本发明涉及城市道路停车领域，特别涉及一种道路泊车视频巡检设备的异常处理方法及系统。
背景技术：
1、近年来，随着城市交通的建设，汽车成为了人们日常出行必不可少的代步工具，伴随着汽车保有量的增加，停车难的问题愈演愈烈，尤其是在繁忙的商业区、居民小区以及公共交通枢纽附近，如何快速寻找一个合适的停车位成为了许多车主头疼的问题。为了解决这一问题，提高路内泊位的利用率，市面上出现了许多路面智能巡检设备，该巡检设备在减少人工参与的同时能有效提升路面巡检的效率，其中，将车辆匹配到对应的泊位作为视频巡检设备的核心功能，是影响其巡检准确率的重要部分。然而，视频巡检设备在匹配泊位的过程中极易出现车辆信息识别异常的问题，从而引发一系列停车订单的错误。因此，一项简单高效的视频巡检设备异常处理方法的研发迫在眉睫。
2、目前现有的视频巡检设备异常处理方法大多存在某一方面的缺陷。例如，基于智能视频监控系统的异常处理方法，该方法能够处理大量的视频数据，并且能够进行视频异常情况的自动检测，但该方法的实现对实时性要求较高，且其算法复杂性较高，需要不断优化算法以适应不同的监控场景和需求。因此，基于此难题，本技术提出了一种道路泊车视频巡检设备的异常处理方法及系统。
技术实现思路
1、技术目的
2、为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种道路泊车视频巡检设备的异常处理方法及系统，其不仅解决了视频巡检设备被应用于非巡检工作场景的问题，而且规范了视频巡检设备的巡检流程，通过图像识别算法对巡检所得图像进行异常判断，并根据不同的异常类型实施不同的处理方案，实现了视频巡检异常处理的简化和自动化，提升了异常处理的准确率。
3、技术方案
4、为了实现上述目的，本发明提供了一种道路泊车视频巡检设备的异常处理方法及系统，其通过将视频巡检设备的运动轨迹可视化，并通过电子围栏限制其活动区域范围；根据自动化和半自动化相结合的方式对视频巡检设备的巡检数据进行统计；通过图像识别算法对巡检所得图像进行异常判断，并根据不同的异常类型实施不同的处理方案，从而实现精准的巡检视频异常处理。
5、第一方面，本发明提供了一种道路泊车视频巡检设备的异常处理方法，包括：
6、视频巡检设备采集并记录自身巡检数据，并将所述巡检数据传输给系统服务器，系统服务器通过电子围栏限制视频巡检设备的活动区域范围，所述巡检数据包括运动轨迹；其中，所述系统服务器以巡检地图的形式动态展示视频巡检设备的运动轨迹；
7、根据自动化和半自动化相结合的方式对视频巡检设备的巡检数据进行统计；
8、通过图像识别算法对巡检所得图像进行异常判断，并根据不同的异常类型实施不同的处理方案；对于符合异常规则的巡检数据，如果其符合自动矫正逻辑则由系统服务器进行矫正，否则将该异常提交至审核流程，并由人工进行矫正。
9、进一步的，所述视频巡检设备的运动轨迹基于巡检设备终端的gnss卫星定位模块进行采集，采集频率约束为10hz，即每100ms采集一次经纬度数据，并基于心跳包上传和特定命令向系统服务器上报。
10、进一步的，所述运动轨迹基于地理信息系统进行可视化，其中，巡检地图所涵盖的要素包括：视频巡检设备的行驶线路底图、起终点、行驶方向和速度；所述巡检地图基于lbs地理围栏技术实现在所述视频巡检设备所处的地理位置超出预先制定的电子围栏区域一定时间和/或距离后产生告警事件。
11、进一步的，巡检数据统计的自动化方式包括：所述视频巡检设备在巡检过程中不间断地进行巡检数据采集和上报操作，系统服务器根据所述视频巡检设备所在的地理位置信息和巡检数据上报的情况判断所述视频巡检设备当前巡检轮次的开始和结束。
12、更进一步的，巡检数据统计的自动化方式具体包括：当所述视频巡检设备经过预设巡检路线的起点并上报了起点附近第一个泊位的巡检数据时，系统判定此时为该设备新一轮巡检的开始；当视频巡检设备经过预设巡检路线的终点并上报了终点附近最后一个泊位的巡检数据时，系统判定此时为该设备巡检轮次的结束。
13、进一步的，巡检数据统计的半自动化方式包括：巡检员人工确认所述视频巡检设备的巡检开始时间和结束时间，并通过移动端应用发出控制指令；所述移动端应用通过发出控制指令控制所述视频巡检设备巡检工作的开始和结束，系统服务器根据所述控制指令判断所述视频巡检设备当前巡检轮次的开始与结束。
14、更进一步的，巡检数据统计的半自动化方式具体包括：在移动端应用发出巡检开始信号后，所述视频巡检设备开始进行数据采集和上报工作，系统为该设备创建一个新的巡检轮次，并将该设备上传的巡检数据归属于该巡检轮次；在移动端应用发出巡检结束信号后，所述视频巡检设备停止进行数据采集和上报工作，系统结束该设备的当前巡检轮次。
15、进一步的，所述通过图像识别算法对巡检所得图像进行异常判断，并根据不同的异常类型实施不同的处理方案，具体为：根据不同的异常规则通过巡检设备终端服务器以及云端程序对所有巡检数据进行异常校验，所述异常校验的方式包括根据本轮次数据校验、根据历史多轮次数据校验和根据地磁状态数据校验；根据异常校验的结果判断异常的类型，并根据异常的类型判断异常是否满足自动矫正逻辑的条件，最后将异常进行分类处理。
16、进一步的，根据本轮次数据校验的异常包括巡检路线偏移、多相机识别结果不一致和车牌位置异常；根据历史多轮次数据校验的异常包括泊位车牌错位和车牌变更异常；根据地磁状态数据校验的异常包括巡检结果和地磁结果不一致。
17、进一步的，所述方法通过生成对抗网络以进行半监督或无监督的异常检测，通过对抗性的训练学习正常数据的分布，并将偏离这一分布的数据视为异常，从而检测脱离系统异常规则之外的异常情况，并依此完善异常规则。
18、进一步的，所述方法基于循环神经网络以提高视频巡检设备对于复杂数据类型的检测效果，其通过自动学习并提取视频图像中的关键特征，并将输入的序列数据转换为更高级别的特征表示以用于异常检测。
19、第二方面，本发明还提供一种道路泊车视频巡检设备的异常处理系统，所述系统基于前述第一方面所述方法，包括：
20、视频巡检设备，用于完成道路泊车巡检，采集并记录巡检过程中自身的运动轨迹，并将所述运动轨迹传输给系统服务器；
21、系统服务器，用于对巡检数据进行统计分析，判断异常巡检数据及巡检行为，并根据不同的异常类型实施不同的处理方案。
22、第三方面，本发明还提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述处理器与所述存储器通信连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述所述道路泊车视频巡检设备的异常处理方法。
23、第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述所述道路泊车视频巡检设备的异常处理方法。
24、本发明通过将视频巡检设备的运动轨迹可视化，并通过电子围栏限制其活动区域范围；根据自动化和半自动化相结合的方式对视频巡检设备的巡检数据进行统计；通过图像识别算法对巡检所得图像进行异常判断，并根据不同的异常类型实施不同的处理方案，从而实现精准的巡检视频异常处理。该系统和方法不仅解决了视频巡检设备被应用于非巡检工作场景的问题，而且规范了视频巡检设备的巡检流程，通过图像识别算法对巡检所得图像进行异常判断，并根据不同的异常类型实施不同的处理方案，实现了视频巡检异常处理的简化和自动化，提升了异常处理的准确率。
25、有益效果
26、通过实施上述本发明提供的道路泊车视频巡检设备的异常处理方法及系统，具有以下技术效果：
27、(1)本发明通过将视频巡检设备的运动轨迹可视化，并通过电子围栏限制其活动区域范围，根据自动化和半自动化相结合的方式对视频巡检设备的巡检数据进行统计；其提高了运营方对于视频巡检设备的监管程度，避免了巡检设备被应用于非巡检工作场景的问题，规范了巡检人员的操作流程，使道路巡检工作更加规范化；通过对巡检数据进行统计提高了道路巡检的准确性和时效性，避免了漏巡情况的发生。
28、(2)本发明通过图像识别算法对巡检所得图像进行异常判断，并根据不同的异常类型实施不同的处理方案；其解决了视频巡检设备在实际使用过程中由于各种不可抗因素产生的数据错误的问题，通过异常数据判断、异常自动矫正及人工审核异常数据的流程使得巡检结果拥有极高的准确率，提高了巡检设备在应用场景中的可靠性。
29、(3)本发明通过生成对抗网络以进行半监督或无监督的异常检测，通过对抗性的训练学习正常数据的分布，并将偏离这一分布的数据视为异常，从而检测脱离系统异常规则之外的异常情况，并依此完善异常规则；其能够更准确地识别正常样本与异常样本之间的差异，提高了异常检测的准确率；能够实时处理视频图像，快速识别异常数据，提高系统的响应速度，提高系统对极端异常事件的识别能力。
30、(4)本发明通过循环神经网络以提高视频巡检设备对于复杂数据类型的检测效果，其通过自动学习并提取视频图像中的关键特征，并将输入的序列数据转换为更高级别的特征表示以用于异常检测；其通过处理时间序列数据，捕捉图像动态变化，从而识别不符合常规的异常数据，提高了系统异常检测的性能；使系统适应不同的监控环境和条件，减少不良因素对系统异常识别能力的影响，提高了系统异常检测的鲁棒性。
1.一种道路泊车视频巡检设备的异常处理方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的道路泊车视频巡检设备的异常处理方法，其特征在于：所述视频巡检设备的运动轨迹基于巡检设备终端的卫星定位模块进行采集，并基于心跳包上传和特定命令向系统服务器上报。
3.根据权利要求2所述的道路泊车视频巡检设备的异常处理方法，其特征在于：所述运动轨迹基于地理信息系统进行可视化，其中，巡检地图所涵盖的要素包括：视频巡检设备的行驶线路底图、起终点、行驶方向和速度；所述巡检地图基于地理围栏技术实现在所述视频巡检设备所处的地理位置超出预先制定的电子围栏区域一定时间和/或距离后产生告警事件。
4.根据权利要求1所述的道路泊车视频巡检设备的异常处理方法，其特征在于：巡检数据统计的自动化方式包括：所述视频巡检设备在巡检过程中不间断地进行巡检数据采集和上报操作，系统服务器根据所述视频巡检设备所在的地理位置信息和巡检数据上报的情况判断所述视频巡检设备当前巡检轮次的开始和结束。
5.根据权利要求1所述的道路泊车视频巡检设备的异常处理方法，其特征在于：巡检数据统计的半自动化方式包括：巡检员人工确认所述视频巡检设备的巡检开始时间和结束时间，并通过移动端应用发出控制指令；所述移动端应用通过发出控制指令控制所述视频巡检设备巡检工作的开始和结束，系统服务器根据所述控制指令判断所述视频巡检设备当前巡检轮次的开始与结束。
6.根据权利要求1所述的道路泊车视频巡检设备的异常处理方法，其特征在于：所述通过图像识别算法对巡检所得图像进行异常判断，并根据不同的异常类型实施不同的处理方案，具体为：根据不同的异常规则通过巡检设备终端服务器以及云端程序对所有巡检数据进行异常校验，所述异常校验的方式包括根据本轮次数据校验、根据历史多轮次数据校验和根据地磁状态数据校验；根据异常校验的结果判断异常的类型，并根据异常的类型判断异常是否满足自动矫正逻辑的条件，最后将异常进行分类处理。
7.根据权利要求1所述的道路泊车视频巡检设备的异常处理方法，其特征在于：所述方法通过生成对抗网络以进行半监督或无监督的异常检测，通过对抗性的训练学习正常数据的分布，并将偏离这一分布的数据视为异常，从而检测脱离系统异常规则之外的异常情况，并依此完善异常规则。
8.根据权利要求1所述的道路泊车视频巡检设备的异常处理方法，其特征在于：所述方法基于循环神经网络以提高视频巡检设备对于复杂数据类型的检测效果，其通过自动学习并提取视频图像中的关键特征，并将输入的序列数据转换为更高级别的特征表示以用于异常检测。
9.一种道路泊车视频巡检设备的异常处理系统，其特征在于：
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被运行时实现权利要求1-8任一项所述道路泊车视频巡检设备的异常处理方法。
