CN114244948A - 一种基于安卓系统的代驾系统质检方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于安卓系统的代驾系统质检方法，司机端通过处于在线空闲状态的代驾APP进行听单，接单后前往预约地，客户通过基于安卓系统的手机端进行车辆质检验证，质检时APP调用安卓手机摄像头进行拍照并进行图片处理，将拍照处理图片返回APP服务端，调用服务端接口将图片上传进行识别；根据服务端识别的车辆信息与订单中对应的车辆信息进行对比，对比一致则进行下一步，如果比对不一致将提示拒单。本发明利用客户端的智能手机进行识别，以实现对代驾车辆的质检，防止了司机恶意刷单，净化代驾市场；并且整个质检过程通过客户的智能手机即可完成，方便快捷，识别效率高，减少人工审核时间和人力投入，实用性强。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于安卓系统的代驾系统质检方法，属于代驾服务技术领域。
背景技术
安卓（Android）是一种基于Linux内核（不包含GNU组件）的自由及开放源代码的操作系统。主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑，由美国Google公司和开放手机联盟领导及开发。Android操作系统最初由Andy Rubin开发，主要支持手机。2005年8月由Google收购注资。2007年11月，Google与84家硬件制造商、软件开发商及电信营运商组建开放手机联盟共同研发改良Android系统。随后Google以Apache开源许可证的授权方式，发布了Android的源代码。第一部Android智能手机发布于2008年10月。Android逐渐扩展到平板电脑及其他领域上，如电视、数码相机、游戏机、智能手表等。2011年第一季度，Android在全球的市场份额首次超过塞班系统，跃居全球第一。
目前，代驾作为一种新兴服务业态，可以在任何设定时间、地点内及时接送客户，为人们带来极大的便捷性，收到广泛推广。但在实际使用中发现很多司机存在恶意刷单的现象，因此基于安卓市场的庞大使用量，采用安卓系统做为载体，开发出代驾平台的C端应用，杜绝恶意刷单现象，净化代驾市场是亟待解决的问题。
发明内容
鉴于此，本发明的目的是提供一种基于安卓系统的代驾系统质检方法，可以克服现有技术的不足。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于安卓系统的代驾系统质检方法，司机端通过处于在线空闲状态的代驾APP进行听单，接单后前往预约地，客户通过基于安卓系统的手机端进行车辆质检验证，车辆验证信息和订单一致则出发，不一致则可以选择拒单。
前述的质检方法，其具体包括以下步骤：
s1、接单，后台服务器派单给司机端APP；
s2、司机端成功接单后开始服务，到达预约地后开始质检，质检时APP调用安卓手机摄像头进行拍照并进行图片处理，将拍照处理图片返回APP服务端，调用服务端接口将图片上传进行识别；
s3、根据服务端识别的车辆信息与订单中对应的车辆信息进行对比，对比一致则进行下一步，如果比对不一致将提示拒单。
前述的质检方法，步骤s2中，在后台服务器设置车辆信息数据库，调用车辆信息数据库中与采集的车辆信息图片进行对比，进行车辆质检验证。
前述质检方法，所述车辆信息数据库包括车辆信息及与车辆对应的驾驶员信息；车辆信息包括车身颜色、车子型号、车子品牌和牌照；驾驶员信息包括驾驶员头像、驾驶员身份证号及工牌号。
前述的质检方法，采用APP调用安卓手机摄像头进行拍照，采集车辆信息图片，对车辆信息图片进行剪切；将剪切的图片填入APP图片控件中，并调用服务端接口将图片上传进行识别。
前述的质检方法，采集的车辆信息图片包括包括车身识别图片、驾驶员识别图片或车牌识别图片。
前述的质检方法，所述车身识别包括车身颜色、车子型号和车子品牌；所述驾驶员识别包括驾驶员的头像图片；所述车牌识别包括车牌号码图片。
前述的质检方法，在进行车身识别图片、驾驶员识别图片或车牌识别图片时进行择一识别，当其中一种识别方法出错，可再通过另外两种识别对象进行车辆质检验证。
前述的质检方法，进行车身识别时，通过图片相似度算法与车辆信息数据库中的车身图片匹配，匹配成功则确定车辆质检验证通过，如果匹配不成功可以选择拒单，或者再进行驾驶员识别或车牌识别进行质检验证；
进行驾驶员识别时，通过人脸匹配算法，将人脸目标框中的图像区域与车辆信息数据库中的人脸图像进行匹配，匹配成功则确定车辆质检验证通过，如果匹配不成功可以选择拒单，或者再进行车身识别或车牌识别进行质检验证；
进行牌照验证时，采用OCR识别车牌号码；后端获取上传的车牌照片进行图像分割和图像识别，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，锁定牌照在图像中的位置，提取和识别字符，包括汉字、字母、数字，提取识别成功将提取的字符与车辆信息数据库牌照信息匹配，匹配成功则确定车辆质检验证通过，如果匹配不成功可以选择拒单，或者再进行车身识别或驾驶员识别进行质检验证。
与现有技术比较，本发明公开的一种基于安卓系统的代驾系统质检方法，司机端通过处于在线空闲状态的代驾APP进行听单，接单后前往预约地，客户通过基于安卓系统的手机端进行车辆质检验证，质检时APP调用安卓手机摄像头进行拍照并进行图片处理，将拍照处理图片返回APP服务端，调用服务端接口将图片上传进行识别；根据服务端识别的车辆信息与订单中对应的车辆信息进行对比，对比一致则进行下一步，如果比对不一致将提示拒单。本发明利用客户端的智能手机自带的摄像头进行拍照，调用服务端接口将图片上传进行识别，以实现对代驾车辆的质检，可以防止了司机恶意刷单，净化代驾市场；并且整个质检过程通过客户的智能手机即可完成，方便快捷，采用拍照及相应的图片识别手段即可智能识别，效率高，减少人工审核时间和人力投入，实用性强。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为本发明的系统流程示意图。
具体实施方式
以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
如图1所示，一种基于安卓系统的代驾系统质检方法，司机端通过处于在线空闲状态的代驾APP进行听单，接单后前往预约地，客户通过基于安卓系统的手机端进行车辆质检验证，车辆验证信息和订单一致则出发，不一致则可以选择拒单。
具体步骤为：
s1、接单，后台服务器派单给司机端APP；
s2、司机端成功接单后开始服务，到达预约地后开始质检，质检时APP调用安卓手机摄像头进行拍照并进行图片处理，将拍照处理图片返回APP服务端，调用服务端接口将图片上传进行识别；
s3、根据服务端识别的车辆信息与订单中对应的车辆信息进行对比，对比一致则进行下一步，如果比对不一致将提示拒单。
步骤s2中，在后台服务器设置车辆信息数据库，调用车辆信息数据库中与采集的车辆信息图片进行对比，进行车辆质检验证。
所述车辆信息数据库包括车辆信息及与车辆对应的驾驶员信息；车辆信息包括车身颜色、车子型号、车子品牌和牌照；驾驶员信息包括驾驶员头像、驾驶员身份证号及工牌号。
采用APP调用安卓手机摄像头进行拍照，采集车辆信息图片，对车辆信息图片进行剪切；将剪切的图片填入APP图片控件中，并调用服务端接口将图片上传进行识别。
采集的车辆信息图片包括包括车身识别图片、驾驶员识别图片或车牌识别图片。
所述车身识别包括车身颜色、车子型号和车子品牌。
所述驾驶员识别包括驾驶员的头像图片。
所述车牌识别包括车牌号码图片。
在进行车身识别图片、驾驶员识别图片或车牌识别图片时进行择一识别，当其中一种识别方法出错，可再通过另外两种识别对象进行车辆质检验证。
进行车身识别时，通过图片相似度算法与车辆信息数据库中的车身图片匹配，匹配成功则确定车辆质检验证通过，如果匹配不成功可以选择拒单，或者再进行驾驶员识别或车牌识别进行质检验证。
进行驾驶员识别时，通过人脸匹配算法，将人脸目标框中的图像区域与车辆信息数据库中的人脸图像进行匹配，匹配成功则确定车辆质检验证通过，如果匹配不成功可以选择拒单，或者再进行车身识别或车牌识别进行质检验证。
进行牌照验证时，采用OCR识别车牌号码；后端获取上传的车牌照片进行图像分割和图像识别，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，锁定牌照在图像中的位置，提取和识别字符，包括汉字、字母、数字，提取识别成功将提取的字符与车辆信息数据库牌照信息匹配，匹配成功则确定车辆质检验证通过，如果匹配不成功可以选择拒单，或者再进行车身识别或驾驶员识别进行质检验证。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式保密的限制，任何未脱离本发明技术方案内容、依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (9)
1.一种基于安卓系统的代驾系统质检方法，其特征在于：司机端通过处于在线空闲状态的代驾APP进行听单，接单后前往预约地，客户通过基于安卓系统的手机端进行车辆质检验证，车辆验证信息和订单一致则出发，不一致则可以选择拒单。
2.根据权利要求1所述的基于安卓系统的代驾系统质检方法，其特征在于，包括以下步骤：
s1、接单，后台服务器派单给司机端APP；
s2、司机端成功接单后开始服务，到达预约地后开始质检，质检时APP调用安卓手机摄像头进行拍照并进行图片处理，将拍照处理图片返回APP服务端，调用服务端接口将图片上传进行识别；
s3、根据服务端识别的车辆信息与订单中对应的车辆信息进行对比，对比一致则进行下一步，如果比对不一致将提示拒单。
3.根据权利要求2所述的基于安卓系统的代驾系统质检方法，其特征在于：步骤s2中，在后台服务器设置车辆信息数据库，调用车辆信息数据库中与采集的车辆信息图片进行对比，进行车辆质检验证。
4.根据权利要求3所述的基于安卓系统的代驾系统质检方法，其特征在于：所述车辆信息数据库包括车辆信息及与车辆对应的驾驶员信息；车辆信息包括车身颜色、车子型号、车子品牌和牌照；驾驶员信息包括驾驶员头像、驾驶员身份证号及工牌号。
5.根据权利要求4所述的基于安卓系统的代驾系统质检方法，其特征在于：采用APP调用安卓手机摄像头进行拍照，采集车辆信息图片，对车辆信息图片进行剪切；将剪切的图片填入APP图片控件中，并调用服务端接口将图片上传进行识别。
6.根据权利要求5所述的基于安卓系统的代驾系统质检方法，其特征在于：采集的车辆信息图片包括包括车身识别图片、驾驶员识别图片或车牌识别图片。
7.根据权利要求6所述的基于安卓系统的代驾系统质检方法，其特征在于：
所述车身识别包括车身颜色、车子型号和车子品牌；
所述驾驶员识别包括驾驶员的头像图片；
所述车牌识别包括车牌号码图片。
8.根据权利要求7所述的基于安卓系统的代驾系统质检方法，其特征在于：在进行车身识别图片、驾驶员识别图片或车牌识别图片时进行择一识别，当其中一种识别方法出错，可再通过另外两种识别对象进行车辆质检验证。
9.根据权利要求8所述的基于安卓系统的代驾系统质检方法，其特征在于：
进行车身识别时，通过图片相似度算法与车辆信息数据库中的车身图片匹配，匹配成功则确定车辆质检验证通过，如果匹配不成功可以选择拒单，或者再进行驾驶员识别或车牌识别进行质检验证；
进行驾驶员识别时，通过人脸匹配算法，将人脸目标框中的图像区域与车辆信息数据库中的人脸图像进行匹配，匹配成功则确定车辆质检验证通过，如果匹配不成功可以选择拒单，或者再进行车身识别或车牌识别进行质检验证；
进行牌照验证时，采用OCR识别车牌号码；后端获取上传的车牌照片进行图像分割和图像识别，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，锁定牌照在图像中的位置，提取和识别字符，包括汉字、字母、数字，提取识别成功将提取的字符与车辆信息数据库牌照信息匹配，匹配成功则确定车辆质检验证通过，如果匹配不成功可以选择拒单，或者再进行车身识别或驾驶员识别进行质检验证。
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