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一种基于GPS的道路交通深度采集系统

阅读：745发布：2024-01-24

专利汇可以提供一种基于GPS的道路交通深度采集系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于GPS的道路交通深度采集系统，包括中央处理器以及分别与中央处理器连接的定位模块、通讯模块、事故现场采集模块和事故记录模块；定位模块用于获取事故现场各位置的位置信息，其包括GPS定位装置；事故记录模块用于记录事故的相关信息；事故现场采集模块用于采集事故现场的照片，包括采集事故现场不同角度的照片的相机；中央处理器用于根据事故现场采集模块采集到的事故现场不同角度的照片结合定位模块获取的位置信息，生成带有位置信息的道路事故现场图；通讯模块用于与云端通讯，将系统采集获取及处理得的信息发送至云端。本发明的道路交通深度采集系统，获取GPS数据，信息记录全面，处理速度快，极具应用前景。，下面是一种基于GPS的道路交通深度采集系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于GPS的道路交通深度采集系统，其特征在于，包括中央处理器以及分别与中央处理器连接的定位模块、通讯模块、事故现场采集模块和事故记录模块；
所述定位模块用于获取事故现场各位置的位置信息，其包括GPS定位装置；
所述事故记录模块用于记录事故的相关信息；
所述事故现场采集模块用于采集事故现场的照片，包括采集事故现场不同角度的照片的相机；
所述中央处理器用于根据事故现场采集模块采集到的事故现场不同角度的照片结合定位模块获取的位置信息，生成带有位置信息的道路事故现场图；
所述通讯模块用于与云端通讯，将系统采集获取及处理得的信息发送至云端。
2.根据权利要求1所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，其特征在于，所述定位模块还包括北斗定位装置和/或glonass定位装置。
3.根据权利要求1所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，其特征在于，所述事故现场各位置包括碰撞点、事故各方起始位置、事故各方最终位置及事故现场标志性位置。
4.根据权利要求3所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，其特征在于，所述事故现场标志性位置为事故现场的固定建筑、红绿灯、人行横道线或树木。
5.根据权利要求1所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，其特征在于，所述事故的相关信息包括事故发生的时间、事故类型和事故发生时的天气。
6.根据权利要求4所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，其特征在于，所述事故现场不同角度的照片包括至少四张照片，所述照片中包括事故现场标志性位置。
7.根据权利要求6所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，其特征在于，所述中央处理器通过各照片中出现的事故现场标志性位置即可获取各照片的拍摄角度，进而生成道路事故现场图，同时将定位模块获取的事故现场各位置的位置信息标注在道路事故现场图上，最终得到带有位置信息的道路事故现场图；
所述道路事故现场图中的事故现场标志性位置的位置信息用于校准定位模块。
8.根据权利要求7所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，其特征在于，所述中央处理器为计算机，其包括一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序；
所述一个或多个程序存储在一个或多个存储器中，当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下操作：
根据事故现场采集模块采集到的事故现场不同角度的照片结合定位模块获取的位置信息，生成带有位置信息的道路事故现场图。
9.根据权利要求8所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，其特征在于，所述程序包括训练好的算法模型，所述算法模型为深度神经网络；
所述算法模型的训练过程即以真实事故现场中多张不同角度的照片为输入，以其对应的人工手绘的道路事故现场图为理论输出，不断调整模型参数的过程，训练的终止条件为损失函数值收敛。
10.根据权利要求1所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，其特征在于，所述通讯模块与云端通过无线或有线通讯。

说明书全文

一种基于GPS的道路交通深度采集系统

技术领域

[0001] 本发明属于道路交通技术领域，涉及一种基于GPS的道路交通深度采集系统。

背景技术

[0002] 在道路交通运行中，每年因交通施工、事故、车辆故障等交通事件造成的大量事故与交通拥堵，对人民群众安全、顺畅出行造成了极大影响。

[0003] 在处理交通事故时往往需要详细的采集道路交通事故的相关信息，目前这类操作主要依赖人工完成，其具体包括以下步骤：

[0004] (1)填写交通事故现场信息记录表格；

[0005] (2)手绘现场图；

[0006] (3)道路信息测量，包括，路宽，路面标志的位置信息等；

[0007] (4)现场拍照。

[0008] 虽然人工处理也能够采集得到相关信息，但其仍然存在以下缺陷：

[0009] (1)不能准确地记录交通事故碰撞点的位置信息；

[0010] (2)随着碰撞痕迹的逐渐淡化以及受损路面的修缮完善，对于一些经典的案例，无法对其进行后续深度挖掘；

[0011] (3)不能对路段(尤其是高速公路路段)案例进行精确定位描述和分析；

[0012] (4)处理速度较慢，工作效率较低。

[0013] 因此，开发一种自动化程度高、处理速度快且信息记录全面的道路交通深度采集系统极具现实意义。

发明内容

[0014] 本发明的目的在于克服现有技术信息记录不全面、处理速度慢且效率低的缺陷，提供一种自动化程度高、处理速度快且信息记录全面的道路交通深度采集系统。

[0015] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

[0016] 一种基于GPS的道路交通深度采集系统，包括中央处理器以及分别与中央处理器连接的定位模块、通讯模块、事故现场采集模块和事故记录模块；

[0017] 所述定位模块用于获取事故现场各位置的位置信息，其包括GPS定位装置；

[0018] 所述事故记录模块用于记录事故的相关信息；

[0019] 所述事故现场采集模块用于采集事故现场的照片，包括采集事故现场不同角度的照片的相机；

[0020] 所述中央处理器用于根据事故现场采集模块采集到的事故现场不同角度的照片结合定位模块获取的位置信息，生成带有位置信息的道路事故现场图；

[0021] 所述通讯模块用于与云端通讯，将系统采集获取及处理得的信息发送至云端。

[0022] 本发明的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，通过事故现场采集模块采集事故现场多张照片，而后通过中央处理器处理照片得到道路事故现场图，同时定位模块能够对事故现场各位置进行定位，即可获取带有位置信息的道路事故现场图，本发明的道路交通深度采集系统获取的记录全面，包含位置信息，通过云端能够方便后续调用事故信息进行案例(路段案例)分析，此外，采集过程自动化程度高，处理速度快，能够显著提高工作效率，极具应用前景。

[0023] 作为优选的技术方案：

[0024] 如上所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，所述定位模块还包括北斗定位装置和/或glonass定位装置。本发明可采用多种定位装置进行校正，以提高定位精度，经验证，GPS+北斗相比于GPS+glonass的定位精度更高。定位模块具体可选用UniStrong牌集思宝G128BD北斗导航仪，其定位精度单点：2-5m，SBAS：1-3m，仪器的价位、用途不一，其定位精度不同，军用的定位精度可达到0.3m。在GPS的数据读取方面，将仪器放置于相对静止的地方(如地面、路肩等)，等待仪器经纬度的跳动值在1～3秒时读取(仪器上能接收到的卫星数量越多其数据越准确，该仪器接收卫星数量为10颗及以上时定位数据较为准确)。

[0025] 如上所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，所述事故现场各位置包括碰撞点、事故各方起始位置、事故各方最终位置及事故现场标志性位置。本发明的保护范围并不仅限于此，本领域技术人员可根据实际情况选取需要记录的位置点信息。

[0026] 如上所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，所述事故现场标志性位置为事故现场的固定建筑、红绿灯、人行横道线或树木。本发明的保护范围并不仅限于此，本领域技术人员可根据实际情况选取合适的目标(如事故发生前后未发生移动的汽车等)作为事故现场标志性位置。

[0027] 如上所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，所述事故的相关信息包括事故发生的时间、事故类型和事故发生时的天气。

[0028] 如上所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，所述事故现场不同角度的照片包括至少四张照片，所述照片中包括事故现场标志性位置。

[0029] 如上所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，所述中央处理器通过各照片中出现的事故现场标志性位置即可获取各照片的拍摄角度，进而生成道路事故现场图，同时将定位模块获取的事故现场各位置的位置信息标注在道路事故现场图上，最终得到带有位置信息的道路事故现场图；

[0030] 所述道路事故现场图中的事故现场标志性位置的位置信息用于校准定位模块。

[0031] 如上所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，所述中央处理器为计算机，其包括一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序；

[0032] 所述一个或多个程序存储在一个或多个存储器中，当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下操作：

[0033] 根据事故现场采集模块采集到的事故现场不同角度的照片结合定位模块获取的位置信息，生成带有位置信息的道路事故现场图。

[0034] 如上所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，所述程序包括训练好的算法模型，所述算法模型为深度神经网络；

[0035] 所述算法模型的训练过程即以真实事故现场中多张不同角度的照片为输入，以其对应的人工手绘的道路事故现场图为理论输出，不断调整模型参数的过程，训练的终止条件为损失函数值收敛，整个模型采用大量的训练样本，训练样本为真实样本，一训练样本包括一真实事故现场中多张不同角度的照片和该事故对应人工手绘的道路事故现场图。

[0036] 如上所述的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，所述通讯模块与云端通过无线或有线通讯，其中无线通讯为蓝牙通讯或WIFI通讯。本发明的保护范围并不仅限于此，通讯形式本领域技术人员可根据实际情况进行选择。

[0037] 有益效果：

[0038] (1)本发明的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，有利于研究后期进行GIS(地理信息系统)的数据挖掘，有利于DPAC(国家质检总局缺陷产品管理中心)与道路交通管理部门的进一步合作以及数据的交流与应用；

[0039] (2)本发明的一种基于GPS的道路交通深度采集系统，能够获取GPS数据，信息记录全面，采集流程短，处理速度快，极具应用前景。附图说明

[0040] 图1为本发明的基于GPS的道路交通深度采集系统的结构示意图。

具体实施方式

[0041] 下面结合附图，对本发明的具体实施方式做进一步阐述。

[0042] 一种基于GPS的道路交通深度采集系统，如图1所示，包括中央处理器以及分别与中央处理器连接的定位模块、通讯模块、事故现场采集模块和事故记录模块；

[0043] 定位模块用于获取事故现场各位置的位置信息，其包括GPS定位装置和北斗定位装置，事故现场各位置包括碰撞点、事故各方起始位置、事故各方最终位置及事故现场标志性位置，事故现场标志性位置为事故现场的固定建筑、红绿灯、人行横道线或树木；

[0044] 事故记录模块用于记录事故的相关信息，事故的相关信息包括事故发生的时间、事故类型和事故发生时的天气；

[0045] 事故现场采集模块用于采集事故现场的照片，包括采集事故现场不同角度的照片的相机，事故现场不同角度的照片包括至少四张照片，照片中包括事故现场标志性位置；

[0046] 中央处理器为计算机，其包括一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序；一个或多个程序存储在一个或多个存储器中，当所述一个或多个程序被处理器执行时，使得处理器执行以下操作：

[0047] 根据事故现场采集模块采集到的事故现场不同角度的照片结合定位模块获取的位置信息，生成带有位置信息的道路事故现场图；

[0048] 程序包括训练好的算法模型，算法模型为深度神经网络；

[0049] 算法模型的训练过程即以真实事故现场中多张不同角度的照片为输入，以其对应的人工手绘的道路事故现场图为理论输出，不断调整模型参数的过程，训练的终止条件为损失函数值收敛；

[0050] 通讯模块用于与云端通过无线或有线通讯，将系统采集获取及处理得的信息发送至云端。

[0051] 中央处理器的具体处理过程如下：

[0052] 中央处理器通过各照片中出现的事故现场标志性位置即可获取各照片的拍摄角度，进而生成道路事故现场图，同时将定位模块获取的事故现场各位置的位置信息标注在道路事故现场图上，最终得到带有位置信息的道路事故现场图，道路事故现场图中的事故现场标志性位置的位置信息用于校准定位模块。

[0053] 经验证，本发明的基于GPS的道路交通深度采集系统，有利于研究后期进行GIS(地理信息系统)的数据挖掘，有利于DPAC(国家质检总局缺陷产品管理中心)与道路交通管理部门的进一步合作以及数据的交流与应用；能够获取GPS数据，信息记录全面，采集流程短，处理速度快，极具应用前景。

[0054] 虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应该理解，这些仅是举例说明，在不违背本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改。

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