基于站点图像识别的车辆调度方法及装置与流程

1.本技术实施例涉及车辆管理技术领域，尤其涉及一种基于站点图像识别的车辆调度方法及装置。


背景技术：

2.随着大型城市的客流量日渐增长，城市交通枢纽处的车辆调度面临更大的挑战。车辆调度的效率需要提高以适应客流量的增长，否则会给城市交通带来巨大的阻碍。
3.目前城市的交通调度管理一般是通过调度人员借助通信设备，根据不同乘车区域的需求，将蓄车区域车辆认为地向一个或多个乘车区域进行调度。这种人工调度的方式存在人力成本高、调度效率低、速度慢等问题。另外，也有一些城市在车辆调度管理方便，借助对过去一段时间的城市交通观察，获取在该时间段内的各种交通数据，借助对交通数据的处理和计算得到对应不同时间段的交通调度方式。这种方式虽然克服了人工调度带来的成本高、效率低等问题，但是交通出行的数据根据不同的天气、不同的节日、道路规划改变等都会带来相应的变化，只根据过去的数据来支配未来的车辆调度，可能导致车辆调度不均匀、不准确等问题。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种基于站点图像识别的车辆调度方法、装置、车辆调度设备及存储介质，以实现结合对乘客对象进行查重筛选，提高车辆调度的准确性和合理性。
5.在第一方面，本技术实施例提供了一种基于站点图像识别的车辆调度方法，包括：
6.响应于乘车预约指令获取预约对象的乘车信息；其中，所述乘车信息包括乘坐车次、乘车时间、上车站点、下车站点、目的地和预约对象信息；所述预约对象信息包括生物体征信息、账户信息和身份信息；
7.根据乘车信息统计任意车次在任意时间段以及任意站点的预约客流量；
8.获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，比对乘车对象的人脸特征信息和预约对象信息以获得待乘车对象；
9.根据所述预约客流量和待乘车对象确定客流量，基于所述客流量调整相应车次的发车方案。
10.进一步的，响应于乘车预约指令获取乘车对象的乘车信息之后，还包括：
11.基于所述乘车信息反馈给乘车对象乘车编码。
12.进一步的，还包括：
13.响应于乘车对象的乘车指令，获取乘车对象的乘车编码；
14.根据所述乘车编码确定当前乘车对象是否符合当前乘车次序，并当不符合当前乘车次序时，提示乘车对象。
15.进一步的，所述采集站点上的乘车对象的人脸特征信息，比对乘车对象的人脸特征信息和乘车对象信息以获得新的待乘车对象，包括：
16.采集图像信息，基于预设的人脸关键点特征确认所述图像信息中的人脸信息；
17.基于所述人脸信息检测乘车对象的数量，当所述乘车对象的数量大于1时，分别放大人脸信息中每一个乘车对象对应的人脸区域，获取所述人脸区域的人脸特征信息；
18.基于所述人脸特征信息获取与所述人脸特征信息对应的乘客账户信息；
19.将所述乘客账户信息与预约对象信息中的账户信息进行比对，当乘客账户信息与预约对象信息中的账户信息一致时，忽略所述站点上的乘车对象；当乘客账户信息与预约对象信息中的账户信息不一致时，将乘车对象作为待乘车对象。
20.进一步的，所述获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，比对乘车对象的人脸特征信息和乘车对象信息以获得新的待乘车对象，包括：
21.采集站点上的乘车对象的人脸特征信息，基于所述人脸特征信息获取与所述人脸特征信息对应的乘客身份信息；
22.将所述乘客身份户信息与预约对象信息中的身份信息进行比对，当乘客身份信息与预约对象信息中的身份信息一致时，忽略所述站点上的乘车对象；当乘客身份信息与预约对象信息中的身份信息不一致时，将乘车对象作为待乘车对象。
23.进一步的，所述获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，比对乘车对象的人脸特征信息和乘车对象信息以获得新的待乘车对象，包括：
24.采集站点上的乘车对象的人脸特征信息，计算所述乘车对象的人脸特征信息与预约对象信息的人脸特征信息的相似度；
25.当所述相似度大于相似阈值时，将乘车对象作为待乘车对象，当所述相似度小于或等于相似阈值时，忽略所述站点上的乘车对象。
26.进一步的，所述根据所述预约客流量和待乘车对象确定客流量，基于所述客流量调整相应车次的发车方案，包括：
27.计算预约客流量和待乘车对象之和得到客流量；
28.基于所述客流量更新至上一次统计的相应车次的需求量，并获取所述相应车次的发车方案中的空闲量；
29.基于所述相应车次的需求量和空闲量计算相应车次的残余量，当所述残余量小于残余阈值时，增加所述相应车次的车辆数。
30.在第二方面，本技术实施例提供了一种基于站点图像识别的车辆调度装置，包括：
31.预约响应模块：用于响应于乘车预约指令获取预约对象的乘车信息；其中，所述乘车信息包括乘坐车次、乘车时间、上车站点、下车站点、目的地和预约对象信息；所述预约对象信息包括生物体征信息、账户信息和身份信息；
32.客量统计模块：用于根据乘车信息统计任意车次在任意时间段以及任意站点的预约客流量；
33.特征比对模块：用于获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，比对乘车对象的人脸特征信息和预约对象信息以获得待乘车对象；
34.方案调整模块：用于根据所述预约客流量和新的待乘车对象确定客流量，基于所述客流量调整相应车次的发车方案。
35.进一步的，还包括信息反馈模块：用于在预约响应模块之后，基于所述乘车信息反馈给乘车对象乘车编码。
36.进一步的，还包括：
37.编码获取模块：用于响应于乘车对象的乘车指令，获取乘车对象的乘车编码；
38.次序安排模块：用于根据所述乘车编码确定当前乘车对象是否符合当前乘车次序，并当不符合当前乘车次序时，提示乘车对象。
39.进一步的，所述获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，比对乘车对象的人脸特征信息和乘车对象信息以获得新的待乘车对象，包括：
40.获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，基于所述人脸特征信息获取与所述人脸特征信息对应的乘客账户信息；
41.将所述乘客账户信息与预约对象信息中的账户信息进行比对，当乘客账户信息与预约对象信息中的账户信息一致时，忽略所述站点上的乘车对象；当乘客账户信息与预约对象信息中的账户信息不一致时，将乘车对象作为待乘车对象。
42.进一步的，所述获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，比对乘车对象的人脸特征信息和乘车对象信息以获得新的待乘车对象，包括：
43.获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，基于所述人脸特征信息获取与所述人脸特征信息对应的乘客身份信息；
44.将所述乘客身份户信息与预约对象信息中的身份信息进行比对，当乘客身份信息与预约对象信息中的身份信息一致时，忽略所述站点上的乘车对象；当乘客身份信息与预约对象信息中的身份信息不一致时，将乘车对象作为待乘车对象。
45.进一步的，所述获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，比对乘车对象的人脸特征信息和乘车对象信息以获得新的待乘车对象，包括：
46.获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，计算所述乘车对象的人脸特征信息与预约对象信息的人脸特征信息的相似度；
47.当所述相似度大于相似阈值时，将乘车对象作为待乘车对象，当所述相似度小于或等于相似阈值时，忽略所述站点上的乘车对象。
48.进一步的，所述根据所述预约客流量和待乘车对象确定客流量，基于所述客流量调整相应车次的发车方案，包括：
49.计算预约客流量和待乘车对象之和得到客流量；
50.基于所述客流量更新至上一次统计的相应车次的需求量，并获取所述相应车次的发车方案中的空闲量；
51.基于所述相应车次的需求量和空闲量计算相应车次的残余量，当所述残余量小于残余阈值时，增加所述相应车次的车辆数。
52.在第三方面，本技术实施例提供了一种计算机设备，包括：存储器以及一个或多个处理器；
53.所述存储器，用于存储一个或多个程序；
54.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的基于站点图像识别的车辆调度方法。
55.在第四方面，本技术实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的基于站点图像识别的车辆调度方法。
56.本技术实施例通过接收乘客发起的乘车预约指令，基于该乘车预约指令获取乘车信息，并且根据乘车信息统计不同站点在不同时间段的预约客流量，同时采集站点上乘车对象的人脸特征信息，基于人脸特征信息与预约对象进行比对以对乘车对象进行查重筛选，实现对客流量的准确统计，根据所述预约客流量和待乘车对象确定客流量，基于所述客流量调整相应车次的发车方案，避免重复统计造成车辆浪费。
附图说明
57.图1是本技术实施例提供的一种基于站点图像识别的车辆调度方法的流程图；
58.图2是本技术实施例提供的一种基于站点图像识别的车辆调度装置的结构示意图；
59.图3是本技术实施例提供的一种车辆调度设备的结构示意图。
具体实施方式
60.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本技术具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本技术，而非对本技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本技术相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
61.本技术实施例提供了一种基于站点图像识别的车辆调度方法、装置、车辆调度设备及存储介质。本技术实施例通过。接收乘客发起的乘车预约指令，基于该乘车预约指令获取乘车信息，并且根据乘车信息统计不同站点在不同时间段的预约客流量，同时采集站点上乘车对象的人脸特征信息，基于人脸特征信息与预约对象进行比对以对乘车对象进行查重筛选，实现对客流量的准确统计，根据所述预约客流量和待乘车对象确定客流量，基于所述客流量调整相应车次的发车方案，避免重复统计造成车辆浪费。
62.下面分别进行详细说明。
63.图1给出了本技术实施例提供的一种基于站点图像识别的车辆调度方法的流程图，本技术实施例提供的基于站点图像识别的车辆调度方法可以由基于站点图像识别的车辆调度装置来执行，该基于站点图像识别的车辆调度方法可以通过硬件和/或软件的方式实现，并集成在计算机设备中。
64.下述以基于站点图像识别的车辆调度装置执行基于站点图像识别的车辆调度方法为例进行描述。参考图1，该基于站点图像识别的车辆调度方法包括：
65.101：响应于乘车预约指令获取预约对象的乘车信息。
66.本实施例中，可以实施在车辆调度系统，该车辆调度系统中，包括用户终端、调度中心、站牌交互装置。其中，用户终端和站牌交互装置均可以与调度中心进行通信。用户终端与调度中心之间的通信方式通常为无线传输，而站牌交互装置与调度中心之间的通信方式可包含无线和有线。用户终端为用户所持有的智能化电子产品，包括但不限于智能手机、
智能手环、智能手表、笔记本电脑、平板电脑。用户可通过用户终端中相应的应用程序输入乘车预约指令，在生成该乘车预约指令时，还同步形成有用户的乘车信息，此时由于用户具有乘车需求，用户作为乘车的预约对象。调度中心用于获取用户终端和站牌交互装置的信息而进行车辆的调配，调度中心在本实施例中作为智能化设备，例如是实体服务器，或者云服务中心，兼具数据运算处理功能。站牌交互装置为设置在站点的智能设备，例如安装在公交车站点，其中站牌交互设备包括有图像采集设备，自动对经过该图像采集设备的乘客进行人脸识别，得到人脸特征信息，将该人脸特征信息发送给调度中心。
67.其中，所述乘车信息包括乘坐车次、乘车时间、上车站点、下车站点、目的地和预约对象信息；所述预约对象信息包括生物体征信息、账户信息和身份信息。
68.作为优选的，在响应于乘车预约指令并获取乘车对象的乘车信息之后，还基于该乘车信息反馈给乘车对象乘车编码。示例性的，乘车编码可以是二维码或者条形码的形式。进一步的，响应于乘车对象的乘车指令，获取乘车对象的乘车编码；根据所述乘车编码确定当前乘车对象是否符合当前乘车次序，并当不符合当前乘车次序时，提示乘车对象。
69.本实施例中，车辆调度系统还可包括安装在车辆内，与车辆一一对应的车辆终端。车辆终端具有扫码乘车编码的功能，用户持有的用户终端接收待该乘车编码，并进入车辆进行乘车时，通过车辆终端对乘车编码进行扫码识别，以判断该乘车对象是否符合当前乘车次序，能够有效防止插队，使乘车对象有序乘坐车辆。
70.102：根据乘车信息统计任意车次在任意时间段以及任意站点的预约客流量。
71.调度中心可以同时接收多个用户终端所发送的乘车预约指令，由于乘车预约指令中包含有乘车信息，基于乘车信息中的乘坐车次等可以对预约客流量进行统计。其中，用户可通过用户终端预约一个或多个乘对象的乘坐信息，当乘车预约指令中包含多个乘坐对象时，那么包含的预约对象信息也是与乘坐对象一一对应的。
72.103：获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，比对乘车对象的人脸特征信息和预约对象信息以获得待乘车对象。
73.通过图像采集设备采集在站点上的乘车对象的人脸图像信息，通常的，人脸图像信息与每一个乘车对象唯一对应，因此通过人脸图像信息可以获知与之对应的乘车对象。
74.一个示例性的，获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，基于所述人脸特征信息获取与所述人脸特征信息对应的乘客账户信息；将所述乘客账户信息与预约对象信息中的账户信息进行比对，当乘客账户信息与预约对象信息中的账户信息一致时，忽略所述站点上的乘车对象；当乘客账户信息与预约对象信息中的账户信息不一致时，将乘车对象作为待乘车对象。本示例性中获取站点上的乘车对象的人脸特征信息所采用的人脸识别算法是采集图像信息，基于预设的人脸关键点特征确认所述图像信息中的人脸信息，基于所述人脸信息检测乘车对象的数量，当所述乘车对象的数量大于1时，分别放大人脸信息中每一个乘车对象对应的人脸区域，获取所述人脸区域的人脸特征信息。其中，采集图像信息可通过高清摄像机获得。预设的人脸关键点特征例如是嘴唇、眼睛、耳朵、鼻子中的任意一种或多种，可在事先训练人脸关键特征点训练集，构建人脸关键点特征识别模型，当后续输入图像信息，则可以快速检测人脸关键点特征，从而确定为人脸信息。由于在站点可能同时拍摄到多个乘车对象，此时需要分别对每一个乘车对象信息单独的信息匹配。
75.事先可先将乘客账户信息和对应的人脸特征信息进行绑定存储，当站点交互装置
采集了人脸特征信息，发送给调度中心，因此当调度中心根据人脸特征信息可以快速匹配对应的乘客账户信息。当乘客账户信息与预约对象信息中的账户信息一致时，说明两个对象是同一个人，此时要删减其中一个重复的信息，避免重复统计，造成车辆浪费。
76.另一个示例性的，获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，基于所述人脸特征信息获取与所述人脸特征信息对应的乘客身份信息；将所述乘客身份户信息与预约对象信息中的身份信息进行比对，当乘客身份信息与预约对象信息中的身份信息一致时，忽略所述站点上的乘车对象；当乘客身份信息与预约对象信息中的身份信息不一致时，将乘车对象作为待乘车对象。
77.相应的，本示例性中，也可先将乘客身份信息和对应的人脸特征信息进行绑定存储，当站点交互装置采集了人脸特征信息，发送给调度中心，因此当调度中心根据人脸特征信息可以快速匹配对应的乘客身份信息。
78.另一个示例性的，获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，计算所述乘车对象的人脸特征信息与预约对象信息的人脸特征信息的相似度；当所述相似度大于相似阈值时，将乘车对象作为待乘车对象，当所述相似度小于或等于相似阈值时，忽略所述站点上的乘车对象。
79.104：根据所述预约客流量和待乘车对象确定客流量，基于所述客流量调整相应车次的发车方案。
80.示例性的，计算预约客流量和待乘车对象之和得到客流量；基于所述客流量更新至上一次统计的相应车次的需求量，并获取所述相应车次的发车方案中的空闲量；基于所述相应车次的需求量和空闲量计算相应车次的残余量，当所述残余量小于残余阈值时，增加所述相应车次的车辆数。具体的，可以根据残余量与残余阈值之间差值来确定具体增加车次的数量。例如，车次a的需求量为50，该需求量是表示车辆的乘坐数量需求，车次a的需求量为50表示当前有50个乘坐对象意图在对应站点搭乘该车次。而车次a的空闲量当前为1，则残余量为
‑
49，也即是还额外需要49个空位，才能满足需求，此时根据一辆车次的空位量去设置车辆数量，直到满足全部需求。
81.如图2所示，本实施例还提供一种基于站点图像识别的车辆调度装置，包括预约响应模块201、客量统计模块202、特征比对模块203和方案调整模块204。其中，预约响应模块201，用于响应于乘车预约指令获取预约对象的乘车信息；其中，所述乘车信息包括乘坐车次、乘车时间、上车站点、下车站点、目的地和预约对象信息；所述预约对象信息包括生物体征信息、账户信息和身份信息；客量统计模块202，用于根据乘车信息统计任意车次在任意时间段以及任意站点的预约客流量；特征比对模块203，用于获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，比对乘车对象的人脸特征信息和预约对象信息以获得待乘车对象；方案调整模块204，用于根据所述预约客流量和新的待乘车对象确定客流量，基于所述客流量调整相应车次的发车方案。
82.进一步的，本实施例还包括信息反馈模块205：用于在预约响应模块之后，基于所述乘车信息反馈给乘车对象乘车编码。
83.作为进一步优选的，还包括：编码获取模块206：用于响应于乘车对象的乘车指令，获取乘车对象的乘车编码；次序安排模块207：用于根据所述乘车编码确定当前乘车对象是否符合当前乘车次序，并当不符合当前乘车次序时，提示乘车对象。
84.上述特征比对模块203中，示例性的，获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，基于所述人脸特征信息获取与所述人脸特征信息对应的乘客账户信息；将所述乘客账户信息与预约对象信息中的账户信息进行比对，当乘客账户信息与预约对象信息中的账户信息一致时，忽略所述站点上的乘车对象；当乘客账户信息与预约对象信息中的账户信息不一致时，将乘车对象作为待乘车对象。
85.另一个示例性的，获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，基于所述人脸特征信息获取与所述人脸特征信息对应的乘客身份信息；
86.将所述乘客身份户信息与预约对象信息中的身份信息进行比对，当乘客身份信息与预约对象信息中的身份信息一致时，忽略所述站点上的乘车对象；当乘客身份信息与预约对象信息中的身份信息不一致时，将乘车对象作为待乘车对象。
87.另一个示例性的，获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，计算所述乘车对象的人脸特征信息与预约对象信息的人脸特征信息的相似度；
88.当所述相似度大于相似阈值时，将乘车对象作为待乘车对象，当所述相似度小于或等于相似阈值时，忽略所述站点上的乘车对象。
89.上述方案调整模块204中，计算预约客流量和待乘车对象之和得到客流量；
90.基于所述客流量更新至上一次统计的相应车次的需求量，并获取所述相应车次的发车方案中的空闲量；基于所述相应车次的需求量和空闲量计算相应车次的残余量，当所述残余量小于残余阈值时，增加所述相应车次的车辆数。
91.如图3所示，本技术实施例还提供一种计算机设备，包括：存储器401以及一个或多个处理器302；所述存储器301，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器32执行，使得所述一个或多个处理器实现如本技术所述的基于站点图像识别的车辆调度方法。
92.本技术实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上述实施例提供的基于站点图像识别的车辆调度方法，该基于站点图像识别的车辆调度方法包括：响应于乘车预约指令获取预约对象的乘车信息；其中，所述乘车信息包括乘坐车次、乘车时间、上车站点、下车站点、目的地和预约对象信息；所述预约对象信息包括生物体征信息、账户信息和身份信息；根据乘车信息统计任意车次在任意时间段以及任意站点的预约客流量；获取站点上的乘车对象的人脸特征信息，比对乘车对象的人脸特征信息和预约对象信息以获得待乘车对象；根据所述预约客流量和待乘车对象确定客流量，基于所述客流量调整相应车次的发车方案。
93.存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如cd
‑
rom、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如dram、ddr ram、sram、edo ram，兰巴斯(rambus)ram等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现
为计算机程序)。
94.当然，本技术实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的基于站点图像识别的车辆调度方法，还可以执行本技术任意实施例所提供的基于站点图像识别的车辆调度方法中的相关操作。
95.上述实施例中提供的基于站点图像识别的车辆调度装置、设备及存储介质可执行本技术任意实施例所提供的基于站点图像识别的车辆调度方法，未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本技术任意实施例所提供的基于站点图像识别的车辆调度方法。
96.上述仅为本技术的较佳实施例及所运用的技术原理。本技术不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行的各种明显变化、重新调整及替代均不会脱离本技术的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本技术进行了较为详细的说明，但是本技术不仅仅限于以上实施例，在不脱离本技术构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本技术的范围由权利要求的范围决定。