[發明專利]基于邊緣計算的車輛狀態實時檢測系統

在審

• 申請號: 202011115884.7
• 申請日: 2020-10-19
• 公開（公告）號: CN112180903A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 李頡;吳晨濤;巨明;顧藝;司學芹
• 申請（專利權）人: 江蘇中訊通物聯網技術有限公司
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 無錫蘇元專利代理事務所(普通合伙) 32471
• 代理人: 張姝

本發明屬于屬于大數據與人工智能領域，具體涉及一種基于邊緣計算的車輛狀態實時檢測系統，包括數據采集模塊，用于采集全景路況數據；邊緣計算模塊，輛駕駛室設置有微型計算機，用于實時分析周圍環境及車輛行駛狀態；云計算平臺模塊，用于存儲周圍環境及車輛行駛狀態數據；專用移動網絡模塊，實現車輛到云端的大規模數據傳輸。本發明實時檢測各聯網車輛狀態，判斷車輛行駛情況，提供交通路況預警，并整合所有車輛相關信息，建構龐大的車聯網信息平臺，提供所有車輛的狀態信息，從而進行有效的監管和提供綜合服務。

技術領域

本發明屬于屬于大數據與人工智能領域，具體涉及一種基于邊緣計算的車輛狀態實時檢測系統。

背景技術

智慧交通是在智能交通的基礎上，融入物聯網、云計算、大數據、移動互聯等高新信息技術，通過高新技術匯集交通信息，提供實時交通數據下的交通信息服務。通過大量使用數據模型、數據挖掘等數據處理技術，實現智慧交通的系統性、實時性、信息交流的交互性以及服務的廣泛性。

車輛作為智慧交通的核心組成，需要其能通過裝載在車輛上的電子標簽和無線射頻等識別技術，實現在信息網絡平臺上對所有車輛的屬性信息和靜、動態信息進行提取和有效利用，并根據不同的功能需求對所有車輛的運行狀態進行分析，從而實現有效的監管和提供綜合服務。

本系統旨在利用車輛適配傳感器(如攝像頭，GPS等)收集車輛相關信息，并對信息進行處理和分析，從而實現車輛位置，行駛狀態，周遭路況，交通警示等功能的實時檢測，為車聯網大數據平臺提供數據支撐和決策輔助。

目前傳統的車聯網架構分為端點、通道及平臺三大部分。端點存在于各式車輛中，專責收集車輛的各種信息、行車狀態及周遭環境，是具備感知器的通訊終端。通道則是負責解決與車輛相關的其他網絡間互聯互通的系統。藉由多種網絡之間的互動及信息傳播，便能讓所有網絡內的車輛成為具有智能系統且能自動應變的物體。云系統則是承擔巨大的數據計算處理的平臺，通過多部服務器組成的系統進行處理和分析，交換各種車輛相關信息，并返回計算結果給用戶，成為既能夠提供中央控制能力，也能整合所有相關信息，建構生態系統的龐大信息云。但是傳統車聯網架構在解決實際應用時面臨著如下瓶頸：

1)每部車輛需要配備攝像頭、激光雷達、超聲波雷達等多個傳感器，裝置復雜成本高昂。

2)攝像頭采集的圖像和視頻數據量大，導致通道傳輸延時高，實時檢測性能弱。

3)攝像頭采集的圖像存在大量小目標難以被檢測(如紅綠燈，交通警示牌等)。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于邊緣計算的車輛狀態實時檢測系統，該系統可以實時檢測各聯網車輛狀態，判斷車輛行駛情況，提供交通路況預警，并整合所有車輛相關信息。

為實現上述目的，本發明具體提供的技術方案為：一種基于邊緣計算的車輛狀態實時檢測系統，包括數據采集模塊，用于采集全景路況數據；邊緣計算模塊，輛駕駛室設置有微型計算機，用于實時分析周圍環境及車輛行駛狀態；云計算平臺模塊，用于存儲周圍環境及車輛行駛狀態數據；專用移動網絡模塊，實現車輛到云端的大規模數據傳輸。

進一步，數據采集模塊中，車輛頂部安裝了一臺360度全景四路全彩車載攝像頭，以0.1秒的頻率采集照片。

進一步，圖片數據通過藍牙傳輸至該車輛駕駛室內的微型計算機，由該微型計算機處理并分析圖片數據，最后將計算得到的結果傳輸回云計算平臺模塊。

進一步，邊緣計算模塊包括周圍環境分析模塊，其包括重構生成網絡，重構生成網絡根據輸入圖像搜索合適的映射，檢測模塊負責從映射后的生成圖像提取ROI，并將ROI輸入至ROI-Head進行分類和回歸，得到物體的具體類別和位置。