大数据式动作鉴定平台及方法

技术领域

本发明涉及大数据应用领域，更具体地，涉及一种大数据式动作鉴定平台及方法。

背景技术

大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合，然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来，帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲，他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势，进而加深大数据对重要用户的洞察力。他们也可以追踪和记录网络行为，大数据轻松地识别业务影响；随着对服务利用的深刻理解加快利润增长；同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。目前，高速公路是发生爆胎事故最为频繁的交通场所，一旦在高速公路上发生爆胎事故，车主第一选择是在高速公路上迅速完成备胎的更换，然而，这种选择无疑增加了高速公路后续事故发生的风险，将车辆迅速拖离现场才是正确选择。

发明内容

为了解决相关领域的技术问题，本发明提供了一种大数据式动作鉴定平台及方法，能够对高速公路上是否存在轮胎以及轮胎的当前状态是否为横置状态进行针对性检测，并在判断存在横置状态下的轮胎时，发出换胎疑似信号以震慑违规在高速公路换胎的人员，减少后续事故发生的可能性。

相比较于于现有技术，本发明至少需要具备以下两处突出的实质性特点：

(1)引用包括多个信号处理部件的定制检测机制对待监控高速公路的遥感图像进行针对性轮胎检测以及轮胎当前放置状态检测，以判断待监控高速公路当前是否存在横置轮胎时，从而为后续换胎动作鉴定提供信息；

(2)在判断待监控高速公路当前存在横置轮胎时，确定存在疑似换胎动作，从而便于执行高速违规换胎行为的治理。

根据本发明的一方面，提供了一种大数据式动作鉴定平台，所述平台包括：

定向检测机构，用于将接收到的末级操作图像中的各个非孤立状态的轮胎像素点组合成一个以上轮胎对象分别所在的一个以上轮胎捕获区域；

数据触发机构，与所述定向检测机构连接，用于在所述一个以上轮胎捕获区域中存在与横置状态的标准轮胎图片几何形状匹配度超过设定百分比阈值的轮胎捕获区域时，发出换胎疑似信号。

更具体地，在所述大数据式动作鉴定平台中：

所述数据触发机构还用于在所述一个以上轮胎捕获区域中不存在与横置状态的标准轮胎图片几何形状匹配度超过设定百分比阈值的轮胎捕获区域时，发出胎体正常信号。

更具体地，在所述大数据式动作鉴定平台中，还包括：

寻址切分机构，用于基于待监控高速公路的地址信息从接收到的整幅遥感图像中分割出仅存在高速公路的遥感画面以作为有效分割画面输出；

初级操作机构，与所述寻址切分机构连接，用于对接收到的有效分割画面执行利用高通滤波的图像信号锐化操作，以获得相应的初级操作图像；

中级操作机构，与所述初级操作机构连接，用于对接收到的初级操作图像执行利用Sobel算子的图像信号锐化操作，以获得相应的中级操作图像；

末级操作机构，与所述中级操作机构连接，用于对接收到的中级操作图像执行逆谐波均值滤波操作，以获得相应的末级操作图像；

灰度分析机构，分别与所述定向检测机构以及所述末级操作机构连接，用于将所述末级操作图像中具有的灰度值在轮胎胎体灰度范围内的像素点作为轮胎像素点；

所述灰度分析机构还用于将所述末级操作图像中具有的灰度值在轮胎胎体灰度范围外的像素点作为非轮胎像素点；

大数据服务器，设置在大数据网络端，用于预先存储横置状态的标准轮胎图片以及竖置状态的标准轮胎图片；

实时遥感机构，设置在地面控制室内，分别与寻址切分机构以及遥感通讯卫星连接，用于定时从遥感通讯卫星处下载待监控高速公路所在地区的整幅遥感图像；

其中，当所述一个以上轮胎捕获区域中存在一个轮胎捕获区域其边缘的几何形状与横置状态的标准轮胎图片几何形状的相似百分比超过设定百分比阈值时，判断在所述一个以上轮胎捕获区域中存在与横置状态的标准轮胎图片几何形状匹配度超过设定百分比阈值的轮胎捕获区域时，并发出换胎疑似信号；

其中，在所述末级操作图像中，当某一个轮胎像素点邻域不存在其他轮胎像素点时，将所述某一个轮胎像素点判断为孤立状态的轮胎像素点；

其中，所述横置状态的标准轮胎图片为单个基准轮胎在躺卧状态下被拍摄的只包括所述单个基准轮胎的成像图像，以及所述竖置状态的标准轮胎图片为单个基准轮胎在竖立状态下被拍摄的只包括所述单个基准轮胎的成像图像。

根据本发明的另一方面，还提供了一种大数据式动作鉴定方法，所述方法包括：

使用定向检测机构，用于将接收到的末级操作图像中的各个非孤立状态的轮胎像素点组合成一个以上轮胎对象分别所在的一个以上轮胎捕获区域；

使用数据触发机构，与所述定向检测机构连接，用于在所述一个以上轮胎捕获区域中存在与横置状态的标准轮胎图片几何形状匹配度超过设定百分比阈值的轮胎捕获区域时，发出换胎疑似信号。

更具体地，在所述大数据式动作鉴定方法中：

所述数据触发机构还用于在所述一个以上轮胎捕获区域中不存在与横置状态的标准轮胎图片几何形状匹配度超过设定百分比阈值的轮胎捕获区域时，发出胎体正常信号。

更具体地，在所述大数据式动作鉴定方法中，还包括：

使用寻址切分机构，用于基于待监控高速公路的地址信息从接收到的整幅遥感图像中分割出仅存在高速公路的遥感画面以作为有效分割画面输出；

使用初级操作机构，与所述寻址切分机构连接，用于对接收到的有效分割画面执行利用高通滤波的图像信号锐化操作，以获得相应的初级操作图像；

使用中级操作机构，与所述初级操作机构连接，用于对接收到的初级操作图像执行利用Sobel算子的图像信号锐化操作，以获得相应的中级操作图像；

使用末级操作机构，与所述中级操作机构连接，用于对接收到的中级操作图像执行逆谐波均值滤波操作，以获得相应的末级操作图像；

使用灰度分析机构，分别与所述定向检测机构以及所述末级操作机构连接，用于将所述末级操作图像中具有的灰度值在轮胎胎体灰度范围内的像素点作为轮胎像素点；

所述灰度分析机构还用于将所述末级操作图像中具有的灰度值在轮胎胎体灰度范围外的像素点作为非轮胎像素点；

使用大数据服务器，设置在大数据网络端，用于预先存储横置状态的标准轮胎图片以及竖置状态的标准轮胎图片；

使用实时遥感机构，设置在地面控制室内，分别与寻址切分机构以及遥感通讯卫星连接，用于定时从遥感通讯卫星处下载待监控高速公路所在地区的整幅遥感图像；

其中，当所述一个以上轮胎捕获区域中存在一个轮胎捕获区域其边缘的几何形状与横置状态的标准轮胎图片几何形状的相似百分比超过设定百分比阈值时，判断在所述一个以上轮胎捕获区域中存在与横置状态的标准轮胎图片几何形状匹配度超过设定百分比阈值的轮胎捕获区域时，并发出换胎疑似信号；

其中，在所述末级操作图像中，当某一个轮胎像素点邻域不存在其他轮胎像素点时，将所述某一个轮胎像素点判断为孤立状态的轮胎像素点；

其中，所述横置状态的标准轮胎图片为单个基准轮胎在躺卧状态下被拍摄的只包括所述单个基准轮胎的成像图像，以及所述竖置状态的标准轮胎图片为单个基准轮胎在竖立状态下被拍摄的只包括所述单个基准轮胎的成像图像。

本发明的大数据式动作鉴定平台及方法运行稳定、操控智能。由于能够对高速公路上是否存在横置状态下的轮胎进行判断时，并在判断存在时发出换胎疑似信号，从而有效震慑违规在高速公路换胎的人员。

附图简要说明

本领域技术人员通过参考附图可更好理解本发明的众多优点，其中：

图1是依照本发明的大数据式动作鉴定平台及方法的工作场景示意图。

具体实施方式

爆胎是指轮胎在极短的时间(一般少于0.1秒)因破裂突然失去空气而瘪掉的现象。爆胎是汽车在夏季频发事故之一。多数由于车主对轮胎的保养不当而导致。有关统计数据显示，在高速公路上的交通事故中，10％是由于轮胎故障引起的，而其中爆胎一项就占轮胎故障引发事故总量的70％以上。目前，高速公路是发生爆胎事故最为频繁的交通场所，一旦在高速公路上发生爆胎事故，车主第一选择是在高速公路上迅速完成备胎的更换，然而，这种选择无疑增加了高速公路后续事故发生的风险，将车辆迅速拖离现场才是正确选择。

现在，将针对公开的主题对本发明进行具体的说明。

图1是依照本发明的大数据式动作鉴定平台及方法的工作场景示意图。

根据本发明实施方案示出的大数据式动作鉴定平台包括：

定向检测机构，用于将接收到的末级操作图像中的各个非孤立状态的轮胎像素点组合成一个以上轮胎对象分别所在的一个以上轮胎捕获区域；

数据触发机构，与所述定向检测机构连接，用于在所述一个以上轮胎捕获区域中存在与横置状态的标准轮胎图片几何形状匹配度超过设定百分比阈值的轮胎捕获区域时，发出换胎疑似信号。

接着，继续对本发明的大数据式动作鉴定平台的具体结构进行进一步的说明。

在所述大数据式动作鉴定平台中：

所述数据触发机构还用于在所述一个以上轮胎捕获区域中不存在与横置状态的标准轮胎图片几何形状匹配度超过设定百分比阈值的轮胎捕获区域时，发出胎体正常信号。

所述大数据式动作鉴定平台中还可以包括：

寻址切分机构，用于基于待监控高速公路的地址信息从接收到的整幅遥感图像中分割出仅存在高速公路的遥感画面以作为有效分割画面输出；

初级操作机构，与所述寻址切分机构连接，用于对接收到的有效分割画面执行利用高通滤波的图像信号锐化操作，以获得相应的初级操作图像；

中级操作机构，与所述初级操作机构连接，用于对接收到的初级操作图像执行利用Sobel算子的图像信号锐化操作，以获得相应的中级操作图像；

末级操作机构，与所述中级操作机构连接，用于对接收到的中级操作图像执行逆谐波均值滤波操作，以获得相应的末级操作图像；

灰度分析机构，分别与所述定向检测机构以及所述末级操作机构连接，用于将所述末级操作图像中具有的灰度值在轮胎胎体灰度范围内的像素点作为轮胎像素点；

所述灰度分析机构还用于将所述末级操作图像中具有的灰度值在轮胎胎体灰度范围外的像素点作为非轮胎像素点；

大数据服务器，设置在大数据网络端，用于预先存储横置状态的标准轮胎图片以及竖置状态的标准轮胎图片；

实时遥感机构，设置在地面控制室内，分别与寻址切分机构以及遥感通讯卫星连接，用于定时从遥感通讯卫星处下载待监控高速公路所在地区的整幅遥感图像；

其中，当所述一个以上轮胎捕获区域中存在一个轮胎捕获区域其边缘的几何形状与横置状态的标准轮胎图片几何形状的相似百分比超过设定百分比阈值时，判断在所述一个以上轮胎捕获区域中存在与横置状态的标准轮胎图片几何形状匹配度超过设定百分比阈值的轮胎捕获区域时，并发出换胎疑似信号；

其中，在所述末级操作图像中，当某一个轮胎像素点邻域不存在其他轮胎像素点时，将所述某一个轮胎像素点判断为孤立状态的轮胎像素点；

其中，所述横置状态的标准轮胎图片为单个基准轮胎在躺卧状态下被拍摄的只包括所述单个基准轮胎的成像图像，以及所述竖置状态的标准轮胎图片为单个基准轮胎在竖立状态下被拍摄的只包括所述单个基准轮胎的成像图像。

所述大数据式动作鉴定平台中还可以包括：

重量感应机构，设置在所述末级操作机构的下方，用于检测所述末级操作机构的当前重量以作为实时设备重量输出；

信号分发机构，与所述重量感应机构连接，设置在所述灰度分析机构的附近，用于在接收到的所述实时设备重量不在预设重量范围内时，发出第一检测信号；

其中，所述信号分发机构还用于在接收到的所述末级操作机构的当前重量即所述实时设备重量在所述预设重量范围内时，发出第二检测信号。

所述大数据式动作鉴定平台中还可以包括：

蓝牙通信设备，与所述信号分发机构连接，设置在所述末级操作机构的附近，用于将接收到的所述第一检测信号或者所述第二检测信号通过蓝牙通信链路无线发送给远端的设备管理服务器。

根据本发明实施方案示出的大数据式动作鉴定方法包括：

使用定向检测机构，用于将接收到的末级操作图像中的各个非孤立状态的轮胎像素点组合成一个以上轮胎对象分别所在的一个以上轮胎捕获区域；

使用数据触发机构，与所述定向检测机构连接，用于在所述一个以上轮胎捕获区域中存在与横置状态的标准轮胎图片几何形状匹配度超过设定百分比阈值的轮胎捕获区域时，发出换胎疑似信号。

接着，继续对本发明的大数据式动作鉴定方法的具体步骤进行进一步的说明。

在所述大数据式动作鉴定方法中：

所述数据触发机构还用于在所述一个以上轮胎捕获区域中不存在与横置状态的标准轮胎图片几何形状匹配度超过设定百分比阈值的轮胎捕获区域时，发出胎体正常信号。

所述大数据式动作鉴定方法还可以包括：

使用寻址切分机构，用于基于待监控高速公路的地址信息从接收到的整幅遥感图像中分割出仅存在高速公路的遥感画面以作为有效分割画面输出；

使用初级操作机构，与所述寻址切分机构连接，用于对接收到的有效分割画面执行利用高通滤波的图像信号锐化操作，以获得相应的初级操作图像；

使用中级操作机构，与所述初级操作机构连接，用于对接收到的初级操作图像执行利用Sobel算子的图像信号锐化操作，以获得相应的中级操作图像；

使用末级操作机构，与所述中级操作机构连接，用于对接收到的中级操作图像执行逆谐波均值滤波操作，以获得相应的末级操作图像；

使用灰度分析机构，分别与所述定向检测机构以及所述末级操作机构连接，用于将所述末级操作图像中具有的灰度值在轮胎胎体灰度范围内的像素点作为轮胎像素点；

所述灰度分析机构还用于将所述末级操作图像中具有的灰度值在轮胎胎体灰度范围外的像素点作为非轮胎像素点；

使用大数据服务器，设置在大数据网络端，用于预先存储横置状态的标准轮胎图片以及竖置状态的标准轮胎图片；

使用实时遥感机构，设置在地面控制室内，分别与寻址切分机构以及遥感通讯卫星连接，用于定时从遥感通讯卫星处下载待监控高速公路所在地区的整幅遥感图像；

其中，当所述一个以上轮胎捕获区域中存在一个轮胎捕获区域其边缘的几何形状与横置状态的标准轮胎图片几何形状的相似百分比超过设定百分比阈值时，判断在所述一个以上轮胎捕获区域中存在与横置状态的标准轮胎图片几何形状匹配度超过设定百分比阈值的轮胎捕获区域时，并发出换胎疑似信号；

其中，在所述末级操作图像中，当某一个轮胎像素点邻域不存在其他轮胎像素点时，将所述某一个轮胎像素点判断为孤立状态的轮胎像素点；

其中，所述横置状态的标准轮胎图片为单个基准轮胎在躺卧状态下被拍摄的只包括所述单个基准轮胎的成像图像，以及所述竖置状态的标准轮胎图片为单个基准轮胎在竖立状态下被拍摄的只包括所述单个基准轮胎的成像图像。

所述大数据式动作鉴定方法还可以包括：

使用重量感应机构，设置在所述末级操作机构的下方，用于检测所述末级操作机构的当前重量以作为实时设备重量输出；

使用信号分发机构，与所述重量感应机构连接，设置在所述灰度分析机构的附近，用于在接收到的所述实时设备重量不在预设重量范围内时，发出第一检测信号；

其中，所述信号分发机构还用于在接收到的所述末级操作机构的当前重量即所述实时设备重量在所述预设重量范围内时，发出第二检测信号。

所述大数据式动作鉴定方法还可以包括：

使用蓝牙通信设备，与所述信号分发机构连接，设置在所述末级操作机构的附近，用于将接收到的所述第一检测信号或者所述第二检测信号通过蓝牙通信链路无线发送给远端的设备管理服务器。

另外，在所述大数据式动作鉴定平台及方法中，所述蓝牙通信设备内，蓝牙(Bluetooth)：是一种无线技术标准，可实现固定设备、移动设备和楼宇个人域网之间的短距离数据交换(使用2.4-2.485GHz的ISM波段的UHF无线电波)。蓝牙技术最初由电信巨头爱立信公司于1994年创制，当时是作为RS232数据线的替代方案。蓝牙可连接多个设备，克服了数据同步的难题。如今蓝牙由蓝牙技术联盟(Bluetooth Special Interest Group，简称SIG)管理。蓝牙技术联盟在全球拥有超过25,000家成员公司，他们分布在电信、计算机、网络、和消费电子等多重领域。IEEE将蓝牙技术列为IEEE 802.15.1，但如今已不再维持该标准。蓝牙技术联盟负责监督蓝牙规范的开发，管理认证项目，并维护商标权益。制造商的设备必须符合蓝牙技术联盟的标准才能以“蓝牙设备”的名义进入市场。蓝牙技术拥有一套专利网络，可发放给符合标准的设备。

虽然参照这里公开的结构说明了本发明，但它不限于所阐述的细节，并且本申请意图在于涵盖可在改进的目的或所附的权利要求的范围内的这些修改或变化。