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申请/专利权人：沧州市交通运输局

摘要：本发明公开了一种营运车辆信息监管系统及方法，属于营运车辆监管技术领域，包括车辆信息注册模块、人员信息注册模块、车辆定位模块、行驶路线记录模块、身份关联与抽查识别比对模块、报警与人工核查模块、基础分管理模块，所述车辆信息注册模块，用于记录下辖营运车辆的基本信息，并建立营运车辆数据库，用于储存、记录与提取，所述人员信息注册模块，用于记录管理与营运车辆相关的人员信息。本发明一种营运车辆信息监管系统及方法，能够实现车辆数据收集、相关人员数据收集、行驶营运车辆合规性抽查、危险路段营运车辆危险行为预测、驾驶员潜在危险驾驶行为矫正，减少营运车辆非法使用情况发生，并提高营运车辆行驶安全性，提高营运车辆的可靠性。

主权项：1.一种营运车辆信息监管系统，其特征在于：包括车辆信息注册模块、人员信息注册模块、车辆定位模块、行驶路线记录模块、身份关联与抽查识别比对模块、报警与人工核查模块、基础分管理模块；所述车辆信息注册模块，用于记录下辖营运车辆的基本信息，并建立营运车辆数据库，用于储存、记录与提取；所述人员信息注册模块，用于记录管理与营运车辆相关的人员信息，并建立人员信息数据库；所述车辆定位模块，包括GPS，用于实时追踪和监控下辖营运车辆的位置信息，并将位置信息传输至车辆定位模块中；所述行驶路线记录模块，接收车辆定位模块传输的位置信息，并记录营运车辆的行驶轨迹和路线信息；所述身份关联与抽查识别比对模块，关联道路摄像头，针对下辖营运车辆，相关驾驶人员每日需上传今日着装图片至抽查识别比对模块中，在营运车辆行驶过程中，通过道路摄像头对画面中车辆牌照进行检索，对比营运车辆数据库以及今日着装图片，判断营运车辆合规性，并传输异常信号至报警与人工核查模块中，具体的步骤为：关联道路摄像头，获取道路摄像头对于道路车辆的实拍照片，并识别车辆牌照，对比营运车辆数据库对于实拍照片中车辆牌照进行检索，获取实拍照片中营运车辆信息，并通过简单随机不重复取样，获得待查营运车辆；营运车辆的相关驾驶人员每日上传今日着装图片至身份关联与识别抽查比对模块中，根据营运车辆信息，将今日着装图片关联营运车辆数据库；对于实拍照片中检索的营运车辆进行驾驶员识别，并提取营运车辆数据库中相关今日着装图片，比对判定合规性，具体的步骤为：图像上传与关联：营运车辆的相关驾驶人员每日上传今日着装图片至身份关联与识别抽查比对模块中，并将今日着装图片关联相关营运车辆的车辆牌照；图像提取：基于获得的待查营运车辆，根据车牌信息提取今日着装图片，针对实拍照片，基于YOLO算法提取待查运营车辆驾驶员图片；对比与判定：通过色彩直方图，针对原始实拍照片，对提取到的衣服区域计算其颜色特征，具体的步骤为：将图像中的颜色空间分成若干个区域，统计每个区域内的像素数量，得到一个表示颜色分布的直方图，具体的算法公式为： 其中，Hi,j表示直方图的第i个区域的第j个颜色通道的值，ni,j表示第i个区域内第j个颜色通道的像素数量，N表示总像素数量，通过欧式距离，计算原始实拍图片与今日着装图片的颜色直方图相似度，具体的算法公式为： 其中，θ代表欧式距离，H1i和H2i分别表示两个直方图在第i个颜色通道上的值，根据欧式距离计算结果，设定欧式距离阈值ε，对两个图片中衣服的相似度进行判断，具体步骤为：当θ≤ε时，代表实拍照片中驾驶员衣服与今日着装图片中驾驶员衣服一致，判定为初步合规，并进行人脸检测识别验证；当θ＞ε时，代表实拍照片中驾驶员衣服与今日着装图片中驾驶员衣服不一致，判定为不合规，并传输异常信号；针对初步合规的实拍图片，通过人脸检测和识别技术，对于实拍照片与今日着装图片中人脸部分进行特征识别，基于相似度判断合规性，即合规与初步不合规；设置检查机制，对于比对判定不合规的营运车辆进行复检，复检不合格则传输异常信号至报警与人工核查模块中，具体的步骤为：针对初步不合规营运车辆，结合车辆定位模块，对于初步不合规营运车辆进行定位与追踪；结合道路摄像头，依次通过三个不同位置，对于初步不合格营运车辆进行三次追加比对；通过三次追加对比，判定初步不合规营运车辆，当三次结果均为不合规时，标记营运车辆，并传输异常信号至报警与人工核查模块中，进行人工比对判定最终合规性；所述身份关联与抽查识别比对模块中还设置有危险预测识别系统，针对危险路段进行营运车辆危险预测，具体的步骤为：针对危险路段，包括桥梁、山路、闹市人口密集区域，通过行驶路线记录模块，针对路线固定行驶的营运车辆，进行历史营运车辆行驶路线大数据收集，生成常规行驶线路；通过车辆定位模块，结合时间戳获取营运中的路段营运车辆信息，包括速度、位置，并设定速度阈值与时间阈值；在危险路段，记录营运车辆速度与行驶路线，当营运车辆速度超过速度阈值10秒时，或营运车辆行驶路线与历史大数据常规行驶路线错位超过30秒时，则上传异常信号至报警与人工核查模块，触发声光报警器，提醒值班人员人工关注异常营运车辆；所述报警与人工核查模块，接收异常信号信息并触发报警，并提供人工核查和处理功能；所述基础分管理模块，设定营运车辆基础分，并结合车辆定位模块、行驶路线记录模块以及身份关联与抽查识别比对模块信息，通过人工智能对于营运车辆潜在危险驾驶行为进行判定，对于基础分进行扣除或增加，并根据分数划分营运车辆等级，并传输至身份关联与抽查识别比对模块中，具体的步骤为：基础分设定：设定营运车辆基础分ω，ω最高分为100分，且每个营运车辆初始基础分为75分，并将基础分关联营运车辆数据库；信息获取：通过行驶路线记录模块与车辆定位模块，基于GPS定位信息、速度信息、加速度信息和转向角度信息，获取营运车辆实时速度信息与车辆行驶过程中变道数据；人工智能深度学习：基于卷积神经网络进行深度学习，对于营运车辆潜在危险驾驶行为进行判断，对于急加速、急减速以及频繁变道行为进行识别，并对于营运车辆的基础分进行扣除，出现潜在危险驾驶行为则扣除2点基础分，24小时内未出现潜在危险驾驶行为则增加1分；营运车辆分级：针对不同的营运车辆基础分ω，对于营运车辆进行等级划分，并将等级关联营运车辆数据库，具体步骤为：当ω＜75时，则判定营运车辆为C级；当75≤ω＜95，则判定营运车辆为B级；当ω≥95，则判定营运车辆为A级；关联身份关联与抽查识别比对模块：将营运车辆等级关联至身份关联与抽查识别比对模块，将营运车辆等级与营运车辆牌照匹配，在获得待查营运车辆前，对于实拍照片中检索的营运车辆牌照根据关联的营运车辆等级进行分类，具体的步骤为：针对A级车辆牌照进行剔除，进行简单随机不重复取样，取样比例为10％；针对B级车辆牌照进行剔除，进行简单随机不重复取样，取样比例为50％；针对C级车辆牌照进行剔除，进行全取样。

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