，定义dn为用户在被检测到处于路口后经过n个t时间后与最近一个交通信号灯的距离。
4.根据权利要求1所述的一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规行为识别方法，其特征在于，所述步骤3中：
当ds(s＝1,…,n)<d(s-1)时，判定用户下一步的行为为通过路口。
5.根据权利要求1所述的一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规行为识别方法，其特征在于，所述步骤4中：
通过共享单车上搭载的拍摄设备来进行高清图片的采集，通过无线通信技术将图片信息上传至云端进行图片处理。
6.根据权利要求1所述的一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规行为识别方法，其特征在于，所述步骤5中：
步骤S1：通过用户与图片所拍摄的斑马线相对位置来判断用户是否符合非机动车交通违规行为A，若用户不在斑马线范围内通行，则判定该用户符合非机动车违规行为A；
步骤S2：通过识别图片中的交通信号灯呈现的色彩来判断当前交通信号灯的状态；
步骤S3：若当前交通信号灯显示为红色，即判定该用户符合非机动车违规行为B；若当前交通信号灯显示为绿色，即判定用户未出现非机动车违规行为B；
步骤S4：若该用户被判定出现非机动车违规行为A或非机动车违规行为B，则将违规信息记录在共享单车用户违规行为记录表中并反馈给用户所使用的共享单车账号。
7.根据权利要求6所述的一种基于共享单车多模态数据的非机动车交通违规行为识别方法，其特征在于，所述步骤S4中：
上述共享单车用户违规行为记录表中的表项有用户ID、违规行为发生时间、违规行为类型。
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