[发明专利]基于地理围栏巡检道路设施的方法

说明书

本发明提供一种基于地理围栏巡检道路设施的方法，包括如下步骤：获取交通设施基础数据库，采集交通设施基础数据库中的空间数据信息，根据空间数据信息生成电子地理围栏数据；基于空间网格索引对电子地理围栏数据进行分割以及数据更新；对巡检车辆进行路径匹配，经过路径匹配的巡检车辆进入电子地理围栏，电子地理围栏处于激活状态，同时北斗定位终端实时采集图像信息；将实时采集的图像信息回传至后台，与对应的交通设施基础数据库进行对比，得到交通设施巡检点。本发明通过北斗定位和地理围栏技术，低成本高效地提取道路巡检中需要重点确认的巡检点的图像，图像实时上传到后台通过AI图像识别技术以及人工辅助的方式进行远程道路巡检识别。

技术领域

本发明涉及道路巡检技术领域，尤其涉及一种基于地理围栏巡检道路设施的方法。

背景技术

基于经济角度考虑，道路巡检部门通过部署摄像头，获得少量道路设施的实时图片信息，而大量的道路设施的巡检工作依旧通过人工完成。但是人工巡检存在成本高、实时性差、规范性差等问题。

近期在人工智能的前沿方向，一些公司和部门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检。但是目前人工智能机械视觉的主流方向依旧以目标识别为主，通过大量样本的训练，使神经网络识别指定目标。这就意味着想要识别任何物体，训练样本集的就需要保持一定规模。以人脸识别为例，至少需要五万个以上的人脸照片才能训练神经网络获得不错的识别效果。而在巡检过程中类似“护栏是否倒伏”，“护栏是否破损”，“苗木是否枯死”等巡检问题项至少几十个以上，每类交通设施异常状态的训练集的收集，无疑是相当大的挑战。

为此，本领域迫切需要研发出一种能够克服现有技术存在的上述技术问题。

发明内容

本发明之目的是提供一种基于地理围栏巡检道路设施的方法，能够解决现有道路巡检主要通过人工训练以识别制定目标，该方法存在成本高、实时性差与规范性差的技术问题。

本发明提供一种基于地理围栏巡检道路设施的方法，包括如下步骤：

获取交通设施基础数据库，采集所述交通设施基础数据库中的空间数据信息，根据空间数据信息生成电子地理围栏数据；

基于空间网格索引对所述电子地理围栏数据进行分割以及数据更新；

对巡检车辆进行路径匹配，经过路径匹配的巡检车辆进入所述电子地理围栏，所述电子地理围栏处于激活状态，同时所述北斗定位终端实时采集图像信息；

将实时采集的图像信息回传至后台，与对应的所述交通设施基础数据库进行对比，得到交通设施巡检点。

优选地，所述获取交通设施基础数据库，采集所述交通设施基础数据库中的空间数据信息，根据空间数据信息生成电子地理围栏数据包括：

基于无人机遥感影像进行交通要素的提取，提取数据以通用空间数据格式存储；

通过北斗定位终端进行地表视觉采集，并且所述北斗定位终端获取北斗定位信息，基于时间序列将视频中每帧图像与所述北斗定位信息相匹配；

将采集的带有所述北斗定位信息的视频数据与无人机遥感影像提取生成的所述空间数据进行交叉验证，进而识别和生成巡检道路的交通设施空间数据信息；

基于空间数据信息建立基础数据库，以及生成电子地理围栏数据。

优选地，所述空间数据信息包括动态数据与静态数据，

所述动态数据包括道路裂缝、道路空洞、道路遗撒、临时施工、非法占道与道路拥堵；

所述静态数据包括路牌是否歪斜、路牌是否遮盖、绿化带是否枯黄、沿路护网是否破损与沿路护网是否倒伏。

优选地，所述电子地理围栏数据包括北斗高精度道路拓扑数据和地理围栏数据。