CN111025297A - 一种车辆监测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
一种车辆监测方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111025297A CN111025297A CN201911350898.4A CN201911350898A CN111025297A CN 111025297 A CN111025297 A CN 111025297A CN 201911350898 A CN201911350898 A CN 201911350898A CN 111025297 A CN111025297 A CN 111025297A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- information
- acquiring
- track
- road
- 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.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
- G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
- G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
- G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
- G01S17/50—Systems of measurement based on relative movement of target
- G01S17/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
- G01S7/4802—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请涉及一种车辆监测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取车辆的特征信息；根据所述特征信息查询所述车辆对应的至少一个配送地点；获取所述车辆的行驶轨迹；根据所述行驶轨迹确定所述车辆到达所述配送地点的时间信息。该技术方案对车辆进行实时检测得到车辆的行驶轨迹，根据行驶轨迹计算车辆到达配送地点的时间，从而可以使用户得到车辆达到配送地点更准确的时间信息。
Description
技术领域
本申请涉及车辆监控技术领域，尤其涉及一种车辆监测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
目前，无人配送车的信息监控是对物流有关的计划、预测、动态信息等方面的信息进行收集和处理并展示的过程，使物流活动能够有效、顺利的进行。在无人配送车的工作过程中，可能会遭遇如下的场景从而产生异常信息，比如包裹在派件环节，由于道路因素会影响无人配送车的速度造成延误，或者无人配送车出现故障导致无法在预定时间内到达目的地，所以用户无法获知无人配送车准确的到达时间。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种车辆监测方法、装置、电子设备及存储介质。
第一方面，本申请提供了一种车辆监测方法，包括：
获取车辆的特征信息；
根据所述特征信息查询所述车辆对应的至少一个配送地点；
获取所述车辆的行驶轨迹；
根据所述行驶轨迹确定所述车辆到达所述配送地点的时间信息。
可选的，所述获取车辆的特征信息，包括：
获取所述车辆的通信请求，所述通信请求携带所述车辆的特征信息；
或，
获取道路图像；
从所述道路图像中识别所述车辆的特征信息。
可选的，所述获取所述车辆的行驶轨迹，包括：
获取雷达检测到所述车辆的点云数据；
基于所述点云数据确定所述车辆的行驶轨迹；
或，
获取所述车辆的运动参数；
根据所述运动参数确定所述行驶轨迹。
可选的，所述方法还包括：
根据所述行驶轨迹确定所述车辆未处于预设行驶路线时，获取所述车辆的当前行驶路线；
当所述当前行驶路线不满足预设条件时，向所述车辆发送控制指令，所述控制指令用于控制所述车辆变更所述当前行驶路线。
可选的，所述行驶轨迹包括：所述车辆当前位置的坐标；
所述根据所述行驶轨迹计算所述车辆到达每个配送地点的时间信息，包括：
获取所述配送地点的坐标集合；
计算所述坐标集合中每个坐标与所述当前位置的坐标之间的距离；
根据所述距离与所述行驶轨迹计算所述车辆到达所述配送地点的时间信息。
可选的，所述方法还包括：
根据所述车辆标识查询所述车辆携带物品的物品信息；
根据所述物品信息确定所述物品对应的配送地点及客户端；
将所述物品到达所述配送地点的时间信息发送至所述客户端。
可选的，所述方法还包括：
获取对道路进行拍摄得到的道路图像；
对所述道路图像进行识别得到道路上的第一物体，以及所述第一物体的物体信息；
根据所述物体信息确定所述第一物体的第一运动轨迹；
当根据所述第一运动轨迹和行驶轨迹确定所述第一物体与所述车辆存在行驶冲突时，更新所述车辆的行驶路线。
可选的，所述方法还包括：
获取道路图像及所述车辆对应的盲区；
根据所述道路图像获取所述道路上第二物体的第二运动轨迹；
根据所述第二运动轨迹确定预设时间段内在所述盲区与所述车辆行驶存在冲突的第二物体；
根据所述第二物体的第二运动轨迹生成所述车辆对应的盲区监测信息，并向所述车辆推送盲区监测信息。
第二方面，本申请提供了一种车辆监控装置，包括：
第一获取模块，用于获取车辆的特征信息；
查询模块，用于根据所述特征信息查询所述车辆对应的至少一个配送地点；
第二获取模块，用于获取所述车辆的行驶轨迹；
确定模块，用于根据所述行驶轨迹确定所述车辆到达所述配送地点的时间信息。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
所述存储器，用于存放计算机程序；
所述处理器，用于执行计算机程序时，实现上述方法步骤。
第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法步骤。
本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：通过对车辆进行实时检测得到车辆的行驶轨迹，根据行驶轨迹计算车辆到达配送地点的时间，从而可以使用户得到车辆达到配送地点更准确的时间信息。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种基于车路协同的路侧系统的框图；
图2为本申请实施例提供的一种基于车路协同的路侧系统的部署示意图；
图3为本申请另一实施例提供的一种基于车路协同的路侧系统的部署示意图；
图4为本申请实施例提供的一种车路协同系统的框图；
图5为本申请实施例提供的一种车辆监测方法的流程图；
图6为本申请实施例提供的车辆标识与配送路线的存储方式；
图7为本申请另一实施例提供的一种车辆监测方法的流程图；
图8为本申请另一实施例提供的一种车辆监测方法的流程图；
图9为本申请另一实施例提供的一种车辆监测方法的流程图；
图10为本申请实施例提供的一种车辆监测装置的框图；
图11为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请提供了一种车辆监测方法、装置、电子设备及存储介质，本发明实施例所提供的方法可以应用于任意需要的电子设备，例如，可以为服务器、终端等电子设备，在此不做具体限定，为描述方便，后续简称为电子设备。
图1为本申请实施例提供的一种基于车路协同的路侧系统的框图。如图1所示，基于车路协同的路侧系统包括：设置于道路上的摄像装置10、边缘计算装置20和中央计算装置30。道路上每第一预设长度设有至少一个摄像装置10，拍摄第一预设长度的路段；至少两个摄像装置10与边缘计算装置20连接；第一预设个数的边缘计算装置20与一个中央计算装置30连接。
摄像装置10，用于将拍摄的图像上传到与之连接的边缘计算装置20。边缘计算装置20，用于对图像进行识别处理，将识别结果发送到与之连接的中央计算装置30。中央计算装置30，用于根据识别结果进行数据处理。其中，边缘计算装置20可以为边缘计算工控机，中央计算装置30可以为边缘计算工作站。
图2为本申请实施例提供的一种基于车路协同的路侧系统的部署示意图。如图2所示，在高速公路上，其中，道路上每第一预设长度设有至少一个摄像装置10，拍摄第一预设长度的路段。至少两个摄像装置10与边缘计算装置20连接。第一预设个数的边缘计算装置20与一个中央计算装置30连接。
例如，可以每100米路段的两端分别设有1个摄像装置10。这2个摄像装置10相对拍摄，拍摄该100米路段。同时，这2个摄像装置10与1个边缘计算装置20连接。5个边缘计算装置20与1个中央计算装置30连接。
摄像装置10和边缘计算装置20与以太网供电交换机41连接，中央计算装置30与核心以太网供电交换机42连接。
该路侧系统还包括：防火墙设备50，边缘计算装置20和中央计算装置30分别通过防火墙设备50与网络侧的云服务器连接。
图3为本申请另一实施例提供的一种基于车路协同的路侧系统的部署示意图。如图3所示，在路口，每一侧设有至少两个摄像装置10，摄像装置10朝向路口进行拍摄。每一侧设置的摄像装置10与一个边缘计算装置20连接。每个边缘计算装置20均与1个中央计算装置连接。
例如，十字路口的每一侧设有2个摄像装置10，每一侧的2个摄像装置10与一个边缘计算装置20连接。该十字路口工设有4个边缘计算装置20，这4个边缘计算装置20均与1个中央计算装置30连接。
另外，摄像装置10和边缘计算装置20与以太网供电交换机41连接，中央计算装置30与核心以太网供电交换机42连接。
边缘计算装置20和中央计算装置30均可与云服务器连接，将图像识别结果或数据处理结果上传的云服务器，或接收云服务器下发的指令或数据。
通过上述路侧系统，可以实现对道路情况的实时监测。
图4为本申请实施例提供的一种车路协同系统的框图。如图4所示，本申请实施例的车路协同系统，包括：基于上述实施例的部署方式设置于道路上的边缘计算装置20。
边缘计算装置20，用于获取车辆的特征信息，根据特征信息查询车辆对应的至少一个配送地点，获取车辆的行驶轨迹，根据行驶轨迹确定车辆到达配送地点的时间信息。
如图4所示，该车路协同系统还包括：基于上述实施例的部署方式设置于道路上的摄像装置10和位于车辆上的车载终端40。
其中，摄像装置10，用于对道路进行拍摄，将拍摄的道路图像发送到边缘计算装置20。
边缘计算装置20，用于获取对道路进行拍摄得到的道路图像，对道路图像进行识别得到道路上的第一物体，以及第一物体的物体信息，根据物体信息确定第一物体的第一运动轨迹，当根据第一运动轨迹和行驶轨迹确定第一物体与车辆存在行驶冲突时，更新车辆的行驶路线，将更新后的行驶路线发送至车载终端40。
在一个可选实施例中，边缘计算装置20，还用于获取道路图像及车辆对应的盲区，根据道路图像获取道路上第二物体的第二运动轨迹，根据第二运动轨迹确定预设时间段内在盲区与所述车辆行驶存在冲突的第二物体，根据第二物体的第二运动轨迹生成车辆对应的盲区监测信息，向车载终端40推送盲区监测信息。
下面对本发明实施例所提供的一种车辆监测方法进行介绍。
图5为本申请实施例提供的一种车辆监测的流程图。如图5所示，该方法包括以下步骤：
步骤S11，获取车辆的特征信息。
步骤S12，根据特征信息查询车辆对应的至少一个配送地点。
步骤S13，获取车辆的行驶轨迹。
步骤S14，根据行驶轨迹确定车辆到达配送地点的时间信息。
本实施例中，获取车辆的特征信息可以通过接收车辆的通信请求，根据通信请求中携带的特征信息；或者，获取道路图像，从道路图像中识别车辆的特征信息。根据特征信息查询车辆的配送路线，以及位于配送路线上的至少一个配送地点。特征信息包括：车辆编号，车辆类型以及车辆颜色等。
可选的，根据特征信息查询车辆对应的至少一个配送地点，是根据车辆编号查询车辆的配送路线，如图6所示，车辆标识与配送路线以键值对形式存储，所以当获取到车辆编号时，查询与车辆编号对应的键名，并确定该键名对应的键值，即得到车辆对应配送路线。例如：车辆的车辆标识为“003”，其对应的键名(key)为“N3”，该键名对应的键值(value)为“L3”，通过配送路线“L3”得到至少一个配送地点。
本实施例中，获取车辆的行驶轨迹可以是：对车辆进行检测得到车辆的行驶轨迹，例如：通过向车辆发射雷达信号，雷达可以是：毫米波雷达，激光雷达等等，接收车辆反馈的回波信号，根据回波信号得到车辆的点云数据，根据点云数据确定车辆的行驶轨迹。
可选的，根据回波信号得到车辆的点云数据通过以下方式实现：在接收到回波信号后，将回波信号输入低通滤波器进行滤波，之后再将回波信号转换为数字信号，并使用傅里叶变换进行频谱分析得到频谱信息，根据频谱信息得到车辆相对于雷达的距离、方位、角度。再根据前后相邻两帧数据的相位差，利用多普勒效应原理，计算出车辆的速度。根据车辆的速度计算在单位时间内车辆的路程，即行驶轨迹。
可选的，还可以通过传感器检测车辆的运行参数，例如：车辆的速度，距离等。通过车辆的单位时间内移动的距离得到车辆的行驶轨迹。
本实施例中，通过车辆的特征信息查询车辆的预设行驶路线，其中，预设行驶路线为车辆出发前设定的最优行驶路线，根据预设行驶路线结合行驶轨迹，判断车辆是否处于预设行驶路线，当确定车辆未处于预设行驶路线时，查询车辆的路线变更记录，得到车辆的当前行驶路线，并判断当前行驶路线是否满足预设条件。
可选的，判断当前行驶路线是否满足预设条件，包括：获取当前位置到配送地点之间的所有路线，以及所有路线的长度，如果当前行驶路线的长度小于或等于所有路线中任一路线的长度时，确定当前行驶路线满足预设条件，则根据行驶轨迹确定车辆达到配送点的时间信息。
如果当前行驶路线的长度大于所有路线中任一路线的长度时，确定当前行驶路线不满足预设条件，则向车辆发送控制指令，控制指令用于控制车辆变更当前行驶路线。
本实施例中，行驶轨迹包括：车辆当前位置对应的大地坐标系下的第一坐标，根据行驶轨迹确定车辆到达配送地点的时间信息，通过以下方式实现：将第一坐标转换为笛卡尔坐标系下的第二坐标。然后获取配送地点在所述笛卡尔坐标系中的坐标集合，计算坐标集合中每个坐标与第二坐标之间的距离，根据距离与行驶轨迹计算车辆到达配送地点的时间信息。
例如：单位时间(1s)内车辆的行驶轨迹为1.5m，当前时间为11：00am坐标集合中包括配送地点A1，以及配送地点A2，A1与第二坐标的距离为450米，A2与第二坐标的距离为900m，则车辆到达配送地点A1的时间为11:05am，车辆到达配送地点A1的时间为11:10am。
图7为本申请另一实施例提供的一种车辆监测方法的流程图。如图7所示，该方法还包括以下步骤：
步骤S21，根据车辆标识查询车辆携带物品的物品信息。
步骤S22，根据物品信息确定物品对应的配送地点及客户端。
步骤S23，将物品达到配送地点的时间信息发送至客户端。
本申请实施例通过对车辆进行实时检测得到车辆的行驶轨迹，根据行驶轨迹计算车辆到达配送地点的时间，从而可以使用户获取更准确的时间信息。
本实施例中，在车辆出发前，工作人员会对其携带的物品进行扫描，将扫描得到的物品信息存储于云服务器，物品信息包括：用户ID，联系方式，收货地址等。当获取车辆标识后，向云服务器发送查询请求，接收云服务器反馈的物品信息，对物品信息进行解析归类。
可选的，获取物品信息中的收货地址，将收货地址属于同一配送地点的物品进行整合。例如：车辆携带的物品包括：物品C1，物品C2，物品C3以及物品C4，物品C1与物品C3的收货地址为第一小区，第一小区对应的配送地点为A5，物品C2与物品C4收货地址为第二小区，第二小区对应的配送地点为A6。
对物品信息进行整合之后，将车辆到达配送地点A5的时间发送至物品C1与物品C3对应的客户端，以及将车辆到达配送地点A6的时间发送至物品C2与物品C4对应的客户端。
图8为本申请另一实施例提供的一种车辆监测方法的流程图。如图8所示，该方法还包括以下步骤：
步骤S31，获取对道路进行拍摄得到的道路图像；
步骤S32，对道路图像进行识别得到道路上的第一物体，以及第一物体的物体信息；
步骤S33，根据物体信息确定第一物体的第一运动轨迹；
步骤S34，当根据第一运动轨迹和行驶轨迹确定第一物体与车辆存在行驶冲突时，更新目标车辆的行驶路线。
本实施例中，通过对道路图像进行识别，生成相应的道路信息。以此不仅可以实现对道路上交通状况的监测，还可以将道路信息发送到正在道路上行驶的车辆以便进行提醒，提高道路行驶的安全性，也进一步提高整个道路交通的安全性。
可选的，第一物体包括动态物体和/或静态物体。动态物体包括：机动车辆、自行车、行人等的运动情况，静态物体包括：交通灯、道路护栏、建筑物，路障以及停放在道路上的车辆等等。对于动态物体，物体信息可以包括：物体类型(如机动车、非机动车车、行人、宠物等等)，大小，位置，速度等等。对于静态物体，物体信息可以包括：物体类型(交通灯、建筑物、路障等等)，大小，位置等等。
例如，当第一物体包括第一动态物体时，根据第一物体信息生成第一物体的第一运动轨迹。根据车辆的行驶轨迹以及上述得到的第一物体的第一运动轨迹，可以确定与车辆的配送路线是否存在冲突。
可选的，当第一物体位于车辆的配送路线上，或，第一物体与配送路线的最小距离小于或等于预设距离时，则更新车辆的配送路线。比如，在当前配送路线上出现路障，则获取当前地点到达下一配送地点的路线集合，筛选出路线集合中除当前配送路线之外最短的路线作为更新后的配送路线。
或者，当第一物体的运动轨迹与配送路线存在交点，且到达交点的时间差小于或等于预设时间，则对预设区域进行路况检测，获取预设范围内的避障地点并向车辆发出提醒信号。比如：监测到有机动车驶来，通过机动车的状态信息预测该车的运动轨迹，当该车的运动轨迹与车辆的配送路线存在交点，且到达交点的时间差小于或等于预设时间，则获取预设范围内的避障地点，向车辆发送控制指令，控制指令用于控制车辆行驶至避障地点。
图9为本申请另一实施例提供的一种车辆监测方法的流程图。如图9所示，该方法还包括以下步骤：
步骤S41，获取道路图像及车辆对应的盲区；
步骤S42，根据道路图像获取道路上第二物体的第二运动轨迹；
步骤S43，根据第二运动轨迹确定预设时间段内在盲区与车辆行驶存在冲突的第二物体；
步骤S44，根据第二物体的第二运动轨迹生成车辆对应的盲区监测信息，向车辆推送盲区监测信息。
本实施例中，第二物体包括动态物体和/或静态物体。动态物体包括：机动车辆、自行车、行人等的运动情况，静态物体包括：交通灯、道路护栏、道路维修设置的障碍物以及出现交通事故停放在道路上的车辆等等。对于动态物体，物体信息可以包括：物体类型(如汽车、卡车、货车、自行车、电动自行车、行人等等)，大小，物体位置，运动方向，运动速度等等。对于静态物体，物体信息可以包括：物体类型(交通灯、道路护栏、路障等等)，大小，位置等等。
对于静态物体来说，如果其位于车辆盲区范围内，则根据其类型、位置、大小等物体信息生成车辆对应的车辆盲区监测信息。而对于动态物体来说，可对其运动轨迹进行预测，判断其是否会进入车辆的车辆盲区，且进入车辆盲区时是否会与车辆发送交通冲突，对于在车辆盲区内可能与车辆发生交通冲突的运动物体，则根据运动轨迹生成车辆对应的盲区监测信息。这样，结合对动态物体和静态物体的监测，可以更加全面、准确的监测车辆盲区内的交通状况，便于车辆驾驶员或自动驾驶车辆准确地根据盲区监测信息进行行驶决策，避免交通冲突的发生，提高车辆道路行驶的安全性，也进一步提高整个道路交通的安全性。
另外，本实施例中并不仅对处于车辆盲区内的动态物体和/或静态物体是进行监测，而是对有可能进入车辆盲区的所有物体都进行监测。例如，行人当前并未处于车辆盲区，但通过对行人的第二运动轨迹的预测，发现其可能出现在车辆盲区内，且存在发生交通冲突的概率。如第二运动轨迹经过车辆盲区或距离车辆盲区很近，若发生突发情况，行人有可能进入盲区且与车辆碰撞，则也对其进行监测，并在对车辆的提醒信息中加入该行人的运动轨迹信息。这样，进一步扩大了道路监测的范围，对于盲区内可能发生的交通冲突进行提醒，避免突发性交通冲突的发生，提高车辆道路行驶的安全性，也进一步提高整个道路交通的安全性。
图10为本申请实施例提供的一种车辆监测装置的框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图10所示，该车辆监测装置包括：
第一获取模块71，用于获取车辆的特征信息；
查询模块72，用于根据特征信息查询车辆对应的至少一个配送地点；
第二获取模块73，用于获取车辆的行驶轨迹；
确定模块74，用于根据行驶轨迹确定车辆到达配送地点的时间信息。
本申请实施例还提供一种电子设备，如图11所示，电子设备可以包括：处理器1501、通信接口1502、存储器1503和通信总线1504，其中，处理器1501，通信接口1502，存储器1503通过通信总线1504完成相互间的通信。
存储器1503，用于存放计算机程序；
处理器1501，用于执行存储器1503上所存放的计算机程序时，实现上述实施例的步骤。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，P C I)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤。
需要说明的是，对于上述装置、电子设备及计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
进一步需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (11)
1.一种车辆监测方法，其特征在于，包括：
获取车辆的特征信息；
根据所述特征信息查询所述车辆对应的至少一个配送地点；
获取所述车辆的行驶轨迹；
根据所述行驶轨迹确定所述车辆到达所述配送地点的时间信息。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述获取车辆的特征信息，包括：
获取所述车辆的通信请求，所述通信请求携带所述车辆的特征信息；
或，
获取道路图像；
从所述道路图像中识别所述车辆的特征信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述车辆的行驶轨迹，包括：
获取雷达检测到所述车辆的点云数据；
基于所述点云数据确定所述车辆的行驶轨迹；
或，
获取所述车辆的运动参数；
根据所述运动参数确定所述行驶轨迹。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述行驶轨迹确定所述车辆未处于预设行驶路线时，获取所述车辆的当前行驶路线；
当所述当前行驶路线不满足预设条件时，向所述车辆发送控制指令，所述控制指令用于控制所述车辆变更所述当前行驶路线。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行驶轨迹包括：所述车辆当前位置的坐标；
所述根据所述行驶轨迹计算所述车辆到达每个配送地点的时间信息，包括：
获取所述配送地点的坐标集合；
计算所述坐标集合中每个坐标与所述当前位置的坐标之间的距离；
根据所述距离与所述行驶轨迹计算所述车辆到达所述配送地点的时间信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述车辆标识查询所述车辆携带物品的物品信息；
根据所述物品信息确定所述物品对应的配送地点及客户端；
将所述物品到达所述配送地点的时间信息发送至所述客户端。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取对道路进行拍摄得到的道路图像；
对所述道路图像进行识别得到道路上的第一物体，以及所述第一物体的物体信息；
根据所述物体信息确定所述第一物体的第一运动轨迹；
当根据所述第一运动轨迹和行驶轨迹确定所述第一物体与所述车辆存在行驶冲突时，更新所述车辆的行驶路线。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取道路图像及所述车辆对应的盲区；
根据所述道路图像获取所述道路上第二物体的第二运动轨迹；
根据所述第二运动轨迹确定预设时间段内在所述盲区与所述车辆行驶存在冲突的第二物体；
根据所述第二物体的第二运动轨迹生成所述车辆对应的盲区监测信息，并向所述车辆推送盲区监测信息。
9.一种车辆监控装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取车辆的特征信息；
查询模块，用于根据所述特征信息查询所述车辆对应的至少一个配送地点；
第二获取模块，用于获取所述车辆的行驶轨迹；
确定模块，用于根据所述行驶轨迹确定所述车辆到达所述配送地点的时间信息。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
所述存储器，用于存放计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序时，实现权利要求1-8任一项所述的方法步骤。
11.一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，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的方法步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911350898.4A CN111025297A (zh) | 2019-12-24 | 2019-12-24 | 一种车辆监测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911350898.4A CN111025297A (zh) | 2019-12-24 | 2019-12-24 | 一种车辆监测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111025297A true CN111025297A (zh) | 2020-04-17 |
Family
ID=70214229
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911350898.4A Pending CN111025297A (zh) | 2019-12-24 | 2019-12-24 | 一种车辆监测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111025297A (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111928837A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-11-13 | 北京京东振世信息技术有限公司 | 物品配送轨迹展示方法、装置、设备、系统和存储介质 |
| CN112702571A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-04-23 | 福建汇川物联网技术科技股份有限公司 | 一种监控方法及装置 |
| CN113239719A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-08-10 | 深圳元戎启行科技有限公司 | 基于异常信息识别的轨迹预测方法、装置和计算机设备 |
| CN113703015A (zh) * | 2020-05-22 | 2021-11-26 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法、装置、设备及介质 |
| CN113851003A (zh) * | 2021-09-26 | 2021-12-28 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 车辆控制系统、车辆控制方法、车辆控制设备及存储介质 |
| CN114189800A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-03-15 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 车辆行驶轨迹分享方法和装置、设备及存储介质 |
| CN115577145A (zh) * | 2022-10-26 | 2023-01-06 | 北京国电通网络技术有限公司 | 运输信息存储方法、装置、电子设备、介质和程序产品 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104200689A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-12-10 | 长城汽车股份有限公司 | 一种道路预警方法及装置 |
| CN104778842A (zh) * | 2015-04-29 | 2015-07-15 | 深圳市保千里电子有限公司 | 一种基于车牌识别的云端车辆行驶轨迹跟踪的方法及系统 |
| CN105488750A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-04-13 | 国家电网公司 | 一种智能物流方法和系统 |
| CN106251699A (zh) * | 2016-08-19 | 2016-12-21 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 行车碰撞预警方法及装置 |
| CN109034691A (zh) * | 2018-07-05 | 2018-12-18 | 北京智行者科技有限公司 | 物流配送状态查询方法及系统 |
| CN109165902A (zh) * | 2018-10-09 | 2019-01-08 | 北方工业大学 | 一种基于智能无人车的动态区域物流派送方法及系统 |
| CN109927719A (zh) * | 2017-12-15 | 2019-06-25 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种基于障碍物轨迹预测的辅助驾驶方法和系统 |
| CN110349423A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-18 | 京东数字科技控股有限公司 | 一种基于车路协同的路侧系统 |
| CN110379157A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-10-25 | 深圳市速腾聚创科技有限公司 | 道路盲区监控方法、系统、装置、设备和存储介质 |
-
2019
- 2019-12-24 CN CN201911350898.4A patent/CN111025297A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104200689A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-12-10 | 长城汽车股份有限公司 | 一种道路预警方法及装置 |
| CN104778842A (zh) * | 2015-04-29 | 2015-07-15 | 深圳市保千里电子有限公司 | 一种基于车牌识别的云端车辆行驶轨迹跟踪的方法及系统 |
| CN105488750A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-04-13 | 国家电网公司 | 一种智能物流方法和系统 |
| CN106251699A (zh) * | 2016-08-19 | 2016-12-21 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 行车碰撞预警方法及装置 |
| CN109927719A (zh) * | 2017-12-15 | 2019-06-25 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种基于障碍物轨迹预测的辅助驾驶方法和系统 |
| CN109034691A (zh) * | 2018-07-05 | 2018-12-18 | 北京智行者科技有限公司 | 物流配送状态查询方法及系统 |
| CN109165902A (zh) * | 2018-10-09 | 2019-01-08 | 北方工业大学 | 一种基于智能无人车的动态区域物流派送方法及系统 |
| CN110379157A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-10-25 | 深圳市速腾聚创科技有限公司 | 道路盲区监控方法、系统、装置、设备和存储介质 |
| CN110349423A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-18 | 京东数字科技控股有限公司 | 一种基于车路协同的路侧系统 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113703015A (zh) * | 2020-05-22 | 2021-11-26 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法、装置、设备及介质 |
| CN113703015B (zh) * | 2020-05-22 | 2024-05-03 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据处理方法、装置、设备及介质 |
| CN111928837A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-11-13 | 北京京东振世信息技术有限公司 | 物品配送轨迹展示方法、装置、设备、系统和存储介质 |
| CN112702571A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-04-23 | 福建汇川物联网技术科技股份有限公司 | 一种监控方法及装置 |
| CN113239719A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-08-10 | 深圳元戎启行科技有限公司 | 基于异常信息识别的轨迹预测方法、装置和计算机设备 |
| CN113239719B (zh) * | 2021-03-29 | 2024-04-19 | 深圳元戎启行科技有限公司 | 基于异常信息识别的轨迹预测方法、装置和计算机设备 |
| CN113851003A (zh) * | 2021-09-26 | 2021-12-28 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 车辆控制系统、车辆控制方法、车辆控制设备及存储介质 |
| CN114189800A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-03-15 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 车辆行驶轨迹分享方法和装置、设备及存储介质 |
| CN114189800B (zh) * | 2021-11-26 | 2023-07-25 | 北京中交兴路信息科技有限公司 | 车辆行驶轨迹分享方法和装置、设备及存储介质 |
| CN115577145A (zh) * | 2022-10-26 | 2023-01-06 | 北京国电通网络技术有限公司 | 运输信息存储方法、装置、电子设备、介质和程序产品 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111025297A (zh) | 一种车辆监测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN112216097A (zh) | 一种检测车辆的盲区的方法及装置 | |
| US11380105B2 (en) | Identification and classification of traffic conflicts | |
| CN109671006B (zh) | 交通事故处理方法、装置及存储介质 | |
| CN110992706B (zh) | 一种车辆检测方法、装置以及车路协同系统 | |
| CN113223317B (zh) | 一种更新地图的方法、装置和设备 | |
| US11042159B2 (en) | Systems and methods for prioritizing data processing | |
| CN110895662A (zh) | 车辆超载报警方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN105825185A (zh) | 车辆防碰撞预警方法及装置 | |
| CN111105644A (zh) | 一种车辆盲区监测、行驶控制方法、装置及车路协同系统 | |
| WO2020057406A1 (zh) | 一种辅助驾驶方法和系统 | |
| CN111145569A (zh) | 一种道路监测、车辆行驶控制方法、装置及车路协同系统 | |
| CN112612272A (zh) | 一种避障控制方法、电子设备及存储介质 | |
| WO2014007762A1 (en) | A method and system for automated monitoring of traffic | |
| US20200286371A1 (en) | Traffic system for predicting and providing traffic signal switching timing | |
| JP2024534059A (ja) | 視覚に基づくシステムのための検出されたオブジェクト経路予測 | |
| CN114333339B (zh) | 深度神经网络功能模块去重复的方法 | |
| CN110866441B (zh) | 一种车辆识别、延续追踪方法、装置和路侧系统 | |
| CN111132212A (zh) | 无人驾驶车辆网络异常处理方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN115359332A (zh) | 基于车路协同的数据融合方法、装置、电子设备及系统 | |
| CN115817466A (zh) | 一种碰撞风险评估方法及装置 | |
| Arvind et al. | Vision based driver assistance for near range obstacle sensing under unstructured traffic environment | |
| JP2022056153A (ja) | 一時停止検出装置、一時停止検出システム、及び一時停止検出プログラム | |
| US20240239352A1 (en) | Systems and methods for detecting speeding violations | |
| CN112612284B (zh) | 一种数据存储方法及装置 |
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 | ||
| CB02 | Change of applicant information | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: Room 221, 2 / F, block C, 18 Kechuang 11th Street, Daxing District, Beijing, 100176 Applicant after: Jingdong Technology Holding Co.,Ltd. Address before: Room 221, 2 / F, block C, 18 Kechuang 11th Street, Daxing District, Beijing, 100176 Applicant before: Jingdong Digital Technology Holding Co.,Ltd. Address after: Room 221, 2 / F, block C, 18 Kechuang 11th Street, Daxing District, Beijing, 100176 Applicant after: Jingdong Digital Technology Holding Co.,Ltd. Address before: Room 221, 2 / F, block C, 18 Kechuang 11th Street, Daxing District, Beijing, 100176 Applicant before: JINGDONG DIGITAL TECHNOLOGY HOLDINGS Co.,Ltd. |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200417 |