(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210195620.X (22)申请日 2022.03.02 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114282033 A (43)申请公布日 2022.04.05 (73)专利权人 成都智达万应科技有限公司 地址 610000 四川省成 都市郫都区德 源镇 (菁蓉小镇)静园东路优易数据大厦 F7-01 (72)发明人 王博　 (74)专利代理 机构 成都知都云专利代理事务所 (普通合伙) 51306 专利代理师 陈钱 (51)Int.Cl. G06F 16/55(2019.01)G06F 16/51(2019.01) G06F 16/29(2019.01) G06V 20/10(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G01S 19/42(2010.01) G01N 21/88(2006.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (56)对比文件 CN 101794316 A,2010.08.04 CN 108759823 A,2018.1 1.06 CN 103034737 A,2013.04.10 CN 1996195 A,20 07.07.11 审查员 李艳霞 (54)发明名称 一种基于GPS纠偏及公路病害智能上报系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于GPS纠偏及公路病害 智能上报系统， 涉及智 能信息技术领域。 本发明 所提供的系统包括上报终端和智能分析云端； 智 能分析云端设置有图片识别分类单元、 GPS纠偏 算法单元、 GPS基础数据库、 GIS路网数据库和GIS 地图可视化 分析系统； 图片识别分类单元能对公 路图像数据进行图像识别分类； GPS纠偏算法单 元能对GPS定位数据进行GPS路线定位和定位纠 偏， 得到精确定位坐标； GPS基础数据库用于保存 GPS定位所需的基本 数据； GIS路网数据库用于保 存GIS路网数据； 所述 GIS地图可视化 分析系统用 于对上报终端上报信息进行空间信息地图可视 化展示； 该系统能识别路面情况， 并进行精准定 位； 有利于合理安排养护工作计划， 降低了人工 成本， 提高了产出效率。 权利要求书3页 说明书8页 附图3页 CN 114282033 B 2022.05.27 CN 114282033 B 1.一种基于GPS纠偏及公路病 害智能上报系统， 其特征在于， 包括上报 终端和智能分析 云端； 所述上报终端部署在移动和/或车载智能设备上， 并通过通信网络与智能分析云端建 立通信连接； 所述上报终端能实时采集/上传GPS定位数据与公路图像数据， 并通过数据包 与智能分析云端 进行数据接收/上传； 所述智能分析云端设置有图片识别分类单元、 GPS纠偏算法单元、 GPS基础数据库、 GIS 路网数据库和GIS地图可视化分析系统； 所述图片识别分类单元用于接收上报 终端上传的公路图像数据， 并对公路图像数据进 行图像识别分类， 得到公路病害识别结果； 所述GPS纠偏算法单元用于接收上报终端上传的GPS定位数据， 并对GPS定位数据进行 GPS路线定位和定位纠偏， 得到精确定位 坐标； 所述GPS基础数据库用于保存GPS定位所需的基本数据； 所述GIS路网数据库用于保存 GIS路网数据； 所述GIS地图可视化分析系统用于对上报终端 上报信息进 行空间信息地图可 视化展示； 其中， 所述GP S纠偏算法单 元通过如下步骤得到 定位路段的偏移量常系数 ： S1 接收上报终端上传的GP S定位数据； S2 将当前定位 点位的经纬度设为上传点P （X0， Y0） ； S3 通过Redis  Geo找到附近的定位 点A （X1， Y1） ， 所述定位 点A隶属于路线L； S4 通过定位 点A匹配前后向两个点的任一 值作为定位 点B （X2， Y2） ； S 5 求 出 定 位 点 A 与 定 位 点 B 之 间 的 向 量 A B（X2‑X1， Y2‑Y1）， 其 中 ， ； S6 作上传点P到L线路的垂线， 并将相交点设为垂直 点Q （X， Y） ； S7 求出上传点P与向量PQ （X ‑X0， Y‑Y0） ， 其中， ； S8 通过向量PQ垂直向量AB， 即： 向量PQ在向量AB上的投影的模为0， 其点积为0， 计算出 Q点坐标； 其中， ； S9 判断Q点是否在直线L线路上， 即计算公式： 是否成立； 若成立则将Q 点记为上传点P对应的纠偏点 Q； S10 计算定位 点A到纠偏点 Q的距离S1， 其中， ； S11 获取各点的经纬度； S12 计算定位点A经纬度lat1， lng1和上传点P经纬度lat2， lng2之间的实际距离S2， 计 算公式为： ； ； 其中， R为地球半径， 即R= 6370KM， S2为两个GP S点之间的距离；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114282033 B 2S13 将S1与S2带入偏移量， 并计算上传点P的偏移量M， 其中， M =S1/S2； S14 重复S1至S13步骤， 获得L线路多次偏移量平均值作为正式的偏移量常系数 ， 公 式为： ； 其中n为测量次数， i 为测量编号， 得到的偏移量常系数 ； 所述GPS纠偏算法单 元通过如下步骤判断GP S定位数据是否与GIS路网数据发生偏移： A1 作上传点P到向量AB的垂直线， 得到垂直 点Q； A2 判断垂直点Q是否在AB线段上： 即计算公式 是否成立； 若成立， 则说 明垂直点Q在AB线段内； 若不成立， 则说明垂直 点Q不在AB线段内； A3 若垂直点Q不在AB线段内， 则利用偏移量常系数   计算出垂直点Q在AB线段内的 坐标点； 若垂直 点Q在AB线段内， 则直接计算 其坐标， 并执 行下一步； A4 在GPS基础数据库内检索垂直点Q对应坐标是否已经存在， 其中， 预设有GPS重复阈 值， 若两点之间距离大于GPS重复阈值， 则视为不相同的两个坐标； 若两点之间距离不大于 GPS重复阈值， 则视为相同的两个坐标； A5 若垂直点Q对应坐标已存在于GPS基础数据库内， 则仅对坐标对应的上报信息进行 更新； 若垂 直点Q对应坐标未存在于GPS基础数据库内， 则将坐标新建保存至 GPS基础数据库 中， 并新建坐标对应的上报信息 。 2.根据权利要求1所述的一种基于GPS纠偏及公路病害智能上报系统， 其特征在于， 所 述GPS基础数据库和GIS路网数据库均采用mysql数据库作为存储 数据库， 并采用Redis数据 库作为缓存数据库； 所述Redis数据库部署有Redis  Geo并通过Redis消息队列数据进行数 据处理。 3.根据权利要求1所述的一种基于GPS纠偏及公路病害智能上报系统， 其特征在于， 所 述图片识别分类单元是基于A I的图片识别分类单元， 并通过病害图片分类训练库对模型进 行训练得到各病害分类特 征值， 步骤如下： B1 收集公路病害图片并进行分类处 理， 得到病害图片分类训练库； B2 将病害图片分类训练库按照分类输入图片识别分类单 元并进行 特征提取； B3 得到公路病害的特 征并进行 特征值计算， 得到病害分类特 征值； B4 将各类公路病害对应的病害分类特 征值加入病害分类特 征值数据库。 4.根据权利要求1所述的一种基于GPS纠偏及公路病害智能上报系统， 其特征在于， 所 述图片识别分类单 元通过如下步骤得到分类结果： C1 收上报终端上传的公路图像数据； C2 通过图片识别分类单 元提取公路图像数据特 征并计算病害图片特 征值； C3 将病害图片特 征值写入Redis数据库中进行缓存； C4 将病害分类特 征值数据库写入Redis数据库中进行缓存； C5 将病害图片特 征值与病害分类特 征值数据库进行 特征值对比分析； C6 若病害图片特征值与病害分类特征值数据库建立匹配， 则输出病害分类结果； 若未 建立匹配， 则病害分类结果 为未识别灾害。 5.根据权利要求1所述的一种基于GPS纠偏及公路病害智能上报系统， 其特征在于， 所 述GIS地图可视化分析系统为分层、 动态与交付地图可视化系统； 所述GIS地图可视化分析权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114282033 B 3