CN113111749A - 一种基于城市移动车辆视频监控ai分析的追踪系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统,属于车辆追踪技术领域,包括车载智能大数据系统平台、车辆终端位置服务系统、若干个车辆终端和车辆查询数据返回数据库;其中,车载智能大数据系统平台包括注册登录模块、车辆查询模块、GIS轨迹复原模块和可视化模块;车辆终端位置服务系统包括车辆数确定模块、协查指令下发模块;本发明相较于依靠电子眼摄像头的车辆追踪系统,其通过在车辆上部署车辆终端来获取车辆的车牌号、识别时间和识别位置,并且本发明通过数据处理软件和GIS软件进行数据整理和车辆轨迹复原。
Description
技术领域
本发明涉及车辆追踪技术领域,尤其涉及一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统。
背景技术
经检索,中国专利号CN203485879U公开了一种基于WIFI的车辆跟踪定位系统,该发明结构简单,但使用场景有限,不利于辅助进行车辆轨迹追踪;汽车在给人们的生活带来极大的方便的同时,也带了许多的负面影响;例如,在发生交通事故时,一些交通肇事者由于自身素质低下,往往在交通事故发生后产生的逃逸违法行为,而对于一些没有电子眼摄像头道路上,这无疑加大了对违法行为的追踪难度,即使很多城市目前都在各主要路口配备有电子眼摄像头,但是其高昂的造价限制了其推广应用,此外视野的盲区和暗环境清晰度在搜集证据方面具有先天局限性,目前,车辆追踪系统大多依靠电子眼摄像头,但其使用场景有限而且存在盲区;因此发明出一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统变得尤为重要。
现有的车辆追踪系统大多依靠电子眼摄像头,但其使用场景有限,在一些农村或荒僻街道无法完全部署,并且其存在视野盲区,为此,我们提出一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷,而提出的一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统,包括车载智能大数据系统平台、车辆终端位置服务系统、若干个车辆终端和车辆查询数据返回数据库;
其中,所述车载智能大数据系统平台包括注册登录模块、车辆查询模块、GIS轨迹复原模块和可视化模块;所述车辆终端位置服务系统包括车辆数确定模块、协查指令下发模块;所述若干个车辆终端均设置于车辆内部,其均包括有车辆终端数据库、车辆终端摄像头识别系统和核对筛选模块所述车辆查询数据返回数据库包括接收整理模块和数据上传模块。
进一步地,所述注册登录模块用于使用者通过填写个人信息的方式进行车载智能大数据系统平台的账号注册和登录;所述车辆查询模块用于使用者输入查询参数信息进行车辆查询,所述查询参数信息包括协查区域信息和协查时间段信息。
进一步地,所述车辆数确定模块用于根据协查区域信息和协查时间段信息确定该协查区域已经安装车辆终端的具体数量;所述协查指令下发模块用于对该协查区域所有已经安装车辆终端的车辆下发协查指令。
进一步地,所述车辆终端数据库用于存储车辆历史数据,其车辆历史数据包括车牌号、识别时间和识别位置;所述车辆终端摄像头识别系统用于负责记录车辆行驶途中所识别到的其他车辆的参数信息,所述参数信息包括车牌信息、位置信息以及识别时间;所述核对筛选模块用于接收协查指令,并根据其对车辆终端数据库中车辆历史数据进行信息核对,若核对一致,将该车辆终端的历史数据上报至车辆查询数据返回数据库。
进一步地,所述接收整理模块用于接收所有车辆上传回来的历史数据,并统一进行数据处理,得到所有车辆的历史数据表;所述数据上传模块用于将所有车辆的历史数据表上传至车辆终端位置服务系统。
进一步地,所述GIS轨迹复原模块用于接收所有车辆的历史数据表,并根据其结合GIS软件对所有车辆进行轨迹复原,得到所有车辆轨迹图,所述GIS软件具体为Revit;所述可视化模块用于将所有车辆的历史数据表和所有车辆轨迹图向使用者进行可视化展示。
进一步地,所述所有车辆的历史数据表的具体处理过程如下:
S1:获取该协查区域和时间段内的所有车辆历史数据;
S2:利用数据处理软件制作二维数据表,并将车牌号作为序号,识别时间和识别位置作为属性;
S3:根据序号和属性将所有车辆的历史数据逐一输入二维数据表中,得到所有车辆的历史数据表;
所述数据处理软件具体为Excel。
相比于现有技术,本发明的有益效果在于:
1、该基于城市移动车辆视频监控AI分析的天眼追踪系统设置有车辆终端,该车辆终端包括有车辆终端数据库、车辆终端摄像头识别系统和核对筛选模块,其中车辆终端数据库用于存储车辆的车牌信息、位置信息以及识别时间,通过提取这些信息,可以让清晰的了解某个地区对应时间段经过的车辆具体有哪些,从而有利于进行实时追踪;
2、该基于城市移动车辆视频监控AI分析的天眼追踪系统设置有车辆查询数据返回数据库和车载智能大数据系统平台,其中车辆查询数据返回数据库包括有接收整理模块,该接收整理模块通过利用数据处理软件对获取到的车牌信息、位置信息以及识别时间进行表格化整理,而车载智能大数据系统平台包括有GIS轨迹复原模块,该GIS轨迹复原模块利用GIS软件对所有车辆进行轨迹复原,得到所有车辆轨迹图,从而有利于有效辅助进行车辆轨迹追踪。
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。
图1为本发明提出的一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统的整体结构示意图。
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。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
参照图1,一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统,包括车载智能大数据系统平台、车辆终端位置服务系统、若干个车辆终端和车辆查询数据返回数据库;
其中,车载智能大数据系统平台包括注册登录模块、车辆查询模块、GIS轨迹复原模块和可视化模块;车辆终端位置服务系统包括车辆数确定模块、协查指令下发模块;若干个车辆终端均设置于车辆内部,其均包括有车辆终端数据库、车辆终端摄像头识别系统和核对筛选模块车辆查询数据返回数据库包括接收整理模块和数据上传模块。
注册登录模块用于使用者通过填写个人信息的方式进行车载智能大数据系统平台的账号注册和登录;车辆查询模块用于使用者输入查询参数信息进行车辆查询,查询参数信息包括协查区域信息和协查时间段信息。
车辆数确定模块用于根据协查区域信息和协查时间段信息确定该协查区域已经安装车辆终端的具体数量;协查指令下发模块用于对该协查区域所有已经安装车辆终端的车辆下发协查指令。
车辆终端数据库用于存储车辆历史数据,其车辆历史数据包括车牌号、识别时间和识别位置;车辆终端摄像头识别系统用于负责记录车辆行驶途中所识别到的其他车辆的参数信息,参数信息包括车牌信息、位置信息以及识别时间;核对筛选模块用于接收协查指令,并根据其对车辆终端数据库中车辆历史数据进行信息核对,若核对一致,将该车辆终端的历史数据上报至车辆查询数据返回数据库。
接收整理模块用于接收所有车辆上传回来的历史数据,并统一进行数据处理,得到所有车辆的历史数据表;数据上传模块用于将所有车辆的历史数据表上传至车辆终端位置服务系统。
GIS轨迹复原模块用于接收所有车辆的历史数据表,并根据其结合GIS软件对所有车辆进行轨迹复原,得到所有车辆轨迹图,GIS软件具体为Revit;可视化模块用于将所有车辆的历史数据表和所有车辆轨迹图向使用者进行可视化展示。
所有车辆的历史数据表的具体处理过程如下:
S1:获取该协查区域和时间段内的所有车辆历史数据;
S2:利用数据处理软件制作二维数据表,并将车牌号作为序号,识别时间和识别位置作为属性;
S3:根据序号和属性将所有车辆的历史数据逐一输入二维数据表中,得到所有车辆的历史数据表;
数据处理软件具体为Excel。
本发明的工作原理及使用流程:该基于城市移动车辆视频监控 AI分析的天眼追踪系统,在使用时,首先需要使用者通过填写个人信息的方式进行车载智能大数据系统平台的账号注册和登录;之后通过车辆查询模块输入查询参数信息进行车辆查询;然后车辆数确定模块根据协查区域信息和协查时间段信息确定该协查区域已经安装车辆终端的具体数量;之后协查指令下发模块会对该协查区域所有已经安装车辆终端的车辆下发协查指令;然后核对筛选模块柜接收协查指令,并根据其对车辆终端数据库中车辆历史数据进行信息核对,若核对一致,将该车辆终端的历史数据上报至车辆查询数据返回数据库;之后接收整理模块会接收所有车辆上传回来的历史数据,并统一进行数据处理,其具体处理过程如下:第一步获取该协查区域和时间段内的所有车辆历史数据,第二步利用数据处理软件制作二维数据表,并将车牌号作为序号,识别时间和识别位置作为属性,第三步根据序号和属性将所有车辆的历史数据逐一输入二维数据表中,得到所有车辆的历史数据表;然后数据上传模块柜将所有车辆的历史数据表上传至车辆终端位置服务系统;之后GIS轨迹复原模块会接收所有车辆的历史数据表,并根据其结合GIS软件对所有车辆进行轨迹复原,得到所有车辆轨迹图;最后可视化模块会将所有车辆的历史数据表和所有车辆轨迹图向使用者进行可视化展示;本发明相较于依靠电子眼摄像头车辆追踪系统,其通过在车辆上部署车辆终端来获取车辆的车牌号、识别时间和识别位置,并通过数据处理软件和GIS软件进行数据整理和车辆轨迹复原,从而有利于有效辅助进行车辆轨迹的追踪。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统,其特征在于,包括车载智能大数据系统平台、车辆终端位置服务系统、若干个车辆终端和车辆查询数据返回数据库;
其中,所述车载智能大数据系统平台包括注册登录模块、车辆查询模块、GIS轨迹复原模块和可视化模块;所述车辆终端位置服务系统包括车辆数确定模块、协查指令下发模块;所述若干个车辆终端均设置于车辆内部,其均包括有车辆终端数据库、车辆终端摄像头识别系统和核对筛选模块所述车辆查询数据返回数据库包括接收整理模块和数据上传模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统,其特征在于,所述注册登录模块用于使用者通过填写个人信息的方式进行车载智能大数据系统平台的账号注册和登录;所述车辆查询模块用于使用者输入查询参数信息进行车辆查询,所述查询参数信息包括协查区域信息和协查时间段信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统,其特征在于,所述车辆数确定模块用于根据协查区域信息和协查时间段信息确定该协查区域已经安装车辆终端的具体数量;所述协查指令下发模块用于对该协查区域所有已经安装车辆终端的车辆下发协查指令。
4.根据权利要求1所述的一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统,其特征在于,所述车辆终端数据库用于存储车辆历史数据,其车辆历史数据包括车牌号、识别时间和识别位置;所述车辆终端摄像头识别系统用于负责记录车辆行驶途中所识别到的其他车辆的参数信息,所述参数信息包括车牌信息、位置信息以及识别时间;所述核对筛选模块用于接收协查指令,并根据其对车辆终端数据库中车辆历史数据进行信息核对,若核对一致,将该车辆终端的历史数据上报至车辆查询数据返回数据库。
5.根据权利要求4所述的一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统,其特征在于,所述接收整理模块用于接收所有车辆上传回来的历史数据,并统一进行数据处理,得到所有车辆的历史数据表;所述数据上传模块用于将所有车辆的历史数据表上传至车辆终端位置服务系统。
6.根据权利要求1所述的一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统,其特征在于,所述GIS轨迹复原模块用于接收所有车辆的历史数据表,并根据其结合GIS软件对所有车辆进行轨迹复原,得到所有车辆轨迹图,所述GIS软件具体为Revit;所述可视化模块用于将所有车辆的历史数据表和所有车辆轨迹图向使用者进行可视化展示。
7.根据权利要求5所述的一种基于城市移动车辆视频监控AI分析的追踪系统,其特征在于,所述所有车辆的历史数据表的具体处理过程如下:
S1:获取该协查区域和时间段内的所有车辆历史数据;
S2:利用数据处理软件制作二维数据表,并将车牌号作为序号,识别时间和识别位置作为属性;
S3:根据序号和属性将所有车辆的历史数据逐一输入二维数据表中,得到所有车辆的历史数据表;
所述数据处理软件具体为Excel。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114613036A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-06-10 | 广东腾宇光讯网络科技有限公司 | 一种基于物联网的车辆轨迹查询系统 |
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CN116108091A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-05-12 | 小米汽车科技有限公司 | 数据处理方法、事件追踪分析方法、装置、设备及介质 |
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114613036A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-06-10 | 广东腾宇光讯网络科技有限公司 | 一种基于物联网的车辆轨迹查询系统 |
CN115065963A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-09-16 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种基于面部识别的车辆视觉追踪与无感报警方法 |
CN115798203A (zh) * | 2022-11-10 | 2023-03-14 | 常州工学院 | 一种基于群体感知的机动车行驶轨迹采集与查询系统 |
CN116108091A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-05-12 | 小米汽车科技有限公司 | 数据处理方法、事件追踪分析方法、装置、设备及介质 |
CN116108091B (zh) * | 2022-12-26 | 2024-01-23 | 小米汽车科技有限公司 | 数据处理方法、事件追踪分析方法、装置、设备及介质 |
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