一种基于车联网技术的电动车预警系统的制作方法

1.本发明涉及预警领域，尤其涉及一种基于车联网技术的电动车预警系统。


背景技术：

2.随着新能源技术的发展，越来越多人开始使用电动自行车，但是，现有的电动自行车不具备联网功能，因此，当车辆被盗取时，无法向车主发送预警信息，防盗效果不好。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于公开一种基于车联网技术的电动车预警系统，解决现有的电动自行车不具备联网功能从而导致防盗效果不好的问题。
4.为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
5.一种基于车联网技术的电动车预警系统，包括定位模块、通信模块、数据处理模块和车主模块；
6.定位模块用于获取电动车的位置信息，并将位置信息传输至通信模块；
7.通信模块用于将位置信息发送至数据处理模块；
8.数据处理模块用于根据位置信息判断电动车是否超出预设的电子围栏的范围，若是，则向车主模块发送预警消息；
9.所述车主模块用于在接收到预警消息时，通过预先设置的预警方式向车主发出预警提示。
10.优选地，所述定位模块包括北斗定位单元或gps定位单元；
11.北斗定位单元用于通过北斗卫星导航系统获取电动车的位置信息；
12.gps定位单元用于通过全球卫星定位系统获取电动车的位置信息。
13.优选地，所述将位置信息发送至数据处理模块，包括：
14.通过蜂窝移动通信网络将位置信息发送至数据处理模块。
15.优选地，所述数据处理模块包括云服务器；
16.云服务器用于存储所述预设的电子围栏的范围，以及用于根据位置信息判断电动车是否超出所述预设的电子围栏的范围。
17.优选地，基于车联网技术的电动车预警系统还包括电量获取模块；
18.电量获取模块用于获取电动车的剩余电量，并将剩余电量传输至通信模块。
19.优选地，所述通信模块还用于将剩余电量发送至数据处理模块；
20.所述数据处理模块还用于存储所述剩余电量，以及用于将剩余电量发送至车主模块。
21.优选地，所述车主模块包括设置子模块、预警子模块和通信子模块；
22.设置子模块用于对通过身份验证的车主设置电动车的电子围栏的范围，以及用于将电动车的电子围栏的范围传输至通信子模块；
23.预警子模块用于在接收到预警消息时，通过预先设置的预警方式向车主发出预警
提示；
24.通信子模块用于与数据处理模块进行通信，接收从数据处理模块发送过来的预警消息，以及用于将电动车的电子围栏的范围发送至数据处理模块。
25.本发明通过设置在电动车上定位模块和通信模块实现了车联网的功能，通过获取电动车的位置信息来判断电动车是否超出电子围栏范围，从而实现了在电动车被盗，即超出电子围栏范围时，及时向车主发送预警信息，方便车主进行防盗处理，有效地提高了电动车的防盗效果。
附图说明
26.利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
27.图1，为本发明一种基于车联网技术的电动车预警系统的一种示例性实施例图。
具体实施方式
28.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
29.如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种基于车联网技术的电动车预警系统，包括定位模块、通信模块、数据处理模块和车主模块；
30.定位模块用于获取电动车的位置信息，并将位置信息传输至通信模块；
31.通信模块用于将位置信息发送至数据处理模块；
32.数据处理模块用于根据位置信息判断电动车是否超出预设的电子围栏的范围，若是，则向车主模块发送预警消息；
33.所述车主模块用于在接收到预警消息时，通过预先设置的预警方式向车主发出预警提示。
34.本发明通过设置在电动车上定位模块和通信模块实现了车联网的功能，通过获取电动车的位置信息来判断电动车是否超出电子围栏范围，从而实现了在电动车被盗，即超出电子围栏范围时，及时向车主发送预警信息，方便车主进行防盗处理，有效地提高了电动车的防盗效果。
35.优选地，定位模块采用固定的时间间隔获取电动车的位置信息，并将位置信息传输至通信模块。
36.优选地，所述定位模块包括北斗定位单元或gps定位单元；
37.北斗定位单元用于通过北斗卫星导航系统获取电动车的位置信息；
38.gps定位单元用于通过全球卫星定位系统获取电动车的位置信息。
39.优选地，所述将位置信息发送至数据处理模块，包括：
40.通过蜂窝移动通信网络将位置信息发送至数据处理模块。
41.优选地，所述蜂窝移动通信网络包括3g通信网络、4g通信网络、5g通信网络中的任一种。
42.优选地，所述数据处理模块包括云服务器；
43.云服务器用于存储所述预设的电子围栏的范围，以及用于根据位置信息判断电动车是否超出所述预设的电子围栏的范围。
44.具体的，位置信息包含了横坐标和纵坐标，分别判断横坐标和纵坐标是否处于电子围栏所对应的数值范围即可判断电动车是否超出预设的电子围栏的范围。
45.优选地，基于车联网技术的电动车预警系统还包括电量获取模块；
46.电量获取模块用于获取电动车的剩余电量，并将剩余电量传输至通信模块。
47.优选地，所述通信模块还用于将剩余电量发送至数据处理模块；
48.所述数据处理模块还用于存储所述剩余电量，以及用于将剩余电量发送至车主模块。
49.优选地，车主模块还用于接收并显示数据传输模块发送过来的剩余电量。
50.优选地，所述车主模块包括设置子模块、预警子模块和通信子模块；
51.设置子模块用于对通过身份验证的车主设置电动车的电子围栏的范围，以及用于将电动车的电子围栏的范围传输至通信子模块；
52.预警子模块用于在接收到预警消息时，通过预先设置的预警方式向车主发出预警提示；
53.通信子模块用于与数据处理模块进行通信，接收从数据处理模块发送过来的预警消息，以及用于将电动车的电子围栏的范围发送至数据处理模块。
54.具体的，车主模块可以包括智能手机、平板电脑等智能设备。
55.优选地，所述预先设置的预警方式包括文字预警方式和声音预警方式；
56.文字预警方式包括弹窗预警；
57.声音预警包括播放预警提示声。
58.优选地，所述设置子模块包括身份验证单元、存储单元和设置单元；
59.身份验证单元用于对使用设置单元的车主进行身份验证；
60.存储单元用于存储车主的脸部图像img1；
61.设置单元用于通过身份验证的车主设置电动车的电子围栏的范围，以及用于将电动车的电子围栏的范围传输至通信子模块。
62.由于设置子模块涉及到电子围栏的设置，因此，需要对任何一个实用设置子模块的人员进行身份验证，保障本发明的预警系统的安全性，避免电子围栏被他人恶意修改导致本发明失去效果。例如将电子围栏的范围设置得非常大，那么即使电动车被盗了，车主也无法及时收到预警消息。
63.优选地，所述对使用设置单元的车主进行身份验证，包括：
64.获取使用设置单元的车主的脸部图像img2；
65.计算img1和img2之间的相似度；
66.若相似度大于预设的相似度阈值，则表示车主通过身份验证。
67.优选地，所述计算img1和img2之间的相似度，包括：
68.分别获取img1和img2的第一图像特征和第二图像特征；
69.计算第一图像特征和第二图像特征之间的相似度，将第一图像特征和第二图像特征之间的相似度作为img1和img2之间的相似度。
70.优选地，通过如下方式获取img1的第一图像特征：
71.对img1进行自适应调节处理，获得调节图像；
72.对调节图像进行图像分割处理，获得脸部区域图像；
73.对脸部区域图像进行降噪处理，获得降噪图像；
74.使用图像特征获取算法获取降噪图像中包含的第一图像特征。
75.具体的，进行调节处理能够使得获取的调节图像中的光线分布更为均匀，从而避免光线的分布对后续的识别准确率造成影响。
76.优选地，所述对img1进行自适应调节处理，获得调节图像，包括：
77.对img1进行灰度化处理，获得灰度图像；
78.使用otsu算法对灰度图像进行计算，获得阈值thre；
79.对于灰度图像中像素值大于等于thre的像素点，采用如下方式进行调节处理：
80.ag(x,y)＝c1×
g(x,y) c1×
cg c2×
(bg-g(x,y))
×
(1-e-t
)
81.对于灰度图像中像素值小thre的像素点，采用如下方式进行调节处理：
[0082][0083]
其中，(x,y)表示像素点的坐标，c1、c2表示预设的第一参数和第二参数，g(x,y)和ag(x,y)分别表示坐标为(x,y)的像素点调节处理前的像素值和调节处理后的像素值；cg表示预设的像素值参考值，bg表示所有像素值大于等于thre的像素点的像素值的平均值，t表示指数系数，dg表示所有像素值小于thre的像素点的像素值的平均值，c表示预设的常数系数；nfh表示像素值大于等于thre的像素点的数量，nch表示像素值小于thre的像素点的数量，nth表示灰度图像中的像素点的总数。
[0084]
在上述实施例中，通过阈值来将像素点进行分类，调节函数随着像素点的实际情况而进行自适应的选择，而阈值也不是人为设置的，而是根据图像中的像素值分布情况来自适应获取的，从而提高了调节处理的准确性。而现有的光线调节方式，一般是直接对所有的像素点使用同一种处理函数来进行调节处理，显然这样的处理方式存在比较大的问题，就是单一的函数难以适应全部的像素点的实际情况。而本发明则是很好地解决了这个问题。
[0085]
优选地，所述对调节图像进行图像分割处理，获得脸部区域图像，包括：
[0086]
使用分水岭算法对调节图像进行图像分割处理，分别获得背景图像和前景图像，将前景图像作为脸部区域图像。
[0087]
优选地，所述对脸部区域图像进行降噪处理，获得降噪图像，包括：
[0088]
对脸部区域图像进行小波分解，高频小波图像和低频小波图像；
[0089]
使用如下公式对高频小波图像进行降噪处理：
[0090]
对于高频小波图像中的像素点u：
[0091]
若hfw(u)≥yth，则使用如下方式对像素点u进行降噪处理：
[0092]
ahfw(u)＝thm(hfw(u))
×
[hfw(u)-exp(-hfw(u)-yth)
×
yth]
[0093]
若hfw(u)＜yth，则使用如下方式对像素点u进行降噪处理：
[0094]
ahfw(u)＝α
×
exp(-hfw(u)-yth)2×
yth β
×
hfw(u)
[0095]
其中，hfw(u)和ahfw(u)分别表示像素点u降噪处理前和降噪处理后的像素值，α、β表示预设的权重参数，yth表示预设的像素值阈值，thm表示取值函数，若hfw(u)＞1.01yth，则thm(hfw(u))的值为1，否则，thm(hfw(u))的值为0.5；ahfw和hfw分别表示降噪处理后的高频小波图像和降噪处理前的高频小波图像；
[0096]
将ahfw和低频小波图像进行图像重构，获得降噪图像。
[0097]
降噪处理后获得的降噪图像中，像素点中的噪声点进行了有效地处理，提高了降噪图像的质量，进而提高了最终获取的图像特征的质量。另外，对于小波图像中的像素点，本发明也是通过阈值来自适应选取处理函数，使得处理函数更具有针对性，提高了降噪处理结果的准确性。
[0098]
优选地，所述图像特征获取算法包括hog算法、lbp算法等。
[0099]
优选地，将第一图像特征的获取方式应用到img2中，获得第二图像特征。
[0100]
采用同样的特征获取方式，有利于控制变量，从而保证最后计算的相似度的准确性。
[0101]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变形，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
[0102]
需要说明的是，在本发明各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个处理单元/模
[0103]
块中，也可以是各个单元/模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元/模块集成在一个单元/模块中。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元/模块的形式实现。
[0104]
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解，可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现，处理器可以在一个或多个下列单元中实现：专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现，实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。
[0105]
实现时，可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于ram、rom、eeprom、cd-rom或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。