[發(fā)明專(zhuān)利]基于地理圍欄巡檢道路設(shè)施的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011593606.2
• 申請(qǐng)日: 2020-12-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112687023B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-10-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王恩泉;吳海樂(lè);李晶;任軼;張學(xué)森;馮亮;丁朋輝;桂敏
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 交信北斗科技有限公司;中國(guó)交通通信信息中心;安徽宇呈數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G07C1/20
• 分類(lèi)號(hào): G07C1/20;H04W4/021;H04W4/029;G06Q50/26;G01S19/42;G06F16/23;G06F16/29
• 代理公司: 北京安度修典專(zhuān)利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11424
• 代理人: 楊方成

本發(fā)明提供一種基于地理圍欄巡檢道路設(shè)施的方法，包括如下步驟：獲取交通設(shè)施基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，采集交通設(shè)施基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中的空間數(shù)據(jù)信息，根據(jù)空間數(shù)據(jù)信息生成電子地理圍欄數(shù)據(jù)；基于空間網(wǎng)格索引對(duì)電子地理圍欄數(shù)據(jù)進(jìn)行分割以及數(shù)據(jù)更新；對(duì)巡檢車(chē)輛進(jìn)行路徑匹配，經(jīng)過(guò)路徑匹配的巡檢車(chē)輛進(jìn)入電子地理圍欄，電子地理圍欄處于激活狀態(tài)，同時(shí)北斗定位終端實(shí)時(shí)采集圖像信息；將實(shí)時(shí)采集的圖像信息回傳至后臺(tái)，與對(duì)應(yīng)的交通設(shè)施基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，得到交通設(shè)施巡檢點(diǎn)。本發(fā)明通過(guò)北斗定位和地理圍欄技術(shù)，低成本高效地提取道路巡檢中需要重點(diǎn)確認(rèn)的巡檢點(diǎn)的圖像，圖像實(shí)時(shí)上傳到后臺(tái)通過(guò)AI圖像識(shí)別技術(shù)以及人工輔助的方式進(jìn)行遠(yuǎn)程道路巡檢識(shí)別。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及道路巡檢技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于地理圍欄巡檢道路設(shè)施的方法。

背景技術(shù)

基于經(jīng)濟(jì)角度考慮，道路巡檢部門(mén)通過(guò)部署攝像頭，獲得少量道路設(shè)施的實(shí)時(shí)圖片信息，而大量的道路設(shè)施的巡檢工作依舊通過(guò)人工完成。但是人工巡檢存在成本高、實(shí)時(shí)性差、規(guī)范性差等問(wèn)題。

近期在人工智能的前沿方向，一些公司和部門(mén)做了一些有益的探索，以求逐步使用人工智能替代人工道路巡檢。但是目前人工智能機(jī)械視覺(jué)的主流方向依舊以目標(biāo)識(shí)別為主，通過(guò)大量樣本的訓(xùn)練，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別指定目標(biāo)。這就意味著想要識(shí)別任何物體，訓(xùn)練樣本集的就需要保持一定規(guī)模。以人臉識(shí)別為例，至少需要五萬(wàn)個(gè)以上的人臉照片才能訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得不錯(cuò)的識(shí)別效果。而在巡檢過(guò)程中類(lèi)似“護(hù)欄是否倒伏”，“護(hù)欄是否破損”，“苗木是否枯死”等巡檢問(wèn)題項(xiàng)至少幾十個(gè)以上，每類(lèi)交通設(shè)施異常狀態(tài)的訓(xùn)練集的收集，無(wú)疑是相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。

為此，本領(lǐng)域迫切需要研發(fā)出一種能夠克服現(xiàn)有技術(shù)存在的上述技術(shù)問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明之目的是提供一種基于地理圍欄巡檢道路設(shè)施的方法，能夠解決現(xiàn)有道路巡檢主要通過(guò)人工訓(xùn)練以識(shí)別制定目標(biāo)，該方法存在成本高、實(shí)時(shí)性差與規(guī)范性差的技術(shù)問(wèn)題。

本發(fā)明提供一種基于地理圍欄巡檢道路設(shè)施的方法，包括如下步驟：

獲取交通設(shè)施基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，采集所述交通設(shè)施基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中的空間數(shù)據(jù)信息，根據(jù)空間數(shù)據(jù)信息生成電子地理圍欄數(shù)據(jù)；

基于空間網(wǎng)格索引對(duì)所述電子地理圍欄數(shù)據(jù)進(jìn)行分割以及數(shù)據(jù)更新；

對(duì)巡檢車(chē)輛進(jìn)行路徑匹配，經(jīng)過(guò)路徑匹配的巡檢車(chē)輛進(jìn)入所述電子地理圍欄，所述電子地理圍欄處于激活狀態(tài)，同時(shí)所述北斗定位終端實(shí)時(shí)采集圖像信息；

將實(shí)時(shí)采集的圖像信息回傳至后臺(tái)，與對(duì)應(yīng)的所述交通設(shè)施基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，得到交通設(shè)施巡檢點(diǎn)。

優(yōu)選地，所述獲取交通設(shè)施基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，采集所述交通設(shè)施基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中的空間數(shù)據(jù)信息，根據(jù)空間數(shù)據(jù)信息生成電子地理圍欄數(shù)據(jù)包括：

基于無(wú)人機(jī)遙感影像進(jìn)行交通要素的提取，提取數(shù)據(jù)以通用空間數(shù)據(jù)格式存儲(chǔ)；

通過(guò)北斗定位終端進(jìn)行地表視覺(jué)采集，并且所述北斗定位終端獲取北斗定位信息，基于時(shí)間序列將視頻中每幀圖像與所述北斗定位信息相匹配；

將采集的帶有所述北斗定位信息的視頻數(shù)據(jù)與無(wú)人機(jī)遙感影像提取生成的所述空間數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，進(jìn)而識(shí)別和生成巡檢道路的交通設(shè)施空間數(shù)據(jù)信息；

基于空間數(shù)據(jù)信息建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，以及生成電子地理圍欄數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，所述空間數(shù)據(jù)信息包括動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)與靜態(tài)數(shù)據(jù)，

所述動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)包括道路裂縫、道路空洞、道路遺撒、臨時(shí)施工、非法占道與道路擁堵；

所述靜態(tài)數(shù)據(jù)包括路牌是否歪斜、路牌是否遮蓋、綠化帶是否枯黃、沿路護(hù)網(wǎng)是否破損與沿路護(hù)網(wǎng)是否倒伏。

優(yōu)選地，所述電子地理圍欄數(shù)據(jù)包括北斗高精度道路拓?fù)鋽?shù)據(jù)和地理圍欄數(shù)據(jù)。