CN110991844A - 摩托车考试的评判系统及评判方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种摩托车考试的评判系统及评判方法，包括：车载考试终端，用于获取摩托车位置信息、姿态信息以及车辆信息，并将获取的数据通过无线网络传输给考试数据服务器；视频监控设备，通过多个场地内安装的场地摄像头采集场地中摩托车行驶的图像数据，并将获取的数据传输给考试数据服务器；考试数据服务器，用于根据所述车载考试终端、视频监控设备传输的数据对摩托车考试各项目进行评判；本发明引入了机器视觉和深度学习等人工智能技术，实现了摩托车驾驶考试中各考试项目数据的自动化采集和考核的自动化评判，无需监考人员人工参与，避免了不公正现象的发生，实现了智能的、全自动化的监考过程。

Description

摩托车考试的评判系统及评判方法
技术领域
本发明涉及一种摩托车考试的评判系统及评判方法，属于摩托车考试技术领域。
背景技术
2018年5月，国家市场监督管理总局、国家标准化管理员会对外发布了新修订的《电动自行车安全技术规范》(即电动车新国标)，于2019年4月15日正式实施。新标准规定，电动自行车最高设计车速不超过25km/h，整车质量(含电池)不超过55kg，电机功率不超过400W等。而对于不符合电动自行车强制性国家标准的电动两轮车辆，应纳入机动车范畴，按照电动摩托车或电动轻便摩托车产品进行管理。新国标的实施将会带动摩托车培训与考核市场需求的增长。
目前，摩托车考试大部分是以人工监考为主，考试的监管过程中存在一定程度的人为因素，有失考试的公平性。在考试过程中，监考人员对摩托车考试的所有考试项目(包括：桩考、坡道定点停车和起步、通过单边桥)进行评判；学员要在实际场地上进行考试，监考人员要不停的关注学员操作，考察考试要点，并根据考生发生的错误或问题及时扣分评估，导致考试教员的劳动强度大、重复工作多、效率低下。
现有技术中并没有采用自动化考试设备对摩托车考试项目进行数据采集及相关评判；而人工监考的智能化水平过低，存在一定的技术缺陷，一定程度上阻碍了摩托车考试行业的技术发展，无法很好地实现摩托车考试的自动化、智能化评判。
发明内容
为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种摩托车考试的评判系统及评判方法，以解决现有的摩托车考试系统无法实现考试项目中数据的自动化采集和考核的自动化评判等问题。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
本发明的一种摩托车考试的评判系统，包括：车载考试终端、视频监控设备及考试数据服务器；其中，
车载考试终端，设于摩托车机身上，用于获取摩托车位置信息、姿态信息以及车辆状态信息，并将获取的数据通过无线网络传输给考试数据服务器；
视频监控设备，设于摩托车考试场地中，包括多个场地内安装的场地摄像头，用于采集场地中摩托车行驶的图像数据，并将获取的数据通过场地中的场地机柜传输给考试数据服务器；
考试数据服务器，用于根据所述车载考试终端、视频监控设备传输的数据对摩托车考试各项目进行评判。
进一步地，所述车辆信息包括：摩托车的启动开关状态、档位状态、发动机状态、驻车制动状态、行车制动状态及灯光状态。
进一步地，所述车载考试终端包含：车载数据采集装置及多个车载高清摄像头，各车载高清摄像头将采集到的图像数据传输给与之数据连接的车载数据采集装置。
进一步地，所述车载高清摄像头的数量为四个，两两分别设置在摩托车车身的前轮处和车身的后轮处；所述前轮处的车载高清摄像头的具体位置是设在前轮转轴的两端部上，用于采集前轮运动状态数据，进而用于判断前轮在考试过程中是否压线；所述后轮处的车载高清摄像头的具体位置是设置在车体的后部支架上，用于采集驾驶员腿部状态数据，进而用于判断考试过程中驾驶员脚部是否接触地面。
进一步地，所述车载数据采集装置，包括：后备厢体及设于后备厢体内的交换机、GPS天线、无线AP、视频服务器和车辆状态采集器；所述后备厢体通过第四支架固定于摩托车的后架上，其包含上盖体和下盖体，所述GPS天线固定于上盖体的内部，所述交换机、无线AP、视频服务器及车辆状态采集器固定于下盖体的内部；所述交换机分别与无线AP、视频服务器及车辆状态采集器通过网线连接，且GPS天线与车辆状态采集器相连接。
进一步地，所述无线网络采用2.4GHz频段，由车载数据采集装置中的无线AP和考试场地内设有的AP主机端构成，AP主机端通过光纤通信方式与考试数据服务器进行数据连接。
本发明的一种摩托车考试的评判方法，包括步骤如下：
桩考考试项目评判：根据摄像头采集到的图像数据来判断考试学员在行驶过程中是否发生撞杆及车轮是否发生压线的行为；以及通过摄像头采集到的图像数据或/及GPS数据来判断摩托车的行驶路线；
坡道定点停车和起步考试项目评判：根据场地内安装的场地摄像头采集到的图像数据来判断摩托车前轮与坡道停止线的距离及车身与右侧路边缘线的距离；
单边桥考试项目评判：根据场地内安装的场地摄像头采集到的图像数据或/及车辆状态采集器采集到的车身位置及姿态数据来判断车轮是否上桥及掉桥。
进一步地，所述桩考考试项目中的摄像头包含场地内设置的场地摄像头及摩托车前轮处安装的车载高清摄像头；其中，摩托车前轮处安装的车载高清摄像头采集到的图像数据用来判断车轮是否发生压线的行为。
本发明的有益效果：
本发明中的摩托车考试系统引入了机器视觉和深度学习等人工智能技术，实现了摩托车驾驶考试中各考试项目数据的自动化采集和考核的自动化评判，无需监考人员人工参与，避免了不公正现象的发生，实现了智能的、全自动化的监考，计分准确、及时，整个系统稳定性及准确性高。
附图说明
图1为车载数据采集装置的结构剖视图。
图2为下盖体内各部件的结构连接示意图。
图3为第一支架的结构图。
图4为第二支架的结构图。
图5为第三支架的结构图。
图6为第四支架的结构图。
图7为第五支架的结构图。
图8为本发明装置安装于摩托车上的结构示意图。
图9为桩考场地示例一的示意图。
图10为桩考场地示例二的示意图。
图11为坡道定点停车和起步场地示例的示意图。
图12为本发明评判系统的原理框图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
参照图1-至图12所示，本发明的一种摩托车考试的评判系统，包括：车载考试终端、视频监控设备及考试数据服务器；其中，
车载考试终端，设于摩托车机身上，用于获取摩托车位置信息、姿态信息、车辆状态信息以及考试学员腿部动作与姿态信息，并将获取的数据通过无线网络发送给考试数据服务器；
其中，所述车辆信息包括：摩托车的启动开关状态、档位状态、发动机状态、驻车制动状态、行车制动状态及灯光状态。
所述车载考试终端包含：车载数据采集装置及多个车载高清摄像头，二者通过数据连接；所述车载高清摄像头的数量为四个，两两分别设置在摩托车车身的前轮处和车身的后轮处；所述前轮处的车载高清摄像头的具体位置是设在前轮转轴的两端部上，用于采集前轮运动状态数据，进而用于判断前轮在考试过程中是否压线；所述后轮处的车载高清摄像头的具体位置是设置在车体的后部支架上，用于采集驾驶员腿部状态数据，进而用于判断考试过程中驾驶员脚部是否接触地面；各车载高清摄像头将采集到的图像数据传输给与之数据连接的车载数据采集装置；需要说明的是前轮和后轮上车载高清摄像头的安装位置视摩托车型号而定，选择拍摄视野较好的位置安装。
所述车载数据采集装置，包括：后备厢体1及设于后备厢体1内的交换机2、GPS天线3、无线AP4、视频服务器5和车辆状态采集器6；所述后备厢体1通过第四支架74固定于摩托车的后架10上，其包含上盖体11和下盖体12，所述GPS天线3固定于上盖体11的内部，所述交换机2、无线AP4、视频服务器5及车辆状态采集器6固定于下盖体12的内部；所述交换机2分别与无线AP4、视频服务器5及车辆状态采集器6通过网线连接，且GPS天线3与车辆状态采集器6相连接。
所述下盖体12底部的内壁上通过螺钉固定有第一支架71，且交换机2与车辆状态采集器6一起固定于第一支架71上。
如图3所示，第一支架71上设有一个第一折弯711及两个第二折弯712，其中，交换机2通过螺钉固定于第一折弯711上，车辆状态采集器6的两端分别通过螺钉固定于两个第二折弯712上。
所述车辆状态采集器6的上方设置有第二支架72，且视频服务器5通过螺钉固定于第二支架72上，该第二支架两端的第三折弯721分别通过螺钉固定于上述两个第二折弯712上；该视频服务器5连接摩托车上安装的车载高清摄像头，可将车载高清摄像头采集到的视频模拟信号转为视频数字信号输出；第二支架72结构如图4所示。
无线AP4通过第三支架73固定于第二支架72侧部，其通过无线网络连接摩托车考试场地内设有的AP主机端，传输数据给AP主机端，AP主机端也能向无线AP传输数据，双向传输；所述无线AP可通过AP主机端接收考试数据服务器传输的GPS基准站数据，并由车载考试终端完成车辆的差分定位；该AP主机端通过数据线(光纤)连接考试数据服务器，第三支架73结构如图5所示。
GPS天线3固定于第五支架75上，该第五支架75呈L型设计，如图7所示，两端分别固定于上盖体11内壁上；所述GPS天线3与车辆状态采集器6通过BNC连接器相连接，用于接收卫星信号并传输给车辆状态采集器6。
此外，所述车辆状态采集器6内还设有惯性传感器，用于采集摩托车位置状态数据，并将数据最终传输给考试数据服务器。
所述车辆状态采集器6上设有音频接口，通过该音频接口连接固定于摩托车的后架上的扬声器8，用于播报考试中心下传的语音信息，引导考生按照考试流程完成科目考核。
车辆状态采集器6采集摩托车的启动开关状态、档位状态、发动机状态、驻车制动状态、行车制动状态及灯光状态等车辆信息，以及GPS天线传输卫星信号，获得车辆的姿态信息；交换机2接收视频服务器5传输的车载高清摄像头采集到的视频数据、车辆状态采集器6传输的车辆姿态信息和车辆信息，并将接收到信息通过无线AP4传输给考试场地内设有的AP主机端，最后传输到考试数据服务器。
车载考试终端采用RTK定位方法，接收考试数据服务器传输的差分定位基站的数据，并结合GPS天线采集到的GPS数据得到车辆的精确位置数据。结合惯性导航方法获取车辆的姿态信息，实现车辆厘米级的定位数据。
无线网络采用2.4GHz频段，由车载数据采集装置中的无线AP和考试场地内设有的AP主机端构成，实现车载考试终端与考试数据服务器之间的数据互联。
视频监控设备，设于摩托车考试场地中，包括多个场地摄像头，用于采集各考试项目中的视频图像数据，并将采集到的图像数据通过场地内设有的场地机柜(场地机柜通过光纤与考试数据服务器连接)传输给考试数据服务器；
其中，摩托车考试场地分为：桩考场地、坡道定点停车和起步场地、单边桥场地；各场地中均相应地设有场地高清摄像头，采集摩托车考试的过程图像数据；如下：
示例一中，参照图9所示，桩考场地中，场地摄像头91为两个，分别设置在场地外侧，呈对角线放置；场地摄像头能够实时采集到场地内五组插拔杆92的状态图像，用来判断考试过程中是否撞杆。
示例二中，参照图10所示，桩考场地中，场地外侧设置两个呈对角线放置的场地摄像头93，采集到场地内五组插拔杆的状态图像；以及场地两侧还对称分别放置两个场地摄像头94，采集摩托车车轮与边线的位置关系图像，用来判断行驶过程中车轮是否压线(边线95)及行驶过程中是否脚部接触地面，实现更加准确地图像采集。
参照图11所示，坡道定点停车和起步场地中，坡道停止线97左端场地外安装一台场地摄像头96，其采集摩托车前轮和后轮的位置数据，用来判断车辆前轮与停止线的距离，及车身与场地右侧路边缘线的距离。较佳示例中，坡道停止线的正前方也可设有高清摄像头，采集驾驶员的人脸图像数据，用来进行驾驶员的身份识别。
以及，坡道停止线位置的左侧外部还可安装有激光雷达，用于采集摩托车前轮的位置数据，并将数据传输给考试数据服务器。
单边桥场地(两个桥体交错放置)中，场地摄像头能够实时采集到摩托车车轮与桥体位置关系的图像，用来判断车轮是否上桥及掉桥。
此外，上述各考试场地内均设有用于实时采集考试过程中考试学员的人脸图像数据的高清摄像头，并传输给考试数据服务器，由其进行考试学员的身份识别。
需要说明的是，为了采集数据的准确性，桩考场地中的五组插拔杆上设置传感器，采集插拔杆的振动信号，用来判断插拔杆是否发生晃动，即摩托车是否撞杆；其将采集到的信号数据通过场地机柜传输给考试数据服务器。其中，传感器与场地机柜之间通过无线zigbee通信方式进行数据传输。
考试数据服务器，其通过光纤通信方式分别与考试场地内的AP主机端及场地机柜相连接；一方面通过AP主机端接收由车载考试终端发送的摩托车位置信息、姿态信息、车辆状态信息以及考试学员腿部动作与姿态信息，另一方面通过场地机柜接收由视频监控设备发送的各考试项目中的视频图像数据，根据接收到的上述数据对学员的各考试项目进行自动评判。具体表现为：
桩考考试项目：考试数据服务器接收桩考考试场地中对角线设置的场地摄像头采集到的摩托车与五组插拔杆的位置关系图像数据、车载考试终端采集到的摩托车位置数据及姿态数据、车身上前后车载高清摄像头采集到的图像数据；考试数据服务器根据场地中设置的场地摄像头采集到的插拔杆图像，通过分析图像中插拔杆的角速度来判断是否发生碰撞，同时可根据插拔杆上设置的传感器的振动信号来辅助判断车辆考试行驶过程中是否发生撞杆。考试数据服务器可通过车载考试终端采集到的摩托车的位置数据及姿态数据来判断行驶过程中车轮是否压线及摩托车的行车路线(即是否绕插拔杆呈“8”字型行驶)；考试数据服务器也可通过车辆前轮位置处设有的车载高清摄像头采集到的图像数据来辅助判断车轮是否压线；考试数据服务器可通过车身后轮位置处设有的车载高清摄像头采集到的图像数据来判断行驶过程中是否有脚部接触地面，进而实现对桩考考试项目的考试评判。
坡道定点停车和起步考试项目：考试数据服务器接收坡道停止线左端场地外安装的场地摄像头采集到的摩托车前轮和后轮的位置数据，来判断前轮与停止线的距离及车身与右侧路边缘线的距离，进而实现对坡道定点停车和起步考试项目的考试评判。
单边桥考试项目：考试数据服务器接收通过车载考试终端采集到的摩托车的位置数据及姿态数据来判断行驶过程中摩托车是否在正确上桥、在桥上形式过程中是否有掉桥以及是否在正确下桥，进而实现对单边桥考试项目的考试评判。
需要说明的是，在上述各考试项目的判断过程中，车载考试终端可采用单一的数据进行对应项目的自动评判；为了确保评判结果的准确性，也可采用多项数据的加权融合处理进行自动评判。
此外，所述车载考试终端还包括稳压电源模块，其与摩托车电瓶电性连接，对摩托车电瓶做滤波稳压处理，输出稳定电压给装置中的各部件供电。同时电源采用超宽压设计理念，避免点火/熄火时电压跌落造成设备故障。
进一步地说明，在各考试项目过程中，判断学员是否有脚步接触地面也可通过各场地安装的场地摄像头实现图像的采集，并由考试数据服务器进行自动评判。
本发明的一种摩托车考试的评判方法，包括步骤如下：
桩考考试项目评判：根据摄像头采集到的图像数据来判断考试学员在行驶过程中是否发生撞杆及车轮是否发生压线的行为；以及通过摄像头采集到的图像数据或/及GPS数据来判断摩托车的行驶路线(即是否绕插拔杆呈“8”字型行驶)；
坡道定点停车和起步考试项目评判：根据坡道停止线左端场地外安装的场地摄像头采集到的图像数据来判断摩托车前轮与停止线的距离及车身与右侧路边缘线的距离；如：考试数据服务器通过采集到的图像来分析摩托车停止后，车身与路边缘线的距离、摩托车前轴与停止线的距离；
单边桥考试项目评判：根据场地内安装的场地摄像头采集到的图像数据或/及车辆状态采集器采集到的车身位置及姿态数据来判断车轮是否上桥及掉桥。
桩考考试项目中的摄像头包含场地内设置的场地摄像头及摩托车前轮处安装的车载高清摄像头；其中，摩托车前轮处安装的车载高清摄像头采集到的图像数据用来判断车轮是否发生压线的行为。
尽管以上本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。

Claims (8)

1.一种摩托车考试的评判系统，其特征在于，包括：车载考试终端、视频监控设备及考试数据服务器；其中，
车载考试终端，设于摩托车机身上，用于获取摩托车位置信息、姿态信息以及车辆状态信息，并将获取的数据通过无线网络传输给考试数据服务器；
视频监控设备，设于摩托车考试场地中，包括多个场地内安装的场地摄像头，用于采集场地中摩托车行驶的图像数据，并将获取的数据通过场地中的场地机柜传输给考试数据服务器；
考试数据服务器，用于根据所述车载考试终端、视频监控设备传输的数据对摩托车考试各项目进行评判。
2.根据权利要求1所述的摩托车考试的评判系统，其特征在于，所述车辆信息包括：摩托车的启动开关状态、档位状态、发动机状态、驻车制动状态、行车制动状态及灯光状态。
3.根据权利要求1所述的摩托车考试的评判系统，其特征在于，所述车载考试终端包含：车载数据采集装置及多个车载高清摄像头，各车载高清摄像头将采集到的图像数据传输给与之数据连接的车载数据采集装置。
4.根据权利要求3所述的摩托车考试的评判系统，其特征在于，所述车载高清摄像头的数量为四个，两两分别设置在摩托车车身的前轮处和车身的后轮处；所述前轮处的车载高清摄像头设在前轮转轴的两端部上，用于采集前轮运动状态数据，进而用于判断前轮在考试过程中是否压线；所述后轮处的车载高清摄像头设置在车身的后部支架上，用于采集驾驶员腿部状态数据，进而用于判断考试过程中驾驶员脚部是否接触地面。
5.根据权利要求4所述的摩托车考试的评判系统，其特征在于，所述车载数据采集装置，包括：后备厢体及设于后备厢体内的交换机、GPS天线、无线AP、视频服务器和车辆状态采集器；所述后备厢体通过第四支架固定于摩托车的后架上，其包含上盖体和下盖体，所述GPS天线固定于上盖体的内部，所述交换机、无线AP、视频服务器及车辆状态采集器固定于下盖体的内部；所述交换机分别与无线AP、视频服务器及车辆状态采集器通过网线连接，且GPS天线与车辆状态采集器相连接。
6.根据权利要求5所述的摩托车考试的评判系统，其特征在于，所述无线网络采用2.4GHz频段，由车载数据采集装置中的无线AP和考试场地内设有的AP主机端构成，AP主机端通过光纤通信方式与考试数据服务器进行数据连接。
7.一种摩托车考试的评判方法，其特征在于，包括步骤如下：
桩考考试项目评判：根据摄像头采集到的图像数据来判断考试学员在行驶过程中是否发生撞杆及车轮是否发生压线的行为；以及通过摄像头采集到的图像数据或/及GPS数据来判断摩托车的行驶路线；
坡道定点停车和起步考试项目评判：根据场地内安装的场地摄像头采集到的图像数据来判断摩托车前轮与坡道停止线的距离及车身与右侧路边缘线的距离；
单边桥考试项目评判：根据场地内安装的场地摄像头采集到的图像数据或/及车辆状态采集器采集到的车身位置及姿态数据来判断车轮是否上桥及掉桥。
8.根据权利要求7所述的摩托车考试的评判方法，其特征在于，所述桩考考试项目中的摄像头包含场地内设置的场地摄像头及摩托车前轮处安装的车载高清摄像头；其中，摩托车前轮处安装的车载高清摄像头采集到的图像数据用来判断车轮是否发生压线的行为。
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