CN112765823A - 一种基于大数据的远程桌面控制系统及方法 - Google Patents

一种基于大数据的远程桌面控制系统及方法 Download PDF

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CN112765823A CN202110103009.5A CN202110103009A CN112765823A CN 112765823 A CN112765823 A CN 112765823A CN 202110103009 A CN202110103009 A CN 202110103009A CN 112765823 A CN112765823 A CN 112765823A
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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的远程桌面控制系统及方法,属于远程桌面控制技术领域。本发明一种基于大数据的远程桌面控制系统,该系统包括身份识别模块、三维仿真模块、人机交互模块、智能调控模块、指挥中心;所述身份识别模块的输出端电性连接三维仿真模块的输入端;所述三维仿真模块的输出端电性连接人机交互模块的输入端;所述人机交互模块的输出端电性连接指挥中心的输入端;所述指挥中心的输出端电性连接智能调控模块的输入端。同时提供一种基于大数据的远程桌面控制方法,利用交警的手势变化和停留时间进行远程的桌面控制,放大监控区域,严密监控交通状况,同时对于各交通路口繁忙情况进行预测,对交警进行调遣,防止交通瘫痪。

Description

一种基于大数据的远程桌面控制系统及方法
技术领域
本发明涉及远程桌面控制技术领域,具体为一种基于大数据的远程桌面控制系统及方法。
背景技术
随着科学技术的发展,自动化的智能控制逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分,远程桌面控制就是其中一种具体的表现。利用远程桌面控制,可以让人们在不接触设备屏幕的情况下,进行各种操作,能够极大地提高人们生活的便利性,节省人力资源。
在日常生活中,利用大数据进行远程桌面控制能够解决许多难题,在交通管制领域,在各个交通路口,交警指挥交通时,常有部分不法司机对于交警指挥不听从,采取“钻空子”“超车”等方式从路口强行通过,而因为交警指挥交通时,常常与信号灯有一定出入,从而引发了监控系统的局限性,对于这一类不服从指挥的司机难以拍摄到清晰画面,甚至于引发交通事故。同时因为上下班、节假日等高峰期时,常常会出现大量交通拥堵状况,对于交警的调度上,也缺乏一定的方法,导致有些交通路口十分拥堵却没有交警能够来指挥交通或交警人员不够,难以指挥得当。因此人们急需一种能够根据交警的指挥对违法行为进行定点抓拍的远程桌面控制系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的远程桌面控制系统及方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:一种基于大数据的远程桌面控制系统,该系统包括身份识别模块、三维仿真模块、人机交互模块、智能调控模块、指挥中心;
所述身份识别模块用于对交通路口指挥交警的身份进行识别和认证;所述三维仿真模块用于对交通路口进行仿真建模;所述人机交互模块用于根据交警手势进行指挥中心电脑的远程桌面控制;所述智能调控模块用于根据各交通路口情况进行交警人员调遣;所述指挥中心用于显示交通路口的状态情况;
所述身份识别模块的输出端电性连接三维仿真模块的输入端;所述三维仿真模块的输出端电性连接人机交互模块的输入端;所述人机交互模块的输出端电性连接指挥中心的输入端;所述指挥中心的输出端电性连接智能调控模块的输入端。
根据上述技术方案,所述身份识别模块包括服装识别单元、位置识别单元、动作识别单元;
所述服装识别单元用于对指挥人的服装进行识别;所述位置识别单元用于对指挥人所站位置进行识别;所述动作识别单元用于对指挥人的初始敬礼动作进行识别;
在服装识别上,主要根据帽子、颜色搭配、花纹、材质等特征进行识别,在位置识别中,对交通路口指挥台进行识别,判断是否站在指挥台上进行指挥,进而判断交警身份;动作识别中,预先进行设置,交警在指挥交通前,会面朝系统进行敬礼,根据初始敬礼的动作幅度和角度进行识别。
根据上述技术方案,所述三维仿真模块包括场景采集单元、建模单元;
所述场景采集单元用于对交通路口与交警的场景情况进行采集;所述建模单元用于对交通路口与交警进行三维建模处理。
所述场景采集单元主要对交通路口的信号灯情况、停车情况、交警位置情况、附近路况情况进行采集,用于作为仿真建模的数据支持;建模单元在建模过程中主要包括以下步骤:绘制样条线、样条分析处理、图片处理、建模效果检查与分析、模型的优化,从而建立得出三维仿真模型。
根据上述技术方案,所述人机交互模块包括轨迹单元、桌面控制单元;
所述轨迹单元用于对交警指挥手势进行轨迹追踪;所述桌面控制单元用于根据交警手势轨迹与停留时间进行鼠标的自动控制,从而进行远程桌面控制。
在轨迹单元中,根据三维仿真模块建立的三维仿真模型,对交警的双手坐标进行追踪,从而形成了双手之间的移动路径和移动方向,根据双手间的距离和右手在左手的方位情况,利用大数据判断当前手势为何种手势,从而对远程桌面上的鼠标进行移动控制,从而使鼠标到达该手势下重点监控的区域画面上,并根据手势保留时间,达到一定阈值后进行双击,放大画面,更有助于监控当下情况下的交通情况。
根据上述技术方案,所述智能调控模块包括记录单元、调控单元、预测单元;
所述记录单元用于记录各交通路口交警指挥的繁忙程度;所述调控单元用于对交警进行调遣,保证较繁忙的交通路口有交警指挥;所述预测单元用于根据已记录交通路口情况预测其他路口情况,使得指挥中心可以实时调遣交警,保证交通安全。
根据交警手势变化的时间间隔来判断当前路口的繁忙程度,当时间间隔较短,超过时间间隔阈值的数量不超过一定阈值时,就可以判断为该路口不属于繁忙状态,那么该路口的交警可以进行抽调去支援其他路口;对于其他不繁忙的路口可以进行预测,根据附近路口的繁忙程度,当有一定数量的附近路口出现繁忙预示着该路口也会在一定时间后进入到繁忙状态,因此可提前安排交警在该路口进行执勤。
一种基于大数据的远程桌面控制方法,该方法包括以下步骤:
S1、在交通路口对指挥台上的人进行识别,确定其交警身份;
S2、对交通路口的标志性物体进行采集数据,对指挥台及交警进行采集数据,建立三维仿真模型;
S3、对交警指挥的手势进行追踪,创建轨迹路径,建立该路径与指挥中心电脑的鼠标输入指令的联系,达到利用手势进行远程桌面控制;
S4、对交通路口的车辆、路况进行整合分析与预测,根据繁忙程度对交警进行实时调遣;
根据上述技术方案,在步骤S1中,对指挥台上的人的识别包括以下步骤:
S7-1、对其服装的各项特征进行识别,与数据库中交警服装的各项特征进行对比,根据公式:
Figure BDA0002916698970000041
求出相似度dist(a,b)值记为A,其中ai代表被检测服装的各项特征;bi代表数据库中交警服装的各项特征;n代表特征数量;p代表常数值,用于校正;
S7-2、对其位置信息进行识别,计算得出距离指挥台的直线距离,记为S;
S7-3、对其初始敬礼动作进行识别,记录敬礼手势中肘关节处夹角,记为θ;
S7-4、在A大于阈值Amax,S小于阈值Smin,θ在阈值范围(θ1,θ2)之间时,判定其为交警身份。
在该方法中,利用相似度距离公式对服装的相似度进行第一重查验,利用指挥台位置与其的距离进行第二重查验,利用敬礼动作时的肘关节夹角进行第三重查验,三重查验都满足一定的阈值后,才可判断其为交警身份正在指挥交通。
根据上述技术方案,在步骤S2中,根据采集得到的各项数据,以指挥台中心为原点,以东西方向作为x轴,其中东方向为正半轴;以南北方向作为y轴,其中北方向为正半轴;以垂直地面方向作为z轴,不存在负半轴,建立三维仿真模型,将交通路口标志性设施信息录入模型中。
根据上述技术方案,在步骤S3中,根据步骤S2的建模信息,设置交警初始左手中指指尖坐标为(x,y,z)、初始右手中指指尖坐标为(x,y,z),此时为立正姿势站立在指挥台上;指挥时,左手中指指尖坐标为(xi左,yi左,zi左)、右手中指指尖坐标为(xi右,yi右,zi右);
根据距离公式:
Figure BDA0002916698970000051
计算得出指挥时两手之间的距离
Figure BDA0002916698970000052
设置xi左-xi右=L1,yi左-yi右=L2,zi左-zi右=L3
设置xi左-x=L4,yi左-y=L5,zi左-z=L6,xi右-x=L7,yi右-y=L8,zi右-z=L9
在手势情况判断中,包括以下步骤:
S9-1、根据历史数据建立交警手势情况数据库,设置各手势情况下指挥时两手之间的距离范围Dx,当D1落在范围Dx内时,进入步骤S9-2;
S9-2、根据L1、L2、L3的正负情况,识别交警右手在左手的方位,对交警的手势进行二次判断,确定其为范围Dx内设置手势;
S9-3、根据L4到L9的正负情况,判断该手势的指挥区域位于交通路口的方位;
同时显示中心电脑的屏幕上分布着交通路口的监控图像,以电脑中心为原点,建立平面坐标系,将鼠标的初始位置设置在原点,利用控制器对鼠标进行自动控制,根据S9-3中的方位情况和D1,鼠标自行移动到该区域的监控图像;
手势停留时间超过阈值M秒,即对鼠标输入指令,控制鼠标进行双击操作,将监控区域进行放大。
在判断过程中,由于三维坐标系以指挥台为原点,东方向为X轴正半轴,北方向为y轴正半轴,那么根据数据的正负情况,就可以判断交警进行指挥的方向,根据指挥方向和指挥手势就可以判断指挥区域,远程桌面的鼠标控制即移动到指挥区域所显示的监控区域,在根据手势停留时长,控制鼠标的双击操作,从而达到根据交警手势进行远程桌面控制,放大当前指挥区域图像,严密监视交通状况。
根据上述技术方案,在步骤S4中,对交警的调遣情况包括如下步骤:
S10-1、对已有交警的交通路口进行手势变换采集,记录下每两个手势变化的时间间隔,记为集合K={T1,T2,……,Tn},若集合中存在H个Ti超出阈值,进入步骤S10-2;若存在小于H个Ti超出阈值,进入步骤S10-3;如不存在Ti超出阈值,进入步骤S10-4;
S10-2、当集合中存在H个Ti超出时间间隔阈值T阈值,即表明该路口交通不繁忙,该路口交警可被指挥中心抽调;
S10-3、当集合中存在小于H个Ti超出时间间隔阈值T阈值,对以E为半径的范围内交通路口的情况进行采集,若采集的交通路口存在繁忙路口,且数量超过F个,该路口交警不可被指挥中心抽调;若采集的交通路口不存在繁忙路口或数量不超过F个,该路口交警可被指挥中心抽调;
S10-4、当集合中不存在Ti超出时间间隔阈值T阈值,表明路口过于繁忙,可由指挥中心抽调步骤S10-2或S10-3中的交警进行支援处理。
与现有技术相比,本发明所达到的有益效果是:本发明利用身份识别模块进行交警身份的识别,能够准确有效地进行交通状况的处理,只在交警进行指挥的时候进行相关操作,减少资源的浪费;利用三维仿真模块进行现场情况建模,能够更清晰准确地进行判断分析;利用人机交互模块通过对交警手势和停留时间的判断,从而达到控制远程桌面,放大监控区域,严密监视交通状况;利用智能调控模块对于交警的调遣根据交通路口的状况进行,根据预测形势,保证每个繁忙路口都有交警进行指挥,防止交通瘫痪。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是本发明一种基于大数据的远程桌面控制系统的结构示意图;
图2是本发明一种基于大数据的远程桌面控制方法的步骤示意图;
图3是本发明一种基于大数据的远程桌面控制方法的手势情况判断方法步骤示意图。
具体实施方式
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、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。
请参阅图1-3,本发明提供技术方案:一种基于大数据的远程桌面控制系统,该系统包括身份识别模块、三维仿真模块、人机交互模块、智能调控模块、指挥中心;
所述身份识别模块用于对交通路口指挥交警的身份进行识别和认证;所述三维仿真模块用于对交通路口进行仿真建模;所述人机交互模块用于根据交警手势进行指挥中心电脑的远程桌面控制;所述智能调控模块用于根据各交通路口情况进行交警人员调遣;所述指挥中心用于显示交通路口的状态情况;
所述身份识别模块的输出端电性连接三维仿真模块的输入端;所述三维仿真模块的输出端电性连接人机交互模块的输入端;所述人机交互模块的输出端电性连接指挥中心的输入端;所述指挥中心的输出端电性连接智能调控模块的输入端。
所述身份识别模块包括服装识别单元、位置识别单元、动作识别单元;
所述服装识别单元用于对指挥人的服装进行识别;所述位置识别单元用于对指挥人所站位置进行识别;所述动作识别单元用于对指挥人的初始敬礼动作进行识别。
所述三维仿真模块包括场景采集单元、建模单元;
所述场景采集单元用于对交通路口与交警的场景情况进行采集;所述建模单元用于对交通路口与交警进行三维建模处理。
所述人机交互模块包括轨迹单元、桌面控制单元;
所述轨迹单元用于对交警指挥手势进行轨迹追踪;所述桌面控制单元用于根据交警手势轨迹与停留时间进行鼠标的自动控制,从而进行远程桌面控制。
所述智能调控模块包括记录单元、调控单元、预测单元;
所述记录单元用于记录各交通路口交警指挥的繁忙程度;所述调控单元用于对交警进行调遣,保证较繁忙的交通路口有交警指挥;所述预测单元用于根据已记录交通路口情况预测其他路口情况,使得指挥中心可以实时调遣交警,保证交通安全。
一种基于大数据的远程桌面控制方法,该方法包括以下步骤:
S1、在交通路口对指挥台上的人进行识别,确定其交警身份;
S2、对交通路口的标志性物体进行采集数据,对指挥台及交警进行采集数据,建立三维仿真模型;
S3、对交警指挥的手势进行追踪,创建轨迹路径,建立该路径与指挥中心电脑的鼠标输入指令的联系,达到利用手势进行远程桌面控制;
S4、对交通路口的车辆、路况进行整合分析与预测,根据繁忙程度对交警进行实时调遣;
在步骤S1中,对指挥台上的人的识别包括以下步骤:
S7-1、对其服装的各项特征进行识别,与数据库中交警服装的各项特征进行对比,根据公式:
Figure BDA0002916698970000091
求出相似度dist(a,b)值记为A,其中ai代表被检测服装的各项特征;bi代表数据库中交警服装的各项特征;n代表特征数量;p代表常数值,用于校正;
S7-2、对其位置信息进行识别,计算得出距离指挥台的直线距离,记为S;
S7-3、对其初始敬礼动作进行识别,记录敬礼手势中肘关节处夹角,记为θ;
S7-4、在A大于阈值Amax,S小于阈值Smin,θ在阈值范围(θ1,θ2)之间时,判定其为交警身份。
在步骤S2中,根据采集得到的各项数据,以指挥台中心为原点,以东西方向作为x轴,其中东方向为正半轴;以南北方向作为y轴,其中北方向为正半轴;以垂直地面方向作为z轴,不存在负半轴,建立三维仿真模型,将交通路口标志性设施信息录入模型中。
在步骤S3中,根据步骤S2的建模信息,设置交警初始左手中指指尖坐标为(x,y,z)、初始右手中指指尖坐标为(x,y,z),此时为立正姿势站立在指挥台上;指挥时,左手中指指尖坐标为(xi左,yi左,zi左)、右手中指指尖坐标为(xi右,yi右,zi右);
根据距离公式:
Figure BDA0002916698970000092
计算得出指挥时两手之间的距离
Figure BDA0002916698970000093
设置xi左-xi右=L1,yi左-yi右=L2,zi左-zi右=L3
设置xi左-x=L4,yi左-y=L5,zi左-z=L6,xi右-x=L7,yi右-y=L8,zi右-z=L9
在手势情况判断中,包括以下步骤:
S9-1、根据历史数据建立交警手势情况数据库,设置各手势情况下指挥时两手之间的距离范围Dx,当D1落在范围Dx内时,进入步骤S9-2;
S9-2、根据L1、L2、L3的正负情况,识别交警右手在左手的方位,对交警的手势进行二次判断,确定其为范围Dx内设置手势;
S9-3、根据L4到L9的正负情况,判断该手势的指挥区域位于交通路口的方位;
同时显示中心电脑的屏幕上分布着交通路口的监控图像,以电脑中心为原点,建立平面坐标系,将鼠标的初始位置设置在原点,利用控制器对鼠标进行自动控制,根据S9-3中的方位情况和D1,鼠标自行移动到该区域的监控图像;
手势停留时间超过阈值M秒,即对鼠标输入指令,控制鼠标进行双击操作,将监控区域进行放大。
在步骤S4中,对交警的调遣情况包括如下步骤:
S10-1、对已有交警的交通路口进行手势变换采集,记录下每两个手势变化的时间间隔,记为集合K={T1,T2,……,Tn},若集合中存在H个Ti超出阈值,进入步骤S10-2;若存在小于H个Ti超出阈值,进入步骤S10-3;如不存在Ti超出阈值,进入步骤S10-4;
S10-2、当集合中存在H个Ti超出时间间隔阈值T阈值,即表明该路口交通不繁忙,该路口交警可被指挥中心抽调;
S10-3、当集合中存在小于H个Ti超出时间间隔阈值T阈值,对以E为半径的范围内交通路口的情况进行采集,若采集的交通路口存在繁忙路口,且数量超过F个,该路口交警不可被指挥中心抽调;若采集的交通路口不存在繁忙路口或数量不超过F个,该路口交警可被指挥中心抽调;
S10-4、当集合中不存在Ti超出时间间隔阈值T阈值,表明路口过于繁忙,可由指挥中心抽调步骤S10-2或S10-3中的交警进行支援处理。
在本实施例中,根据对某一交通路口采集指挥人的衣服颜色、帽子、花纹、材质的特征,同时根据历史数据库中得到的交警相关服饰特征,计算得出相似度超出相似度阈值Amax,其站在指挥台中心,因此与指挥台距离为0,小于阈值Smin,设置夹角阈值为(15°,25°),经采集得到夹角为20°,因此判断此人为交警且正在准备指挥交通。
利用大数据分别对交警常用八种手势变化进行分析,具体情况如下:
在停止手势情况下,交警两手之间的距离范围记为Dx1
在左转弯待转手势情况下,交警两手之间的距离范围记为Dx2
在变道手势情况下,交警两手之间的距离范围记为Dx3
在减速慢行手势情况下,交警两手之间的距离范围记为Dx4
在直行手势情况下,交警两手之间的距离范围记为Dx5
在左转弯手势情况下,交警两手之间的距离范围记为Dx6
在右转弯手势情况下,交警两手之间的距离范围记为Dx7
在靠边停车手势情况下,交警两手之间的距离范围记为Dx8
经过三维仿真建模采集后得到,交警初始左手中指指尖坐标为(-20,0,85)、初始右手中指指尖坐标为(20,0,85);指挥时,左手中指指尖坐标为(-20,16,135)、右手中指指尖坐标为(20,0,85);
根据公式:
Figure BDA0002916698970000111
经查询,66在距离范围Dx1中,因此判断为停止通行手势,根据16-0=16为正数,因此判断为对于北方向的车辆禁止通行,监控区域方位为北方向区域,远程桌面控制鼠标移动到该区域的监控图像,在该手势停留了1秒以后,鼠标进行双击操作,将该区域放大,对所有经过该区域的车辆进行严格控制追查。
在本实施例中,设置时间间隔阈值T阈值为2.5秒,H为5,在该路口的指挥中,记录下每两个手势变化的时间间隔集合为{2,3,3.2,9,15,8.7,6.5},其中存在6个时间间隔超出阈值,因此证明在该路口交警指挥并不频繁,说明该路口并不繁忙,该交警可以进行抽调,支援其他繁忙路口。
本发明的工作原理:本发明采取相似度阈值比较的方式、与指挥台距离的远近程度、敬礼时肘关节夹角度数进行交警身份的识别,确定其指挥交通;利用三维仿真模块进行现场情况建模,从而对于手势判断进行一定的数据支持;利用人机交互,从交警的手势出发,根据大数据判断手势代表的具体意义,从而控制远程桌面的鼠标移动轨迹,放大监控区域图像,保证监控的严密进行;利用存在时间间隔多少的方式和预测路口的即将拥堵情况,进行交警的统一调配,保证交通不瘫痪。
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。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于大数据的远程桌面控制系统,其特征在于:该系统包括身份识别模块、三维仿真模块、人机交互模块、智能调控模块、指挥中心;
所述身份识别模块用于对交通路口指挥交警的身份进行识别和认证;所述三维仿真模块用于对交通路口进行仿真建模;所述人机交互模块用于根据交警手势进行指挥中心电脑的远程桌面控制;所述智能调控模块用于根据各交通路口情况进行交警人员调遣;所述指挥中心用于显示交通路口的状态情况;
所述身份识别模块的输出端电性连接三维仿真模块的输入端;所述三维仿真模块的输出端电性连接人机交互模块的输入端;所述人机交互模块的输出端电性连接指挥中心的输入端;所述指挥中心的输出端电性连接智能调控模块的输入端。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的远程桌面控制系统,其特征在于:所述身份识别模块包括服装识别单元、位置识别单元、动作识别单元;
所述服装识别单元用于对指挥人的服装进行识别;所述位置识别单元用于对指挥人所站位置进行识别;所述动作识别单元用于对指挥人的初始敬礼动作进行识别。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的远程桌面控制系统,其特征在于:所述三维仿真模块包括场景采集单元、建模单元;
所述场景采集单元用于对交通路口与交警的场景情况进行采集;所述建模单元用于对交通路口与交警进行三维建模处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的远程桌面控制系统,其特征在于:所述人机交互模块包括轨迹单元、桌面控制单元;
所述轨迹单元用于对交警指挥手势进行轨迹追踪;所述桌面控制单元用于根据交警手势轨迹与停留时间进行鼠标的自动控制,从而进行远程桌面控制。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的远程桌面控制系统,其特征在于:所述智能调控模块包括记录单元、调控单元、预测单元;
所述记录单元用于记录各交通路口交警指挥的繁忙程度;所述调控单元用于对交警进行调遣,保证较繁忙的交通路口有交警指挥;所述预测单元用于根据已记录交通路口情况预测其他路口情况,使得指挥中心可以实时调遣交警,保证交通安全。
6.一种基于大数据的远程桌面控制方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
S1、在交通路口对指挥台上的人进行识别,确定其交警身份;
S2、对交通路口的标志性物体进行采集数据,对指挥台及交警进行采集数据,建立三维仿真模型;
S3、对交警指挥的手势进行追踪,创建轨迹路径,建立该路径与指挥中心电脑的鼠标输入指令的联系,达到利用手势进行远程桌面控制;
S4、对交通路口的车辆、路况进行整合分析与预测,根据繁忙程度对交警进行实时调遣。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的远程桌面控制方法,其特征在于:在步骤S1中,对指挥台上的人的识别包括以下步骤:
S7-1、对其服装的各项特征进行识别,与数据库中交警服装的各项特征进行对比,根据公式:
Figure FDA0002916698960000021
求出相似度dist(a,b)值记为A,其中ai代表被检测服装的各项特征;bi代表数据库中交警服装的各项特征;n代表特征数量;p代表常数值,用于校正;
S7-2、对其位置信息进行识别,计算得出距离指挥台的直线距离,记为S;
S7-3、对其初始敬礼动作进行识别,记录敬礼手势中肘关节处夹角,记为θ;
S7-4、在A大于阈值Amax,S小于阈值Smin,θ在阈值范围(θ1,θ2)之间时,判定其为交警身份。
8.根据权利要求6所述的一种基于大数据的远程桌面控制方法,其特征在于:在步骤S2中,根据采集得到的各项数据,以指挥台中心为原点,以东西方向作为x轴,其中东方向为正半轴;以南北方向作为y轴,其中北方向为正半轴;以垂直地面方向作为z轴,不存在负半轴,建立三维仿真模型,将交通路口标志性设施信息录入模型中。
9.根据权利要求6所述的一种基于大数据的远程桌面控制方法,其特征在于:在步骤S3中,根据步骤S2的建模信息,设置交警初始左手中指指尖坐标为(x,y,z)、初始右手中指指尖坐标为(x,y,z),此时为立正姿势站立在指挥台上;指挥时,左手中指指尖坐标为(xi左,yi左,zi左)、右手中指指尖坐标为(xi右,yi右,zi右);
根据距离公式:
Figure FDA0002916698960000031
计算得出指挥时两手之间的距离
Figure FDA0002916698960000032
设置xi左-xi右=L1,yi左-yi右=L2,zi左-zi右=L3
设置xi左-x=L4,yi左-y=L5,zi左-z=L6,xi右-x=L7,yi右-y=L8,zi右-z=L9
在手势情况判断中,包括以下步骤:
S9-1、根据历史数据建立交警手势情况数据库,设置各手势情况下指挥时两手之间的距离范围Dx,当D1落在范围Dx内时,进入步骤S9-2;
S9-2、根据L1、L2、L3的正负情况,识别交警右手在左手的方位,对交警的手势进行二次判断,确定其为范围Dx内设置手势;
S9-3、根据L4到L9的正负情况,判断该手势的指挥区域位于交通路口的方位;
同时显示中心电脑的屏幕上分布着交通路口的监控图像,以电脑中心为原点,建立平面坐标系,将鼠标的初始位置设置在原点,利用控制器对鼠标进行自动控制,根据S9-3中的方位情况和D1,鼠标自行移动到该区域的监控图像;
手势停留时间超过阈值M秒,即对鼠标输入指令,控制鼠标进行双击操作,将监控区域进行放大。
10.根据权利要求6所述的一种基于大数据的远程桌面控制方法,其特征在于:在步骤S4中,对交警的调遣情况包括如下步骤:
S10-1、对已有交警的交通路口进行手势变换采集,记录下每两个手势变化的时间间隔,记为集合K={T1,T2,……,Tn},若集合中存在H个Ti超出阈值,进入步骤S10-2;若存在小于H个Ti超出阈值,进入步骤S10-3;如不存在Ti超出阈值,进入步骤S10-4;
S10-2、当集合中存在H个Ti超出时间间隔阈值T阈值,即表明该路口交通不繁忙,该路口交警可被指挥中心抽调;
S10-3、当集合中存在小于H个Ti超出时间间隔阈值T阈值,对以E为半径的范围内交通路口的情况进行采集,若采集的交通路口存在繁忙路口,且数量超过F个,该路口交警不可被指挥中心抽调;若采集的交通路口不存在繁忙路口或数量不超过F个,该路口交警可被指挥中心抽调;
S10-4、当集合中不存在Ti超出时间间隔阈值T阈值,表明路口过于繁忙,可由指挥中心抽调步骤S10-2或S10-3中的交警进行支援处理。
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