CN112887532B - 一种结合图像处理和地理信息的交通封控方法及系统 - Google Patents
一种结合图像处理和地理信息的交通封控方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了交通安全技术领域的一种结合图像处理和地理信息的交通封控方法及系统,方法包括:步骤S10、获取公共摄像头的位置信息,设定封控半径;步骤S20、获取公交车的视频数据、定位数据;步骤S30、基于视频数据提取乘客的人像特征进行身份匹配,得到身份数据;步骤S40、基于定位数据、身份数据、封控半径、位置信息在电子地图上展示公交车的运动轨迹、身份数据、公共摄像头;步骤S50、基于名单库、身份数据对人员进行核查显示;步骤S60、通过封控半径内的公共摄像头,对下车的人员进行跟踪。本发明的优点在于:实现对公交车以及乘客进行全方位的跟踪,进而极大的提升了安全性并给执法提供便利。
Description
技术领域
本发明涉及交通安全技术领域,特别指一种结合图像处理和地理信息的交通封控方法及系统。
背景技术
公交车既是公民出行的重要公共交通工具、也是涉及公民人身财产安全的公共场所,关系到社会民生,因此需要加强公交车的安全管控。
针对公交车的安全管控,传统上仅通过公交车内置的摄像头对车内的环境进行拍摄,当发生交通意外时,监控人员无法及时获知公交车外的环境状况,导致无法为救援做更加充分的准备;且未对摄像头采集的图像视频进行人脸识别,导致无法识别使用现金乘车的乘客身份,无法对乘客数量进行有效统计;当乘客中存在重点监控人员时,无法对其进行跟踪,给相关部门的执法带来一定的阻碍。
因此,如何提供一种结合图像处理和地理信息的交通封控方法及系统,实现对公交车以及乘客进行全方位的跟踪,进而提升安全性并给执法提供便利,成为一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题,在于提供一种结合图像处理和地理信息的交通封控方法及系统,实现对公交车以及乘客进行全方位的跟踪,进而提升安全性并给执法提供便利。
第一方面,本发明提供了一种结合图像处理和地理信息的交通封控方法,包括如下步骤:
步骤S10、交通服务器从服务器获取各公共摄像头的位置信息,设定一封控半径;
步骤S20、交通服务器获取公交车的视频数据以及定位数据;
步骤S30、交通服务器基于所述视频数据提取各乘客的人像特征,利用所述人像特征与服务器的人员数据库进行身份匹配,得到对应的身份数据;
步骤S40、基于所述定位数据、身份数据、封控半径以及位置信息在电子地图上实时展示各公交车的运动轨迹、公交车内乘客的身份数据、封控半径内的公共摄像头;
步骤S50、交通服务器预先存储一名单库,基于所述名单库以及身份数据对人员进行核查,在电子地图上差异化显示存在人员的公交车;
步骤S60、交通服务器通过所述封控半径内的公共摄像头,对下车的人员进行跟踪,在电子地图上差异化显示拍摄到人员的公共摄像头,并展示公交车的车外环境。
进一步地,所述步骤S20具体为:
交通服务器通过5G网络实时获取公交车内,高清摄像头拍摄的乘客上车的视频数据以及定位数据;所述定位数据包括经纬度以及时间戳。
进一步地,所述步骤S30具体为:
交通服务器基于所述视频数据获取各乘客的面部图像,对各所述面部图像进行灰度校正以及噪声过滤的预处理后,利用机器学习技术提取预处理后的所述面部图像中的人像特征;
交通服务器基于所述人像特征,调用服务器的人员数据库进行身份匹配,得到对应的身份数据。
进一步地,所述步骤S40具体为:
基于所述定位数据在电子地图上实时展示各公交车的运动轨迹,并关联展示各公交车内乘客对应的身份数据;基于所述定位数据、封控半径以及位置信息,在电子地图上实时展示以公交车为中心,封控半径为半径的圆形区域内的公共摄像头。
进一步地,所述步骤S60具体为:
交通服务器通过所述封控半径内的公共摄像头,对下车的人员进行人脸识别,在电子地图上差异化显示拍摄到人员的公共摄像头,并通过所述定位数据以及位置信息查找离公交车最近的公共摄像头展示公交车的车外环境。
第二方面,本发明提供了一种结合图像处理和地理信息的交通封控系统,包括如下模块:
初始化模块,用于交通服务器从服务器获取各公共摄像头的位置信息,设定一封控半径;
公交车数据获取模块,用于交通服务器获取公交车的视频数据以及定位数据;
身份匹配模块,用于交通服务器基于所述视频数据提取各乘客的人像特征,利用所述人像特征与服务器的人员数据库进行身份匹配,得到对应的身份数据;
地图展示模块,用于基于所述定位数据、身份数据、封控半径以及位置信息在电子地图上实时展示各公交车的运动轨迹、公交车内乘客的身份数据、封控半径内的公共摄像头;
人员核查模块,用于交通服务器预先存储一名单库,基于所述名单库以及身份数据对人员进行核查,在电子地图上差异化显示存在人员的公交车;
车外监控模块,用于交通服务器通过所述封控半径内的公共摄像头,对下车的人员进行跟踪,在电子地图上差异化显示拍摄到人员的公共摄像头,并展示公交车的车外环境。
进一步地,所述公交车数据获取模块具体为:
交通服务器通过5G网络实时获取公交车内,高清摄像头拍摄的乘客上车的视频数据以及定位数据;所述定位数据包括经纬度以及时间戳。
进一步地,所述身份匹配模块具体为:
交通服务器基于所述视频数据获取各乘客的面部图像,对各所述面部图像进行灰度校正以及噪声过滤的预处理后,利用机器学习技术提取预处理后的所述面部图像中的人像特征;
交通服务器基于所述人像特征,调用服务器的人员数据库进行身份匹配,得到对应的身份数据。
进一步地,所述地图展示模块具体为:
基于所述定位数据在电子地图上实时展示各公交车的运动轨迹,并关联展示各公交车内乘客对应的身份数据;基于所述定位数据、封控半径以及位置信息,在电子地图上实时展示以公交车为中心,封控半径为半径的圆形区域内的公共摄像头。
进一步地,所述车外监控模块具体为:
交通服务器通过所述封控半径内的公共摄像头,对下车的人员进行人脸识别,在电子地图上差异化显示拍摄到人员的公共摄像头,并通过所述定位数据以及位置信息查找离公交车最近的公共摄像头展示公交车的车外环境。
本发明的优点在于:
通过获取各公共摄像头的位置信息以及公交车的定位数据,利用定位数据以及位置信息查找离公交车最近的公共摄像头展示公交车的车外环境,结合公交车内的高清摄像头,实现对公交车的内外环境进行监控,时刻掌握公交车的运行状态;通过获取公交车的视频数据提取各乘客的人像特征用于身份匹配,即使乘客采用现金支付,也能对该乘客进行身份核实,并对公交车上的乘客数量进行统计;通过公交车内的高清摄像头以及公交车外的公共摄像头拍摄的图像进行人脸识别,实现对人员进行车上和车下的跟踪,识别到存在人员的公交车或者公共摄像头即在电子地图上差异化显示,便于人员的追踪,给相关部门的执法带来便利,即实现对公交车以及乘客进行全方位的跟踪,进而极大的提升了安全性并给执法提供便利。
附图说明
下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。
图1是本发明一种结合图像处理和地理信息的交通封控方法的流程图。
图2是本发明一种结合图像处理和地理信息的交通封控系统的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例中的技术方案,总体思路如下:利用公交车的定位数据以及公共摄像头的位置信息查找离公交车最近的公共摄像头展示公交车的车外环境,结合公交车内的高清摄像头,实现对公交车的内外环境进行监控;通过对公交车内的乘客进行人脸识别,实现对该乘客进行身份核实,并对公交车上的乘客数量进行统计;通过公交车内的高清摄像头以及公交车外的公共摄像头拍摄的图像进行人脸识别,实现对人员进行车上和车下的跟踪,以实现对公交车以及乘客进行全方位的跟踪,提升安全性并给执法提供便利。
请参照图1至图2所示,本发明一种结合图像处理和地理信息的交通封控方法的较佳实施例,包括如下步骤:
步骤S10、交通服务器从服务器获取各公共摄像头的位置信息,设定一封控半径;所述封控半径优选为500米;
步骤S20、交通服务器获取公交车的车牌号、视频数据以及定位数据;
步骤S30、交通服务器基于所述视频数据提取各乘客的人像特征,利用所述人像特征与服务器的人员数据库进行身份匹配,得到对应的身份数据;
步骤S40、交通服务器基于所述定位数据、身份数据、封控半径以及位置信息在电子地图上实时展示各公交车的运动轨迹、公交车内乘客的身份数据、封控半径内的公共摄像头;交通服务器可基于所述身份数据进行人员关系的梳理、乘客数量的统计、高峰期数量的统计、年龄段的统计等大数据分析,以提升公交管控的维度;
步骤S50、交通服务器预先存储一名单库,基于所述名单库以及身份数据对人员进行核查,在电子地图上差异化显示存在人员的公交车,例如将公交车显示为红色,以进行预警提示;
步骤S60、交通服务器通过所述封控半径内的公共摄像头,对下车的人员进行跟踪,在电子地图上差异化显示拍摄到人员的公共摄像头,例如将公共摄像头显示为红色,并展示公交车的车外环境。
所述步骤S20具体为:
交通服务器通过5G网络实时获取公交车内,高清摄像头拍摄的乘客上车的视频数据以及定位数据;所述定位数据包括经纬度以及时间戳。所述高清摄像头集成4G通信模块和5G通信模块,可对拍摄的数据进行加密传输,以保障数据的安全性。
所述步骤S30具体为:
交通服务器基于所述视频数据获取各乘客的面部图像,对各所述面部图像进行灰度校正以及噪声过滤的预处理后,利用机器学习技术提取预处理后的所述面部图像中的人像特征;对所述面部图像进行预处理是为了更好的提取人像特征,进而提升身份匹配的精度;
交通服务器基于所述人像特征,调用服务器的人员数据库进行身份匹配,得到对应的身份数据;所述身份数据至少包括身份证号码、姓名、性别以及年龄。
所述步骤S40具体为:
基于所述定位数据在电子地图上实时展示各公交车的运动轨迹,并关联展示各公交车内乘客对应的身份数据;基于所述定位数据、封控半径以及位置信息,在电子地图上实时展示以公交车为中心,封控半径为半径的圆形区域内的公共摄像头。
所述步骤S60具体为:
交通服务器通过所述封控半径内的公共摄像头,对下车的人员进行人脸识别,在电子地图上差异化显示拍摄到人员的公共摄像头,并通过所述定位数据以及位置信息查找离公交车最近的公共摄像头展示公交车的车外环境。
本发明一种结合图像处理和地理信息的交通封控系统的较佳实施例,包括如下模块:
初始化模块,用于交通服务器从服务器获取各公共摄像头的位置信息,设定一封控半径;所述封控半径优选为500米;
公交车数据获取模块,用于交通服务器获取公交车的车牌号、视频数据以及定位数据;
身份匹配模块,用于交通服务器基于所述视频数据提取各乘客的人像特征,利用所述人像特征与服务器的人员数据库进行身份匹配,得到对应的身份数据;
地图展示模块,用于交通服务器基于所述定位数据、身份数据、封控半径以及位置信息在电子地图上实时展示各公交车的运动轨迹、公交车内乘客的身份数据、封控半径内的公共摄像头;交通服务器可基于所述身份数据进行人员关系的梳理、乘客数量的统计、高峰期数量的统计、年龄段的统计等大数据分析,以提升公交管控的维度;
人员核查模块,用于交通服务器预先存储一名单库,基于所述名单库以及身份数据对人员进行核查,在电子地图上差异化显示存在人员的公交车,例如将公交车显示为红色,以进行预警提示;
车外监控模块,用于交通服务器通过所述封控半径内的公共摄像头,对下车的人员进行跟踪,在电子地图上差异化显示拍摄到人员的公共摄像头,例如将公共摄像头显示为红色,并展示公交车的车外环境。
所述公交车数据获取模块具体为:
交通服务器通过5G网络实时获取公交车内,高清摄像头拍摄的乘客上车的视频数据以及定位数据;所述定位数据包括经纬度以及时间戳。所述高清摄像头集成4G通信模块和5G通信模块,可对拍摄的数据进行加密传输,以保障数据的安全性。
所述身份匹配模块具体为:
交通服务器基于所述视频数据获取各乘客的面部图像,对各所述面部图像进行灰度校正以及噪声过滤的预处理后,利用机器学习技术提取预处理后的所述面部图像中的人像特征;对所述面部图像进行预处理是为了更好的提取人像特征,进而提升身份匹配的精度;
交通服务器基于所述人像特征,调用服务器的人员数据库进行身份匹配,得到对应的身份数据;所述身份数据至少包括身份证号码、姓名、性别以及年龄。
所述地图展示模块具体为:
基于所述定位数据在电子地图上实时展示各公交车的运动轨迹,并关联展示各公交车内乘客对应的身份数据;基于所述定位数据、封控半径以及位置信息,在电子地图上实时展示以公交车为中心,封控半径为半径的圆形区域内的公共摄像头。
所述车外监控模块具体为:
交通服务器通过所述封控半径内的公共摄像头,对下车的人员进行人脸识别,在电子地图上差异化显示拍摄到人员的公共摄像头,并通过所述定位数据以及位置信息查找离公交车最近的公共摄像头展示公交车的车外环境。
综上所述,本发明的优点在于:
通过获取各公共摄像头的位置信息以及公交车的定位数据,利用定位数据以及位置信息查找离公交车最近的公共摄像头展示公交车的车外环境,结合公交车内的高清摄像头,实现对公交车的内外环境进行监控,时刻掌握公交车的运行状态;通过获取公交车的视频数据提取各乘客的人像特征用于身份匹配,即使乘客采用现金支付,也能对该乘客进行身份核实,并对公交车上的乘客数量进行统计;通过公交车内的高清摄像头以及公交车外的公共摄像头拍摄的图像进行人脸识别,实现对人员进行车上和车下的跟踪,识别到存在人员的公交车或者公共摄像头即在电子地图上差异化显示,便于人员的追踪,给相关部门的执法带来便利,即实现对公交车以及乘客进行全方位的跟踪,进而极大的提升了安全性并给执法提供便利。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式,但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解,我们所描述的具体的实施例只是说明性的,而不是用于对本发明的范围的限定,熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化,都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。
Claims (8)
1.一种结合图像处理和地理信息的交通封控方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤S10、交通服务器从服务器获取各公共摄像头的位置信息,设定一封控半径;
步骤S20、交通服务器通过5G网络实时获取公交车内,高清摄像头拍摄的乘客上车的视频数据以及定位数据;
步骤S30、交通服务器基于所述视频数据提取各乘客的人像特征,利用所述人像特征与服务器的人员数据库进行身份匹配,得到对应的身份数据;
步骤S40、基于所述定位数据在电子地图上实时展示各公交车的运动轨迹,并关联展示各公交车内乘客对应的身份数据;基于所述定位数据、封控半径以及位置信息,在电子地图上实时展示以公交车为中心,封控半径为半径的圆形区域内的公共摄像头;
步骤S50、交通服务器预先存储一名单库,基于所述名单库以及身份数据对人员进行核查,在电子地图上差异化显示存在人员的公交车;
步骤S60、交通服务器通过所述封控半径内的公共摄像头,对下车的人员进行跟踪,在电子地图上差异化显示拍摄到人员的公共摄像头,并展示公交车的车外环境。
2.如权利要求1所述的一种结合图像处理和地理信息的交通封控方法,其特征在于:所述步骤S20中,所述定位数据包括经纬度以及时间戳。
3.如权利要求1所述的一种结合图像处理和地理信息的交通封控方法,其特征在于:所述步骤S30具体为:
交通服务器基于所述视频数据获取各乘客的面部图像,对各所述面部图像进行灰度校正以及噪声过滤的预处理后,利用机器学习技术提取预处理后的所述面部图像中的人像特征;
交通服务器基于所述人像特征,调用服务器的人员数据库进行身份匹配,得到对应的身份数据。
4.如权利要求1所述的一种结合图像处理和地理信息的交通封控方法,其特征在于:所述步骤S60具体为:
交通服务器通过所述封控半径内的公共摄像头,对下车的人员进行人脸识别,在电子地图上差异化显示拍摄到人员的公共摄像头,并通过所述定位数据以及位置信息查找离公交车最近的公共摄像头展示公交车的车外环境。
5.一种结合图像处理和地理信息的交通封控系统,其特征在于:包括如下模块:
初始化模块,用于交通服务器从服务器获取各公共摄像头的位置信息,设定一封控半径;
公交车数据获取模块,用于交通服务器通过5G网络实时获取公交车内,高清摄像头拍摄的乘客上车的视频数据以及定位数据;
身份匹配模块,用于交通服务器基于所述视频数据提取各乘客的人像特征,利用所述人像特征与服务器的人员数据库进行身份匹配,得到对应的身份数据;
地图展示模块,用于基于所述定位数据在电子地图上实时展示各公交车的运动轨迹,并关联展示各公交车内乘客对应的身份数据;基于所述定位数据、封控半径以及位置信息,在电子地图上实时展示以公交车为中心,封控半径为半径的圆形区域内的公共摄像头;
人员核查模块,用于交通服务器预先存储一名单库,基于所述名单库以及身份数据对人员进行核查,在电子地图上差异化显示存在人员的公交车;
车外监控模块,用于交通服务器通过所述封控半径内的公共摄像头,对下车的人员进行跟踪,在电子地图上差异化显示拍摄到人员的公共摄像头,并展示公交车的车外环境。
6.如权利要求5所述的一种结合图像处理和地理信息的交通封控系统,其特征在于:所述公交车数据获取模块中,所述定位数据包括经纬度以及时间戳。
7.如权利要求5所述的一种结合图像处理和地理信息的交通封控系统,其特征在于:所述身份匹配模块具体为:
交通服务器基于所述视频数据获取各乘客的面部图像,对各所述面部图像进行灰度校正以及噪声过滤的预处理后,利用机器学习技术提取预处理后的所述面部图像中的人像特征;
交通服务器基于所述人像特征,调用服务器的人员数据库进行身份匹配,得到对应的身份数据。
8.如权利要求5所述的一种结合图像处理和地理信息的交通封控系统,其特征在于:所述车外监控模块具体为:
交通服务器通过所述封控半径内的公共摄像头,对下车的人员进行人脸识别,在电子地图上差异化显示拍摄到人员的公共摄像头,并通过所述定位数据以及位置信息查找离公交车最近的公共摄像头展示公交车的车外环境。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102855475A (zh) * | 2012-09-17 | 2013-01-02 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 一种校车监控方法和系统 |
CN106934752A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-07 | 高剑 | 一种基于公交车的信息化管理系统 |
CN107749170A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-03-02 | 东莞职业技术学院 | 一种车辆跟踪装置及方法 |
CN108417047A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-08-17 | 杭州盈蝶科技有限公司 | 一种车辆定位追踪方法及其系统 |
CN109191833A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-11 | 深圳市赛为智能股份有限公司 | 一种智能交通系统及其管理方法 |
CN111343419A (zh) * | 2020-01-04 | 2020-06-26 | 中山市乐式物联科技有限公司 | 基于社会面监控摄像头的城市安防系统 |
CN111899546A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-06 | 广州立信电子科技有限公司 | 一种基于大数据的智慧城市公共交通安全实时监测预警系统 |
-
2021
- 2021-01-14 CN CN202110047816.XA patent/CN112887532B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102855475A (zh) * | 2012-09-17 | 2013-01-02 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 一种校车监控方法和系统 |
CN106934752A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-07 | 高剑 | 一种基于公交车的信息化管理系统 |
CN107749170A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-03-02 | 东莞职业技术学院 | 一种车辆跟踪装置及方法 |
CN108417047A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-08-17 | 杭州盈蝶科技有限公司 | 一种车辆定位追踪方法及其系统 |
CN109191833A (zh) * | 2018-08-29 | 2019-01-11 | 深圳市赛为智能股份有限公司 | 一种智能交通系统及其管理方法 |
CN111343419A (zh) * | 2020-01-04 | 2020-06-26 | 中山市乐式物联科技有限公司 | 基于社会面监控摄像头的城市安防系统 |
CN111899546A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-06 | 广州立信电子科技有限公司 | 一种基于大数据的智慧城市公共交通安全实时监测预警系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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