CN111915895A - 一种基于位置信息与视频验证结合的监测方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于位置信息与视频验证结合的监测方法及其监测系统，其包括获取观测点的位置信息并存储形成对应数据库；获取与订单匹配的车辆数据；基于车辆运行轨迹，获取车辆所经过的观测点及其对应时间戳，并截取对应观测点的视频数据进行整理；及对视频数据分析处理，以对车辆运行状态进行监测。基于上述监测方法，可减少大量其他无用数据的调用，而不需要从海量的视频数据中选取所需要的数据，从而节省视频获取的时间。还可进一步简化视频监测和/或视频查看的流程，节省人力和时间，也可对用户经过不同观测点时的实际骑行情况进行有效的判断，尤其适用于共享骑行车辆的骑行规范监测中。

Description

一种基于位置信息与视频验证结合的监测方法及其系统

【技术领域】

本发明涉及交通监测技术领域，其特别涉及一种基于位置信息与视频验证结合的监测方法及其系统。

【背景技术】

随着城市交通的迅速发展，骑行出行由于其便捷度，越来越得到人们的青睐。尤其是有关共享车辆的广泛应用，极大地方便了人们日常的短距离出行需求。但是随着共享自行车、共享电单车的使用越来越大，其骑行安全的问题日益凸显。由于共享车辆使用的特殊性，基于现有的安全监测方式，无法确定发生违法行为的骑行人身份，也无法得到有效违法行为的取证，因此，无法满足骑行车辆，尤其是共享骑行车辆使用安全性的监测需求。

【发明内容】

为克服目前骑行车辆无法对骑行进行监测的问题，本发明提供一种基于位置信息与视频验证结合的监测方法及其系统。

本发明为了解决上述技术问题，提供如下的技术方案：一种基于位置信息与视频验证结合的监测方法，其包括如下步骤：步骤S1，获取观测点的位置信息；步骤S2，获取与订单匹配的车辆数据；步骤S3，基于车辆运行轨迹，获取车辆所经过的观测点及其对应时间戳，并截取对应观测点的视频数据进行整理；及步骤S4，对视频数据分析处理，以对车辆运行状态进行监测。

优选地，在上述步骤S1中，所述观测点包括设置路口、高楼、红绿灯处设置的摄像头；所述观测点的位置信息包括经纬度信息以及以观测点为中心监测范围。

优选地，在上述步骤S2中，与订单匹配的车辆数据包括订单信息、时间戳以及轨迹点对应的标记，以获知车辆运行轨迹定位与运行时间。

优选地，上述步骤S3中，进一步包括以下步骤：步骤S31，选取位于一观测点的监测范围内的多个监测点的位置信息，以获取其对应的时间；步骤S32，基于时间及监测点的位置信息的变化，标注好车辆运行方向及其位置；及步骤S33，结合车辆运行轨迹，将订单、车辆信息与视频数据关联并输出。

优选地，所述步骤S33中进一步包括：步骤S331，获取观测点的相对位置；步骤S332，基于车辆运行方向以及观测点的相对位置，对车辆运行轨迹进行预测；及步骤S333，根据车辆运行轨迹预测结果，对应截取当前观测点及下一观测点的视频数据。

优选地，上述步骤S3进一步包括以下步骤：步骤P31，获取车辆运行经过的观测点的位置、时间及顺序；及步骤P32，基于其顺序依次获取对应观测点的视频数据。

优选地，在上述步骤S4中，对视频数据进行分析处理包括对视频格式文件或者图片格式文件进行查阅。

本发明为了解决上述技术问题，还提供如下的技术方案：一种基于位置信息与视频验证结合的监测系统，其包括：多个观测点，用于获取对应的视频数据；观测点位置存储模块，用于获取观测点的位置信息并存储形成对应数据库；获取车辆数据模块，用于获取与订单匹配的车辆数据；视频调取模块，用于基于车辆运行轨迹，获取车辆所经过的观测点及其对应时间戳，并截取对应观测点的视频数据进行整理；及视频分析模块，用于对视频数据分析处理。

优选地，上述视频调取模块进一步包括：监测点选取单元，用于选取位于一观测点的监测范围内的多个监测点的位置信息，以获取其对应的时间；监测信息汇总单元，用于基于时间及监测点的位置信息的变化，标注好车辆运行方向及其位置，以获得车辆运行轨迹；及视频数据输出单元，用于结合车辆运行轨迹，将订单、车辆信息与视频数据关联并输出。

优选地，所述视频分析模块进一步包括：视频截取单元，用于基于监测点的位置及对应时间，获取所需位置的时间段对应的视频数据；及图片截取单元，用于基于监测点的位置及对应时间，获取所需位置的时间帧对应的图片数据。

与现有技术相比，本发明所提供的基于位置信息与视频验证结合的监测方法及其系统具有如下的有益效果：

本发明提供一种基于位置信息与视频验证结合的监测方法，其包括获取观测点的位置信息并存储形成对应数据库；获取与订单匹配的车辆数据；基于车辆运行轨迹，获取车辆所经过的观测点及其对应时间戳，并截取对应观测点的视频数据进行整理；及对视频数据分析处理，以对车辆运行状态进行监测。基于上述监测方法，可减少大量其他无用数据的调用，而不需要从海量的视频数据中选取所需要的数据，从而节省视频获取的时间。还可进一步简化视频监测和/或视频查看的流程，节省人力和时间，同时也可对用户经过不同观测点时的实际骑行情况进行有效的判断，尤其适用于共享骑行车辆的骑行规范监测中。

在本发明中，所述观测点包括设置路口、高楼、红绿灯处设置的摄像头，可以理解，基于对观测点的限定，可进一步提高对应监测信息获取的准确性和及时性。

在上述步骤S2中，与订单匹配的车辆数据包括订单信息、时间戳以及轨迹点对应的标记，以获知车辆运行轨迹定位与运行时间。根据车辆运行的轨迹，可对其车辆运行的位置信息与其运行时间，并对应与不同观测点的视频数据相关联，从而可进一步从海量订单数据及用户使用记录中，快速获取所需与订单匹配的车辆数据。

上述步骤S3中，进一步包括以下步骤：选取位于一观测点的监测范围内的多个监测点的位置信息，以获取其对应的时间；基于时间及监测点的位置信息的变化，标注好车辆运行方向及其位置；及结合车辆运行轨迹，将订单、车辆信息与视频数据关联并输出。在本发明中可基于对应观测点内的监测点的位置信息确定其时间，进一步可姐姐车辆运行轨迹，进一步将位置信息与视频数据相关联，以获得更准确和更快捷地获取对应的视频数据。

在本发明中，还可进一步在获取观测点的相对位置后，基于车辆运行方向以及观测点的相对位置，对车辆运行轨迹进行预测，从而可以截取当前观测点及下一观测点的视频数据。这种适用于对车辆运行状态实时检测的需求，可以提前获知其可能会经过的观测点的位置，以减少对没有在预测运行轨迹内的观测点的视频数据进行调取。

在本发明另外的一些实施例中，上述步骤S3进一步包括获取车辆运行经过的观测点的位置、时间及顺序；及基于其顺序依次获取对应观测点的视频数据。基于上述的视频数据获取方式，可获得与车辆运行轨迹对应匹配的视频数据，可适用于在事后对之前的车辆运行状态进行追查时使用。不同的视频数据获取方式，可满足不同的应用场景需求。

在上述步骤S4中，对视频数据进行分析处理包括对视频格式文件或者图片格式文件进行查阅，以为了满足不同的使用场景和监测目的，从而进一步简化监测操作所需要耗费的时间、人力和物力。

本发明还提供一种基于位置信息与视频验证结合的监测系统，其具有与上述基于位置信息与视频验证结合的监测方法相同的有益效果。

本发明上述视频调取模块包括监测点选取单元，用于选取位于一观测点的监测范围内的多个监测点的位置信息，以获取其对应的时间；监测信息汇总单元，用于基于时间及监测点的位置信息的变化，标注好车辆运行方向及其位置；及视频数据输出单元，用于结合车辆运行轨迹，将订单、车辆信息与视频数据关联并输出。基于上述针对视频调取模块的限定，可满足实时监测的使用需求。

本发明上述所述视频分析模块进一步包括视频截取单元，用于基于监测点的位置及对应时间，获取所需位置的时间段对应的视频数据；以及及图片截取单元，用于基于监测点的位置及对应时间，获取所需位置的时间帧对应的图片数据。以视频格式文件或者图片格式文件进行查阅，可满足不同的使用场景和监测目的，从而进一步简化监测操作所需要耗费的时间、人力和物力。

【附图说明】

图1是本发明第一实施例所提供的基于位置信息与视频验证结合的监测方法的步骤流程示意图；

图2是基于位置信息与视频验证结合的监测方法中对城市多个观测点的划分示意图。

图3是图1中所示步骤S3的步骤流程示意图之一；

图4是基于位置信息与视频验证结合的监测方法中观测点及其监测范围内监测点的示意图。

图5是图4中所示单个观测点监测范围内的角度方向标注示意图。

图6是图3中所示步骤S33的步骤流程示意图；

图7是图1中所示步骤S3的步骤流程示意图之二；

图8是本发明第一实施例所提供的基于位置信息与视频验证结合的监测系统的功能模块示意图。

图9是图8中所示视频调取模块的功能模块示意图。

图10是图8中所示视频分析模块的功能模块示意图。

附图标注说明：

A、B、C、D、E，表示路口标记；

O、观测点；P0、当前点；P-2、当前点之前2个上报点；P-1、当前点之前1个上报点；P1、当前点之后的1个上报点；P2、当前点之后的2个上报点。

10、基于位置信息与视频验证结合的监测系统；11、观测点位置存储模块；12、获取车辆数据模块；13、视频调取模块；14、视频分析模块；100、观测点；131、监测点选取单元；132、监测信息汇总单元；133、视频数据输出单元；141、视频截取单元；142、图片截取单元。

【具体实施方式】

为了使本发明的目的，技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施实例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请参阅图1，本发明的第一实施例提供一种基于位置信息与视频验证结合的监测方法S10，其包括如下步骤：

步骤S1，获取观测点的位置信息；

步骤S2，获取与订单匹配的车辆数据；

步骤S3，基于车辆运行轨迹，获取车辆所经过的观测点及其对应时间戳，并截取对应观测点的视频数据进行整理；以及

步骤S4，对视频数据分析处理，以对车辆运行状态进行监测。

具体地，在上述步骤S1中，位置信息可基于GPS获得，也可基于基站定位等方式获得。获得的对应观测点的位置信息可进行存储并形成对应的数据库。

为了更好地对上述的测量方法进行说明，以某一城市为例，在该城市中对应的观测点，可理解为设置路口、高楼、红绿灯处等设置的摄像头。通过提前获知观测点的经纬度数据、获知以观测点某一位置为中心的观测点的监测半径范围，并将对应的数据存储为具体的数据库，以便于后续使用。

在上述步骤S2中，与订单匹配的车辆数据可进一步理解为订单信息、开始时间戳、结束时间戳、用户编号、轨迹点对应的标记，以获知车辆运行的轨迹定位与运行时间。其中，所述轨迹点对应的标记可包括运行的时间戳、经纬度，从而可基于位置信息获知用户运行的轨迹及与时间对应的位置信息定位。

判断车辆所经过路口及其对应时间戳；具体地，可判断每个与订单匹配的车辆在哪些时间帧经过了哪些路口，其订单编号、开始时间戳、结束时间戳、用户编号、轨迹点的(时间戳1、对应路口1；时间戳2、对应路口2......时间戳n、对应路口n等等)。

如图2中所示，结合具体城市例子做说明：

在选定城市城区区域内，划分共10个观测点，车辆运行经过的5个观测点对应为5个路口。假设与订单匹配的车辆由A路口开始运行，依次经过B路口、C路口、D路口、E路口。则对应获得的数据是：

订单编号：123456；开始时间戳12:01，结束时间戳12:30；用户编号：123；

轨迹点可以包括：

时间戳1：12:01，对应路口A；

时间戳2：12:09，对应路口B；

时间戳3：12:18，对应路口C；

时间戳4：12:25，对应路口D；

时间戳5：12:30，对应路口E；

也即，其轨迹可如图2中所示。为了判断在该订单编号下车辆运行状态，如其为违规运行或者文明运行等。则需要进一步对在该订单下的运行状态进行评估。以共享电动车的骑行为例，由于共享电动车的共享特性，仅依托于车辆车牌来进行对用户骑行行为进行监测明显不符合实际监测的需求，而基于现有的监测方式，又无法快速准确获得与订单或者实际用户骑行状态关联的判断，因此，无法获得对应骑行是否违规或者安全文明。

在上述步骤S2之后可包括基于车辆的运行轨迹排列为每个路口与时间戳的列表，并截取对应的视频数据进编号，并对视频数据进行整理。

具体地，请参阅图3，上述步骤S3中还可进一步包括如下步骤：

步骤S31，选取位于一观测点的监测范围内的多个监测点的位置信息，以获取其对应的时间；

步骤S32，基于时间及监测点的位置信息的变化，标注好车辆运行方向及其位置，以获得车辆运行轨迹；及

步骤S33，结合车辆运行轨迹，将订单、车辆信息与视频数据关联并输出。

基于上述的运行轨迹的判断，可自行匹配选取对应路口的视频数据，因此无需对整体视频内容进行筛选和分析，从而可进一步简化监测所需处理的数据量。

在一些具体实施例中，可以某一路口的摄像头拍摄的内容为基准，选择对应监测视频数据信息。

该摄像头可监测范围为该摄像头可拍摄范围T。其中，所述监测范围包括：以摄像头区域为中心点，其预设值为4米。首先，获取多个监测点的位置信息，并输出对应时间。

进一步，基于时间及监测点的位置信息，确定车辆运行方向及其位置变化，并获得其车辆运行轨迹，进一步将订单号及对应的订单及路口匹配的视频数据输出。

在一些具体实施例中，与订单匹配的视频数据具体可为：观测点O为摄像机的位置信息定位位置；订单编号；用户性别与年龄；进一步还包括当前点之前2个上报点P-2的时间、角度、距离；当前点之前1个上报点P-1的时间、角度、距离；当前点P0的上报时间、上报角度及上报距离；当前点之后的1个上报点P1的时间、角度及距离；当前点之后的2个上报点P2的时间、角度及距离等。也即，在一个观测点的监测范围内，选取某一上报点时，需要对应获取的5个观测点的对应数据。

可见，在某一观测点，可选择一已知经纬度的摄像头，并基于该摄像头位置获知当前点及其运行轨迹下相邻监测点的位置，以获得以该观测点为中心对应监测点的结合图5中所示，以摄像头正前方直线为0度，M区域为正区域，其范围为0°-180°，N区域为负区域，其范围为0°-180°，可以下列数据为例：

订单编号：123456；

用户编号：123；

时间点1：23:01、角度为-56°；

时间点2：23:02、角度为-59°；

时间点3：23:03、角度为158°；

时间点4：23:04、角度为153°；

时间点5:23:04、角度为144°。

基于此，可基于时间及角度的变化，获知车辆的运行方向及状态。并可进一步结合该路口的周边路口的分布情况，进一步获知在该路口后，车辆可能向那些路口进行。结合图2及图5中所示，假设在某个时间点时对应待监测车辆在路口A摄像头获取的运行方向角度为144°，则可判断车辆下一个运行的路口大概率为路口C与路口E，则在下一个路口时，可只调取路口C与路口E的视频数据即可，基于上述的操作，可减少大量其他无用数据的调用，而不需要从海量的视频数据中选取所需要的数据，从而节省视频获取的时间。还可进一步简化视频监测和/或视频查看的流程，节省人力和时间，同时也可对用户经过不同观测点时的实际骑行情况进行有效的判断。其与现有的仅基于时间进行视频截取的方式不同，其可以更准确及更快捷地获取对应的视频数据。

进一步地，在车辆运行轨迹中包括多个观测点的实施例中，如图6中所示，上述步骤S33还可进一步包括如下步骤：

步骤S331，获取当前观测点的相对位置；

步骤S332，基于车辆运行方向以及观测点的相对位置，对车辆运行轨迹进行预测；及

步骤S333，根据车辆运行轨迹预测结果，对应截取当前观测点及下一观测点的视频数据。

基于此，当需要对某一订单下的车辆运行状态进行监测判断时，则可选择与订单匹配的车辆在任一观测点的视频数据，并可基于车辆的运行轨迹，自动调取与之相邻的观测点的视频数据，以减少人工进行筛选的工作量，并可进一步提高监测效率。

假设与观测点A相邻的只有观测点B、观测点C、观测点D以及观测点E，如果不做运行方向的判断，则需要调取上述四个观测点的视频数据。而采用方向预测，则可判断其下一个路口为观测点B与观测点C的概率较大，从而可只选取其中两个观测点以调取对应视频数据，减少了数据调取量以及整体运行速度。

基于上述的步骤无需车辆运行完毕，即可提前调取对应视频数据，以提高监测的及时性。

进一步地，对于其他使用场景下，车辆运行情况进行监测的过程中，如图7中所示，上述步骤S3还可包括如下步骤：

步骤P31，获取车辆运行经过的观测点的位置、时间及顺序；及

步骤P32，结合观测点的位置、时间，并按照顺序依次获取对应观测点的视频数据。

在上述步骤中，在获得对应的车辆运行观测点的顺序，即相当于给对应的观测点进行了编号，从而可基于不同的编号，以获得对应的视频数据。

进一步地，基于对车辆运行轨迹的分析，还可分析用户是在哪些路口或者哪些路口之间进行违规骑行的。可见，在上述步骤P31及步骤P32中，是可在已知车辆运行的状态下，对已经运行的轨迹进行对应视频数据的调取与分析。

在上述步骤S4中，可基于与其对应的用户信息、时间等，对视频数据中的内容进行筛选及查看。对视频数据进行分析处理包括对视频格式文件或者图片格式文件进行查阅。具体地，可通过工作人员直接查看小视频或者截取的监测点对应时间帧的图片，以判断出该订单中用户是否是违规骑行。也可以通过机器学习识别模型，以对用户的违规骑行行为进行分析处理。

为了更好地对车辆运行状态进行监测，请参阅图8，本发明的第二实施例还提供一种基于位置信息与视频验证结合的监测系统10，其具体包括：

多个观测点100，用于获取对应的视频数据；

观测点位置存储模块11，用于获取观测点的位置信息并存储形成对应数据库；

获取车辆数据模块12，用于获取与订单匹配的车辆数据；

视频调取模块13，用于基于车辆运行轨迹，获取车辆所经过的观测点及其对应时间戳，并截取对应观测点的视频数据进行整理；及

视频分析模块14，用于对视频数据分析处理。

可以理解，以某一城市为例，在该城市中对应的观测点，可理解为设置路口、高楼、红绿灯处等设置的摄像头。有关上述针对观测点、与订单匹配的车辆数据，视频数据等相关描述与上述第一实施例中所述的一致，在此不再赘述。

如图9中所示，所述视频调取模块13进一步包括如下步骤：

监测点选取单元131，用于选取位于一观测点的监测范围内的多个监测点的位置信息，以获取其对应的时间；

监测信息汇总单元132，用于基于时间及监测点的位置信息的变化，标注好车辆运行方向及其位置，以获得车辆运行轨迹；及

视频数据输出单元133，用于结合车辆运行轨迹，将订单、车辆信息与视频数据关联并输出。

其中，如图10中所示，所述视频分析模块14进一步包括如下模块：

视频截取单元141，用于基于监测点的位置及对应时间，获取所需位置的时间段对应的视频数据；及

图片截取单元142，用于基于监测点的位置及对应时间，获取所需位置的时间帧对应的图片数据。

有关上述步骤S33的具体限定以及在其他实施例中步骤P31-步骤P32，也可基于上述第一实施例中所述方法对应执行。具体地，也可在一存储介质中执行上述步骤。所述还可被设置为存储用于执行上述实施例的方法中所包括的步骤的计算机程序，本实施例中在此不再赘述。上述实施例的方法步骤中全部或者部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括如软盘、光盘、DVD、硬盘、闪存、U盘、CF卡、SD卡、MMC卡、SM卡、记忆棒(Memory Stick)、xD卡等。

基于上述的基于位置信息与视频验证结合的监测系统，可减少大量其他无用数据的调用，而不需要从海量的视频数据中选取所需要的数据，从而节省视频获取的时间。还可进一步简化视频监测和/或视频查看的流程，节省人力和时间，同时也可对用户经过不同观测点时的实际骑行情况进行有效的判断。其与现有的仅基于时间进行视频截取的方式不同，其可以更准确及更便捷地获取对应的视频数据。

与现有技术相比，本发明所提供的一种基于位置信息与视频验证结合的监测方法及其系统具有如下的有益效果：

本发明提供一种基于位置信息与视频验证结合的监测方法，其包括获取观测点的位置信息并存储形成对应数据库；获取与订单匹配的车辆数据；基于车辆运行轨迹，获取车辆所经过的观测点及其对应时间戳，并截取对应观测点的视频数据进行整理；及对视频数据分析处理，以对车辆运行状态进行监测。基于上述监测方法，可减少大量其他无用数据的调用，而不需要从海量的视频数据中选取所需要的数据，从而节省视频获取的时间。还可进一步简化视频监测和/或视频查看的流程，节省人力和时间，同时也可对用户经过不同观测点时的实际骑行情况进行有效的判断，尤其适用于共享骑行车辆的骑行规范监测中。

在本发明中，所述观测点包括设置路口、高楼、红绿灯处设置的摄像头，可以理解，基于对观测点的限定，可进一步提高对应监测信息获取的准确性和及时性。

在上述步骤S2中，与订单匹配的车辆数据包括订单信息、时间戳以及轨迹点对应的标记，以获知车辆运行轨迹定位与运行时间。根据车辆运行的轨迹，可对其车辆运行的位置信息与其运行时间，并对应与不同观测点的视频数据相关联，从而可进一步从海量订单数据及用户使用记录中，快速获取所需与订单匹配的车辆数据。

上述步骤S3中，进一步包括以下步骤：选取位于一观测点的监测范围内的多个监测点的位置信息，以获取其对应的时间；基于时间及监测点的位置信息的变化，标注好车辆运行方向及其位置；及结合车辆运行轨迹，将订单、车辆信息与视频数据关联并输出。在本发明中可基于对应观测点内的监测点的位置信息确定其时间，进一步可姐姐车辆运行轨迹，进一步将位置信息与视频数据相关联，以获得更准确和更快捷地获取对应的视频数据。

在本发明中，还可进一步在获取观测点的相对位置后，基于车辆运行方向以及观测点的相对位置，对车辆运行轨迹进行预测，从而可以截取当前观测点及下一观测点的视频数据。这种适用于对车辆运行状态实时检测的需求，可以提前获知其可能会经过的观测点的位置，以减少对没有在预测运行轨迹内的观测点的视频数据进行调取。

在本发明另外的一些实施例中，上述步骤S3进一步包括获取车辆运行经过的观测点的位置、时间及顺序；及基于其顺序依次获取对应观测点的视频数据。基于上述的视频数据获取方式，可获得与车辆运行轨迹对应匹配的视频数据，可适用于在事后对之前的车辆运行状态进行追查时使用。不同的视频数据获取方式，可满足不同的应用场景需求。

在上述步骤S4中，对视频数据进行分析处理包括对视频格式文件或者图片格式文件进行查阅，以为了满足不同的使用场景和监测目的，从而进一步简化监测操作所需要耗费的时间、人力和物力。

本发明还提供一种基于位置信息与视频验证结合的监测系统，其具有与上述基于位置信息与视频验证结合的监测方法相同的有益效果。

本发明上述视频调取模块包括监测点选取单元，用于选取位于一观测点的监测范围内的多个监测点的位置信息，以获取其对应的时间；监测信息汇总单元，用于基于时间及监测点的位置信息的变化，标注好车辆运行方向及其位置；及视频数据输出单元，用于结合车辆运行轨迹，将订单、车辆信息与视频数据关联并输出。基于上述针对视频调取模块的限定，可满足实时监测的使用需求。

本发明上述所述视频分析模块进一步包括视频截取单元，用于基于监测点的位置及对应时间，获取所需位置的时间段对应的视频数据。及图片截取单元，用于基于监测点的位置及对应时间，获取所需位置的时间帧对应的图片数据。以视频格式文件或者图片格式文件进行查阅，可满足不同的使用场景和监测目的，从而进一步简化监测操作所需要耗费的时间、人力和物力。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内所作的任何修改，等同替换和改进等均应包含本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于位置信息与视频验证结合的监测方法，其特征在于：其包括如下步骤：

步骤S1，获取观测点的位置信息；

步骤S2，获取与订单匹配的车辆数据；

步骤S3，基于车辆运行轨迹，获取车辆所经过的观测点及其对应时间戳，并截取对应观测点的视频数据进行整理；及

步骤S4，对视频数据分析处理，以对车辆运行状态进行监测。

2.如权利要求1中所述基于位置信息与视频验证结合的监测方法，其特征在于：在上述步骤S1中，所述观测点包括设置路口、高楼、红绿灯处设置的摄像头。

3.如权利要求1中所述基于位置信息与视频验证结合的监测方法，其特征在于：在上述步骤S2中，与订单匹配的车辆数据包括订单信息、时间戳以及轨迹点对应的标记，以获知车辆运行轨迹定位与运行时间。

4.如权利要求1-3中任一项所述基于位置信息与视频验证结合的监测方法，其特征在于：上述步骤S3中，进一步包括以下步骤：

步骤S31，选取位于一观测点的监测范围内的多个监测点的位置信息，以获取其对应的时间；

步骤S32，基于时间及监测点的位置信息的变化，标注好车辆运行方向及其位置，以获得车辆运行轨迹；及

步骤S33，结合车辆运行轨迹，将订单、车辆信息与视频数据关联并输出。

5.如权利要求4中所述基于位置信息与视频验证结合的监测方法，其特征在于：所述步骤S33中进一步包括：

步骤S331，获取观测点的相对位置；

步骤S332，基于车辆运行方向以及观测点的相对位置，对车辆运行轨迹进行预测；及

步骤S333，根据车辆运行轨迹预测结果，对应截取当前观测点及下一观测点的视频数据。

6.如权利要求1-3中任一项中所述基于位置信息与视频验证结合的监测方法，其特征在于：上述步骤S3进一步包括以下步骤：

步骤P31，获取车辆运行经过的观测点的位置、时间及顺序；及

步骤P32，基于其顺序依次获取对应观测点的视频数据。

7.如权利要求1中所述基于位置信息与视频验证结合的监测方法，其特征在于：在上述步骤S4中，对视频数据进行分析处理包括对视频格式文件或者图片格式文件进行查阅。

8.一种基于位置信息与视频验证结合的监测系统，其特征在于：所述基于位置信息与视频验证结合的监测系统包括：

多个观测点，用于获取对应的视频数据；

观测点位置存储模块，用于获取观测点的位置信息并存储形成对应数据库；

获取车辆数据模块，用于获取与订单匹配的车辆数据；

视频调取模块，用于基于车辆运行轨迹，获取车辆所经过的观测点及其对应时间戳，并截取对应观测点的视频数据进行整理；及

视频分析模块，用于对视频数据分析处理。

9.如权利要求8中所述基于位置信息与视频验证结合的监测方法，其特征在于：上述视频调取模块进一步包括：

监测点选取单元，用于选取位于一观测点的监测范围内的多个监测点的位置信息，以获取其对应的时间；

监测信息汇总单元，用于基于时间及监测点的位置信息的变化，标注好车辆运行方向及其位置，以获得车辆运行轨迹；及

视频数据输出单元，用于结合车辆运行轨迹，将订单、车辆信息与视频数据关联并输出。

10.如权利要求8中所述基于位置信息与视频验证结合的监测方法，其特征在于：所述视频分析模块进一步包括：

视频截取单元，用于基于监测点的位置及对应时间，获取所需位置的时间段对应的视频数据；及

图片截取单元，用于基于监测点的位置及对应时间，获取所需位置的时间帧对应的图片数据。

Images