一種基于人工智能的智慧校車系統及裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術提供一種基于人工智能的智慧校車系統及裝置，涉及校車安全領域，包括：安全路線規劃模塊，其配置得到規劃路徑；司機行為監督模塊，其配置為對校車在行駛過程中的安全進行實時檢測；學生安全管理模塊，其配置為通過人臉識別

【技術實現步驟摘要】
一種基于人工智能的智慧校車系統及裝置


[0001]本專利技術涉及校車安全領域，具體涉及一種基于人工智能的智慧校車系統及裝置
。

技術介紹

[0002]校車是學生上下學的主要交通工具，安全可靠的校車能夠保障學生的生命安全，避免因交通事故等原因造成的學生傷亡
。
[0003]首先校車的不統一運營模式無法有效保證校車的高效管理，有待改進
。
此外，類似超載而引發校車事故的問題，也依然廣泛存在
。
且存在部分的司機
、
隨行老師的安全意識不夠，導致校車在運行時存在安全隱患
。
[0004]中國申請號為
CN202011638259.0
的專利技術專利公開了一種應用于校園安全的智慧管理方法
、
系統
、
終端和存儲介質，其通過計算預計到達時間，當判斷到乘客下車時間與標準到達時間相差較大時，及時通知家長，避免家長擔心；通過對乘客進行人臉識別，避免乘客上錯車
、
下錯站等情況發生；通過設置到家時鐘，及時判斷乘客是否安全到家，確保乘客安全到家，減少意外事故發生的概率
。
該現有技術僅通過時間來判斷學生是否安全，并沒有考慮其他更多的潛在危險因素，對于學生的安全保障十分有限
。

技術實現思路

[0005]有鑒于此，本專利技術提供一種基于人工智能的智慧校車系統，為校車安全行駛提供助力
。
一方面該系統能夠監督相關人員能夠嚴格的對校車進行管理，另一方面能夠為校車工作人員的校車駕駛工作以及學生安全管理提供便捷
。
在降低校車安全方面人力消耗同時有效保障了學生上下學過程的安全
。
[0006]本專利技術的技術目的是這樣實現的：一方面，本專利技術提供一種基于人工智能的智慧校車系統，包括：安全路線規劃模塊，其配置為通過站點選擇
、
區域劃分形成多個有向圖，以學校為起始點，計算安全系數和時間系數，根據路徑搜索算法得到規劃路徑；司機行為監督模塊，其配置為對校車在行駛過程中的安全進行實時檢測，包括對司機的異常行為進行識別
、
根據規劃路徑對校車行駛路線進行異常檢測
、
對校車是否安全啟停進行檢測，將行駛過程中的檢測結果進行記錄；學生安全管理模塊，其配置為通過人臉識別
、
目標檢測和語音播報進行學生安全管理，包括利用人臉識別及語音播報進行安全教育和人員點名
、
采用目標檢測識別學生的危險行為；智能停止臂模塊，其配置為在停止臂伸出時，實時檢測進入校車安全區域內的車輛，對異常移動的車輛進行檢測，記錄車牌并上報至管理部門
。
[0007]在上述技術方案的基礎上，優選的，安全路線規劃模塊中，規劃路徑的獲取過程包括：步驟一
、
收集所有學生的家庭住址
{D
m
}
，設置第一閾值
δ1和第二閾值
δ2，基于第二
閾值
δ2確定站點設立原則，根據站點設立原則和
{D
m
}
設立站點
{P}
，根據第一閾值
δ1確定站點選擇策略，基于站點選擇策略為每個家庭住址分配站點，其中，
δ1<
δ2；步驟二
、
獲取學生數量
、
校車載荷和時間安排，根據校車的數量
n
確定區域數量
n
，以學校為原點，將所有站點
{P}
置于二維坐標系，利用聚類算法對所有站點
{P}
進行聚類，聚類結果為
n
個聚類簇，分別對應
n
個區域數量，得到區域劃分結果
{A1,A2,...,A
n
}
；步驟三
、
以區域
A
i
為單位，將學校作為起始點，各站點
P
為節點，以不同站點間的實際路程距離作為節點間邊的初始權重，生成多個有向圖，其中節點間均存在兩兩相向的有向邊，權重相同；步驟四
、
分別統計各個區域內歷史年度中每兩個站點間的雨天事故發生數
r
和晴天事故發生數
f
，根據第一計算方式對
r
和
f
進行計算，得到第一安全系數
S
r
和第二安全系數
S
f
，以分鐘為單位統計各個區域內單個學生期望的接送時間，根據第二計算方式對進行計算，得到時間系數；步驟五
、
根據第一安全系數
、
第二安全系數和時間系數進行計算，得到各區域內各邊更新權重，進而得到更新有向圖；步驟六
、
使用最短路徑搜索算法分別求得各個區域的有向圖最短路徑，作為規劃路徑
。
[0008]在上述技術方案的基礎上，優選的，步驟一中：站點設立原則為：
{D
m
}
中的每個家庭住址距離其最近的站點不超過第二閾值
δ2；站點選擇策略為：對于單個家庭住址
D
m
，若存在站點
P
與
D
m
的距離在第一閾值
δ1內，則將該站點
P
優先作為家庭住址
D
m
的分配站點；對于單個家庭住址
D
m
，若
D
m
與多個站點的距離均大于第一閾值
δ1且小于第二閾值
δ2，則選擇距離最近的站點作為家庭住址
D
m
的分配站點
。
[0009]在上述技術方案的基礎上，優選的，步驟四中，第一計算方式為：；式中，
S
r
、S
f
分別為第一安全系數和第二安全系數，
S
r
、S
f
的值范圍均在
(0,0.5]，
r
為該區域內歷史年度中每兩個站點間的雨天事故發生數，
f
為該區域內歷史年度中每兩個站點間的晴天事故發生數，
r
max
為所有區域中歷史年度中每兩個站點間的雨天事故發生數的最大值，
r
min
為所有區域中歷史年度中每兩個站點間的雨天事故發生數的最小值，
f
max
為所有區域中歷史年度中每兩個站點間的晴天事故發生數的最大值，
f
min
為所有區域中歷史年度中每兩個站點間的晴天事故發生數的最小值；第二計算方式為：；式中，為時間系數，的值范圍在
(0,0.5]，為該區域內單個學生期望的接送
時間，是該區域內期望的接送時間的最大值，是該區域內期望的接送時間的最小值
。
[0010]在上述技術本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.
一種基于人工智能的智慧校車系統，其特征在于，包括：安全路線規劃模塊，其配置為通過站點選擇
、
區域劃分形成多個有向圖，以學校為起始點，計算安全系數和時間系數，根據路徑搜索算法得到規劃路徑；司機行為監督模塊，其配置為對校車在行駛過程中的安全進行實時檢測，包括對司機的異常行為進行識別
、
根據規劃路徑對校車行駛路線進行異常檢測
、
對校車是否安全啟停進行檢測，將行駛過程中的檢測結果進行記錄；學生安全管理模塊，其配置為通過人臉識別
、
目標檢測和語音播報進行學生安全管理，包括利用人臉識別及語音播報進行安全教育和人員點名
、
采用目標檢測識別學生的危險行為；智能停止臂模塊，其配置為在停止臂伸出時，實時檢測進入校車安全區域內的車輛，對異常移動的車輛進行檢測，記錄車牌并上報至管理部門
。2.
如權利要求1所述的一種基于人工智能的智慧校車系統，其特征在于，安全路線規劃模塊中，規劃路徑的獲取過程包括：步驟一
、
收集所有學生的家庭住址
{D
m
}
，設置第一閾值
δ1和第二閾值
δ2，基于第二閾值
δ2確定站點設立原則，根據站點設立原則和
{D
m
}
設立站點
{P}
，根據第一閾值
δ1確定站點選擇策略，基于站點選擇策略為每個家庭住址分配站點，其中，
δ1<
δ2；步驟二
、
獲取學生數量
、
校車載荷和時間安排，根據校車的數量
n
確定區域數量
n
，以學校為原點，將所有站點
{P}
置于二維坐標系，利用聚類算法對所有站點
{P}
進行聚類，聚類結果為
n
個聚類簇，分別對應
n
個區域數量，得到區域劃分結果
{A1,A2,...,A
n
}
；步驟三
、
以區域
A
i
為單位，將學校作為起始點，各站點
P
為節點，以不同站點間的實際路程距離作為節點間邊的初始權重，生成多個有向圖，其中節點間均存在兩兩相向的有向邊，權重相同；步驟四
、
分別統計各個區域內歷史年度中每兩個站點間的雨天事故發生數
r
和晴天事故發生數
f
，根據第一計算方式對
r
和
f
進行計算，得到第一安全系數
S
r
和第二安全系數
S
f
，以分鐘為單位統計各個區域內單個學生期望的接送時間，根據第二計算方式對進行計算，得到時間系數；步驟五
、
根據第一安全系數
、
第二安全系數和時間系數進行計算，得到各區域內各邊更新權重，進而得到更新有向圖；步驟六
、
使用最短路徑搜索算法分別求得各個區域的有向圖最短路徑，作為規劃路徑
。3.
如權利要求2所述的一種基于人工智能的智慧校車系統，其特征在于，步驟一中：站點設立原則為：
{D
m
}
中的每個家庭住址距離其最近的站點不超過第二閾值
δ2；站點選擇策略為：對于單個家庭住址
D
m
，若存在站點
P
與
D
m
的距離在第一閾值
δ1內，則將該站點
P
優先作為家庭住址
D
m
的分配站點；對于單個家庭住址
D
m
，若
D
m
與多個站點的距離均大于第一閾值
δ1且小于第二閾值
δ2，則選擇距離最近的站點作為家庭住址
D
m
的分配站點
。4.
如權利要求2所述的一種基于人工智能的智慧校車系統，其特征在于，步驟四中，第一計算方式為：
；式中，
S
r
、S
f
分別為第一安全系數和第二安全系數，
S
r
、S
f
的值范圍均在
(0,0.5]
，
r
為該區域內歷史年度中每兩個站點間的雨天事故發生數，
f
為該區域內歷史年度中每兩個站點間的晴天事故發生數，
r
max
為所有區域中歷史年度中每兩個站點間的雨天事故發生數的最大值，
r
min
為所有區域中歷史年度中每兩個站點間的雨天事故發生數的最小值，
f
max
為所有區域中歷史年度中每兩個站點間的晴天事故發生數的最大值，
f
min
為所有區域中歷史年度中每兩個站點間的晴天事故發生數的最小值；第二計算方式為：；式中，為時間系數，的值范圍在
(0,0.5]
，為該區域內單個學生期望的接送時間，是該區域內期望的接送時間的最大值，是該區域內期望的接送時間的最小值
。5.
如權利要求4所述的一種基于人工智能的智慧校車系統，其特征在于，步驟五中，根據第一安全系數
、
第二安全系數和時間系...

【專利技術屬性】
技術研發人員：李舵文，嚴鶴，王俊，胡琦，
申請(專利權)人：云啟智慧科技有限公司，
類型：發明
國別省市：