基于智能物联网与大数据的人员定位异常检测系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于智能物联网与大数据的人员定位异常检测系统。包括：建筑物检测模块，用于检测全景图中建筑物的像素获取建筑物分割图，将建筑物切分出来得到建筑物切分图像。建筑物姿态获取模块，用于将建筑物切分图像还原并检测建筑物的顶边和角点，得到建筑物顶边对应的姿态角，并连接角点和拍摄点得到建筑物偏角。建筑物层次获取模块，用于分析建筑物切分图像得到ID序列，并得到建筑物的层次值和相对倾角，根据建筑物的相对倾角、层次值、偏角、姿态角得到第一环形空间描述向量。定位对比模块，在CIM中获得第二环形空间描述向量，对比第一环形空间描述向量与第二环形空间描述向量并判断是否定位异常。

【技术实现步骤摘要】
基于智能物联网与大数据的人员定位异常检测系统
本申请涉及定位
，具体涉及一种基于智能物联网与大数据的人员定位异常检测系统。
技术介绍
如今网约车普及，成为大众流行的出行方式。司机接乘客时需要乘客手机的GPS定位信息，商业化运行的GPS信号提供10米精度的定位信息，改进后的GPS定位技术可以将定位精度提高到厘米级。然而，GPS信号在城市区域会经常出现由于高楼遮挡GPS信号造成接收卫星数量不足，或由于GPS信号多径效应等问题而不能给出定位信息。如果乘客处在GPS无法正常工作的条件下，GPS定位信息出现差错，乘客又因为不熟悉环境而无法通过周围的环境来描述自己所处位置，会导致司机接客不及时，耽误乘客时间。现有技术一般是通过手机拍摄所在地周围的图像，将已有的街景数据库和拍摄的图像中特征进行对比来获取拍摄者的定位，所述特征往往是图像中的特征点或者显著的交通标志。特征点的选取比较随机，交通标志不是存在于任何地方的。选取的特征不具备普适性，定位系统的鲁棒性不高。
技术实现思路
针对以上问题，本专利技术提出一种基于智能物联网与大数据的人员定位异常检测系统。包括：建筑物检测模块，用于检测全景图中建筑物的像素获取建筑物分割图，将建筑物切分出来得到建筑物切分图像。建筑物姿态获取模块，用于将建筑物切分图像还原并检测建筑物的顶边和角点，得到建筑物顶边对应的姿态角，并连接角点和拍摄点得到建筑物偏角。建筑物层次获取模块，用于分析建筑物切分图像得到ID序列，并得到建筑物的层次值和相对倾角，根据建筑物的相对倾角、层次值、偏角、姿态角得到第一环形空间描述向量。定位对比模块，在CIM中获得第二环形空间描述向量，对比第一环形空间描述向量与第二环形空间描述向量并判断是否定位异常。一种基于智能物联网与大数据的人员定位异常检测系统，该系统包括：建筑物检测模块，用于获取全景图并检测各个建筑物的像素，获取建筑物分割图，将各个建筑物从建筑物分割图中切分出来得到建筑物切分图像；建筑物姿态获取模块，用于将建筑物切分图像还原为正视图像，检测正视图像中建筑物的顶边和角点，并分析得到俯视视角下建筑物顶边对应的姿态角，根据各建筑物角点和拍摄点连线得到建筑物偏角；建筑物层次获取模块，用于统计建筑物切分图像中每行像素的ID得到像素ID序列，对像素ID序列分析得到建筑物的层次值和相对倾角；定位对比模块，根据建筑物的相对倾角、层次值、偏角、姿态角得到第一环形空间描述向量；根据GPS定位点在CIM中获得第二环形空间描述向量，对比第一环形空间描述向量与第二环形空间描述向量并判断是否定位异常。所述将各个建筑物从全景图切分出来得到建筑物切分图像，具体包括：建筑物分割图的高度为g，获取建筑物分割图中各建筑物像素的横坐标，横坐标最大值和最小值的差值为k，对一个建筑物，切分包含该建筑物像素的所有列像素得到宽为k高为g的建筑物切分图像。所述检测正视图像中建筑物的顶边和角点，并分析得到俯视视角下建筑物顶边对应的姿态角，具体包括：若建筑物有两条顶边，则两条顶边的交点为角点，根据顶边还原出顶面俯视图，以角点在地面平面的投影为参考点，在俯视视角下连接参考点和拍摄点并得到直线l，以从参考点出发且经过拍摄点的射线为极轴、参考点为极点建立参考点极坐标系，以参考点极坐标系中极角最小的顶边投影为参考顶边投影，获得参考顶边投影与l所成的姿态角；若检测出建筑物只有一条顶边，则顶边的两端为角点，以顶边的中点在地面平面的投影为参考点，在俯视视角下连接参考点和拍摄点，得到直线l，判定该建筑物的姿态角为90°。所述根据各建筑物角点和拍摄点连线得到建筑物偏角，具体包括：将所有建筑物对应的l合并得到全局俯视图，从拍摄点出发作经过任选一个建筑物参考点的射线为极轴，以拍摄点为极点建立拍摄点极坐标系，根据各个建筑物的参考点对应全景图中的位置获得各个建筑物的偏角。所述统计建筑物切分图像中每行像素的标注得到像素ID序列，具体包括：属于不同建筑物的像素ID不同，不属于建筑物的像素ID为0，每张建筑物切分图像对应一个建筑物的像素ID；以各行像素ID的众数作为该行的ID，将每行的ID按像素行的顺序排列得到像素ID序列。所述对像素ID序列分析得到建筑物的层次值，具体包括：从下向上分析像素ID序列的非零ID，出现的第一类像素ID为层次值为1，之后出现的其他像素ID对应的层次值递增，得到每种像素ID的层次值。所述建筑物的相对倾角的计算方法具体为：统计每种建筑物的像素ID所占行数H，建筑物m层次值不为1时，相对倾角为Hm、Hml为相邻层次建筑物对应的行数，m为像素ID序列对应建筑物切分图像中建筑物的像素ID，ml为层次值比建筑物m低一层的像素ID，f为相机的焦距。建筑物m层次值为1时，相对倾角γm＝0°。所述根据GPS定位点在CIM中获得第二环形空间描述向量，具体包括：获得GPS定位点及定位点周围的CIM，获取在定位点视角下每一个建筑物的层次值；获取各个建筑物离GPS定位点最近的角点，将定位点分别与每个建筑物三维模型的最高点连接，计算各建筑物与低一层次建筑物的相对倾角。在俯视视角下，选择各建筑物与定位点最近的角点在地面平面上的投影点分别与定位点连接得到多个线段l′，以从定位点出发，且经过最短l′的射线为极轴，以GPS定位点为极点，建立定位点极坐标系，以各个l′对应的极角为对应建筑物的偏角；对各个建筑物，以投影点为极点，l′从投影点出发经过GPS定位点的射线为极轴建立角点极坐标系，获得角点极坐标系中极角最小的顶边与l′所成的姿态角。所述计算第一环形空间描述向量与第二环形空间描述向量的相似度判断是否定位异常，具体包括：第一环形空间描述向量中建筑物数量为mu，共进行mu次匹配，每次匹配执行以下操作：在第一环形空间描述向量中选取一个建筑物将对应的偏角设置为0°并适应性改变其他建筑物的偏角。分别从第一环形空间描述向量和第二环形空间描述向量中选择一个建筑物，计算两建筑物的相似度，偏角相似度θ1、θ2分别为选出的两个建筑物的偏角，CKθ为第二环形空间描述向量两两偏角之差的最小值。姿态角相似度ω1、ω2分别为选出的两个建筑物的姿态角，CKω为第二环形空间描述向量两两姿态角之差的最小值。相对倾角相似度f(γ)＝DS×(1-|γ1-γ2|)，γ1、γ2分别为选出的两个建筑物的相对倾角，d1、d2分别为选出的两个建筑物的层次值。两建筑物的相似度指数为设置相似度指数阈值α，当XS＞α时，判定两建筑物相似；当XS≤α时，判定两建筑物不相似。获得相似建筑物对的数量ms，第二环形空间描述向量中建筑物数量为me，向量匹配度设置向量匹配度阈值β，若存在一次匹配结果为XP＞β，判定匹配成功，GPS定位准确；若所有匹配结果都为XP≤β，判定匹配失败，GPS定位异常。本专利技术和现有技术相比有如下有益效果：(1)将全景图中建筑的层次信息和CIM中的建筑层次信息进行对比以确定GPS定位是否本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于智能物联网与大数据的人员定位异常检测系统，其特征在于，该系统包括：/n建筑物检测模块，用于获取全景图并检测各个建筑物的像素，获取建筑物分割图，将各个建筑物从建筑物分割图中切分出来得到建筑物切分图像；/n建筑物姿态获取模块，用于将建筑物切分图像还原为正视图像，检测正视图像中建筑物的顶边和角点，并分析得到俯视视角下建筑物顶边对应的姿态角，根据各建筑物角点和拍摄点连线得到建筑物偏角；/n建筑物层次获取模块，用于统计建筑物切分图像中每行像素的ID得到像素ID序列，对像素ID序列分析得到建筑物的层次值和相对倾角；/n定位对比模块，根据建筑物的相对倾角、层次值、偏角、姿态角得到第一环形空间描述向量；根据GPS定位点在CIM中获得第二环形空间描述向量，对比第一环形空间描述向量与第二环形空间描述向量并判断是否定位异常。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于智能物联网与大数据的人员定位异常检测系统，其特征在于，该系统包括：
建筑物检测模块，用于获取全景图并检测各个建筑物的像素，获取建筑物分割图，将各个建筑物从建筑物分割图中切分出来得到建筑物切分图像；
建筑物姿态获取模块，用于将建筑物切分图像还原为正视图像，检测正视图像中建筑物的顶边和角点，并分析得到俯视视角下建筑物顶边对应的姿态角，根据各建筑物角点和拍摄点连线得到建筑物偏角；
建筑物层次获取模块，用于统计建筑物切分图像中每行像素的ID得到像素ID序列，对像素ID序列分析得到建筑物的层次值和相对倾角；
定位对比模块，根据建筑物的相对倾角、层次值、偏角、姿态角得到第一环形空间描述向量；根据GPS定位点在CIM中获得第二环形空间描述向量，对比第一环形空间描述向量与第二环形空间描述向量并判断是否定位异常。


2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述将各个建筑物从全景图切分出来得到建筑物切分图像，具体包括：
建筑物分割图的高度为g，获取建筑物分割图中各建筑物像素的横坐标，横坐标最大值和最小值的差值为k，对一个建筑物，切分包含该建筑物像素的所有列像素得到宽为k高为g的建筑物切分图像。


3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述检测正视图像中建筑物的顶边和角点，并分析得到俯视视角下建筑物顶边对应的姿态角，具体包括：
若建筑物有两条顶边，则两条顶边的交点为角点，根据顶边还原出顶面俯视图，以角点在地面平面的投影为参考点，在俯视视角下连接参考点和拍摄点并得到直线l，以从参考点出发且经过拍摄点的射线为极轴、参考点为极点建立参考点极坐标系，以参考点极坐标系中极角最小的顶边投影为参考顶边投影，获得参考顶边投影与l所成的姿态角；
若检测出建筑物只有一条顶边，则顶边的两端为角点，以顶边的中点在地面平面的投影为参考点，在俯视视角下连接参考点和拍摄点，得到直线l，判定该建筑物的姿态角为90°。


4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述根据各建筑物角点和拍摄点连线得到建筑物偏角，具体包括：
将所有建筑物对应的l合并得到全局俯视图，从拍摄点出发作经过任选一个建筑物参考点的射线为极轴，以拍摄点为极点建立拍摄点极坐标系，根据各个建筑物的参考点对应全景图中的位置获得各个建筑物的偏角。


5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述统计建筑物切分图像中每行像素的标注得到像素ID序列，具体包括：
属于不同建筑物的像素ID不同，不属于建筑物的像素ID为0，每张建筑物切分图像对应一个建筑物的像素ID；
以各行像素ID的众数作为该行的ID，将每行的ID按像素行的顺序排列得到像素ID序列。


6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述对像素ID序列分析得...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐乙馨，徐致远，沈昀，
申请(专利权)人：国能智慧科技发展江苏有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32