CN112927117B - 基于区块链的车辆管理通信方法、管理系统、设备及介质 - Google Patents

基于区块链的车辆管理通信方法、管理系统、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112927117B
CN112927117B CN202110301812.XA CN202110301812A CN112927117B CN 112927117 B CN112927117 B CN 112927117B CN 202110301812 A CN202110301812 A CN 202110301812A CN 112927117 B CN112927117 B CN 112927117B
Authority
CN
China
Prior art keywords
speed
vehicle
running
running track
real
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.)
Active
Application number
CN202110301812.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN112927117A (zh
Inventor
张军
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Jingzhi Information Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Jingzhi Information Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Jingzhi Information Technology Co ltd filed Critical Shanghai Jingzhi Information Technology Co ltd
Priority to CN202110301812.XA priority Critical patent/CN112927117B/zh
Publication of CN112927117A publication Critical patent/CN112927117A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112927117B publication Critical patent/CN112927117B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了基于区块链的车辆管理通信方法、管理系统、设备及介质，通过获取实时车辆行驶轨迹、以及所述实时车辆行驶轨迹中所包括的行驶速度特征的速度种类提取目标速度，根据行驶运行速度进行识别获得瞬时车辆速度数据标识，提取实时车辆行驶轨迹和瞬时车辆速度数据标识，构造车辆测速配对模型的匹配集，针对实时车辆行驶轨迹获得稳定的速度种类准确度；提取的实时车辆行驶轨迹和瞬时车辆速度数据标识构造的匹配集、以及所包括行驶速度特征的速度种类，匹配车辆测速配对模型是可以已知的车辆测速配对模型为基础进行匹配，通过匹配更新车辆测速配对模型的权重，得到匹配后的车辆测速配对模型进行判断，从而匹配方式更加简单快捷。

Description

基于区块链的车辆管理通信方法、管理系统、设备及介质
技术
领域
本公开涉及区块链及车辆管理的技术领域，特别涉及基于区块链的车辆管理通信方法、管理系统、设备及介质。
背景技术
车辆速度管理，是指将安装在道路上方的摄像机拍摄的车辆行驶图像序列，运用图像处理技术进行分析，并通过摄像机的标定建立图像像素坐标与空间中对应点的世界坐标的映射关系，获取车辆在一段时间内的实际位移，从而求出车辆速度。通过一定的方法获取车辆在一段时间内的像素位移，通过摄像机的标定来建立图像像素坐标与空间中对应点的世界坐标的映射关系，从而根据车辆的像素位移求出车辆的实际位移，进而计算车辆速度。
车辆速度限制是一个简单、有效的交通管理措施来减少车辆在道路上的平均速度，从而达到保证交通安全、减少能源消耗以及降低车辆尾气排放的多重目的。交通管理限速问题是一个涉及公众交通安全的世界性难题，因为它直接影响了交通安全、交通运行效率和经济效率。
随着社会的不断发展，家庭的收入不断地提高，车辆的拥有量不断地增加，给家庭出行带来便利，随之而来的问题就是车辆的速度过快而导致的车祸情况越来越多，造成了巨大的损失，因此需要对车辆的速度进行准确的强控。
车辆在不断地增加就导致车辆信息的监控和车辆的速度匹配程序的工作量非常的繁重，这样就可能导致崩溃的情况，从而导致不能快速的匹配的车辆信息对应的瞬时车辆速度。
发明内容
为改善相关技术中存在的上述背景技术存在的技术问题，本公开提供了基于区块链的车辆管理通信方法、管理系统、设备及介质。
一种基于区块链的车辆管理通信方法，所述方法包括：
获得实时车辆行驶轨迹、以及所述实时车辆行驶轨迹中所包括的行驶速度特征的速度种类；
提取所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度；根据所述目标速度的瞬时时间点大于的预设行驶速度最大值，对所述实时车辆行驶轨迹的所述目标速度进行识别获得瞬时车辆速度数据标识；
基于提取后的所述实时车辆行驶轨迹和所述瞬时车辆速度数据标识构造的匹配集、以及所包括行驶速度特征的速度种类，匹配车辆测速配对模型；
基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类。
进一步地，所述车辆测速配对模型，包括：
初始化车辆测速配对模型；
将所述匹配集包括的车辆行驶轨迹以及对应的速度种类映射到所述车辆测速配对模型进行迭代匹配，直至所述车辆测速配对模型的速度计算结果匹配预设速度，得到用于对所述待处理车辆行驶轨迹速度种类的单一车辆测速配对模型。
进一步地，还包括：
根据N速度计算结果和多速度种类的配对行驶速度值对速度计算结果以预设行驶速度参数集合进行计算，得到所述车辆测速配对模型的实时速度计算结果。
进一步地，所述车辆测速配对模型，包括：
初始化车辆测速配对模型；
根据所述实时车辆行驶轨迹中所包含的至少两个行驶速度特征，初始化与所述车辆测速配对模型依次匹配的监测层、速度判断层、以及与所述行驶速度特征对应的速度种类层，得到用于对所述待处理车辆行驶轨迹速度种类的组合车辆测速配对模型；
将所述匹配集包括的车辆行驶轨迹以及对应的速度种类映射到所述组合车辆测速配对模型进行迭代匹配，直至速度计算结果匹配预设速度。
进一步地，所述基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类，包括：
在单一车辆测速配对模型中，提取所述待处理车辆行驶轨迹中的车辆行驶轨迹特征，将所提取的车辆行驶轨迹特征进行分段处理；
将分段处理的特征反馈到所述行驶速度特征属于不同速度种类的概率。
进一步地，所述基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类，包括：
在组合车辆测速配对模型中，利用所述组合车辆测速配对模型从至少两个行驶速度特征的待处理车辆行驶轨迹中对应提取车辆行驶轨迹特征；
将所提取的车辆行驶轨迹特征输入到速度判断层中，并进行分段处理；将分段处理的车辆行驶轨迹特征，分别反馈到所述至少两个行驶速度特征属于不同速度种类的概率。
进一步地，所述提取所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度，包括：
检测所述实时车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的超速区域；提取所述实时车辆行驶轨迹的速度系数，直至所述实时车辆行驶轨迹所包括行驶速度特征的超速区域的速度系数一致。
一种基于区块链的车辆管理通信系统，包括车辆速度采集设备和终端设备，所述车辆速度采集设备和所述终端设备通信连接，所述终端设备包括：
行驶轨迹获取模块，用于获得实时车辆行驶轨迹、以及所述实时车辆行驶轨迹中所包括的行驶速度特征的速度种类；
车辆速度识别模块，用于提取所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度；根据所述目标速度的瞬时时间点大于的预设行驶速度最大值，对所述实时车辆行驶轨迹的所述目标速度进行识别获得瞬时车辆速度数据标识；
车辆测速配对模块，用于基于提取后的所述实时车辆行驶轨迹和所述瞬时车辆速度数据标识构造的匹配集、以及所包括行驶速度特征的速度种类，匹配车辆测速配对模型；
行驶轨迹判断模块，用于基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类。
一种终端设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
与所述存储器连接的处理器，用于执行该存储器存储的计算机程序，以实现上述任意一项所述的方法。
一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序运行时执行上述任意一项所述的方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果。
基于区块链的车辆管理通信方法、管理系统、设备及介质，通过获取实时车辆行驶轨迹、以及所述实时车辆行驶轨迹中所包括的行驶速度特征的速度种类，提取实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度获得提取的实时车辆行驶轨迹，根据行驶运行速度的瞬时时间点大于的预设行驶速度最大值对实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度进行识别获得瞬时车辆速度数据标识，获取的瞬时车辆速度数据标识的信息量可以通过行驶运行速度的瞬时时间点大于的预设行驶速度而进行提取，从而可以基于提取的实时车辆行驶轨迹和瞬时车辆速度数据标识，构造更多有效的用于车辆测速配对模型的匹配集，针对同一区间或速度种类的实时车辆行驶轨迹的信息量较少的情况下也能够获得稳定的速度种类准确度；基于提取的实时车辆行驶轨迹和瞬时车辆速度数据标识构造的匹配集、以及所包括行驶速度特征的速度种类，匹配车辆测速配对模型是可以已知的车辆测速配对模型为基础进行匹配，通过匹配更新车辆测速配对模型的权重，得到匹配后的车辆测速配对模型进行判断，从而匹配方式更加简单快捷。。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。
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，并于说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明实施例所提供的基于区块链的车辆管理通信系统的架构示意图；
图2为本发明实施例所提供的基于区块链的车辆管理通信方法的流程图；
图3为本发明实施例所提供的基于区块链的车辆管理通信装置的功能模块框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
为了便于对上述的基于区块链的车辆管理通信方法及装置进行阐述，请结合参考图1，提供了本发明实施例所公开的基于区块链的车辆管理通信系统100的通信架构示意图。其中，所述基于区块链的车辆管理通信系统100可以包括终端设备300以及车辆速度采集设备200，所述终端设备300与所述车辆速度采集设备200通信连接。
在具体的实施方式中，终端设备300可以是台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、手机或者其他能够实现数据处理以及数据通信的终端设备，在此不作过多限定。
在上述基础上，请结合参阅图2，为本发明实施例所提供的基于区块链的车辆管理通信方法的流程示意图，所述基于区块链的车辆管理通信方法可以应用于图1中的终端设备300，进一步地，所述基于区块链的车辆管理通信方法具体可以包括以下步骤S21-步骤S24所描述的内容。
步骤S21，获得实时车辆行驶轨迹、以及所述实时车辆行驶轨迹中所包括的行驶速度特征的速度种类。
举例而言，所述实时车辆行驶轨迹包括车辆行驶路径、车辆行驶方向以及速度种类等，在此不做赘述。所述速度种类包括超速行驶、正常行驶以及低速行驶。
步骤S22，提取所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度；根据所述目标速度的瞬时时间点大于的预设行驶速度最大值，对所述实时车辆行驶轨迹的所述目标速度进行识别获得瞬时车辆速度数据标识。
举例而言，所述目标速度表示超过或者低于预设行驶的速度，所述瞬时车辆速度数据标识表示瞬时超过预设速度对应的时间点。
步骤S23，基于提取后的所述实时车辆行驶轨迹和所述瞬时车辆速度数据标识构造的匹配集、以及所包括行驶速度特征的速度种类，匹配车辆测速配对模型。
举例而言，所述匹配集表示实时车辆行驶轨迹和瞬时车辆速度数据标识组合成的数据配对集合，所述车辆测速配对模型用匹配车辆行驶速度。
步骤S24，基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类。
可以理解的，在执行上述步骤S21-步骤S24所描述的内容时，通过获取实时车辆行驶轨迹、以及所述实时车辆行驶轨迹中所包括的行驶速度特征的速度种类，提取实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度获得提取的实时车辆行驶轨迹，根据行驶运行速度的瞬时时间点大于的预设行驶速度最大值对实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度进行识别获得瞬时车辆速度数据标识，获取的瞬时车辆速度数据标识的信息量可以通过行驶运行速度的瞬时时间点大于的预设行驶速度而进行提取，从而可以基于提取的实时车辆行驶轨迹和瞬时车辆速度数据标识，构造更多有效的用于车辆测速配对模型的匹配集，针对同一区间或速度种类的实时车辆行驶轨迹的信息量较少的情况下也能够获得稳定的速度种类准确度；基于提取的实时车辆行驶轨迹和瞬时车辆速度数据标识构造的匹配集、以及所包括行驶速度特征的速度种类，匹配车辆测速配对模型是可以已知的车辆测速配对模型为基础进行匹配，通过匹配更新车辆测速配对模型的权重，得到匹配后的车辆测速配对模型进行判断，从而匹配方式更加简单快捷。
在一种可替换的实施例中，车辆测速配对模型，可以包括以下内容：
初始化车辆测速配对模型；将所述匹配集包括的车辆行驶轨迹以及对应的速度种类映射到所述车辆测速配对模型进行迭代匹配，直至所述车辆测速配对模型的速度计算结果匹配预设速度，得到用于对所述待处理车辆行驶轨迹速度种类的单一车辆测速配对模型。可以理解的，通过不断的对车辆测速配对模型中计算种类进行更新，这样使车辆测速配对更加的精确。
基于上述基础，还可以包括以下内容：
根据N速度计算结果和多速度种类的配对行驶速度值对速度计算结果以预设行驶速度参数集合进行计算，得到所述车辆测速配对模型的实时速度计算结果。举例而言，N表示大于0的正整数(例如：1、2、3等，再次不做赘述)。
在一些可替换的实施例中，车辆测速配对模型，可以包括以下内容：
初始化车辆测速配对模型；根据所述实时车辆行驶轨迹中所包含的至少两个行驶速度特征，初始化与所述车辆测速配对模型依次匹配的监测层、速度判断层、以及与所述行驶速度特征对应的速度种类层，得到用于对所述待处理车辆行驶轨迹速度种类的组合车辆测速配对模型；将所述匹配集包括的车辆行驶轨迹以及对应的速度种类映射到所述组合车辆测速配对模型进行迭代匹配，直至速度计算结果匹配预设速度。举例而言，通过多个行驶速度特征通过多维度的控制层，对实时车辆行驶轨迹进行优化，这样确保了数据的精确性。
在一些可替换的实施例中，基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类，可以包括以下内容：
在单一车辆测速配对模型中，提取所述待处理车辆行驶轨迹中的车辆行驶轨迹特征，将所提取的车辆行驶轨迹特征进行分段处理；将分段处理的特征反馈到所述行驶速度特征属于不同速度种类的概率。举例而言，将所提取的车辆行驶轨迹特征进行分段处理的方式，并及时的反馈信息，这样有效的提高了判断效率。
在一些可替换的实施例中，所述基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类，可以包括以下内容：
在组合车辆测速配对模型中，利用所述组合车辆测速配对模型从至少两个行驶速度特征的待处理车辆行驶轨迹中对应提取车辆行驶轨迹特征；将所提取的车辆行驶轨迹特征输入到速度判断层中，并进行分段处理；将分段处理的车辆行驶轨迹特征，分别反馈到所述至少两个行驶速度特征属于不同速度种类的概率。举例而言，通过组合的方式能有效的提高确定速度种类的概率的准确性。
在一些可替换的实施例中，提取所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度，可以包括以下内容：
检测所述实时车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的超速区域；提取所述实时车辆行驶轨迹的速度系数，直至所述实时车辆行驶轨迹所包括行驶速度特征的超速区域的速度系数一致。举例而言，实现了一直监控，这样可以得到车辆行驶位置的速度，增加了数据的准确性。
基于上述基础，提取所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度，还包括以下内容：
基于所述实时车辆行驶轨迹不满足的识别度，对所述实时车辆行驶轨迹的各个行驶路径进行车辆行驶轨迹分类处理。举例而言，对驶轨迹进行分类处理，能将数据进行优先筛选，降低了后续工作的工作量。
基于上述基础，提取所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度，可以包括以下内容：
对所述实时车辆行驶轨迹中行驶速度特征的未超速区域进行剔除；提取剔除后的车辆行驶轨迹符合预设速度系数。举例而言，将行驶速度特征的未超速区域进行剔除，这样能有效的对数据进行筛选。
基于上述基础，根据所述目标速度的瞬时时间点大于的预设行驶速度最大值，对所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度进行识别获得瞬时车辆速度数据标识，可以包括以下内容：
根据所述车辆行驶轨迹的至少一种速度种类的行驶运行速度所处的预设行驶路径、以及在所述预设行驶路径所不满足的预设行驶速度，确定根据所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度相较于所述预设行驶速度所匹配的行驶运行速度；将所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度向所述匹配的行驶运行速度进行识别得到瞬时车辆速度数据标识。举例而言，通过不满预设行驶速度中查找瞬时车辆速度数据标识，这样的方式大大地降低工作量，在较少数据中进行查找，加快了查找速率。
基于同样的发明构思，还提供了基于区块链的车辆管理通信系统，所述系统包括车辆速度采集设备和终端设备，所述车辆速度采集设备与所述终端设备通信连接，终端设备包括：
获得实时车辆行驶轨迹、以及所述实时车辆行驶轨迹中所包括的行驶速度特征的速度种类；
提取所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度；根据所述目标速度的瞬时时间点大于的预设行驶速度最大值，对所述实时车辆行驶轨迹的所述目标速度进行识别获得瞬时车辆速度数据标识；
基于提取后的所述实时车辆行驶轨迹和所述瞬时车辆速度数据标识构造的匹配集、以及所包括行驶速度特征的速度种类，匹配车辆测速配对模型；
基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类。
基于上述同样的发明构思，请结合参阅图3，还提供了基于区块链的车辆管理通信装置500的功能模块框图，关于所述基于区块链的车辆管理通信装置500的详细描述如下。
基于区块链的车辆管理通信装置500，应用于终端设备，所述装置500包括：
行驶轨迹获取模块510，用于获得实时车辆行驶轨迹、以及所述实时车辆行驶轨迹中所包括的行驶速度特征的速度种类；
车辆速度识别模块520，用于提取所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度；根据所述目标速度的瞬时时间点大于的预设行驶速度最大值，对所述实时车辆行驶轨迹的所述目标速度进行识别获得瞬时车辆速度数据标识；
车辆测速配对模块530，用于基于提取后的所述实时车辆行驶轨迹和所述瞬时车辆速度数据标识构造的匹配集、以及所包括行驶速度特征的速度种类，匹配车辆测速配对模型；
行驶轨迹判断模块540，用于基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类。
综上基于区块链的车辆管理通信方法、管理系统、设备及介质，通过匹配更新车辆测速配对模型的权重，得到匹配后的车辆测速配对模型进行判断，从而匹配方式更加简单快捷。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (4)

1.一种基于区块链的车辆管理通信方法，其特征在于，所述方法包括：
获得实时车辆行驶轨迹、以及所述实时车辆行驶轨迹中所包括的行驶速度特征的速度种类；
提取所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度；根据所述目标速度的瞬时时间点大于的预设行驶速度最大值，对所述实时车辆行驶轨迹的所述目标速度进行识别获得瞬时车辆速度数据标识；
基于提取后的所述实时车辆行驶轨迹和所述瞬时车辆速度数据标识构造的匹配集、以及所包括行驶速度特征的速度种类，匹配车辆测速配对模型；
基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类；
其中，所述车辆测速配对模型，包括：
初始化车辆测速配对模型；
将所述匹配集包括的车辆行驶轨迹以及对应的速度种类映射到所述车辆测速配对模型进行迭代匹配，直至所述车辆测速配对模型的速度计算结果匹配预设速度，得到用于对所述待处理车辆行驶轨迹速度种类的单一车辆测速配对模型；
其中，还包括：
根据N速度计算结果和多速度种类的配对行驶速度值对速度计算结果以预设行驶速度参数集合进行计算，得到所述车辆测速配对模型的实时速度计算结果；
其中，所述车辆测速配对模型，包括：
初始化车辆测速配对模型；
根据所述实时车辆行驶轨迹中所包含的至少两个行驶速度特征，初始化与所述车辆测速配对模型依次匹配的监测层、速度判断层、以及与所述行驶速度特征对应的速度种类层，得到用于对所述待处理车辆行驶轨迹速度种类的组合车辆测速配对模型；
将所述匹配集包括的车辆行驶轨迹以及对应的速度种类映射到所述组合车辆测速配对模型进行迭代匹配，直至速度计算结果匹配预设速度；
其中，所述基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类，包括：
在单一车辆测速配对模型中，提取所述待处理车辆行驶轨迹中的车辆行驶轨迹特征，将所提取的车辆行驶轨迹特征进行分段处理；
将分段处理的特征反馈到所述行驶速度特征属于不同速度种类的概率；
其中，所述基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类，包括：
在组合车辆测速配对模型中，利用所述组合车辆测速配对模型从至少两个行驶速度特征的待处理车辆行驶轨迹中对应提取车辆行驶轨迹特征；
将所提取的车辆行驶轨迹特征输入到速度判断层中，并进行分段处理；将分段处理的车辆行驶轨迹特征，分别反馈到所述至少两个行驶速度特征属于不同速度种类的概率；
其中，所述提取所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度，包括：
检测所述实时车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的超速区域；提取所述实时车辆行驶轨迹的速度系数，直至所述实时车辆行驶轨迹所包括行驶速度特征的超速区域的速度系数一致。
2.一种基于区块链的车辆管理通信系统，其特征在于，包括车辆速度采集设备和终端设备，所述车辆速度采集设备和所述终端设备通信连接，所述终端设备包括：
行驶轨迹获取模块，用于获得实时车辆行驶轨迹、以及所述实时车辆行驶轨迹中所包括的行驶速度特征的速度种类；
车辆速度识别模块，用于提取所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度；根据所述目标速度的瞬时时间点大于的预设行驶速度最大值，对所述实时车辆行驶轨迹的所述目标速度进行识别获得瞬时车辆速度数据标识；
车辆测速配对模块，用于基于提取后的所述实时车辆行驶轨迹和所述瞬时车辆速度数据标识构造的匹配集、以及所包括行驶速度特征的速度种类，匹配车辆测速配对模型；
行驶轨迹判断模块，用于基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类；
其中，所述车辆测速配对模型，包括：
初始化车辆测速配对模型；
将所述匹配集包括的车辆行驶轨迹以及对应的速度种类映射到所述车辆测速配对模型进行迭代匹配，直至所述车辆测速配对模型的速度计算结果匹配预设速度，得到用于对所述待处理车辆行驶轨迹速度种类的单一车辆测速配对模型；
其中，还包括：
根据N速度计算结果和多速度种类的配对行驶速度值对速度计算结果以预设行驶速度参数集合进行计算，得到所述车辆测速配对模型的实时速度计算结果；
其中，所述车辆测速配对模型，包括：
初始化车辆测速配对模型；
根据所述实时车辆行驶轨迹中所包含的至少两个行驶速度特征，初始化与所述车辆测速配对模型依次匹配的监测层、速度判断层、以及与所述行驶速度特征对应的速度种类层，得到用于对所述待处理车辆行驶轨迹速度种类的组合车辆测速配对模型；
将所述匹配集包括的车辆行驶轨迹以及对应的速度种类映射到所述组合车辆测速配对模型进行迭代匹配，直至速度计算结果匹配预设速度；
其中，所述基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类，包括：
在单一车辆测速配对模型中，提取所述待处理车辆行驶轨迹中的车辆行驶轨迹特征，将所提取的车辆行驶轨迹特征进行分段处理；
将分段处理的特征反馈到所述行驶速度特征属于不同速度种类的概率；
其中，所述基于匹配后的所述车辆测速配对模型，判断待处理车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的速度种类，包括：
在组合车辆测速配对模型中，利用所述组合车辆测速配对模型从至少两个行驶速度特征的待处理车辆行驶轨迹中对应提取车辆行驶轨迹特征；
将所提取的车辆行驶轨迹特征输入到速度判断层中，并进行分段处理；将分段处理的车辆行驶轨迹特征，分别反馈到所述至少两个行驶速度特征属于不同速度种类的概率；
其中，所述提取所述实时车辆行驶轨迹的行驶运行速度不满足预设行驶速度的目标速度，包括：
检测所述实时车辆行驶轨迹中所包括行驶速度特征的超速区域；提取所述实时车辆行驶轨迹的速度系数，直至所述实时车辆行驶轨迹所包括行驶速度特征的超速区域的速度系数一致。
3.一种终端设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
与所述存储器连接的处理器，用于执行该存储器存储的计算机程序，以实现权利要求1所述的方法。
4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序运行时执行权利要求1所述的方法。
CN202110301812.XA 2021-03-22 2021-03-22 基于区块链的车辆管理通信方法、管理系统、设备及介质 Active CN112927117B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110301812.XA CN112927117B (zh) 2021-03-22 2021-03-22 基于区块链的车辆管理通信方法、管理系统、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110301812.XA CN112927117B (zh) 2021-03-22 2021-03-22 基于区块链的车辆管理通信方法、管理系统、设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112927117A CN112927117A (zh) 2021-06-08
CN112927117B true CN112927117B (zh) 2022-08-23

Family

ID=76175365

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110301812.XA Active CN112927117B (zh) 2021-03-22 2021-03-22 基于区块链的车辆管理通信方法、管理系统、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112927117B (zh)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110969864A (zh) * 2018-09-28 2020-04-07 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种车速检测方法、车辆行驶事件检测方法及电子设备
CN111311010A (zh) * 2020-02-22 2020-06-19 中国平安财产保险股份有限公司 车辆风险预测方法、装置、电子设备及可读存储介质

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103971521B (zh) * 2014-05-19 2016-06-29 清华大学 道路交通异常事件实时检测方法及装置
CN104050817B (zh) * 2014-05-23 2017-05-10 北京中交兴路信息科技有限公司 限速信息库生成、限速信息检测的方法和系统
CN104050818B (zh) * 2014-06-30 2016-03-16 武汉烽火众智数字技术有限责任公司 基于目标跟踪和特征点匹配的运动车辆测速方法
CN105976630A (zh) * 2015-11-05 2016-09-28 乐卡汽车智能科技（北京）有限公司 一种车速监控方法和装置
CN107204114A (zh) * 2016-03-18 2017-09-26 中兴通讯股份有限公司 一种车辆异常行为的识别方法及装置
CN106683418A (zh) * 2016-12-15 2017-05-17 清华大学苏州汽车研究院（吴江） 车辆超速实时分析系统和方法
CN108284833B (zh) * 2017-09-12 2019-10-25 腾讯科技（深圳）有限公司 对车辆进行驾驶控制的方法和装置
CN111325970B (zh) * 2018-12-14 2022-07-26 沈阳美行科技股份有限公司 一种道路限速提示方法、装置及相关设备
CN109711557B (zh) * 2018-12-28 2022-10-14 西安航空学院 一种行车轨迹预测方法、计算机设备及存储介质
CN111613052B (zh) * 2019-02-25 2022-03-04 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种交通状况确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN111640307A (zh) * 2019-03-01 2020-09-08 深圳市广和通无线股份有限公司 车辆超速行驶的监控方法、装置和相关产品
CN110147731B (zh) * 2019-04-16 2021-09-14 深圳云天励飞技术有限公司 车辆类型识别方法及相关产品
CN110332946A (zh) * 2019-05-24 2019-10-15 天津五八到家科技有限公司 行车速度提醒方法、装置、设备及存储介质
CN111477007A (zh) * 2020-03-13 2020-07-31 北京易华录国际技术有限公司 一种车辆查控分析管理系统及方法
CN111462504A (zh) * 2020-03-31 2020-07-28 深圳市元征科技股份有限公司 一种超速识别方法、装置、终端设备及计算机存储介质
CN112053571A (zh) * 2020-08-25 2020-12-08 浙江省机电设计研究院有限公司 一种高速公路车辆轨迹跟踪方法及跟踪系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110969864A (zh) * 2018-09-28 2020-04-07 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种车速检测方法、车辆行驶事件检测方法及电子设备
CN111311010A (zh) * 2020-02-22 2020-06-19 中国平安财产保险股份有限公司 车辆风险预测方法、装置、电子设备及可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN112927117A (zh) 2021-06-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107492251B (zh) 一种基于机器学习与深度学习的驾驶员身份识别与驾驶状态监测方法
CN111062240A (zh) 汽车驾驶安全的监控方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113378890A (zh) 一种基于改进YOLO v4的轻量级行人车辆检测方法
CN111242015A (zh) 一种基于运动轮廓语义图预测行车危险场景的方法
CN103473540A (zh) 智能交通系统车辆轨迹增量式建模与在线异常检测方法
CN111950498A (zh) 一种基于端到端实例分割的车道线检测方法及装置
CN112465031B (zh) 数据分类方法、装置以及计算机可读存储介质
CN115743101A (zh) 车辆轨迹预测方法、轨迹预测模型训练方法和装置
CN112927511A (zh) 一种基于驾驶员年龄和性别识别的车辆预警方法
CN110263836B (zh) 一种基于多特征卷积神经网络的不良驾驶状态识别方法
CN111652137A (zh) 违法车辆检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113989179B (zh) 基于目标检测算法的列车轮对踏面缺陷检测方法及系统
CN117809458A (zh) 一种交通事故风险实时评估方法及系统
CN112927117B (zh) 基于区块链的车辆管理通信方法、管理系统、设备及介质
CN113139615A (zh) 一种基于嵌入式设备的无人驾驶环境目标检测方法
CN112509321A (zh) 一种基于无人机的城市复杂交通情景的驾驶控制方法、系统及可读存储介质
CN117037085A (zh) 基于改进YOLOv5的车辆识别及数量统计的监控方法
CN116152754A (zh) 一种基于dcnn的高速公路事故判别方法
CN111860661B (zh) 基于用户行为的数据分析方法、装置、电子设备及介质
CN114445787A (zh) 非机动车重识别方法及相关设备
Fakharurazi et al. Object Detection in Autonomous Vehicles
CN118314424B (zh) 基于边缘场景的车路协同自进化学习多模态校验方法
CN114387777B (zh) 道路数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115271001B (zh) 车辆行驶工况的识别方法、装置、车辆及存储介质
CN112926823B (zh) 一种智慧交通业务数据检测方法、装置及电子设备

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant