CN107680373A - 一种融合多渠道位置数据采集的车辆与司机绑定关系的智能分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种融合多渠道位置数据采集的车辆与司机绑定关系的智能分析方法,涉及车辆定位领域,包括车辆和位置应用服务器,所述车辆上包括:北斗车载定位终端:用于北斗卫星对车辆位置的实时定位;智能手机:用于基站对智能手机进行定位,间接的对司机本人进行定位;无线传输模块:用于将车辆的定位结果和智能手机的定位结果实时发送至位置应用服务器上;所述位置应用服务器上包括:数据采集装置,无线接收模块,路径规划模块,路径预测模块,位置匹配分析模块,警示模块,所述车辆与位置应用服务器无线连接,该方法能够实时定位车辆的位置,同时判断司机是否跟随车辆行进,能够对货物和车辆进行监控和管理。
Description
技术领域
本发明涉及车辆定位领域,具体涉及一种融合多渠道位置数据采集的车辆与司机绑定关系的智能分析方法。
背景技术:
物流行业的定位一直都是一个非常值得关注的问题,对于物流公司而言,驾驶车辆的司机是否路线行驶车辆,是否由本人驾驶,都是物流公司需要得知的问题,一直以来的定位方式都是通过车辆上的定位方式,定位车辆是否在行驶或者是否按时到达,而无法判断司机是否为本人驾驶,一旦发生意外将找不到负责人,因此需要一种新的定位方式,对司机和车辆同时监控。
如中国专利申请号:200910259721.3公开了一种采用多种定位方式结合的定位终端,该定位终端根据不同的定位要求和定位环境,自适应选择定位方式。其中该定位终端包括:定位***适配器、定位数据总线、定位总线控制器、通讯数据总线、通讯模块适配器和通信总线控制器。通过本发明的定位终端,可以采用多种定位方式,在没有GPS定位的条件下,或者没有北斗卫星定位及无线通信辅助定位的条件下,定位终端依然可以依据其他定位方式来完成定位,解决了以往定位终端定位方式单一所带来的局限性,该种定位方式采用不同的定位方式对同一种物体进行定位,所要解决的问题是通过多种定位方式来准确的定位一种物体不受环境等因素的影响,因此不符合。
中国专利申请号:201410337826.7公开了一种基于可变重要度的车辆实时定位方法,首先获取车载终端上多种定位技术装置的各自定位数据,并通过每种定位技术的误差度确定各种定位技术的位置覆盖域;然后,根据重要度方法分析计算每种定位技术位置覆盖域的重要度,并以重要度的变化作为反馈来优化定位技术的误差度;最后,以位置覆盖域的重要度作为复合位置域的权值,加权平均计算得到目标车辆的实时、准确位置。本发明将多种车辆定位技术进行融合,即以每种定位技术的重要度作为位置加权平均计算时的权重,提高了定位技术融合的合理性。本发明操作步骤简单、实时性强,可用于不同环境下,且定位计算准确率高、计算量小,可适用于车联网中多种定位设备,故推广容易,应用广泛,该种定位方式采用多种定位方式,通过对重要度和误差的判断来解决定位精确的问题,也没有解决所提到的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种融合多渠道位置数据采集的车辆与司机绑定关系的智能分析方法,以解决现有技术中导致的上述多项缺陷。
一种融合多渠道位置数据采集的车辆与司机绑定关系的智能分析方法,包括车辆和位置应用服务器,所述车辆上包括:
北斗车载定位终端:用于北斗卫星对车辆位置的实时定位,从而监测车辆的行驶方向和位置;
智能手机:用于基站对智能手机进行定位,间接的对司机本人进行定位,从而监测司机的行进方向和位置;
无线传输模块:用于将车辆的定位结果和智能手机的定位结果实时发送至位置应用服务器上;
所述位置应用服务器上包括:
数据采集装置:用于采集车辆的始发地和目的地的地理坐标信息;
无线接收模块:用于接收无线传输模块发送过来的车辆的行驶方向和位置信息以及司机的行进方向和位置信息;
路径规划模块:从数据采集装置上获取数据,用于将始发地和目的地的地理坐标在地图上标明,并根据当时的情况中提供速度最快、路径最短和花费最少路径作为选择;
位置匹配分析模块:根据无线传输模块传输的车辆行驶方向以及司机行进方向信息,从而判断司机与车辆的行驶方向是否一致,根据车辆的位置信息以及司机的位置信息判断司机是否跟随车辆运动,由于采用两种不同的定位方式,司机与车辆之间的距离会存在一定的误差,只要误差在3公里范围内,均认为司机与车辆同步行进;
警示模块:根据位置匹配分析模块的分析结果,如果司机跟随车辆同步行进则显示正常运行,如果司机与车辆的前进方向不一致,则发出司机与车辆偏离的警报,如果司机与车辆的前进方向一致但定位位置不在一定的范围内,则发出司机与车辆位置有误,请重新定位的警报;
所述车辆与位置应用服务器无线连接。
优选的,所述数据采集装置可以是扫描装置或者采用PC电脑输入。
优选的,所述路径规划模块与GIS地图相配合使用。
优选的,所述路径预测模块从地图上获取数据,从而判断地图上路段的类型,是公路、高速路还是山路,同时还对道路的维护情况做判断。
优选的,所述定位方式还可是APP定位方式,需要司机打开APP然后定位,如果未开启APP则采用基站定位。
优选的,所述位置匹配分析模块还需判断车辆的行驶方向是否与路线方向一致。
本发明的优点在于:该种方法通过对起始地和目的地的定位,经过路径的规划使车辆能够按照要求的路径开往终点,同时通过定位来检测车辆的行驶方向和位置以及司机的行进方向和位置,从而来判断司机是否随着车辆往终点前进,由于智能手机和车辆采用不同的定位方式,因此位置会存在一定的偏差,通过对误差值进行比较能够判断出司机是否为本人驾驶。
附图说明
图1为本发明的车辆定位示意框图。
图2为本发明中位置应用服务器的框图。
图3为本发明的流程框图。
图4为本发明正常运输示意图。
图5为本发明异常运输示意图。
图6为本发明异常运输示意图
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。
如图1至图6所示,一种融合多渠道位置数据采集的车辆与司机绑定关系的智能分析方法,包括车辆和位置应用服务器,所述车辆上包括:
北斗车载定位终端:用于北斗卫星对车辆位置的实时定位,从而监测车辆的行驶方向和位置;
智能手机:用于基站对智能手机进行定位,间接的对司机本人进行定位,从而监测司机的行进方向和位置;
无线传输模块:用于将车辆的定位结果和智能手机的定位结果实时发送至位置应用服务器上;
所述位置应用服务器上包括:
数据采集装置:用于采集车辆的始发地和目的地的地理坐标信息;
无线接收模块:用于接收无线传输模块发送过来的车辆的行驶方向和位置信息以及司机的行进方向和位置信息;
路径规划模块:从数据采集装置上获取数据,用于将始发地和目的地的地理坐标在地图上标明,并根据当时的情况中提供速度最快、路径最短和花费最少路径作为选择;
位置匹配分析模块:根据无线传输模块传输的车辆行驶方向以及司机行进方向信息,从而判断司机与车辆的行驶方向是否一致,根据车辆的位置信息以及司机的位置信息判断司机是否跟随车辆运动,由于采用两种不同的定位方式,司机与车辆之间的距离会存在一定的误差,只要误差在3公里范围内,均认为司机与车辆同步行进;
警示模块:根据位置匹配分析模块的分析结果,如果司机跟随车辆同步行进则显示正常运行,如果司机与车辆的前进方向不一致,则发出司机与车辆偏离的警报,如果司机与车辆的前进方向一致但定位位置不在一定的范围内,则发出司机与车辆位置有误,请重新定位的警报;
所述车辆与位置应用服务器无线连接。
值得注意的是,所述数据采集装置可以是扫描装置或者采用PC电脑输入,采用多种方式输入避免出现差错。
在本实施例中,所述路径规划模块与GIS地图相配合使用,增加路线的准确性。
在本实施例中,所述路径预测模块从地图上获取数据,从而判断地图上路段的类型,是公路、高速路还是山路,同时还对道路的维护情况做判断,可以根据路线及时做相应的调整。
在本实施例中,所述定位方式还可是APP定位方式,需要司机打开APP然后定位,如果未开启APP则采用基站定位,多种方式定位以防司机忘记打开APP使定位失败。
此外,所述位置匹配分析模块还需判断车辆的行驶方向是否与路线方向一致,如果一致则为正常运输,否则警报模块将发出警报。
如图4所示:为正常运输状态,黑色实心点为车辆,黑色人物像为司机,运单路线方向、司机移动方向、车移动方向在单位测算时间内保持一致,且人车间距在合理范围内;
如图5所示:为异常运输状态,黑色实心点为车辆,黑色人物像为司机,运单路线方向和车移动方向在单位测算时间内保持一致,但是司机移动方向在单位测算时间内不一致,人车间距不在合理范围内;
如图6所示:为异常运输状态,黑色实心点为车辆,黑色人物像为司机,人车间距不在合理范围内,虽然司机移动方向和车移动方向在单位测算时间内保持一致,但是运单路线方向在单位测算时间内不一致;
基于上述,该种融合多渠道位置数据采集的车辆与司机绑定关系的智能分析方法,所述数据采集装置可以是扫描装置或者采用PC电脑输入,采用多种方式输入避免出现差错,所述路径规划模块与GIS地图相配合使用,增加路线的准确性,所述路径预测模块从地图上获取数据,从而判断地图上路段的类型,是公路、高速路还是山路,同时还对道路的维护情况做判断,可以根据路线及时做相应的调整,所述定位方式还可是APP定位方式,需要司机打开APP然后定位,如果未开启APP则采用基站定位,多种方式定位以防司机忘记打开APP使定位失败。
由技术常识可知,本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此,上述公开的实施方案,就各方面而言,都只是举例说明,并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。
Claims (6)
1.一种融合多渠道位置数据采集的车辆与司机绑定关系的智能分析方法,包括车辆和位置应用服务器,其特征在于,所述车辆包括:
北斗车载定位终端:用于北斗卫星对车辆位置的实时定位,从而监测车辆的行驶方向和位置;
智能手机:用于基站对智能手机进行定位,间接的对司机本人进行定位,从而监测司机的行进方向和位置;
无线传输模块:用于将车辆的定位结果和智能手机的定位结果实时发送至位置应用服务器上;
所述位置应用服务器上包括:
数据采集装置:用于采集车辆的始发地和目的地的地理坐标信息;
无线接收模块:用于接收无线传输模块发送过来的车辆的行驶方向和位置信息以及司机的行进方向和位置信息;
路径规划模块:从数据采集装置上获取数据,用于将始发地和目的地的地理坐标在地图上标明,并根据当时的情况中提供速度最快、路径最短和花费最少路径作为选择;
位置匹配分析模块:根据无线传输模块传输的车辆行驶方向以及司机行进方向信息,从而判断司机与车辆的行驶方向是否一致,根据车辆的位置信息以及司机的位置信息判断司机是否跟随车辆运动,由于采用两种不同的定位方式,司机与车辆之间的距离会存在一定的误差,只要误差在3公里范围内,均认为司机与车辆同步行进;
警示模块:根据位置匹配分析模块的分析结果,如果司机跟随车辆同步行进则显示正常运行,如果司机与车辆的前进方向不一致,则发出司机与车辆偏离的警报,如果司机与车辆的前进方向一致但定位位置不在一定的范围内,则发出司机与车辆位置有误,请重新定位的警报;
所述车辆与位置应用服务器无线连接。
2.根据权利要求1所述的一种融合多渠道位置数据采集的车辆与司机绑定关系的智能分析方法,其特征在于:所述数据采集装置可以是扫描装置或者采用PC电脑输入。
3.根据权利要求1所述的一种融合多渠道位置数据采集的车辆与司机绑定关系的智能分析方法,其特征在于:所述路径规划模块与GIS地图相配合使用。
4.根据权利要求1所述的一种融合多渠道位置数据采集的车辆与司机绑定关系的智能分析方法,其特征在于:所述路径规划模块从地图上获取数据,从而判断地图上路段的类型,是公路、高速路还是山路,同时还对道路的维护情况做判断。
5.根据权利要求1所述的一种融合多渠道位置数据采集的车辆与司机绑定关系的智能分析方法,其特征在于:所述定位方式还可是APP定位方式,需要司机打开APP然后通过GPS定位,如果未开启APP则采用基站定位。
6.根据权利要求1所述的一种融合多渠道位置数据采集的车辆与司机绑定关系的智能分析方法,其特征在于:所述位置匹配分析模块还需判断车辆的行驶方向是否与路线方向一致。
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