[发明专利]共享单车数据采集平台有效

专利信息
申请号: 201710361770.2 申请日: 2017-05-22
公开(公告)号: CN107071736B 公开(公告)日: 2017-11-24
发明(设计)人: 江国健 申请(专利权)人: 福州环亚众志计算机有限公司
主分类号: H04W4/02 分类号: H04W4/02;H04W4/04;H04N5/232;G08B21/18;H04B17/318
代理公司: 深圳市兰锋知识产权代理事务所(普通合伙)44419 代理人: 曹明兰
地址: 350000 福建省福州市马尾区*** 国省代码: 福建;35
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摘要:
搜索关键词: 共享 单车 数据 采集 平台
【说明书】:

技术领域

发明涉及图像处理领域,尤其涉及一种共享单车数据采集平台。

背景技术

2014年,北大毕业生戴威与4名合伙人共同创立OFO,致力于解决大学校园的出行问题。2015年5月,超过2000辆共享单车出现在北大校园。截至到2016年11月,已经有多家共享单车诞生并且都获得了大量的风险投资。

共享单车由于分布零散,数量众多等特点,对每一个辆共享单车进行专门的使用维护,非常困难,即使实现,也需要耗费大量的人力和物力,因此,共享单车的运营商更愿意采用共享单车自我维护的方式以节约经济成本。

共享单车能够实现自我维护的关键是,需要从共享单车本身获取各项检测数据,基于各项检测数据进行多方面的判断和分析,从顾客角度引导顾客行为来达到维护共享单车的目的,例如,提高顾客对横躺状态下共享单车的骑行欲望,从而间接维护了横躺状态下的共享单车。然而,现有技术中并不存在这样的技术方案。

发明内容

为了解决上述问题,本发明提供了一种共享单车数据采集平台,能够用于在接收到最近的一次导航卫星发送的数据的接收强度时,基于接收到的当前所在地区从所述信号强度对照表中搜索出与当前所在地区对应的接收强度范围以作为目标接收强度范围,将目标接收强度范围与最近的一次导航卫星发送的数据的接收强度进行匹配,基于匹配结果确定是否启动辅助拍摄设备,利用相应区域的辅助拍摄设备拍摄得到的高清图像进一步确定共享单车的真实情况,从而为共享单车的管理提供了方便。

根据本发明的一方面,提供了一种共享单车数据采集平台,所述平台包括:

地区检测设备,与GPS导航设备连接,用于基于共享单车的当前定位位置,确定共享单车的当前所在地区;

无线通信接口,与远端的共享单车服务器连接,用于接收所述共享单车服务器无线发送的信号强度对照表,所述信号强度对照表以地区为索引,保存了每一个地区内接收导航卫星发送的数据的接收强度范围;

GPS导航设备,用于接收导航卫星发送的数据,并根据导航卫星发送的数据,确定共享单车的当前定位位置;

接收状态检测设备,与所述GPS导航设备连接,用于每隔预设时间阈值测量一次导航卫星发送的数据的接收强度,还将每次测量到的接收强度发送到MMC存储卡内进行存储;

状态预检设备,分别与所述无线通信接口、所述地区检测设备、所述接收状态检测设备以及所述GPS导航设备连接,用于在接收到最近的一次导航卫星发送的数据的接收强度时,基于接收到的当前所在地区从所述信号强度对照表中搜索出与当前所在地区对应的接收强度范围以作为目标接收强度范围,将目标接收强度范围与最近的一次导航卫星发送的数据的接收强度进行匹配,基于匹配结果确定是否启动辅助拍摄设备。

更具体地,在所述共享单车数据采集平台中,所述平台还包括:

MMC存储卡,分别与所述无线通信接口和所述接收状态检测设备连接,用于存储每次测量到的接收强度,还用于存储所述预设时间阈值以及从所述无线通信接口接收到的信号强度对照表;

其中,所述目标接收强度范围包括上限强度阈值和下限强度阈值,所述下限强度阈值小于所述上限强度阈值。

更具体地,在所述共享单车数据采集平台中,所述平台还包括:

多个辅助拍摄设备,被分别设置在信号强度对照表中作为索引的各个地区内,用于对对应地区的场景进行高清图像数据采集,以获得高清地区图像;

自适应白平衡设备,与所述无线通信接口连接,用于接收高清地区图像,对所述高清地区图像执行自适应白平衡处理以获得白平衡图像;

滤波预处理设备,与所述自适应白平衡设备连接,用于对所述白平衡图像同时执行小波滤波处理、维纳滤波处理、中值滤波处理和高斯低通滤波处理,以分别获得第一滤波图像、第二滤波图像、第三滤波图像和第四滤波图像,同时对所述第一滤波图像、所述第二滤波图像、所述第三滤波图像和所述第四滤波图像进行信噪比分析以分别获得第一信噪比、第二信噪比、第三信噪比和第四信噪比,从所述四个信噪比中选择数值最大的信噪比作为目标信噪比,将目标信噪比对应的滤波图像作为目标滤波图像;

噪声分析设备,与所述滤波预处理设备连接,用于对所述目标滤波图像进行噪声成分解析以获得所述目标滤波图像中各种噪声类型以及分别对应的各个噪声信号成分,在获得的各个噪声信号成分中选择出幅值最大的三个噪声信号成分并按照幅值从大到小排序分别作为第一噪声信号成分、第二噪声信号成分和第三噪声信号成分;

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