[发明专利]共享单车智能化识别系统

说明书

技术领域

本发明涉及共享单车领域，尤其涉及一种共享单车智能化识别系统。

背景技术

第三方数据研究机构比达咨询日前发布的《2016中国共享单车市场研究报告》显示，截至2016年底，中国共享单车市场整体用户数量已达到1886万，预计2017年，共享单车市场用户规模将继续保持大幅增长，年底将达5000万用户规模。

报告指出，中国共享单车市场已经历了三个发展阶段。2007年—2010年为第一阶段，由国外兴起的公共单车模式开始引进国内，由政府主导分城市管理，多为有桩单车。2010年—2014年为第二阶段，专门经营单车市场的企业开始出现，但公共单车仍以有桩单车为主。2014年至今为第三阶段，随着移动互联网的快速发展，以OFO为首的互联网共享单车应运而生，更加便捷的无桩单车开始取代有桩单车。

报告显示，目前，中国共享单车市场中OFO和摩拜两家企业优势比较明显，其中，OFO单车投放量最多，达到80万台，市场占有率51.2％；摩拜单车60万台，市场占有率40.1％。

报告还显示，共享单车更受年轻男性欢迎。中国共享单车用户中男性占比54.2％，女性占比45.8％。用户年龄分布中，25岁—35岁人群使用最多，其次是25岁以下人群。使用频率中，每周使用3次—4次的用户最多。

随着共享单车的蓬勃发展，其本身带来的一些问题也浮出水面，有待解决。例如，由于共享单车分布过于零散，其运营商很难分配大量的人力和物力进行共享单车的修理和维护，导致一些共享单车长期处于倒下的状态，这时，不仅影响城市景观，而且会降低客户的骑行欲望，从而形成恶性循环。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种共享单车智能化识别系统，采用水平检测仪检测后遥感图像分析的模式，在不影响分析结果的同时，减少使用繁琐的遥感图像进行分析的次数，从而提高了倾倒状态检测的效率和精度，尤为重要的时，采用了有针对性的、高精度的图像滤波处理模式，基于图像内容进行自适应的逐级滤波处理，提高了待检测的遥感图像的清晰度。

根据本发明的一方面，提供了一种共享单车智能化识别系统，所述系统包括：

水平测量仪，设置在共享单车的竖梁上，用于基于其中的气泡状态确定共享单车的竖梁是否处于竖立状态；

气泡状态检测设备，与所述水平测量仪连接，用于在确定共享单车的竖梁处于竖立状态时，发出第一竖立信号，在确定共享单车的竖梁处于横躺状态时，发出第一横躺信号；

遥感启动设备，与所述气泡状态检测设备连接，用于在接收到所述第一横躺信号时，开启对遥感卫星的数据接收，在接收到所述第一竖立信号时，关闭对遥感卫星的数据接收；

遥感图像接收设备，与所述遥感启动设备连接，用于在所述遥感启动设备的控制下，开启或关闭对遥感卫星的数据接收，从遥感卫星接收到的数据为遥感图像。

更具体地，在所述共享单车智能化识别系统中，还包括：

第一滤波设备，与所述遥感图像接收设备连接，用于接收遥感图像，对所述遥感图像同时执行小波滤波处理、维纳滤波处理、中值滤波处理和高斯低通滤波处理，以分别获得第一滤波图像、第二滤波图像、第三滤波图像和第四滤波图像，同时对所述第一滤波图像、所述第二滤波图像、所述第三滤波图像和所述第四滤波图像进行信噪比分析以分别获得第一信噪比、第二信噪比、第三信噪比和第四信噪比，从所述四个信噪比中选择数值最大的信噪比作为目标信噪比，将目标信噪比对应的滤波图像作为目标滤波图像；

边缘增强设备，与所述第一滤波设备连接，用于对所述目标滤波图像进行边缘增强处理以获得边缘增强图像。

更具体地，在所述共享单车智能化识别系统中，还包括：

噪声分析设备，与所述边缘增强设备连接，用于对所述边缘增强图像进行噪声成分解析以获得所述边缘增强图像中各种噪声类型以及分别对应的各个噪声信号成分，在获得的各个噪声信号成分中选择出幅值最大的三个噪声信号成分并按照幅值从大到小排序分别作为第一噪声信号成分、第二噪声信号成分和第三噪声信号成分；

第二滤波设备，分别与所述边缘增强设备和所述噪声分析设备连接，用于从图像滤波模版库中搜索与第一噪声信号成分、第二噪声信号成分和第三噪声信号成分分别对应的图像滤波模版以作为第一滤波模版、第二滤波模版和第三滤波模版，基于所述第一滤波模版、所述第二滤波模版和所述第三滤波模版对所述边缘增强图像执行滤波处理以获得最终滤波图像；