CN112037363A - 行车记录大数据辅助分析系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种行车记录大数据辅助分析系统，包括：亮度辨识设备，用于将定制处理图像中亮度值在预设井盖亮度范围内的像素点作为井盖像素点，将所述已处理图像中亮度值在预设井盖亮度范围外的像素点作为非井盖像素点；数据分析设备，用于获得各个井盖像素点的各个景深值，并在所述各个景深值的均方差超限时，发送所述井盖异常信号，否则，发送所述井盖正常信号；其中，将到其他井盖像素点的距离都超限的井盖像素点作为孤立的井盖像素点排出均方差的计算。本发明的行车记录大数据辅助分析系统计算简便、数据可靠。由于借助了行车记录仪的硬件平台对车辆前方的井盖异常状态进行分析，从而在保证分析准确性的同时节省了硬件资源的搭建。

Description

行车记录大数据辅助分析系统
技术领域
本发明涉及行车记录仪领域，尤其涉及一种行车记录大数据辅助分析系统。
背景技术
行车记录仪即记录车辆行驶途中的影像及声音等相关资讯的仪器。安装行车记录仪后，能够记录汽车行驶全过程的视频图像和声音，可为交通事故提供证据。喜欢自驾游的人，还可以用它来记录征服艰难险阻的过程。开车时边走边录像，同时把时间、速度、所在位置都记录在录像里，相当“黑匣子”。也可在家用作DV拍摄生活乐趣，或者作为家用监控使用。平时还可以做停车监控，安装行车记录仪，视频资料不可以裁剪，如果裁剪，在责任事故发生后则无法提供帮助。也是为了防止现在社会那些不可避免的碰瓷行为。
发明内容
本发明至少具有以下两个重要发明点：
(1)基于定制处理后图像中的各个井盖像素点的各个景深值的均方差是否超限，判断井盖目标的凹陷程度，进而决定是否执行绕行提醒动作；
(2)将到其他井盖像素点的距离都超限的井盖像素点作为孤立的井盖像素点排出均方差的计算，从而增强计算结果的有效性。
根据本发明的一方面，提供了一种行车记录大数据辅助分析系统，所述系统包括：
信息通知设备，嵌入在后视镜内，用于在接收到井盖异常信号时，显示与绕行提醒相关的提醒文字；
所述信息通知设备还用于在接收到井盖正常信号时，显示与正常行驶相关的提醒文字；
行车记录仪，设置在前挡玻璃的后方，用于对前挡玻璃的前方执行行车记录操作，以获得当前记录帧；
数据划分设备，与所述行车记录仪连接，用于对接收到的当前记录帧执行平均式分块处理，以获得对应的各个分块图像；
动态处理设备，与所述数据划分设备连接，用于基于接收到的每一个分块图像的内容冗余度决定对所述分块图像执行增强处理的强度，以获得对应的分块增强图像；
所述动态处理设备还用于将接收到的各个图像分块分别对应的各个分块增强图像组合以获得所述当前记录帧对应的动态处理图像；
亮度辨识设备，与所述动态处理设备连接，用于将所述动态处理图像中亮度值在预设井盖亮度范围内的像素点作为井盖像素点，将所述动态处理图像中亮度值在预设井盖亮度范围外的像素点作为非井盖像素点；
数据分析设备，用于获得各个井盖像素点的各个景深值，并在所述各个景深值的均方差超限时，发送所述井盖异常信号，以及在所述各个景深值的均方差未超限时，发送所述井盖正常信号。
本发明的行车记录大数据辅助分析系统计算简便、数据可靠。由于借助了行车记录仪的硬件平台对车辆前方的井盖异常状态进行分析，从而在保证分析准确性的同时节省了硬件资源的搭建。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明示出的行车记录大数据辅助分析系统的第一实施例的结构方框图。
图2为根据本发明示出的行车记录大数据辅助分析系统的第二实施例的结构方框图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的行车记录大数据辅助分析系统的实施方案进行详细说明。
交通事故产生的一个主要原因是当事人由于心理或者生理方面的原因，没有正确观察和判断外界事物而造成精力分散、反应迟钝，表现为观望不周、措施不及或者不当。还有当事人依靠自己的主观想象判断事务或者过高估计自己的技术，过分自信，对前方、左右车辆、行人形态、道路情况等，未判断清楚就盲目通行。
当发生了交通事故以后，车主必须要在第一时间内亮起车辆的危险警告灯，并在车后面设置危险警告标识牌。这样做的好处就是防止有后面的车进行追尾的碰撞，从而保障车内的人员以及车辆自身的安全。除了设立了警示标识以后，还要对事故的现场进行拍照取证，这是向保险公司进行理论的事故证据，在移动车辆之前进行拍照的方法主要是为了避免车主不认问题出现。再填写相应的事故快速处理协议书，这样就可以到定损机构进行车辆定损，从而完成相应的维修与检测工作。
目前，由于施工方的能力不同以及对细节的关注不同，导致道路施工后遗留的井盖与地面的吻合情况也不同，如果井盖与地面吻合一致，则车辆行驶通过井盖完全能够达到无感通过，相反，如果井盖与地面落差过大或凹陷过深，则车辆行驶通过时将过于颠簸，严重时甚至能够造成各种交通事故。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种行车记录大数据辅助分析系统，能够有效解决相应的技术问题。
<实施例一>
图1为根据本发明示出的行车记录大数据辅助分析系统的第一实施例的结构方框图，所述系统包括：
信息通知设备，嵌入在后视镜内，用于在接收到井盖异常信号时，显示与绕行提醒相关的提醒文字；
所述信息通知设备还用于在接收到井盖正常信号时，显示与正常行驶相关的提醒文字；
行车记录仪，设置在前挡玻璃的后方，用于对前挡玻璃的前方执行行车记录操作，以获得当前记录帧；
数据划分设备，与所述行车记录仪连接，用于对接收到的当前记录帧执行平均式分块处理，以获得对应的各个分块图像；
动态处理设备，与所述数据划分设备连接，用于基于接收到的每一个分块图像的内容冗余度决定对所述分块图像执行增强处理的强度，以获得对应的分块增强图像；
所述动态处理设备还用于将接收到的各个图像分块分别对应的各个分块增强图像组合以获得所述当前记录帧对应的动态处理图像；
亮度辨识设备，与所述动态处理设备连接，用于将所述动态处理图像中亮度值在预设井盖亮度范围内的像素点作为井盖像素点，将所述动态处理图像中亮度值在预设井盖亮度范围外的像素点作为非井盖像素点；
数据分析设备，用于获得各个井盖像素点的各个景深值，并在所述各个景深值的均方差超限时，发送所述井盖异常信号，以及在所述各个景深值的均方差未超限时，发送所述井盖正常信号；
其中，在所述数据分析设备中，将到其他井盖像素点的距离都超限的井盖像素点作为孤立的井盖像素点排出均方差的计算；
其中，基于接收到的每一个分块图像的内容冗余度决定对所述分块图像执行增强处理的强度包括：接收到的每一个分块图像的内容冗余度越高，对所述分块图像执行的增强处理的强度越大。
<实施例二>
图2为根据本发明示出的行车记录大数据辅助分析系统的第二实施例的结构方框图。
如图2所示，在所述行车记录大数据辅助分析系统中，还包括：
比例确定设备，与所述动态处理设备连接，用于识别接收到的动态处理图像的长宽尺寸比例，所述长宽尺寸比例包括3比2、4比3和16比9。
<其他实施例>
在所述行车记录大数据辅助分析系统中，还包括：
形状提取设备，与所述比例确定设备连接，用于接收所述长宽尺寸比例，并基于所述长宽尺寸比例选择对应形状的分割块。
在所述行车记录大数据辅助分析系统中：
在所述形状提取设备中，所述对应形状的分割块的长宽尺寸比例与所述动态处理图像的长宽尺寸比例相同。
在所述行车记录大数据辅助分析系统中，还包括：
图案获取设备，分别与所述比例确定设备和所述形状提取设备连接，用于基于选择的分割块对所述动态处理图像执行分割以获得各个待处理图案。
在所述行车记录大数据辅助分析系统中，还包括：
第一分析设备，与所述图案获取设备连接，用于对接收到的动态处理图像的每一个待处理图案执行噪声幅值分析，以获得噪声幅值最小的待处理图案，并对噪声幅值最小的待处理图案执行模糊等级分析以获得对应的模糊等级。
在所述行车记录大数据辅助分析系统中，还包括：
第二分析设备，与所述第一分析设备连接，用于对所述动态处理图像中涉及到目标的待处理图案执行基于所述模糊等级的清晰化处理操作，以获得对应的现场处理分块，还用于对所述动态处理图像中未涉及到目标的待处理图案不执行基于所述模糊等级的清晰化处理操作，以将未涉及到目标的待处理图案作为对应的现场处理分块，所述动态处理图像中涉及到目标的待处理图案为所述动态处理图像中与某一个目标所在区域存在交集的待处理图案。
在所述行车记录大数据辅助分析系统中，还包括：
内容融合设备，分别与所述亮度辨识设备和所述第二分析设备连接，用于将所述动态处理图像中各个待处理图案分别对应的各个现场处理分块执行拼接动作，以获得对应的现场拼接图像，并对接收到的现场拼接图像中的各个拼接处分别执行归一化处理，以获得所述动态处理图像对应的内容融合图像，并将所述内容融合图像替换所述动态处理图像发送给所述亮度辨识设备。
在所述行车记录大数据辅助分析系统中，还包括：
ZIGBEE通信设备，与所述内容融合设备连接，用于接收并无线发送所述内容融合图像。
在所述行车记录大数据辅助分析系统中：
对所述动态处理图像中涉及到目标的待处理图案执行基于所述模糊等级的清晰化处理操作包括：所述模糊等级越高，执行的清晰化处理的幅度越大。
另外，ZIGBEE是基于IEEE802.15.4标准的低功耗局域网协议。根据国际标准规定，ZIGBEE技术是一种短距离、低功耗的无线通信技术。这一名称(又称紫蜂协议)来源于蜜蜂的八字舞，由于蜜蜂(bee)是靠飞翔和“嗡嗡”(ZIG)地抖动翅膀的“舞蹈”来与同伴传递花粉所在方位信息，也就是说蜜蜂依靠这样的方式构成了群体中的通信网络。其特点是近距离、低复杂度、自组织、低功耗、低数据速率。主要适合用于自动控制和远程控制领域，可以嵌入各种设备。简而言之，ZIGBEE就是一种便宜的，低功耗的近距离无线组网通讯技术。ZIGBEE是一种低速短距离传输的无线网络协议。ZIGBEE协议从下到上分别为物理层(PHY)、媒体访问控制层(MAC)、传输层(TL)、网络层(NWK)、应用层(APL)等。其中物理层和媒体访问控制层遵循IEEE 802.15.4标准的规定。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (10)

1.一种行车记录大数据辅助分析系统，其特征在于，包括：
信息通知设备，嵌入在后视镜内，用于在接收到井盖异常信号时，显示与绕行提醒相关的提醒文字；
所述信息通知设备还用于在接收到井盖正常信号时，显示与正常行驶相关的提醒文字；
行车记录仪，设置在前挡玻璃的后方，用于对前挡玻璃的前方执行行车记录操作，以获得当前记录帧；
数据划分设备，与所述行车记录仪连接，用于对接收到的当前记录帧执行平均式分块处理，以获得对应的各个分块图像；
动态处理设备，与所述数据划分设备连接，用于基于接收到的每一个分块图像的内容冗余度决定对所述分块图像执行增强处理的强度，以获得对应的分块增强图像；
所述动态处理设备还用于将接收到的各个图像分块分别对应的各个分块增强图像组合以获得所述当前记录帧对应的动态处理图像；
亮度辨识设备，与所述动态处理设备连接，用于将所述动态处理图像中亮度值在预设井盖亮度范围内的像素点作为井盖像素点，将所述动态处理图像中亮度值在预设井盖亮度范围外的像素点作为非井盖像素点；
数据分析设备，用于获得各个井盖像素点的各个景深值，并在所述各个景深值的均方差超限时，发送所述井盖异常信号，以及在所述各个景深值的均方差未超限时，发送所述井盖正常信号；
其中，在所述数据分析设备中，将到其他井盖像素点的距离都超限的井盖像素点作为孤立的井盖像素点排出均方差的计算；
其中，基于接收到的每一个分块图像的内容冗余度决定对所述分块图像执行增强处理的强度包括：接收到的每一个分块图像的内容冗余度越高，对所述分块图像执行的增强处理的强度越大。
2.如权利要求1所述的行车记录大数据辅助分析系统，其特征在于，所述系统还包括：
比例确定设备，与所述动态处理设备连接，用于识别接收到的动态处理图像的长宽尺寸比例，所述长宽尺寸比例包括3比2、4比3和16比9。
3.如权利要求2所述的行车记录大数据辅助分析系统，其特征在于，所述系统还包括：
形状提取设备，与所述比例确定设备连接，用于接收所述长宽尺寸比例，并基于所述长宽尺寸比例选择对应形状的分割块。
4.如权利要求3所述的行车记录大数据辅助分析系统，其特征在于：
在所述形状提取设备中，所述对应形状的分割块的长宽尺寸比例与所述动态处理图像的长宽尺寸比例相同。
5.如权利要求4所述的行车记录大数据辅助分析系统，其特征在于，所述系统还包括：
图案获取设备，分别与所述比例确定设备和所述形状提取设备连接，用于基于选择的分割块对所述动态处理图像执行分割以获得各个待处理图案。
6.如权利要求5所述的行车记录大数据辅助分析系统，其特征在于，所述系统还包括：
第一分析设备，与所述图案获取设备连接，用于对接收到的动态处理图像的每一个待处理图案执行噪声幅值分析，以获得噪声幅值最小的待处理图案，并对噪声幅值最小的待处理图案执行模糊等级分析以获得对应的模糊等级。
7.如权利要求6所述的行车记录大数据辅助分析系统，其特征在于，所述系统还包括：
第二分析设备，与所述第一分析设备连接，用于对所述动态处理图像中涉及到目标的待处理图案执行基于所述模糊等级的清晰化处理操作，以获得对应的现场处理分块，还用于对所述动态处理图像中未涉及到目标的待处理图案不执行基于所述模糊等级的清晰化处理操作，以将未涉及到目标的待处理图案作为对应的现场处理分块，所述动态处理图像中涉及到目标的待处理图案为所述动态处理图像中与某一个目标所在区域存在交集的待处理图案。
8.如权利要求7所述的行车记录大数据辅助分析系统，其特征在于，所述系统还包括：
内容融合设备，分别与所述亮度辨识设备和所述第二分析设备连接，用于将所述动态处理图像中各个待处理图案分别对应的各个现场处理分块执行拼接动作，以获得对应的现场拼接图像，并对接收到的现场拼接图像中的各个拼接处分别执行归一化处理，以获得所述动态处理图像对应的内容融合图像，并将所述内容融合图像替换所述动态处理图像发送给所述亮度辨识设备。
9.如权利要求8所述的行车记录大数据辅助分析系统，其特征在于，所述系统还包括：
ZIGBEE通信设备，与所述内容融合设备连接，用于接收并无线发送所述内容融合图像。
10.如权利要求9所述的行车记录大数据辅助分析系统，其特征在于：
对所述动态处理图像中涉及到目标的待处理图案执行基于所述模糊等级的清晰化处理操作包括：所述模糊等级越高，执行的清晰化处理的幅度越大。
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