CN110807358A - 基于周边信息的大数据定位校验*** - Google Patents

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Abstract

本发明涉及互联网领域，特别涉及基于周边信息的大数据定位校验***；通过采集移动端用户周边的图像信息，自动提取和识别出其中有用的文字信息和方位信息输入到云端服务其中，通过云端服务器在地图数据中匹配出对应的位置范围信息，辅助修正定位偏差。充分利用移动端的现有摄像装置和定位模块和云服务端的超大存储能力和超强计算能力；极大提高用户定位的准确性，保障导航效率。并且本发明还提供基于用户周边信息的网约车大数据定位校验***，所述***包含车载端、移动端和云端服务器；通过云端服务器，自动校验用户周边信息，并将校验结果同时发送到车载端和移动端的导航定位模块中；修正定位偏差；保障出行及网约车服务效率。

Description

基于周边信息的大数据定位校验***
技术领域
本发明涉及互联网领域，特别涉及基于周边信息的大数据定位校验***。
背景技术
随着汽车的普及，人们的出行越来越方便，目前导航技术的普遍应用，对于路线不熟悉的人们带来了极大的方便，有了准确的导航定位技术；但是这样效果的实现依赖于导航定位的准确；目前定位准确性在大多数时候能够满足人们的需要；但是人们经常也会遇到这样的问题，无论是车载还是移动客户端定位模块在进行定位时出现较大的偏差，使得路线的规划出现很大的问题，耽误出行的时间。特别是网约车的普及应用，使用定位导航更加广泛；更多的时候，是以手持移动端的设备的乘客定位来确定起始位置，当移动端乘客定位不准时，往往耽误较多的时间完成接车，目前针对这种情况的解决方式是乘客根据当前导航定位进行手动的修正；手动修正对于对周边环境熟悉的人来说还是比较容易实现的；但是当定位者本身对周边环境完全不熟悉的时候，很难通过手动修正来达到定位修正的目的；此时目前的唯一解决方式是通过乘客与司机的电话沟通，电话沟通效率低，也依赖于司机对于环境的熟悉程度；因此由定位错误导致的接单失败比例很高。另外一方面，当前的移动智能设备具有普遍带有摄像装置，随手采集周报环境信息的操作便捷；再者目前地图数据也相当丰富精细，但是对于定位周边信息的利用还并不充分。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供基于周边信息的大数据定位校验***；通过移动端摄像头采集用户周边环境中的文字标牌信息，并将采集到的图片信息传输到云端服务器，由云端服务器完成文字信息提取，地图周边环境信息匹配等，通过周边环境信息来辅助修正导航定位模块中的定位位置，并将辅助定位结果返回给到用户端。实现自动定位+环境匹配的双重验证的效果。上述过程由***自动完成，识别速度快，验证可靠性高。
为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：基于周边信息的大数据定位校验***，包含移动端和云端服务器；所述移动端包含图像采集模块、导航定位模块；所述云端服务器包含图像识别模块、云存储模块和数据对比模块；所述移动端与云端服务器通信相连；所述导航定位模块与所述图像采集模块相连；进行定位校验时通过导航定位模块打开图像采模块，进行周围图像采集；并将采集到的环境文字信息和当前定位位置信息传输到云端服务器中进行处理，由云端服务器中的图像识别***识别出其中的周边文字信息；并通过数据对比模块将这些周边文字信息与云存储模块中所存储的地图信息进行对比；所述云端服务器对比文字信息与其存储的地图数据信息来对当前定位位置进行确认或者修正并将确认或修订后的结果返回到移动端的导航定位模块中。
进一步的，所述定位校验***还包括控制模块，所述控制模块与导航定位模块相连；当用户认为周边环境不熟悉不能确定定位准确性时，通过控制模块来开启定位校验功能。
作为一种优选，所述控制模块为语音控制模块，用户通过语音来唤醒控制模块，开启辅助定位。
进一步的，所述云端服务器中的所述数据对比模块，根据所述图像识别模块所识别出的用户周围标识文字信息，优先与所述导航定位模块当前定位位置的周边信息进行对比，如与当前定位周边信息匹配时确认当前定位准确，并将确认结果返回所述导航定位模块中；如当前定位周边信息与图像采集的信息不匹配时，则根据图像采集的信息收搜出周围相符合的地点信息，并将该地点信息作为修正定位传输到所述导航定位模块中。
进一步的，所述图像识别模块，使用神经网络技术来识别分割和识别图像中文字信息。目前图像识别技术或者模块已经很普遍；准确性也较高，并且一般的周围环境中的商户标牌和路牌采用的是比较规则的字体，识别起来比较容易，神经网络机器学习的方式是较常见的文字识别技术，技术也比较成熟。
进一步的，本发明还提供基于用户周边信息的网约车大数据定位校验***，所述***包含移动端、车载端和云端服务器；所述移动端包含图像采集模块、第一导航定位模块；所述车载端，包含第二导航定位模块；所述云端服务器包含图像识别模块、云存储模块和数据对比模块；所述车载端和移动端与云端服务器通信相连；所述第一导航定位模块与所述图像采集模块相连；进行定位校验时通过导航定位模块打开图像采模块，进行周围图像采集；并将采集到的环境文字信息和当前定位位置信息传输到云端服务器中进行处理，由云端服务器中的图像识别***识别出其中的周边文字信息；并通过数据对比模块将这些周边文字信息与云存储模块中所存储的地图信息进行对比；所述云端服务器对比文字信息与其存储的地图数据信息来对当前定位位置进行确认或者修正并将确认或修订后的结果返回到移动端的第一导航定位***和车载端的第二导航定位模块中。
与现有技术相比，本发明的有益效果：基于周边信息的大数据定位校验***；通过采集移动端用户周边的图像信息，自动提取和识别出其中有用的文字信息和方位信息输入到云端服务其中，通过云端服务器在地图数据中匹配出对应的位置范围信息，辅助修正定位偏差。实现自动定位+环境匹配的双重验证的效果。上述***结构模型简单，校验和自动识别效率极高。且充分利用移动端的现有摄像装置和定位模块和云服务端的超大存储能力和超强计算能力；极大提高用户定位的准确性，保障导航效率。
并且本发明还提供基于用户周边信息的网约车大数据定位校验***，所述***包含车载端、移动端和云端服务器；通过云端服务器，自动校验用户周边信息，并将校验结果同时发送到车载端和移动端的导航定位模块中；修正定位偏差；保障出行及网约车服务效率。
附图说明：
图1为本基于周边信息的大数据定位校验***连接示意图。
图2为基于用户周边信息的网约车大数据定位校验***的***连接示意图。
图3为定位校验示意图。
具体实施方式
下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
本发明提供基于周边信息的大数据定位校验***；通过移动端摄像头采集用户周边环境中的文字标牌信息，并将采集到的图片信息传输到云端服务器，由云端服务器完成文字信息提取，地图周边环境信息匹配等，通过周边环境信息来辅助修正导航定位模块中的定位位置，并将辅助定位结果返回给到用户端。实现自动定位+环境匹配的双重验证的效果。上述过程由***自动完成，识别速度快，验证可靠性高。
为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：基于周边信息的大数据定位校验***，包含如图1所示的移动端和云端服务器；所述移动端包含图像采集模块、导航定位模块；所述云端服务器包含图像识别模块、云存储模块和数据对比模块；所述移动端与云端服务器通信相连；所述导航定位模块与所述图像采集模块相连；进行定位校验时通过导航定位模块打开图像采模块，进行周围图像采集；并将采集到的环境文字信息和当前定位位置信息传输到云端服务器中进行处理，由云端服务器中的图像识别***识别出其中的周边文字信息；并通过数据对比模块将这些周边文字信息与云存储模块中所存储的地图信息进行对比；所述云端服务器对比文字信息与其存储的地图数据信息来对当前定位位置进行确认或者修正并将确认或修订后的结果返回到移动端的导航定位模块中。
进一步的，所述辅助定位模块还包括控制模块，所述控制模块与所述导航***相连；当用户认为周边环境不熟悉，不能确定定位准确性时，通过控制模块来开启辅助定位功能。通过控制模块，用户可以选择是否开启辅助定位，定位校验仅当定位不准和用户不清楚定位是否准确时才被开启，这样节约***资源，降低能耗；提高服务效率。
作为一种优选，所述控制模块为语音控制模块，用户通过语音来唤醒控制模块，开启辅助定位。语音控制使用方便快捷。并且目前语音识别技术已经非常成熟，成本低廉，效率极高。
进一步的，所述云端服务器中的所述数据对比模块，根据所述图像识别模块所识别出的用户周围标识文字信息，优先与所述导航定位模块当前定位位置的周边信息进行对比，如与当前定位周边信息匹配时确认当前定位准确，并将确认结果返回所述导航定位模块中；如当前定位周边信息与图像采集的信息不匹配时，则根据图像采集的信息收搜出周围相符合的地点信息，并将该地点信息作为修正定位传输到所述导航定位模块中。
进一步的，所述图像识别模块，使用神经网络技术来识别分割和识别图像中文字信息。目前图像识别技术或者模块已经很普遍；准确性也较高，并且一般的周围环境中的商户标牌和路牌采用的是比较规则的字体，识别起来比较容易，神经网络机器学习的方式是较常见的文字识别技术，技术也比较成熟。
进一步的，本发明还提供基于用户周边信息的网约车大数据定位校验***，所述***包含移动端、车载端和云端服务器；所述移动端包含图像采集模块、第一导航定位模块；所述车载端，包含第二导航定位模块；所述云端服务器包含图像识别模块、云存储模块和数据对比模块；所述车载端和移动端与云端服务器通信相连；所述第一导航定位模块与所述图像采集模块相连；进行定位校验时通过导航定位模块打开图像采模块，进行周围图像采集；并将采集到的环境文字信息和当前定位位置信息传输到云端服务器中进行处理，由云端服务器中的图像识别***识别出其中的周边文字信息；并通过数据对比模块将这些周边文字信息与云存储模块中所存储的地图信息进行对比；所述云端服务器对比文字信息与其存储的地图数据信息来对当前定位位置进行确认或者修正并将确认或修订后的结果返回到移动端的第一导航定位***和车载端的第二导航定位模块中。
实现过程如下：
比如某使用者，需要进行网约车定位导航，但是对于所处的环境并不熟悉，并不能判断出定位模块的当前定位是否准确。此时即可以通过本***来实现定位准确性验证或者定位辅助修正。
首先图像采集***将采集到的汽车的前后左右图像信息传输到图像识别模块中，如果周边环境中包含商户标志牌、路牌等，并将上述信息上传到云端服务器中，由云端服务器中的图像识别模块将上述信息识别出来，并通过数据对比模块将上述信息与服务器中云存储模块中的地图信息进行对比匹配。如图3所示，在用户当前的环境中前方具有某某路的标准牌、左边具有A银行，右边具有B饭店；上述信息经处理后输入到云端服务器中，所述云端服务器，首选将上述辅助信息与当前定位位置的周边信息进行对比；如果信息可以匹配则确定当前定位准确。如果与当前定位信息的周边信息匹配不上，如当前定位在图2中“1”位置，则云端服务器根据上述标志牌信息在当前地位信息的周边信息中进行搜索对比，找出符合上述周边环境特征的定位位置返回到所述定位导航模块中，修正定位导航模块中的定位位置，即图2中“2”位置。
所述云端服务器将上述修正后的位置发送到用户和网约车司机的定位导航***中，完成定位校验和修正。

Claims (6)

1.基于周边信息的大数据定位校验***，其特征在于，通过移动端摄像头采集用户周边环境中的文字标牌信息，并将采集到的图片信息传输到云端服务器，由云端服务器完成文字信息提取和地图周边环境信息匹配，进而进行定位位置校验或修正。
2.如权利要求1所述的***，其特征在于，所述***包含移动端和云端服务器；所述移动端包含图像采集模块、导航定位模块；
所述云端服务器包含图像识别模块、云存储模块和数据对比模块；所述移动端与云端服务器通信相连；所述导航定位模块与所述图像采集模块相连；进行定位校验时通过导航定位模块打开图像采模块，进行周围图像采集；并将采集到的环境文字信息和当前定位位置信息传输到云端服务器中进行处理，由云端服务器中的图像识别***识别出其中的周边文字信息；
并通过数据对比模块将这些周边文字信息与云存储模块中所存储的地图信息进行对比；
所述云端服务器对比文字信息与其存储的地图数据信息来对当前定位位置进行确认或者修正并将确认或修订后的结果返回到移动端的导航定位模块中。
3.如权利要求2所述的***，其特征在于，所述定位校验***还包括控制模块，所述控制模块与导航定位模块相连；当用户通过控制模块来开启定位校验功能。
4.如权利要求3所述的***，其特征在于，所述控制模块为语音控制模块。
5.如权利要求3所述的***，其特征在于，所述图像识别模块，使用神经网络技术来识别分割和识别图像中文字信息。
6.基于用户周边信息的网约车大数据定位校验***，其特征在于，所述***包含移动端、车载端和云端服务器；
所述移动端包含图像采集模块、第一导航定位模块；
所述车载端，包含第二导航定位模块；
所述云端服务器包含图像识别模块、云存储模块和数据对比模块；
所述车载端和移动端与云端服务器通信相连；
所述第一导航定位模块与所述图像采集模块相连；进行定位校验时通过导航定位模块打开图像采模块，进行周围图像采集；
并将采集到的环境文字信息和当前定位位置信息传输到云端服务器中进行处理，由云端服务器中的图像识别***识别出其中的周边文字信息；
并通过数据对比模块将这些周边文字信息与云存储模块中所存储的地图信息进行对比；
所述云端服务器对比文字信息与其存储的地图数据信息来对当前定位位置进行确认或者修正并将确认或修订后的结果返回到移动端的第一导航定位***和车载端的第二导航定位模块中。
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