CN113611123A - 渣土车辅助研判治理方法和系统 - Google Patents
渣土车辅助研判治理方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113611123A CN113611123A CN202111173400.9A CN202111173400A CN113611123A CN 113611123 A CN113611123 A CN 113611123A CN 202111173400 A CN202111173400 A CN 202111173400A CN 113611123 A CN113611123 A CN 113611123A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- muck
- engineering project
- judgment
- road
- early warning
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 239000002893 slag Substances 0.000 claims abstract description 28
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 31
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 18
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 13
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 238000011160 research Methods 0.000 claims description 5
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 3
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 17
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 4
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0125—Traffic data processing
-
- 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
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B31/00—Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
- G08G1/0175—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了渣土车辅助研判治理方法和系统,其中方法包括如下步骤:S100、获取初始城市工程项目数据库,划分治理区域,进行路段编号和摄像点位编号,得到第二城市工程项目数据库;S200、获取所有治理区域的道路卡口和摄像点位的经纬度坐标,将摄像点位坐标和道路卡口坐标进行匹配;S300、识别渣土车,将渣土车车牌号和摄像点位编号以及路段编号进行绑定,得到区域渣土车行驶记录,将区域渣土车行驶记录与第二城市工程项目数据库进行计算判定;S400、输出判定预警结果。本发明不仅能监控本区域已审批渣土车,还能对外区域渣土车和非法渣土车违法运输的行为进行监管,可以扩大监管治理的范围,实现全面监管,并降低渣土车监管治理的难度。
Description
技术领域
本发明涉及城市车辆治理技术领域,尤其涉及渣土车辅助研判治理方法和系统。具体来说,属于IPC分类中的G06Q10/00。
背景技术
随着文明城市的建设,各地都在不断完善城市建筑垃圾和工程渣土的管理。根据《城市建筑垃圾管理规定》,其中第七条规定:处置建筑垃圾的单位,应当向城市人民政府市容环境卫生主管部门提出申请,获得城市建筑垃圾处置核准后,方可处置;第十三条规定:施工单位不得将建筑垃圾交给个人或者未经核准从事建筑垃圾运输的单位运输。依照《城市建筑垃圾管理规定》和各省市建筑垃圾管理规定(以《上海市建筑垃圾处理管理规定》为例),只有核准的运输单位申报的车辆才准许从事建筑垃圾的运输。
然而在渣土车运载建筑垃圾过程中,常常会出现不按规定区域和规定路线行驶、超载超速、偷盗乱倒、无牌运营或遮挡车牌等违规现象,严重影响了市民的生命安全和文明城市建设。随着城市化进程加速,需要处理的建筑垃圾增多,规范渣土车行车秩序,提高驾驶人安全环保意识,预防和减少渣土车交通事故发生,在城市治理中显得尤为重要。
现有技术中,出现了较多针对渣土车运输的监管治理方法,如专利公开号为CN105487520A、专利名为“一种监测渣土车非法卸料的系统及方法”,以及专利公开号为CN112950977A、专利名为 “一种渣土车运输管理方法、系统、终端及存储介质”的中国专利,这两种技术方案均采用了GPS定位技术,通过渣土车上的GPS定位系统对渣土车进行监控,对本区域合法运营渣土车有一定的约束效果。但是对于非法渣土车、外来车辆的违法运输、偷倒乱倒等行为,无法进行监控,而这些外来车辆或违法运营的渣土车破坏环境和造成交通事故的概率比本区域合法运营渣土车要大的多。再加上非法渣土车没有安装定位装置,而且GPS受信号影响、司机拆除定位装置以及GPS欺诈等现象真实存在,导致采用GPS技术进行渣土车监管治理的难度进一步加大,提升区域内所有渣土车的监控和治理能力尤为重要。
发明内容
本发明的目的是提供渣土车辅助研判治理方法和系统,不仅能监控本区域已审批渣土车,还能对外区域渣土车和非法渣土车违法运输的行为进行监管,可以扩大监管治理的范围,实现全面监管,并降低渣土车监管治理的难度。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
渣土车辅助研判治理方法,包括如下步骤:
S100、获取初始城市工程项目数据库,初始城市工程项目数据库包括工程项目信息和与之对应的渣土车信息,以市辖区为限将城市划分为不同的治理区域,将所有治理区域内的道路进行路段编号,将道路的摄像点位进行摄像点位编号,得到第二城市工程项目数据库;
S200、获取所有治理区域的道路卡口和摄像点位的经纬度坐标,将摄像点位坐标和道路卡口坐标进行匹配;
S300、识别治理区域内各个摄像点位拍摄的渣土车,将渣土车车牌号和摄像点位编号以及路段编号进行绑定,得到区域渣土车行驶记录,将区域渣土车行驶记录与第二城市工程项目数据库进行计算判定;
S400、输出判定预警结果:将预警结果进行可视化处理,形成城市渣土车预警治理报告。
在步骤S200中,摄像点位坐标和道路卡口坐标匹配的方法具体包括如下步骤:
S210、在治理区域内指定中心点和半径划分抓取圈,利用POI数据检索技术获取抓取圈内所有道路卡口和摄像点位的经纬度坐标;
S220、重复步骤S210直至所有抓取圈覆盖治理区域,获取治理区域内所有道路卡口和摄像点位的经纬度坐标,作为第一经纬度信息;
S230、将步骤S220得到的第一经纬度信息汇总去重后得到第二经纬度信息;
S240、选取一个摄像点位A,利用球面距离公式依次计算去重后所有道路卡口B到该摄像点位A的球面距离,球面距离公式为:
S=R*arccos[cosβ1 cosβ2cos(α1-α2)+sinβ1sinβ2]
其中,S为任意一个道路卡口到摄像点位的距离,β1为A点的纬度角,α1为A点的经度角;β2为B点的纬度角,α2为B点的经度角,R为地球的平均半径;
比较所有道路卡口到该摄像点位的球面距离,将球面距离最小的道路卡口与该摄像点位相匹配;
S250、设定摄像点位到道路卡口的最大距离阈值Sm,当最短球面距离Smin≤Sm时,则认为匹配成功,当Smin>Sm时,则认为匹配失败,再进行人工检验和匹配;
S260、重复上述步骤S240和S250,直到将去重后的所有摄像点位匹配上最近的道路卡口。
步骤S300进一步包括如下步骤:
S310、渣土车行驶记录绑定:获取本治理区域内各个摄像点位拍摄的图像信息,将车牌号为黄色且装有建筑垃圾的车辆识别为渣土车,并将其车牌号和对应经过的摄像点位编号以及路段编号进行绑定,得到区域渣土车行驶记录;
S320、审批判定:将区域渣土车行驶记录与第二城市工程项目数据进行对比,若区域渣土车行驶记录里的渣土车车牌号与第二城市工程项目数据库中的渣土车车牌号相对应,则判定为数据库内已审批渣土车,否则判定为未审批渣土车,并进行未审批渣土车预警;
S330、区域判定:在已审批渣土车中,若车牌号所属公司的注册市辖区与本治理区域相匹配,则判定为区域内已审批渣土车,否则判定为跨域运输渣土车,并进行跨域运输渣土车预警。
所述区域内已审批渣土车是否违规进一步包括如下判定步骤:
S331、入场判定:将治理区域中合法装卸区的道路卡口相匹配的摄像点位编号作为第一摄像点位集,比较区域渣土车行驶记录和第一摄像点位集,若区域渣土车行驶记录中有任意一个摄像点位编号和第一摄像点位集相匹配,则判定为进入工程装卸区,否则属于监控外的无效数据;
S332、工程项目匹配判定:将进入工程装卸区的渣土车车牌号和第二城市工程项目数据库的渣土车信息相匹配,若匹配成功则说明该渣土车已申报该工程项目,并判定为该工程项目已审批渣土车,若匹配失败则为非工程项目渣土车。
所述非工程项目渣土车是否违规进一步包括如下判定步骤:
1)若一天内仅在该工程装卸区出现一次,则判定为过路渣土车,不作处理;若一天内出现多次且当Δt≤tm时,则判定为短时间停留渣土车,不作处理;当Δt>tm时,则观察一周,并计算其违规预警概率P,其中,Δt为一天内在该工程装卸区多次出现的相邻两次的间隔时间,tm为常规装卸土时间阈值;
2)累计一周的统计结果为违规预警的概率为P,P=(P1+P2+…+Pi)/i,其中,Pi为一周内每天的违规预警概率,i取值1-7,Pi=(pi1*ω1+ pi2*ω2+…+ pij*ωj)/j,ω1+ω2+…+ωj =1,其中,每天该车辆违规有j个影响因素指标,pij为影响因素指标对应的违规概率,ωj为影响因素指标对应的权重;
3)当P≥0.7时,进行违规渣土车预警;当0.6≤ P<0.7时,需人工确认;当P<0.6时,不作处理。
所述工程项目已审批渣土车是否合规进一步包括行驶路线判定和行驶时间判定,所述行驶路线判定具体包括如下步骤:将区域渣土车行驶记录与第二城市工程项目数据进行对比,若该渣土车的路段编号与匹配工程项目的规定路线的契合度≥80%,则判定为合规渣土车,若路线契合度<80%,则判定路线偏移,进行渣土车路线偏移预警。
所述行驶时间判定具体包括如下步骤:将工程项目已审批渣土车的车牌号按行驶时间排序,若同一车牌号在同一时间内出现在不同的工程项目区域,则发出套牌渣土车预警。
进一步设置为:所述工程项目信息包括但不限于项目规定的工地、卸点、行驶路线,所述渣土车信息包括但不限于车牌号、注册市辖区、所属公司、驾驶员信息。
本发明还提供了渣土车辅助研判治理系统,用于实现上述所述的方法,该系统包括:
数据中心:用于获取初始城市工程项目数据库,设定治理区域并进行路段编号和摄像点位编号,得到第二城市工程项目数据库;
坐标匹配模块:与所述数据中心相连接,用于获取治理区域的道路卡口和摄像点位的经纬度坐标,将摄像点位坐标和道路卡口坐标进行匹配;
图像处理模块:与所述坐标匹配模块相连接,用于识别治理区域内各个摄像点位拍摄的渣土车,将渣土车车牌号和摄像点位编号以及路段编号进行绑定,得到区域渣土车行驶记录;
决策中心:与所述图像处理模块相连接,所述决策中心包括未审批渣土车预警模型、跨域渣土车预警模型、违规渣土车预警模型、渣土车路线偏移预警模型和套牌渣土车预警模型,用于对比区域渣土车行驶记录与第二城市工程项目数据库,进行计算判定;
输出模块:与所述决策中心相连接,用于输出计算判定预警结果。
本发明还提供了一种电子设备,包括处理器和存储器,所述存储器与处理器电性连接,所述存储器用于存储处理器的可执行指令;其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述所述的方法。
相对于现有技术,本发明的有益技术效果为:
1、本发明利用摄像头拍摄的渣土车行驶画面是真实的车辆行驶记录,利用这些行驶记录的判定结果准确率高达90%。相比于现有技术,本方法实施例不受GPS卫星信号弱、人为拆除定位装置、GPS欺诈等因素的影响,降低了渣土车监管治理的难度。
2、本发明不仅能监控本区域已审批渣土车,还能对外区域渣土车和非法渣土车违法运输的行为进行监管,扩大了监管治理的范围,实现了全面监管。输出的城市渣土车预警治理报告便于治理人员进行后续调查,有利于规范渣土车行车秩序,提高驾驶人安全环保意识,以及预防和减少渣土车交通事故发生。
3、通过对工地、卸点周边的道路卡口和摄像点位进行匹配确定,可以提高合法装卸区周边的道路卡口点位的匹配精度,从而提高进入合法装卸区的入场判定精确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提出的渣土车辅助研判治理方法实施例的流程图;
图2为实施例1提出的某个工程项目的路段编号和摄像点位编号示意图;
图3为实施例1中摄像点位坐标和道路卡口坐标的匹配流程图;
图4为实施例1提出的某个摄像点位与道路卡口的匹配示意图
图5为实施例1中渣土车行驶记录绑定后进行计算判定的流程图;
图6为本发明提出的渣土车辅助研判治理系统实施例的结构框图;
图7为本发明提出的一种电子设备实施例的结构框图。
附图标记:501、数据中心;502、坐标匹配模块;503、图像处理模块;504、决策中心;505、输出模块;601、处理器;602、存储器;603、通信接口;604、外部设备;605、显示器;606、网络适配器。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例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。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“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。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面首先对本发明专利涉及的技术术语进行解释:
道路卡口:城市中两条以上不同方向的道路的相交处,在本发明专利中指的是两个以上路段的交叉口。
POI(point of information):地理信息系统中的一个术语,泛指一切可以抽象为点的地理对象,每个POI数据包含唯一编号,坐标、名称、地址、分类,电话等信息。 POI数据库收集主要来源于网络,有谷歌POI数据库、高德POI数据库、百度POI数据库。POI数据检索技术即利用数据检索获取POI数据库中地理对象的信息。
已审批渣土车:是指已申报某一工程项目经核准的合法运输建筑垃圾的渣土车。
未审批渣土车:是指未申报任一工程项目、未经核准的运输建筑垃圾的渣土车。
区域内已审批渣土车:是指出现在某治理区域内、且车牌号所属公司的注册市辖区与该治理区域相匹配的已审批渣土车。
跨域运输渣土车:是指与出现在某治理区域内、且车牌号所属公司的注册市辖区与该治理区域不匹配的已审批渣土车。
工程项目已审批渣土车:是指进入某一工程项目装卸区、且车牌号和第二城市工程项目数据库的渣土车信息相匹配的渣土车。
非工程项目渣土车:是指进入某一工程项目装卸区、且车牌号和第二城市工程项目数据库的渣土车信息不匹配的渣土车。
实施例1
参照图1,为本发明公开的渣土车辅助研判治理方法,包括如下步骤:
S100、获取政务网提供的初始城市工程项目数据库,初始城市工程项目数据库包括工程项目信息和与之对应的渣土车信息。其中,所述工程项目信包括但不限于项目规定的工地、卸点、行驶路线,所述渣土车信息包括但不限于车牌号、注册市辖区、所属公司、驾驶员信息。在市级地图界面通过选取坐标点(XY坐标)进行治理区域设置,以市辖区为限将城市划分为不同的治理区域,将所有治理区域内的道路进行路段编号,将道路的摄像点位进行摄像点位编号,从而获得第二城市工程项目数据库。
治理区域内包括若干个工程项目规定的工地、卸点、行驶路线,如图2所示,为某个工程项目的路段编号和摄像点位编号示例,摄像点位编号包括图中示出的Crossid1、Crossid2、Crossid3…Crossidn,路段编号包括图中示出的Road1、Road2、Road3…Roadn。
S200、两个以上路段的交叉口形成道路卡口,由于工地和卸点周边会存在若干道路卡口,其中只有围绕工地和卸点的道路卡口属于该工程项目的合法装卸区内,而初始获取的摄像点位信息仅有位于某条道路上,并未与合法装卸区的道路卡口相匹配,因此还需要对工地、卸点周边的道路卡口和摄像点位进行匹配确定,以便后续进行车辆进入合法装卸区的入场判定。获取所有治理区域的道路卡口和摄像点位的经纬度坐标,将摄像点位坐标和道路卡口坐标进行匹配,参照图3,具体包括如下步骤:
S210、在治理区域内指定中心点和半径划分抓取圈,利用POI数据检索技术获取抓取圈内所有道路卡口和摄像点位的经纬度坐标。
S220、重复步骤S210直至所有抓取圈覆盖治理区域,获取治理区域内所有道路卡口和摄像点位的经纬度坐标,作为第一经纬度信息。
S230、将步骤S220得到的第一经纬度信息汇总去重后得到第二经纬度信息。
S240、选取一个摄像点位A,利用球面距离公式依次计算去重后所有道路卡口B到该摄像点位A的球面距离,球面距离公式为:
S=R*arccos[cosβ1 cosβ2cos(α1-α2)+sinβ1sinβ2]
其中,S为任意一个道路卡口到摄像点位的距离,β1为A点的纬度角,α1为A点的经度角;β2为B点的纬度角,α2为B点的经度角,R为地球的平均半径;
比较所有道路卡口到该摄像点位的球面距离,将球面距离最小的道路卡口与该摄像点位相匹配。
参照图4,选取其中一个摄像点位Crossid1为A点,利用球面距离公式依次计算各道路卡口B1-B6到A点的距离,分别得到S1、S2……S6,其中S1为最小球面距离,则将道路卡口B1与该摄像点位Crossid1相匹配。
S250、设定摄像点位到道路卡口的最大距离阈值Sm,Sm根据实际情况进行设定,例如可将Sm设定为10m,当最短球面距离Smin≤Sm时,则认为匹配成功,当Smin>Sm时,则认为匹配失败,再进行人工检验和匹配。
S260、重复上述步骤S240和S250,直到将去重后的所有摄像点位匹配上最近的道路卡口。
通过上述方法,可以提高合法装卸区周边的道路卡口点位的匹配精度,从而提高进入合法装卸区的入场判定精确度。
S300、识别治理区域内各个摄像点位拍摄的渣土车,将渣土车车牌号和摄像点位编号以及路段编号进行绑定,得到区域渣土车行驶记录,将区域渣土车行驶记录与第二城市工程项目数据库进行计算判定。参照图5,进一步包括如下步骤:
S310、渣土车行驶记录绑定:获取本治理区域内各个摄像点位拍摄的图像信息,利用图像识别技术将车牌号为黄色且装有建筑垃圾的车辆识别为渣土车,并将其车牌号和对应经过的摄像点位编号以及路段编号进行绑定,得到区域渣土车行驶记录。其中,图像识别技术为现有技术,利用图像识别技术识别渣土车的具体工作过程并非本发明的技术核心,此处不作赘述。
S320、审批判定:将区域渣土车行驶记录与第二城市工程项目数据进行对比,若区域渣土车行驶记录里的渣土车车牌号与第二城市工程项目数据库中的渣土车车牌号相对应,则判定为数据库内已审批渣土车,否则判定为未审批渣土车,并进行未审批渣土车预警。
S330、区域判定:在已审批渣土车中,若车牌号所属公司的注册市辖区与本治理区域相匹配,则判定为区域内已审批渣土车,否则判定为跨域运输渣土车,并进行跨域运输渣土车预警。
区域内已审批渣土车是否违规进一步包括如下判定步骤:
S331、入场判定:将治理区域中合法装卸区的道路卡口相匹配的摄像点位编号作为第一摄像点位集,比较区域渣土车行驶记录和第一摄像点位集,若区域渣土车行驶记录中有任意一个摄像点位编号和第一摄像点位集相匹配,则判定为进入工程装卸区,否则属于监控外的无效数据。
S332、工程项目匹配判定:将进入工程装卸区的渣土车车牌号和第二城市工程项目数据库的渣土车信息相匹配,若匹配成功则说明该渣土车已申报该工程项目,允许在该工程装卸区进行运输,并判定为该工程项目已审批渣土车,若匹配失败则为非工程项目渣土车。
其中,非工程项目渣土车是否违规进一步包括如下判定步骤:
1)若一天内仅在该工程装卸区出现一次,则判定为过路渣土车,不作处理;若一天内出现多次且当Δt≤tm时,则判定为短时间停留渣土车,不作处理;当Δt>tm时,则观察一周,并计算其违规预警概率P,其中,Δt为一天内在该工程装卸区多次出现的相邻两次的间隔时间,tm为常规装卸土时间阈值;
2)累计一周的统计结果为违规预警的概率为P,P=(P1+P2+…+Pi)/i,其中,Pi为一周内每天的违规预警概率,i取值1-7,Pi=(pi1*ω1+ pi2*ω2+…+ pij*ωj)/j,ω1+ω2+…+ωj =1,其中,每天该车辆违规有j个影响因素指标,pij为影响因素指标对应的违规概率,ωj为影响因素指标对应的权重。
该车辆是否出现、出现次数、相邻两次的时间间隔、出现的时间段等有j个影响因素指标,对应权重ωj。影响因素指标和对应的违规概率根据实际情况进行设定和更新,例如:车辆有出现记录则定义违规概率为50%,无出现记录则违规概率为0%;车辆出现一次则违规概率是50%,出现两次违规概率为80%,出现两次及以上则违规概率为90%;相邻两次间隔时间大于常规装卸土时间阈值则违规概率为80%,若相邻两次间隔时间过短则违规概率为50%;出现的时间段为运行施工时间段则违规概率为50%,若在运行施工时间段外则违规概率定义为80%;其他因素按类似常规判定方法定义,ωj=1/j。
3)当P≥0.7时,表示对应渣土车极有可能违规装卸土,进行违规渣土车预警;当0.6≤ P<0.7时,表示对应渣土车有可能违规装卸土,需人工确认;当P<0.6时,表示对应渣土车几乎不可能违规装卸土,不作处理。
工程项目已审批渣土车是否合规进一步包括行驶路线判定和行驶时间判定,其中行驶路线判定具体包括如下步骤:
将区域渣土车行驶记录与第二城市工程项目数据进行对比,若该渣土车的路段编号与匹配工程项目的规定路线的契合度≥80%,则判定为合规渣土车,若路线契合度<80%,则判定路线偏移,进行渣土车路线偏移预警。
行驶时间判定具体包括如下步骤:
将工程项目已审批渣土车的车牌号按行驶时间排序,若同一车牌号在同一时间内出现在不同的工程项目区域,则发出套牌渣土车预警。
S400、输出判定预警结果:将预警结果进行可视化处理,形成城市渣土车预警治理报告,作为后续调查立案依据。
城市渣土车预警治理报告包括未审批渣土车预警、跨域渣土车预警、违规渣土车预警、渣土车路线偏移预警、套牌渣土车预警等预警结果,预警结果绑定对应的驾驶员信息和所属公司信息,便于治理人员进行后续调查和治理。
本方法利用摄像头拍摄的渣土车行驶画面是真实的车辆行驶记录,利用这些行驶记录的判定结果准确率高达90%。相比于现有技术,本方法实施例不受GPS卫星信号弱、人为拆除定位装置、GPS欺诈等因素的影响,降低了渣土车监管治理的难度。
同时,本方法不仅能监控本区域已审批渣土车,还能对外区域渣土车和非法渣土车违法运输的行为进行监管,扩大了监管治理的范围,实现了全面监管。输出的城市渣土车预警治理报告便于治理人员进行后续调查,有利于规范渣土车行车秩序,提高驾驶人安全环保意识,以及预防和减少渣土车交通事故发生。
实施例2
参照图6,为本发明提供的渣土车辅助研判治理系统实施例,包括数据中心501、坐标匹配模块502、图像处理模块503、决策中心504和输出模块505。
数据中心501用于获取初始城市工程项目数据库,设定治理区域并进行路段编号和摄像点位编号,得到第二城市工程项目数据库。
坐标匹配模块502与数据中心501相连接,用于获取治理区域的道路卡口和摄像点位的经纬度坐标,将摄像点位坐标和道路卡口坐标进行匹配。
图像处理模块503与坐标匹配模块502相连接,用于识别治理区域内各个摄像点位拍摄的渣土车,将渣土车车牌号和摄像点位编号以及路段编号进行绑定,得到区域渣土车行驶记录。
决策中心504与图像处理模块503相连接,决策中心504包括未审批渣土车预警模型、跨域渣土车预警模型、违规渣土车预警模型、渣土车路线偏移预警模型和套牌渣土车预警模型,用于对比区域渣土车行驶记录与第二城市工程项目数据库,进行计算判定。
输出模块505与决策中心504相连接,用于输出计算判定预警结果。
本系统可实现前述方法实施例中对应的方法,其具体实施过程可以参见前述方法实施例,此处不再赘述。
实施例3
参照图7,为本发明提供的电子设备实施例,该电子设备包括:一个或多个处理器601,以及用于存储处理器601的可执行指令的存储器602,存储器602和处理器601电性连接。
其中,处理器601配置为经由执行所述可执行指令来执行前述方法实施例对应的方法,其具体实施过程可以参见前述方法实施例,此处不再赘述。
可选的,该电子设备还可以包括:通信接口603,该电子设备通过通信接口603可以与一个或多个外部设备604(例如键盘、指向设备、显示器605等)通信连接。
可选的,该电子设备还可以包括:网络适配器606,该电子设备可通过网络适配器606与一个或多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。
实施例4
本发明还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器601执行时实现前述方法实施例中对应的方法,其具体实施过程可以参见前述方法实施例,此处不再赘述。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.渣土车辅助研判治理方法,其特征在于,包括如下步骤:
S100、获取初始城市工程项目数据库,初始城市工程项目数据库包括工程项目信息和与之对应的渣土车信息,以市辖区为限将城市划分为不同的治理区域,将所有治理区域内的道路进行路段编号,将道路的摄像点位进行摄像点位编号,得到第二城市工程项目数据库;
S200、获取所有治理区域的道路卡口和摄像点位的经纬度坐标,将摄像点位坐标和道路卡口坐标进行匹配;
S300、识别治理区域内各个摄像点位拍摄的渣土车,将渣土车车牌号和摄像点位编号以及路段编号进行绑定,得到区域渣土车行驶记录,将区域渣土车行驶记录与第二城市工程项目数据库进行计算判定;
S400、输出判定预警结果:将预警结果进行可视化处理,形成城市渣土车预警治理报告。
2.根据权利要求1所述的渣土车辅助研判治理方法,其特征在于,在步骤S200中,摄像点位坐标和道路卡口坐标匹配的方法具体包括如下步骤:
S210、在治理区域内指定中心点和半径划分抓取圈,利用POI数据检索技术获取抓取圈内所有道路卡口和摄像点位的经纬度坐标;
S220、重复步骤S210直至所有抓取圈覆盖治理区域,获取治理区域内所有道路卡口和摄像点位的经纬度坐标,作为第一经纬度信息;
S230、将步骤S220得到的第一经纬度信息汇总去重后得到第二经纬度信息;
S240、选取一个摄像点位A,利用球面距离公式依次计算去重后所有道路卡口B到该摄像点位A的球面距离,球面距离公式为:
S=R*arccos[cosβ1 cosβ2cos(α1-α2)+sinβ1sinβ2]
其中,S为任意一个道路卡口到摄像点位的距离,β1为A点的纬度角,α1为A点的经度角;β2为B点的纬度角,α2为B点的经度角,R为地球的平均半径;
比较所有道路卡口到该摄像点位的球面距离,将球面距离最小的道路卡口与该摄像点位相匹配;
S250、设定摄像点位到道路卡口的最大距离阈值Sm,当最短球面距离Smin≤Sm时,则认为匹配成功,当Smin>Sm时,则认为匹配失败,再进行人工检验和匹配;
S260、重复上述步骤S240和S250,直到将去重后的所有摄像点位匹配上最近的道路卡口。
3.根据权利要求1所述的渣土车辅助研判治理方法,其特征在于,步骤S300进一步包括如下步骤:
S310、渣土车行驶记录绑定:获取本治理区域内各个摄像点位拍摄的图像信息,将车牌号为黄色且装有建筑垃圾的车辆识别为渣土车,并将其车牌号和对应经过的摄像点位编号以及路段编号进行绑定,得到区域渣土车行驶记录;
S320、审批判定:将区域渣土车行驶记录与第二城市工程项目数据进行对比,若区域渣土车行驶记录里的渣土车车牌号与第二城市工程项目数据库中的渣土车车牌号相对应,则判定为数据库内已审批渣土车,否则判定为未审批渣土车,并进行未审批渣土车预警;
S330、区域判定:在已审批渣土车中,若车牌号所属公司的注册市辖区与本治理区域相匹配,则判定为区域内已审批渣土车,否则判定为跨域运输渣土车,并进行跨域运输渣土车预警。
4.根据权利要求3所述的渣土车辅助研判治理方法,其特征在于,所述区域内已审批渣土车是否违规进一步包括如下判定步骤:
S331、入场判定:将治理区域中合法装卸区的道路卡口相匹配的摄像点位编号作为第一摄像点位集,比较区域渣土车行驶记录和第一摄像点位集,若区域渣土车行驶记录中有任意一个摄像点位编号和第一摄像点位集相匹配,则判定为进入工程装卸区,否则属于监控外的无效数据;
S332、工程项目匹配判定:将进入工程装卸区的渣土车车牌号和第二城市工程项目数据库的渣土车信息相匹配,若匹配成功则说明该渣土车已申报该工程项目,并判定为该工程项目已审批渣土车,若匹配失败则为非工程项目渣土车。
5.根据权利要求4所述的渣土车辅助研判治理方法,其特征在于,所述非工程项目渣土车是否违规进一步包括如下判定步骤:
1)若一天内仅在该工程装卸区出现一次,则判定为过路渣土车,不作处理;若一天内出现多次且当Δt≤tm时,则判定为短时间停留渣土车,不作处理;当Δt>tm时,则观察一周,并计算其违规预警概率P,其中,Δt为一天内在该工程装卸区多次出现的相邻两次的间隔时间,tm为常规装卸土时间阈值;
2)累计一周的统计结果为违规预警的概率为P,P=(P1+P2+…+Pi)/i,其中,Pi为一周内每天的违规预警概率,i取值1-7,Pi=(pi1*ω1+ pi2*ω2+…+ pij*ωj)/j,ω1+ω2+…+ωj =1,其中,每天该车辆违规有j个影响因素指标,pij为影响因素指标对应的违规概率,ωj为影响因素指标对应的权重;
3)当P≥0.7时,进行违规渣土车预警;当0.6≤ P<0.7时,需人工确认;当P<0.6时,不作处理。
6.根据权利要求4所述的渣土车辅助研判治理方法,其特征在于,所述工程项目已审批渣土车是否合规进一步包括行驶路线判定和行驶时间判定,所述行驶路线判定具体包括如下步骤:
将区域渣土车行驶记录与第二城市工程项目数据进行对比,若该渣土车的路段编号与匹配工程项目的规定路线的契合度≥80%,则判定为合规渣土车,若路线契合度<80%,则判定路线偏移,进行渣土车路线偏移预警。
7.根据权利要求6所述的渣土车辅助研判治理方法,其特征在于,所述行驶时间判定具体包括如下步骤:
将工程项目已审批渣土车的车牌号按行驶时间排序,若同一车牌号在同一时间内出现在不同的工程项目区域,则发出套牌渣土车预警。
8.根据权利要求1所述的渣土车辅助研判治理方法,其特征在于,所述工程项目信息包括项目规定的工地、卸点、行驶路线,所述渣土车信息包括车牌号、注册市辖区、所属公司、驾驶员信息。
9.渣土车辅助研判治理系统,用于实现上述权利要求1~8任一项所述的方法,其特征在于,包括:
数据中心(501):用于获取初始城市工程项目数据库,设定治理区域并进行路段编号和摄像点位编号,得到第二城市工程项目数据库;
坐标匹配模块(502):与所述数据中心(501)相连接,用于获取治理区域的道路卡口和摄像点位的经纬度坐标,将摄像点位坐标和道路卡口坐标进行匹配;
图像处理模块(503):与所述坐标匹配模块(502)相连接,用于识别治理区域内各个摄像点位拍摄的渣土车,将渣土车车牌号和摄像点位编号以及路段编号进行绑定,得到区域渣土车行驶记录;
决策中心(504):与所述图像处理模块(503)相连接,所述决策中心(504)包括未审批渣土车预警模型、跨域渣土车预警模型、违规渣土车预警模型、渣土车路线偏移预警模型和套牌渣土车预警模型,用于对比区域渣土车行驶记录与第二城市工程项目数据库,进行计算判定;
输出模块(505):与所述决策中心(504)相连接,用于输出计算判定预警结果。
10.一种电子设备,其特征在于,包括处理器(601)和存储器(602),所述存储器(602)与处理器(601)电性连接,所述存储器(602)用于存储处理器(601)的可执行指令;其中,所述处理器(601)配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1~8任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111173400.9A CN113611123B (zh) | 2021-10-09 | 2021-10-09 | 渣土车辅助研判治理方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111173400.9A CN113611123B (zh) | 2021-10-09 | 2021-10-09 | 渣土车辅助研判治理方法和系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113611123A true CN113611123A (zh) | 2021-11-05 |
CN113611123B CN113611123B (zh) | 2021-12-17 |
Family
ID=78310878
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111173400.9A Active CN113611123B (zh) | 2021-10-09 | 2021-10-09 | 渣土车辅助研判治理方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113611123B (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114141012A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-03-04 | 南京精筑智慧科技有限公司 | 一种基于nlp算法的不按路线行驶预警处理方法和系统 |
CN114466328A (zh) * | 2022-04-13 | 2022-05-10 | 北京融信数联科技有限公司 | 渣土车轨迹还原方法、系统和可读存储介质 |
CN115064000A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-09-16 | 中关村科学城城市大脑股份有限公司 | 渣土车定位坐标识别系统 |
CN115239219A (zh) * | 2022-09-26 | 2022-10-25 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 一种基于物联网的智慧城市渣土车管理方法和系统 |
CN115331388A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-11-11 | 光大环境科技(中国)有限公司 | 卸料平台安全防护综合管理系统及方法 |
CN117494011A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-02-02 | 四川国蓝中天环境科技集团有限公司 | 一种基于运渣车土石方运输特征的扬尘点位类型判别方法 |
Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007076884A (ja) * | 2005-09-16 | 2007-03-29 | Denso Corp | 廃棄物情報収集装置 |
CN104392610A (zh) * | 2014-12-19 | 2015-03-04 | 山东大学 | 基于分布式视频的高速路交通事件影响范围动态监控方法 |
CN204331401U (zh) * | 2015-01-06 | 2015-05-13 | 江苏商贸职业学院 | 基于物联网的渣土车环保运输智能监控系统 |
CN105487520A (zh) * | 2016-01-18 | 2016-04-13 | 福建航天星联信息科技有限公司 | 一种监测渣土车非法卸料的系统及方法 |
CN105702025A (zh) * | 2014-11-27 | 2016-06-22 | 西安众智惠泽光电科技有限公司 | 夜间渣土车安全行驶远程监控系统 |
CN106303960A (zh) * | 2016-08-11 | 2017-01-04 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 管控渣土车非法倾倒作业的方法、装置和系统 |
CN106373406A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-02-01 | 南京航空航天大学 | 车辆套牌稽查系统 |
WO2017197728A1 (zh) * | 2016-05-20 | 2017-11-23 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 车辆驾驶提示方法、车辆驾驶提示装置和终端 |
CN108133599A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-08 | 山东亿海兰特通信科技有限公司 | 一种渣土车视频识别方法及系统 |
CN109034426A (zh) * | 2018-09-06 | 2018-12-18 | 武汉锐科控制系统有限公司 | 一种农机维修和监控系统及方法 |
CN109120890A (zh) * | 2018-07-20 | 2019-01-01 | 南京图泰信息产业有限公司 | 一种车辆监控和预警系统 |
CN110188586A (zh) * | 2018-04-13 | 2019-08-30 | 山东百世通大数据科技有限公司 | 基于气象观测、道路摄像能见度识别的系统及应用方法 |
CN110807910A (zh) * | 2019-09-19 | 2020-02-18 | 成都亿盟恒信科技有限公司 | 一种渣土车区域判定及限速方法 |
CN111310329A (zh) * | 2020-02-11 | 2020-06-19 | 中国十七冶集团有限公司 | 一种建筑工程施工现场土方渣土车的监测管理系统 |
CN112749674A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-04 | 青岛以萨数据技术有限公司 | 一种渣土车预警方法、设备、系统及存储介质 |
CN112950977A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-11 | 上海闵青市政工程有限公司 | 一种渣土车运输管理方法、系统、终端及存储介质 |
CN113256991A (zh) * | 2021-07-14 | 2021-08-13 | 智广海联(天津)大数据技术有限公司 | 基于车流量统计的汽车厂周边道路拥堵治理系统及方法 |
CN113283539A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-08-20 | 苏州市吴江区平望镇人民政府 | 一种基于深度学习的违规渣土车检测的方法及系统 |
-
2021
- 2021-10-09 CN CN202111173400.9A patent/CN113611123B/zh active Active
Patent Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007076884A (ja) * | 2005-09-16 | 2007-03-29 | Denso Corp | 廃棄物情報収集装置 |
CN105702025A (zh) * | 2014-11-27 | 2016-06-22 | 西安众智惠泽光电科技有限公司 | 夜间渣土车安全行驶远程监控系统 |
CN104392610A (zh) * | 2014-12-19 | 2015-03-04 | 山东大学 | 基于分布式视频的高速路交通事件影响范围动态监控方法 |
CN204331401U (zh) * | 2015-01-06 | 2015-05-13 | 江苏商贸职业学院 | 基于物联网的渣土车环保运输智能监控系统 |
CN105487520A (zh) * | 2016-01-18 | 2016-04-13 | 福建航天星联信息科技有限公司 | 一种监测渣土车非法卸料的系统及方法 |
WO2017197728A1 (zh) * | 2016-05-20 | 2017-11-23 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 车辆驾驶提示方法、车辆驾驶提示装置和终端 |
CN106303960A (zh) * | 2016-08-11 | 2017-01-04 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 管控渣土车非法倾倒作业的方法、装置和系统 |
CN106373406A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-02-01 | 南京航空航天大学 | 车辆套牌稽查系统 |
CN108133599A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-08 | 山东亿海兰特通信科技有限公司 | 一种渣土车视频识别方法及系统 |
CN110188586A (zh) * | 2018-04-13 | 2019-08-30 | 山东百世通大数据科技有限公司 | 基于气象观测、道路摄像能见度识别的系统及应用方法 |
CN109120890A (zh) * | 2018-07-20 | 2019-01-01 | 南京图泰信息产业有限公司 | 一种车辆监控和预警系统 |
CN109034426A (zh) * | 2018-09-06 | 2018-12-18 | 武汉锐科控制系统有限公司 | 一种农机维修和监控系统及方法 |
CN110807910A (zh) * | 2019-09-19 | 2020-02-18 | 成都亿盟恒信科技有限公司 | 一种渣土车区域判定及限速方法 |
CN111310329A (zh) * | 2020-02-11 | 2020-06-19 | 中国十七冶集团有限公司 | 一种建筑工程施工现场土方渣土车的监测管理系统 |
CN112749674A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-04 | 青岛以萨数据技术有限公司 | 一种渣土车预警方法、设备、系统及存储介质 |
CN112950977A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-11 | 上海闵青市政工程有限公司 | 一种渣土车运输管理方法、系统、终端及存储介质 |
CN113283539A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-08-20 | 苏州市吴江区平望镇人民政府 | 一种基于深度学习的违规渣土车检测的方法及系统 |
CN113256991A (zh) * | 2021-07-14 | 2021-08-13 | 智广海联(天津)大数据技术有限公司 | 基于车流量统计的汽车厂周边道路拥堵治理系统及方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
吴云祥: "基于网络化的建筑工地渣土车视觉检测系统设计", 《中国仪器仪表》 * |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114141012A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-03-04 | 南京精筑智慧科技有限公司 | 一种基于nlp算法的不按路线行驶预警处理方法和系统 |
CN114141012B (zh) * | 2021-11-24 | 2022-11-15 | 南京精筑智慧科技有限公司 | 一种基于nlp算法的不按路线行驶预警处理方法和系统 |
CN114466328A (zh) * | 2022-04-13 | 2022-05-10 | 北京融信数联科技有限公司 | 渣土车轨迹还原方法、系统和可读存储介质 |
CN114466328B (zh) * | 2022-04-13 | 2022-06-28 | 北京融信数联科技有限公司 | 渣土车轨迹还原方法、系统和可读存储介质 |
CN115331388A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-11-11 | 光大环境科技(中国)有限公司 | 卸料平台安全防护综合管理系统及方法 |
CN115331388B (zh) * | 2022-06-27 | 2024-03-19 | 光大环境科技(中国)有限公司 | 卸料平台安全防护综合管理系统及方法 |
CN115064000A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-09-16 | 中关村科学城城市大脑股份有限公司 | 渣土车定位坐标识别系统 |
CN115064000B (zh) * | 2022-08-18 | 2022-11-01 | 中关村科学城城市大脑股份有限公司 | 渣土车定位坐标识别系统 |
CN115239219A (zh) * | 2022-09-26 | 2022-10-25 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 一种基于物联网的智慧城市渣土车管理方法和系统 |
US11842549B2 (en) | 2022-09-26 | 2023-12-12 | Chengdu Qinchuan Iot Technology Co., Ltd. | Method and system for muck truck management in smart city based on internet of things |
CN117494011A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-02-02 | 四川国蓝中天环境科技集团有限公司 | 一种基于运渣车土石方运输特征的扬尘点位类型判别方法 |
CN117494011B (zh) * | 2023-12-29 | 2024-03-12 | 四川国蓝中天环境科技集团有限公司 | 一种基于运渣车土石方运输特征的扬尘点位类型判别方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113611123B (zh) | 2021-12-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113611123B (zh) | 渣土车辅助研判治理方法和系统 | |
CN111815986B (zh) | 一种交通事故预警方法、装置、终端设备及存储介质 | |
Jarašūniene | Research into intelligent transport systems (ITS) technologies and efficiency | |
CN110363985B (zh) | 一种交通数据分析方法、装置、存储介质及设备 | |
CN111127897A (zh) | 车辆状态检测方法、装置、服务器及稽查系统 | |
CN112801541B (zh) | 一种危险化学品道路运输风险动态评估及风险导航方法 | |
CN103413438A (zh) | 车载移动警务执法平台 | |
CN107229680A (zh) | 一种渣土车违规作业追溯方法和系统 | |
CN111126904A (zh) | 一种基于ArcGis的危险品运输管理方法 | |
CN112734242A (zh) | 一种车辆运行轨迹数据的可用度分析方法、装置、存储介质及终端 | |
CN111081030B (zh) | 一种高速路堵车的判断方法和系统 | |
CN114510826A (zh) | 车辆排放结构分解方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN107045791A (zh) | 汽车摩托车智能交通管理系统的实现方法 | |
JP2002312897A (ja) | 違反事実申告装置及び交通違反取締システム | |
CN113793506A (zh) | 一种设置车辆禁停区域的方法、系统、装置及存储介质 | |
CN116432865B (zh) | 一种城市桥梁群抗倾覆预测方法及系统装置 | |
Erming et al. | TRAFFIC SAFETY RISK ASSESSMENT OF SMART CITY BASED ON BAYESIAN NETWORK. | |
CN114724356B (zh) | 基于气象数据整合的gis高速公路事故预警的方法及系统 | |
CN115834838A (zh) | 一种隧道内的监控方法、设备和介质 | |
Ajayi et al. | The impact of traffic mobility measures on vehicle emissions for heterogeneous traffic in Lagos city | |
CN115796584A (zh) | 一种城市道路运行风险排查方法、装置及电子设备 | |
CN113808405A (zh) | 一种渣土车的实时预警方法 | |
JP2001283376A (ja) | 駐車違反車両の検出装置 | |
CN114419888A (zh) | 一种货运车辆的安全预警方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114140270A (zh) | 基于车辆行驶数据判断车辆救援的方法、系统及存储介质 |
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 |