【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于人員識別，特別涉及一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統及方法。
技術介紹
1、礦用載人車輛搭載的煤礦人員精確定位系統讓井下乘車人員的識別有了依據。現有技術中的煤礦人員精確定位系統主要基于uwb精確定位技術或ai識別技術。uwb精確定位技術主要分為兩種方式實現乘車人員的識別：其中一種是基于巷道中精確定位分站的一維定位數據，以車輛定位卡為原點，設置判定閾值，進而將此范圍內的人員進行吸附定位，從而識別乘車人員。另一種是通過在車廂內安裝讀卡器，由車內讀卡器對車輛內部乘員所攜帶的標簽進行定位，并通過車外的定位卡與系統平臺進行聯動，從而實現車廂內人員的精準識別。ai識別技術是通過車廂內安裝ai識別攝像儀，通過人臉識別技術判斷乘車人員。
2、而無論基于uwb精確定位技術還是基于ai識別技術的人員識別均存在識別不準確的問題，具體為：
3、基于uwb定位技術的識別存在以下缺陷：
4、按照車輛定位卡為原點進行識別，由于巷道中的精確定位是一維定位，當車輛處于停車狀態時，處于閾值范圍內的巷道中行走的人員也將被吸附到識別范圍，導致乘車人數識別錯誤，甚至導致超載報警。因為此種模式完全依靠巷道中的基站定位，其可靠性較低，識別錯誤率較高。
5、而通過在車廂內安裝讀卡器，由車內讀卡器對車輛內部乘員所攜帶的標簽進行定位，基于uwb的非視距傳播，在車輛行進過程中，巷道中行走人員基本可排除在外，可保證較高的識別準確性。但是，當車輛停止在候車點時，車輛與周圍的人員距離是較近的，由于受車輛金屬的影響，uwb定
6、基于人臉識別技術存在以下缺陷：通過ai人臉識別技術進行人員識別，因為井下工人乘車時佩戴安全帽，存在無法自動捕捉并準確識別人臉的情況，如果需要精確識別，需要上下車進行刷臉驗證，極大的降低了人員上下車的效率，增加時間成本。且工人作業后，人臉較臟，識別準確率不高，此種方法對人員數量的識別可靠性較高，但是對人員的識別準確性較低。
技術實現思路
1、針對上述存在的問題，本專利技術的目的是提供一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統及方法，可實現對礦用載人車輛的車廂內乘車人員進行精準識別。
2、本專利技術的技術方案是：一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統，包括：
3、uwb標簽定位監測模塊，用于實時采集礦用載人車輛周圍的第一標簽信息，第一標簽信息用于佩戴在礦下人員的身上；
4、視頻監測模塊，用于實時采集礦用載人車輛周圍的圖像信息；
5、全向測距基站監測模塊，用于實時采集其周圍的第二標簽信息，第二標簽信息用于佩戴在礦下人員的身上；
6、第一數據處理模塊，分別與uwb標簽定位監測模塊、視頻監測模塊、全向測距基站監測模塊連接，用于接收第一標簽信息并根據第一標簽信息識別人員數量、接收圖像信息并根據圖像信息識別人員數量、接收第二標簽信息并根據第二標簽信息識別人員數量；
7、第二數據處理模塊，用于接收第一數據處理模塊處理后的數據、平臺的uwb定位數據并進行再處理，當m-x＝y,則礦用載人車輛的車內人員實際數量為y；當m-x≠y，則進行預警提示，并顯示差額人數；其中，m表示由第一標簽信息識別到的人數，x表示由圖像信息識別到的人數，y表示由第二標簽信息識別到的人數。
8、進一步地，所述uwb標簽定位監測模塊用于實時采集礦用載人車輛周圍n1米范圍內的第一標簽信息，其中，5≥n1＞0。
9、更進一步地，所述視頻監測模塊用于實時采集礦用載人車輛周圍n2米范圍內的圖像信息，其中，n2＝n1。
10、進一步地，所述全向測距基站監測模塊用于實時采集全向測距基站監測模塊周圍n3米范圍內的第二標簽信息，其中，n3為全向測距基站監測模塊到礦用載人車輛車內最遠端之間的距離。
11、進一步地，所述第二數據處理模塊通過交換模塊與第一數據處理模塊連接用于接收第一數據處理模塊處理后的數據。
12、進一步地，所述第二數據處理模塊通過無線通訊模塊用于與外部uwb平臺連接以實現與外部uwb平臺進行數據互通。
13、進一步地，所述人員標簽用于對應礦下人員的身份信息。
14、更進一步地，所述第二數據處理模塊還用于顯示乘車人員的身份信息。
15、一種基于多源數據的乘車人員精準識別方法，利用所述的識別系統進行精準識別，具體包括以下步驟：
16、利用uwb標簽定位監測模塊實時采集礦用載人車輛周圍的第一標簽信息，第一數據處理模塊接收、識別第一標簽信息實時監測人員數量，記為m；
17、利用視頻監測模塊實時采集礦用載人車輛周圍的圖像信息，第一數據處理模塊接收、識別圖像信息實時監測車周人員數量，記為x；
18、利用全向測距基站監測模塊采集其周圍的第二標簽信息，第一數據處理模塊接收、識別第二標簽信息人員并實時監測人員數量，記為y，并且實時監測車輛內以及周圍的人員數量對應的距離變化；
19、第二數據處理模塊接收第一數據處理模塊處理后的數據，并進行處理，具體為：
20、當m-x＝y時，則車內人員實際數量為y；當m-x≠y，證明人員識別存在偏差，此時第二數據處理模塊顯示差額人數，并進行預警。
21、與現有技術相比，本專利技術的有益效果在于：本專利技術基于雙向數據源頭，以uwb標簽定位監測模塊配合視頻監測模塊作為識別礦用載人車輛的車內人員的其中一個數據源，以全向測距基站監測模塊作為識別礦用載人車輛的車內人員的另一數據源，進行信息實時采集后分別識別車內人員數量，并進行對比，以對比處理后的結果為車內人員實際數量，這種方式不僅能夠進行較高可靠性的識別，還能夠對車內人員實際數量進行準確性的判斷，實現對礦用載人車輛的車廂內乘車人員進行精準識別。
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1.一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統，其特征在于，所述UWB標簽定位監測模塊用于實時采集礦用載人車輛周圍N1米范圍內的第一標簽信息，其中，5≥N1＞0。
3.如權利要求2所述的一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統，其特征在于，所述視頻監測模塊用于實時采集礦用載人車輛周圍N2米范圍內的圖像信息，其中，N2＝N1。
4.如權利要求1所述的一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統，其特征在于，所述全向測距基站監測模塊用于實時采集全向測距基站監測模塊周圍N3米范圍內的第二標簽信息，其中，N3為全向測距基站監測模塊到礦用載人車輛車內最遠端之間的距離。
5.如權利要求1所述的一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統，其特征在于，所述第二數據處理模塊通過交換模塊與第一數據處理模塊連接用于接收第一數據處理模塊處理后的數據。
6.如權利要求1所述的一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統，其特征在于，所述第二數據處理模塊通過無線通訊模塊用于與外部UWB平臺
7.如權利要求1所述的一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統，其特征在于，所述人員標簽用于對應礦下人員的身份信息。
8.如權利要求7所述的一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統，其特征在于，所述第二數據處理模塊還用于顯示乘車人員的身份信息。
9.一種基于多源數據的乘車人員精準識別方法，其特征在于，利用權利要求1-8任一所述的識別系統進行精準識別，具體包括以下步驟：
...【技術特征摘要】
1.一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統，其特征在于，所述uwb標簽定位監測模塊用于實時采集礦用載人車輛周圍n1米范圍內的第一標簽信息，其中，5≥n1＞0。
3.如權利要求2所述的一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統，其特征在于，所述視頻監測模塊用于實時采集礦用載人車輛周圍n2米范圍內的圖像信息，其中，n2＝n1。
4.如權利要求1所述的一種基于多源數據的乘車人員精準識別系統，其特征在于，所述全向測距基站監測模塊用于實時采集全向測距基站監測模塊周圍n3米范圍內的第二標簽信息，其中，n3為全向測距基站監測模塊到礦用載人車輛車內最遠端之間的距離。
5.如權利要求1所述的一種基于多源數...
【專利技術屬性】
技術研發人員：彭繼國，譚業勇，王金滿，孫虎，李奇蓬，鄭躍，
申請(專利權)人：北斗天地股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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