一种基于计算机视觉的公交车辆三检智能管理系统的制作方法

本发明涉及智能交通与车辆安全检测，尤其涉及一种基于计算机视觉的公交车辆三检智能管理系统。

背景技术：

1、在智能交通与车辆安全检测技术领域，现有公交三检管理多依托人工巡检、小程序填报、异常拍照上传和阶段签字确认完成，能够实现检查记录留存和责任追溯，但检查结果主要依赖驾驶人员或检查人员主观判断，图像数据通常仅作为附件保存，难以对车辆待检部件状态进行结构化识别和持续分析。

2、现有方案引入计算机视觉对车辆图像进行目标检测或异常识别，判断车身损伤、部件缺失、灯光异常等情况，但通常以单张图像或单一部件为处理对象，视觉识别结果直接转化为正常或异常结论，未将出车前检查、行车中检查和收车后检查作为不同三检相位参与状态更新，也未将车辆待检部件之间的相邻关系、功能联动关系和三检检查先后关系转化为可计算的耦合边。

3、现有技术难以在同一车辆待检部件的三检相位之间建立连续状态演化关系，无法有效识别异常增强、异常削弱、异常延续和待复核状态；维修或异常处置后的复检图像也多作为结果凭证保存，缺少对车辆部件相位状态格子的反馈更新机制，导致公交车辆三检过程仍存在异常演化追踪不足、复检闭环验证不充分、部件关联状态难以协同判断的问题。

4、因此，如何提供一种基于计算机视觉的公交车辆三检智能管理系统是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出一种基于计算机视觉的公交车辆三检智能管理系统，本发明利用计算机视觉识别和三检相位耦合映像格子模型，将车辆待检部件视觉证据转化为部件格点状态，进行跨相位演化分析，具备异常识别准确、三检过程可追溯、复检反馈闭环可靠的优点。

2、根据本发明实施例的一种基于计算机视觉的公交车辆三检智能管理系统，包括如下模块：

3、相位绑定模块，用于获取公交车辆三检采集数据，依据公交车辆三检采集数据中的三检相位对车辆图像数据执行相位绑定，得到三检相位视觉数据；

4、视觉取证模块，用于对三检相位视觉数据执行计算机视觉识别，提取车辆待检部件对应的视觉证据，生成部件视觉证据向量；

5、格点构建模块，用于按照公交车辆部件关联关系构建非规则部件格子，将车辆待检部件设置为部件格点，将公交车辆部件关联关系设置为耦合边，将部件视觉证据向量写入对应部件格点，得到车辆部件视觉格子；

6、映像激励模块，用于将车辆部件视觉格子输入三检相位耦合映像格子模型，依据三检相位对部件格点执行相位映像更新，得到部件格点相位映像状态，依据部件视觉证据向量生成格点外部激励量；

7、耦合传播模块，用于利用格点外部激励量修正部件格点相位映像状态，沿耦合边传递相邻部件状态影响，生成车辆部件相位状态格子；

8、演化分析模块，用于对车辆部件相位状态格子执行跨相位演化分析，读取不同三检相位下的部件格点状态，提取部件异常演化状态，生成三检异常演化结果；

9、复检反馈模块，用于异常处置后采集复检图像，对复检图像执行计算机视觉识别，依据三检异常演化结果确定待反馈更新部件格点，对车辆部件相位状态格子执行反馈更新，输出复检反馈更新结果。

10、可选的，相位绑定模块具体包括：

11、获取驾驶任务数据、车辆对象数据、检查提交数据和车辆图像数据，将驾驶任务数据、车辆对象数据和检查提交数据整合为三检关联信息；

12、从检查提交数据中提取出车前检查、行车中检查、收车后检查对应的三检相位；

13、以三检关联信息和三检相位为索引，对车辆图像数据执行车辆对象对应和检查阶段对应，得到三检相位视觉数据。

14、可选的，视觉取证模块具体包括：

15、读取三检相位视觉数据中的车辆图像数据，按照车辆待检部件对车辆图像数据进行区域定位，得到车辆待检部件区域；

16、对车辆待检部件区域进行部件识别和图像证据截取，得到部件识别数据和区域证据数据；

17、对区域证据数据进行部件状态提取和采集质量评估，得到状态证据数据和采集质量数据；

18、按照同一车辆待检部件，将部件识别数据、状态证据数据和采集质量数据组合为部件视觉证据向量。

19、可选的，格点构建模块具体包括：

20、将车辆待检部件映射为部件格点；

21、按照车辆待检部件在公交车辆结构中的相邻关系、功能联动关系和三检检查先后关系，生成公交车辆部件关联关系；

22、将公交车辆部件关联关系映射到部件格点之间，建立连接部件格点的耦合边，由部件格点和耦合边生成非规则部件格子；

23、将部件视觉证据向量写入对应的部件格点，得到车辆部件视觉格子。

24、可选的，三检相位耦合映像格子模型具有相位映像层、证据激励层、部件传播层和复检反馈层，相位映像层依据三检相位对部件格点执行相位映像更新，证据激励层依据部件视觉证据向量生成作用于部件格点的格点外部激励量，部件传播层依据耦合边传递部件格点之间的相邻部件状态影响，复检反馈层依据复检图像和三检异常演化结果对车辆部件相位状态格子执行反馈更新。

25、可选的，映像激励模块的相位映像更新包括如下步骤：

26、依据三检相位确定部件格点的相位更新路径，从部件视觉证据向量中提取状态证据数据，将状态证据数据确定为当前部件状态；

27、三检相位为出车前检查时，将当前部件状态确定为启检相位映像状态；

28、三检相位为行车中检查时，将当前部件状态与启检相位映像状态进行状态变化比对，得到行车相位映像状态；

29、三检相位为收车后检查时，将当前部件状态、启检相位映像状态和行车相位映像状态进行状态延续比对，得到收车相位映像状态；

30、将当前三检相位对应的相位映像状态写入部件格点，得到部件格点相位映像状态。

31、可选的，格点外部激励量的生成包括如下步骤：

32、证据激励层从部件视觉证据向量中取得状态证据数据和采集质量数据，定位状态证据数据对应的部件格点；

33、将状态证据数据与部件格点相位映像状态进行状态一致性匹配，确定状态证据数据对部件格点相位映像状态的修正方向；

34、依据采集质量数据判断状态证据数据是否满足图像有效要求，将满足图像有效要求的状态证据数据保留为有效状态证据数据，将不满足图像有效要求的状态证据数据排除出格点外部激励量生成过程；

35、按照有效状态证据数据对应的修正方向，生成作用于部件格点的格点外部激励量。

36、可选的，耦合传播模块具体包括：

37、将格点外部激励量写入对应部件格点，对部件格点相位映像状态执行激励修正；

38、沿耦合边确定与部件格点连接的相邻部件格点，读取相邻部件格点完成激励修正后的部件格点状态；

39、按照耦合边对应的公交车辆部件关联关系，对相邻部件格点完成激励修正后的部件格点状态进行影响传递，得到相邻部件状态影响；

40、依据相邻部件状态影响更新部件格点，按耦合边连接关系逐条完成状态影响传递后，得到车辆部件相位状态格子。

41、可选的，演化分析模块具体包括：

42、按照同一车辆待检部件，从车辆部件相位状态格子中提取出车前检查、行车中检查、收车后检查对应的部件格点状态；

43、以出车前检查对应的部件格点状态为参照状态，核验行车中检查对应的部件格点状态，得到行车相位演化结果；

44、以出车前检查和行车中检查对应的部件格点状态为参照状态，核验收车后检查对应的部件格点状态，得到收车相位演化结果；

45、根据行车相位演化结果和收车相位演化结果，提取增强异常状态、削弱异常状态、异常延续状态和待复核状态，得到部件异常演化状态；

46、按照同一车辆待检部件归并部件异常演化状态，生成三检异常演化结果。

47、可选的，复检反馈模块具体包括：

48、复检反馈层依据三检异常演化结果确定待反馈更新部件格点；

49、对异常处置后的复检图像执行计算机视觉识别，提取待反馈更新部件格点对应的复检视觉证据；

50、将复检视觉证据与待反馈更新部件格点在车辆部件相位状态格子中的部件格点状态进行状态一致性匹配，得到复检状态匹配结果，生成复检外部激励量；

51、将复检外部激励量写入待反馈更新部件格点，更新车辆部件相位状态格子，得到复检反馈更新结果。

52、本发明的有益效果是：

53、（1）本发明通过三检相位绑定车辆图像数据，提取车辆待检部件对应的部件视觉证据向量，出车前检查、行车中检查、收车后检查的图像不再停留于人工留痕层面，而是转化为可识别、可调用、可追溯的结构化三检数据。

54、（2）本发明通过非规则部件格子将车辆待检部件转化为部件格点，将公交车辆部件关联关系转化为耦合边，结合格点外部激励量和相邻部件状态影响进行状态更新，提高了关联部件异常、异常增强和异常延续的识别准确性。

55、（3）本发明通过跨相位演化分析生成三检异常演化结果，在异常处置后利用复检图像对车辆部件相位状态格子执行反馈更新，异常发现、状态演化、复检确认形成闭环，减少人工漏检、错检和复检依据不足的问题。