CN113870555A - 基于手机imsi码与电子车牌的人车协同识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法，利用IMSI码识别器获取所有经过人员的手机IMSI码，通过近距空间关系判别算法，计算出目标的通过速度，区分出行人与车乘人员；利用电子车牌阅读器获取电子车牌中所存储的车主的IMSI码，与车乘人员IMSI码进行检索匹配，区分出驾驶员与乘客；若车主IMSI无法匹配，利用两组设备的采集时间，将人车关系进行绑定，并判断出车内人员数量；通过角度重构与几何推导的方法，从空间位置上分辨出驾驶员与乘客；最后，将这些数据信息整合成新的数据集，传输至网络终端，达到人车协同识别的效果。

Description

基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法
技术领域
本发明主要属于信息识别领域，具体为一种基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法。
背景技术
随着社会经济的高速发展，社会车辆的快速增长，对于车辆及其车内人员识别的技术需求日益增长，基于机器视觉及图像处理的识别技术备受关注，其也在近几年得到了广泛的应用与发展。与此同时，电子车牌的持续发展，给人车识别提供了一种新的发展环境，通过电子车牌读取器直接获取电子车牌中所存储的信息，达到车辆识别的效果。
为了实现良好的人车识别，现有的一些公开的专利和论文都提出了各自的理论解决方案。目前大部分识别方法所依托的都是通过摄像头所采集到的视频及以图像，运用图像处理以及是深度学习，将人车识别分割成车牌图像识别以及人脸识别两部分，进而解析出人员与车辆信息。该类方法较为普遍并且实用性很高，但仍存在不少问题。
1)首先，运用视频及图像进行识别，对于视频图像有一定的清晰度要求，遇到诸如雨雪等恶劣天气，对于视频图像的影响十分严重，甚至无法获取到完整的车辆图像，严重降低了识别精度。
2)其次，此类方法在进行人车识别时，本质上分为人脸识别与车牌识别两部分，并未确定人车关系，数据需要进行二次关联，加重了数据处理的工作量。同时，若视频图像中出现多车多人的情况，人车关系无法绑定，会影响识别的效果，造成部分错误识别。
3)最后，由于视频图像获取途径的局限性，并不能完全采集到车内全部人员信息。同时，若车内存在复数人员，无法确认车内人员身份，即何人为乘客，何人为驾驶员，识别效果不理想。
发明内容
本发明的目的在于提出了一种基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法。
实现本发明目的的技术方案为：一种基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法，具体步骤为：
步骤1、利用IMSI识别器，获取所有经过的人员手机IMSI码以及手机信息；
步骤2、利用电子车牌阅读器，读取通过车辆的相关信息，所述车辆的相关信息包括车主IMIS码；
步骤3、根据手机信息，利用近距空间信号强度算法，计算出目标通过速度，区分出行人与车乘人员，并将相同时间内以相同速度通过的车乘人员视为同一组车乘人员；
步骤4、将读取的车主IMSI码与步骤3中车乘人员的IMSI码进行检索匹配，区分出驾驶员与乘客；
若车主IMSI码无法匹配，通过多个采集点位进行数据碰撞，利用两组采集设备的采集时间，将人车关系重新进行绑定，并判断出车内人员数量；
通过角度重构与几何推导的方法，从空间关系上辨别出驾驶员与乘客；
步骤5、将处理后的数据信息整合成新的数据集，上传至网路中心进行保存与记录。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：本发明能够将人与车辆进行协同识别，确定车内人员身份，绑定人车关系，增添了检测数据维度；同时，本发明克服了环境、照明和天气等其他因素的影响，能够在任何情况下工作运转，技术韧性高；并且，对于设备所采集的数据无需进行复杂算法处理，降低了识别工作量和成本。
附图说明
图1为一种基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法的流程图。
图2为IMSI码识别器的工作原理示意图。
具体实施方式
如图1、2所示，一种基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法，具体步骤为：
步骤1、利用IMSI识别器，获取所有经过的人员手机IMSI码以及手机信息，具体步骤为：
步骤1.1、当手机进入识别器覆盖区域内，满足重选或切换条件时，手机会向识别器发起注册，并驻留到识别器。
步骤1.2、识别器对发起注册的手机进行信息采集，采集的信息包括手机信号强度、手机号码、业务ID、时间信息、位置信息等，并将手机信息传输给运营商。运营商应用支撑平台将所有驻留在识别器中的注册用户的手机信息通过互联网发送给后台应用系统。
步骤1.3、后台应用系统根据注册用户的手机信息与运营商数据库所记录的信息进行匹配，找到注册用户的IMIS码，同时确认识别器是否有获取注册用户IMIS码的权限，若为是，则将相关IMIS码传回给识别器。
步骤2、利用电子车牌阅读器，读取通过车辆的相关信息，车辆的相关信息包括车主IMIS码、车辆长度、车辆高度等。
优选地，所使用的电子车牌为基于RFID存储技术的数据信息存储器，数据包括车主IMSI码等车辆信息，可以通过电子车牌阅读器进行数据读取。
步骤3、根据步骤1所采集到的信号强度，利用近距空间信号强度算法，计算出目标通过速度，区分出行人与车乘人员，并将相同时间内以相同速度通过的车乘人员视为同一组车乘人员；
具体地，计算出目标通过速度后，将速度高于设定阈值的目标区分为车乘人员，否则为行人。
进一步的实施例中，利用的近距空间信号强度算法是根据信号强度计算公式、检测器与检测目标即通过车辆的间距、通过车辆的车辆长度、车辆高度，逆推出通过车辆的行驶速度。信号强度的计算公式为：
Figure BDA0003253083980000031
式中，RSSI为接收信号强度，RSRP为信号接收功率，space为车辆距离检测器间距，speed为车辆行驶速度，length为车辆长度，height为车辆高度。
步骤4、将步骤2读取的车主IMSI码与步骤3中车乘人员的IMSI码进行检索匹配，区分出驾驶员与乘客；具体地，将匹配的车乘人员区分为驾驶员；
若车主IMSI号无法匹配，通过多个采集点位进行数据碰撞，利用两组采集设备的采集时间，将人车关系重新进行绑定，并判断出车内人员数量；
通过角度重构与几何推导的方法，从空间关系上辨别出驾驶员与乘客；
进一步的实施例中，多点位数据碰撞，主要是通过多点位间的空间距离，结合采集时间和车辆行驶速度，筛选出多次在相同时间内以相同速度通过采集点位的人员，将这些人员确定为同一车辆内的人员，最后以电子车牌与IMSI码识别器的采集时间作为匹配基准进行关联匹配，将采集时间相同的车辆与人员进行人车关系的绑定，其车内人员数量即为相同时间内以相同速度通过的人员个数。
进一步的实施例中，车内存在复数人员时，其车内不同位置上的人员相对于识别器的角度不同，利用目标车辆距采集设备的水平距离以及设备的架设高度，运用角度重构与几何推导方法，计算出目标人员与采集设备之间相对于水平面的角度，最后将角度值最大的人员确认为驾驶员，其余人员为乘客。
优选地，角度重构与几何推导方法，是指一种通过二维投影图之间的交互等价线来计算这些二维投影图之间相对空间取向参数并重构三维图像的方法，主要通过交互等价线联系起来的两个二维投影图，其相互间的夹角可以通过其与第三个投影图的交互等价线来唯一确定，由此可计算出这三个投影的空间取向。其计算公式为：
Figure BDA0003253083980000041
Figure BDA0003253083980000042
Figure BDA0003253083980000043
其中i表示每个点位对应的第i个目标，j表示第j个点位，
Figure BDA0003253083980000044
表示各目标到点位的距离，
Figure BDA0003253083980000045
表示第i个目标到第j个点位的角度，
Figure BDA0003253083980000046
表示第i个目标距离第j的点位的X方向距离，
Figure BDA0003253083980000047
表示第i个目标距离第j的点位的Y方向距离，n表示目标总数。
步骤5、将处理后的数据信息整合成新的数据集，上传至网路中心进行保存与记录；
优选地，新数据集内容包括：采集序号、日期、时间、IMSI码、人员类型(行人、乘客、驾驶员)、车牌号、车主IMSI码、车型、检测设备编号。

Claims (7)

1.一种基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法，其特征在于，具体步骤为：
步骤1、利用IMSI识别器，获取所有经过的人员手机IMSI码以及手机信息；
步骤2、利用电子车牌阅读器，读取通过车辆的相关信息，所述车辆的相关信息包括车主IMIS码；
步骤3、根据手机信息，利用近距空间信号强度算法，计算出目标通过速度，区分出行人与车乘人员，并将相同时间内以相同速度通过的车乘人员视为同一组车乘人员；
步骤4、将读取的车主IMSI码与步骤3中车乘人员的IMSI码进行检索匹配，区分出驾驶员与乘客；
若车主IMSI码无法匹配，通过多个采集点位进行数据碰撞，利用两组采集设备的采集时间，将人车关系重新进行绑定，并判断出车内人员数量；
通过角度重构与几何推导的方法，从空间关系上辨别出驾驶员与乘客；
步骤5、将处理后的数据信息整合成新的数据集，上传至网路中心进行保存与记录。
2.根据权利要求1所述的基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法，其特征在于，利用IMSI识别器，获取所有经过的人员手机IMSI码以及手机信息，具体过程为：
步骤1.1、当手机进入识别器覆盖区域内，满足重选或切换条件时，手机向识别器发起注册，并驻留到识别器；
步骤1.2、识别器对发起注册的手机进行信息采集，并将手机信息传输给运营商，运营商应用支撑平台将所有驻留在识别器中的注册用户的手机信息通过互联网发送给后台应用系统；
步骤1.3、后台应用系统根据注册用户的手机信息与运营商数据库所记录的信息进行匹配，找到注册用户的IMIS码，同时确认识别器是否有获取注册用户IMIS码的权限，若为是，则将相关IMIS码传回给识别器。
3.根据权利要求2所述的基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法，其特征在于，采集的信息包括手机信号强度、手机号码、业务ID、时间信息、位置信息。
4.根据权利要求1所述的基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法，其特征在于，利用近距空间信号强度算法，计算出目标通过速度的具体公式为：
Figure FDA0003253083970000021
式中，RSSI为接收信号强度，RSRP为信号接收功率，space为车辆距离检测器间距，speed为车辆行驶速度，length为车辆长度，height为车辆高度。
5.根据权利要求1所述的基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法，其特征在于，通过多个采集点位进行数据碰撞，利用两组采集设备的采集时间，将人车关系重新进行绑定，并判断出车内人员数量的具体方法为：
通过多点位间的空间距离，结合采集时间和车辆行驶速度，筛选出多次在相同时间内以相同速度通过采集点位的人员，将这些人员确定为同一车辆内的人员，以电子车牌与IMSI码识别器的采集时间作为匹配基准进行关联匹配，将采集时间相同的车辆与人员进行人车关系的绑定，车内人员数量即为相同时间内以相同速度通过的人员个数。
6.根据权利要求1所述的基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法，其特征在于，通过角度重构与几何推导的方法，从空间关系上辨别出驾驶员与乘客的具体方法为：
利用目标车辆距采集设备的水平距离以及设备的架设高度，计算出目标人员与采集设备之间相对于水平面的角度，将角度值最大的人员确认为驾驶员，其余人员为乘客。
7.根据权利要求1所述的基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法，其特征在于，新数据集内容包括：采集序号、日期、时间、IMSI码、人员类型、车牌号、车主IMSI码、车型、检测设备编号。
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