本發(fā)明涉及共享單車領(lǐng)域，尤其涉及一種共享單車智能化識別方法。

背景技術(shù)：

第三方數(shù)據(jù)研究機(jī)構(gòu)比達(dá)咨詢?nèi)涨鞍l(fā)布的《2016中國共享單車市場研究報(bào)告》顯示，截至2016年底，中國共享單車市場整體用戶數(shù)量已達(dá)到1886萬，預(yù)計(jì)2017年，共享單車市場用戶規(guī)模將繼續(xù)保持大幅增長，年底將達(dá)5000萬用戶規(guī)模。

報(bào)告指出，中國共享單車市場已經(jīng)歷了三個發(fā)展階段。2007年—2010年為第一階段，由國外興起的公共單車模式開始引進(jìn)國內(nèi)，由政府主導(dǎo)分城市管理，多為有樁單車。2010年—2014年為第二階段，專門經(jīng)營單車市場的企業(yè)開始出現(xiàn)，但公共單車仍以有樁單車為主。2014年至今為第三階段，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，以ofo為首的互聯(lián)網(wǎng)共享單車應(yīng)運(yùn)而生，更加便捷的無樁單車開始取代有樁單車。

報(bào)告顯示，目前，中國共享單車市場中ofo和摩拜兩家企業(yè)優(yōu)勢比較明顯，其中，ofo單車投放量最多，達(dá)到80萬臺，市場占有率51.2％；摩拜單車60萬臺，市場占有率40.1％。

報(bào)告還顯示，共享單車更受年輕男性歡迎。中國共享單車用戶中男性占比54.2％，女性占比45.8％。用戶年齡分布中，25歲—35歲人群使用最多，其次是25歲以下人群。使用頻率中，每周使用3次—4次的用戶最多。

隨著共享單車的蓬勃發(fā)展，其本身帶來的一些問題也浮出水面，有待解決。例如，由于共享單車分布過于零散，其運(yùn)營商很難分配大量的人力和物力進(jìn)行共享單車的修理和維護(hù)，導(dǎo)致一些共享單車長期處于倒下的狀態(tài)，這時，不僅影響城市景觀，而且會降低客戶的騎行欲望，從而形成惡性循環(huán)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種共享單車智能化識別方法，采用水平檢測儀檢測后遙感圖像分析的模式，在不影響分析結(jié)果的同時，減少使用繁瑣的遙感圖像進(jìn)行分析的次數(shù)，從而提高了傾倒?fàn)顟B(tài)檢測的效率和精度，尤為重要的時，采用了有針對性的、高精度的圖像濾波處理模式，基于圖像內(nèi)容進(jìn)行自適應(yīng)的逐級濾波處理，提高了待檢測的遙感圖像的清晰度。

根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種共享單車智能化識別方法，所述方法包括：

采用設(shè)置在共享單車的豎梁上的水平測量儀，基于其中的氣泡狀態(tài)確定共享單車的豎梁是否處于豎立狀態(tài)；

在確定共享單車的豎梁處于豎立狀態(tài)時，發(fā)出第一豎立信號，在確定共享單車的豎梁處于橫躺狀態(tài)時，發(fā)出第一橫躺信號；

在接收到所述第一橫躺信號時，開啟對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收，在接收到所述第一豎立信號時，關(guān)閉對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收；

其中，在接收到所述第一橫躺信號時，開啟對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收，在接收到所述第一豎立信號時，關(guān)閉對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收包括：使用遙感圖像接收設(shè)備，用于在接收到所述第一橫躺信號或所述第一豎立信號，開啟或關(guān)閉對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收，從遙感衛(wèi)星接收到的數(shù)據(jù)為遙感圖像。

更具體地，在所述共享單車智能化識別方法中，還包括：

使用第一濾波設(shè)備，與所述遙感圖像接收設(shè)備連接，用于接收遙感圖像，對所述遙感圖像同時執(zhí)行小波濾波處理、維納濾波處理、中值濾波處理和高斯低通濾波處理，以分別獲得第一濾波圖像、第二濾波圖像、第三濾波圖像和第四濾波圖像，同時對所述第一濾波圖像、所述第二濾波圖像、所述第三濾波圖像和所述第四濾波圖像進(jìn)行信噪比分析以分別獲得第一信噪比、第二信噪比、第三信噪比和第四信噪比，從所述四個信噪比中選擇數(shù)值最大的信噪比作為目標(biāo)信噪比，將目標(biāo)信噪比對應(yīng)的濾波圖像作為目標(biāo)濾波圖像；

使用邊緣增強(qiáng)設(shè)備，與所述第一濾波設(shè)備連接，用于對所述目標(biāo)濾波圖像進(jìn)行邊緣增強(qiáng)處理以獲得邊緣增強(qiáng)圖像。

更具體地，在所述共享單車智能化識別方法中，還包括：

使用噪聲分析設(shè)備，與所述邊緣增強(qiáng)設(shè)備連接，用于對所述邊緣增強(qiáng)圖像進(jìn)行噪聲成分解析以獲得所述邊緣增強(qiáng)圖像中各種噪聲類型以及分別對應(yīng)的各個噪聲信號成分，在獲得的各個噪聲信號成分中選擇出幅值最大的三個噪聲信號成分并按照幅值從大到小排序分別作為第一噪聲信號成分、第二噪聲信號成分和第三噪聲信號成分；

使用第二濾波設(shè)備，分別與所述邊緣增強(qiáng)設(shè)備和所述噪聲分析設(shè)備連接，用于從圖像濾波模版庫中搜索與第一噪聲信號成分、第二噪聲信號成分和第三噪聲信號成分分別對應(yīng)的圖像濾波模版以作為第一濾波模版、第二濾波模版和第三濾波模版，基于所述第一濾波模版、所述第二濾波模版和所述第三濾波模版對所述邊緣增強(qiáng)圖像執(zhí)行濾波處理以獲得最終濾波圖像；

使用圖像識別設(shè)備，與所述第二濾波設(shè)備連接，用于接收所述最終濾波圖像，并對所述最終濾波圖像進(jìn)行目標(biāo)識別以及目標(biāo)狀態(tài)分析，以確定所述最終濾波圖像中的共享單車是否為橫躺式輪廓，如果不是，則發(fā)出第二豎立信號，如果是，則發(fā)出第二橫躺信號；

使用自適應(yīng)定價設(shè)備，與所述圖像識別設(shè)備連接，用于在接收到第二橫躺信號時，為選擇騎行對應(yīng)的共享單車的騎行者制定獎勵金額，在接收到第二豎立信號，為選擇騎行對應(yīng)的共享單車的騎行者制定收費(fèi)金額；

其中，所述第二濾波設(shè)備基于所述第一濾波模版、所述第二濾波模版和所述第三濾波模版對所述邊緣增強(qiáng)圖像執(zhí)行濾波處理以獲得最終濾波圖像包括：先使用所述第一濾波模版對所述邊緣增強(qiáng)圖像執(zhí)行濾波處理，獲得第一中間濾波圖像，再使用所述第二濾波模版對所述第一中間濾波圖像執(zhí)行濾波處理，獲得第二中間濾波圖像，最后使用所述第三濾波模版對所述第二中間濾波圖像執(zhí)行濾波處理，獲得最終濾波圖像。

更具體地，在所述共享單車智能化識別方法中，還包括：使用北斗星導(dǎo)航設(shè)備，用于實(shí)時提供共享單車的當(dāng)前導(dǎo)航數(shù)據(jù)。

更具體地，在所述共享單車智能化識別方法中：所述圖像識別設(shè)備與所述北斗星導(dǎo)航設(shè)備連接，所述圖像識別設(shè)備對所述最終濾波圖像進(jìn)行目標(biāo)識別以及目標(biāo)狀態(tài)分析，以確定所述最終濾波圖像中的共享單車是否為橫躺式輪廓包括：接收所述當(dāng)前導(dǎo)航數(shù)據(jù)，基于所述當(dāng)前導(dǎo)航數(shù)據(jù)從所述最終濾波圖像進(jìn)行共享單車的目標(biāo)識別，以確定并分割出所述最終濾波圖像中的共享單車子圖像。

更具體地，在所述共享單車智能化識別方法中：所述圖像識別設(shè)備對所述最終濾波圖像進(jìn)行目標(biāo)識別以及目標(biāo)狀態(tài)分析，以確定所述最終濾波圖像中的共享單車是否為橫躺式輪廓還包括：基于所述共享單車子圖像與基準(zhǔn)共享單車圖案的匹配結(jié)果，確定所述最終濾波圖像中的共享單車是否為橫躺式輪廓。

附圖說明

以下將結(jié)合附圖對本發(fā)明的實(shí)施方案進(jìn)行描述，其中：

圖1為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方案示出的共享單車智能化識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方框圖。

圖2為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方案示出的共享單車智能化識別方法的步驟流程圖。

附圖標(biāo)記：1水平測量儀；2氣泡狀態(tài)檢測設(shè)備；3遙感啟動設(shè)備；4遙感圖像接收設(shè)備；s101采用設(shè)置在共享單車的豎梁上的水平測量儀，基于其中的氣泡狀態(tài)確定共享單車的豎梁是否處于豎立狀態(tài)；s102在確定共享單車的豎梁處于豎立狀態(tài)時，發(fā)出第一豎立信號，在確定共享單車的豎梁處于橫躺狀態(tài)時，發(fā)出第一橫躺信號；s103在接收到所述第一橫躺信號時，開啟對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收，在接收到所述第一豎立信號時，關(guān)閉對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收

具體實(shí)施方式

下面將參照附圖對本發(fā)明的共享單車智能化識別方法的實(shí)施方案進(jìn)行詳細(xì)說明。

當(dāng)前，由于共享單車的發(fā)展速度較快，其后期管理和維護(hù)難以跟上其數(shù)量的增長。同時，與網(wǎng)約車不同，自行車的運(yùn)營受季節(jié)變化、天氣狀況等影響也比較大。至于遇上臺風(fēng)暴雨，則無論地處何方，公共自行車出行的訂單量，都會直線下降甚至歸零，而平臺還得面對更加高昂的車損折舊成本。與“有樁”的公共自行車相比，這種隨時取用和停車的“無樁”理念給市民帶來了極大便利的同時，也導(dǎo)致“小紅車”和“小黃車”的“亂占道”現(xiàn)象更加普遍，城市空間的管理因而變得更加困難。

由于亂停放或大風(fēng)刮倒等原因，一旦共享單車處于橫放狀態(tài)，顧客愿意騎行的心態(tài)立即產(chǎn)生變化，他們可能會選擇那些看起來維護(hù)狀態(tài)良好且擺放整齊的車輛進(jìn)行騎行，這樣，長時間后，橫放的共享單車會愈加陳舊乃至報(bào)廢，對經(jīng)營商造成極大的經(jīng)濟(jì)損失。

為了克服上述不足，本發(fā)明搭建了一種共享單車智能化識別系統(tǒng)及方法，能夠立即判斷出共享單車是否處于傾倒?fàn)顟B(tài)，并在處于傾倒?fàn)顟B(tài)下及時通知后臺以及為騎行者提供騎行條件，從而達(dá)到了自我維護(hù)和管理的效果，降低了運(yùn)營商的經(jīng)濟(jì)成本。

圖1為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方案示出的共享單車智能化識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方框圖，所述系統(tǒng)包括：

水平測量儀，設(shè)置在共享單車的豎梁上，用于基于其中的氣泡狀態(tài)確定共享單車的豎梁是否處于豎立狀態(tài)；

氣泡狀態(tài)檢測設(shè)備，與所述水平測量儀連接，用于在確定共享單車的豎梁處于豎立狀態(tài)時，發(fā)出第一豎立信號，在確定共享單車的豎梁處于橫躺狀態(tài)時，發(fā)出第一橫躺信號；

遙感啟動設(shè)備，與所述氣泡狀態(tài)檢測設(shè)備連接，用于在接收到所述第一橫躺信號時，開啟對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收，在接收到所述第一豎立信號時，關(guān)閉對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收；

遙感圖像接收設(shè)備，與所述遙感啟動設(shè)備連接，用于在所述遙感啟動設(shè)備的控制下，開啟或關(guān)閉對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收，從遙感衛(wèi)星接收到的數(shù)據(jù)為遙感圖像。

接著，繼續(xù)對本發(fā)明的共享單車智能化識別系統(tǒng)的具體結(jié)構(gòu)進(jìn)行進(jìn)一步的說明。

在所述共享單車智能化識別系統(tǒng)中，還包括：

第一濾波設(shè)備，與所述遙感圖像接收設(shè)備連接，用于接收遙感圖像，對所述遙感圖像同時執(zhí)行小波濾波處理、維納濾波處理、中值濾波處理和高斯低通濾波處理，以分別獲得第一濾波圖像、第二濾波圖像、第三濾波圖像和第四濾波圖像，同時對所述第一濾波圖像、所述第二濾波圖像、所述第三濾波圖像和所述第四濾波圖像進(jìn)行信噪比分析以分別獲得第一信噪比、第二信噪比、第三信噪比和第四信噪比，從所述四個信噪比中選擇數(shù)值最大的信噪比作為目標(biāo)信噪比，將目標(biāo)信噪比對應(yīng)的濾波圖像作為目標(biāo)濾波圖像；

邊緣增強(qiáng)設(shè)備，與所述第一濾波設(shè)備連接，用于對所述目標(biāo)濾波圖像進(jìn)行邊緣增強(qiáng)處理以獲得邊緣增強(qiáng)圖像。

在所述共享單車智能化識別系統(tǒng)中，還包括：

噪聲分析設(shè)備，與所述邊緣增強(qiáng)設(shè)備連接，用于對所述邊緣增強(qiáng)圖像進(jìn)行噪聲成分解析以獲得所述邊緣增強(qiáng)圖像中各種噪聲類型以及分別對應(yīng)的各個噪聲信號成分，在獲得的各個噪聲信號成分中選擇出幅值最大的三個噪聲信號成分并按照幅值從大到小排序分別作為第一噪聲信號成分、第二噪聲信號成分和第三噪聲信號成分；

第二濾波設(shè)備，分別與所述邊緣增強(qiáng)設(shè)備和所述噪聲分析設(shè)備連接，用于從圖像濾波模版庫中搜索與第一噪聲信號成分、第二噪聲信號成分和第三噪聲信號成分分別對應(yīng)的圖像濾波模版以作為第一濾波模版、第二濾波模版和第三濾波模版，基于所述第一濾波模版、所述第二濾波模版和所述第三濾波模版對所述邊緣增強(qiáng)圖像執(zhí)行濾波處理以獲得最終濾波圖像；

圖像識別設(shè)備，與所述第二濾波設(shè)備連接，用于接收所述最終濾波圖像，并對所述最終濾波圖像進(jìn)行目標(biāo)識別以及目標(biāo)狀態(tài)分析，以確定所述最終濾波圖像中的共享單車是否為橫躺式輪廓，如果不是，則發(fā)出第二豎立信號，如果是，則發(fā)出第二橫躺信號；

自適應(yīng)定價設(shè)備，與所述圖像識別設(shè)備連接，用于在接收到第二橫躺信號時，為選擇騎行對應(yīng)的共享單車的騎行者制定獎勵金額，在接收到第二豎立信號，為選擇騎行對應(yīng)的共享單車的騎行者制定收費(fèi)金額；

其中，所述第二濾波設(shè)備基于所述第一濾波模版、所述第二濾波模版和所述第三濾波模版對所述邊緣增強(qiáng)圖像執(zhí)行濾波處理以獲得最終濾波圖像包括：先使用所述第一濾波模版對所述邊緣增強(qiáng)圖像執(zhí)行濾波處理，獲得第一中間濾波圖像，再使用所述第二濾波模版對所述第一中間濾波圖像執(zhí)行濾波處理，獲得第二中間濾波圖像，最后使用所述第三濾波模版對所述第二中間濾波圖像執(zhí)行濾波處理，獲得最終濾波圖像。

在所述共享單車智能化識別系統(tǒng)中，還包括：北斗星導(dǎo)航設(shè)備，用于實(shí)時提供共享單車的當(dāng)前導(dǎo)航數(shù)據(jù)。

在所述共享單車智能化識別系統(tǒng)中：所述圖像識別設(shè)備與所述北斗星導(dǎo)航設(shè)備連接，所述圖像識別設(shè)備對所述最終濾波圖像進(jìn)行目標(biāo)識別以及目標(biāo)狀態(tài)分析，以確定所述最終濾波圖像中的共享單車是否為橫躺式輪廓包括：接收所述當(dāng)前導(dǎo)航數(shù)據(jù)，基于所述當(dāng)前導(dǎo)航數(shù)據(jù)從所述最終濾波圖像進(jìn)行共享單車的目標(biāo)識別，以確定并分割出所述最終濾波圖像中的共享單車子圖像。

在所述共享單車智能化識別系統(tǒng)中：所述圖像識別設(shè)備對所述最終濾波圖像進(jìn)行目標(biāo)識別以及目標(biāo)狀態(tài)分析，以確定所述最終濾波圖像中的共享單車是否為橫躺式輪廓還包括：基于所述共享單車子圖像與基準(zhǔn)共享單車圖案的匹配結(jié)果，確定所述最終濾波圖像中的共享單車是否為橫躺式輪廓。

圖2為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方案示出的共享單車智能化識別方法的步驟流程圖，所述方法包括：

采用設(shè)置在共享單車的豎梁上的水平測量儀，基于其中的氣泡狀態(tài)確定共享單車的豎梁是否處于豎立狀態(tài)；

在確定共享單車的豎梁處于豎立狀態(tài)時，發(fā)出第一豎立信號，在確定共享單車的豎梁處于橫躺狀態(tài)時，發(fā)出第一橫躺信號；

在接收到所述第一橫躺信號時，開啟對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收，在接收到所述第一豎立信號時，關(guān)閉對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收；

其中，在接收到所述第一橫躺信號時，開啟對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收，在接收到所述第一豎立信號時，關(guān)閉對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收包括：使用遙感圖像接收設(shè)備，用于在接收到所述第一橫躺信號或所述第一豎立信號，開啟或關(guān)閉對遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收，從遙感衛(wèi)星接收到的數(shù)據(jù)為遙感圖像。

接著，繼續(xù)對本發(fā)明的共享單車智能化識別方法的具體流程進(jìn)行進(jìn)一步的說明。

在所述共享單車智能化識別方法中，還包括：

使用第一濾波設(shè)備，與所述遙感圖像接收設(shè)備連接，用于接收遙感圖像，對所述遙感圖像同時執(zhí)行小波濾波處理、維納濾波處理、中值濾波處理和高斯低通濾波處理，以分別獲得第一濾波圖像、第二濾波圖像、第三濾波圖像和第四濾波圖像，同時對所述第一濾波圖像、所述第二濾波圖像、所述第三濾波圖像和所述第四濾波圖像進(jìn)行信噪比分析以分別獲得第一信噪比、第二信噪比、第三信噪比和第四信噪比，從所述四個信噪比中選擇數(shù)值最大的信噪比作為目標(biāo)信噪比，將目標(biāo)信噪比對應(yīng)的濾波圖像作為目標(biāo)濾波圖像；

使用邊緣增強(qiáng)設(shè)備，與所述第一濾波設(shè)備連接，用于對所述目標(biāo)濾波圖像進(jìn)行邊緣增強(qiáng)處理以獲得邊緣增強(qiáng)圖像。

在所述共享單車智能化識別方法中，還包括：

使用噪聲分析設(shè)備，與所述邊緣增強(qiáng)設(shè)備連接，用于對所述邊緣增強(qiáng)圖像進(jìn)行噪聲成分解析以獲得所述邊緣增強(qiáng)圖像中各種噪聲類型以及分別對應(yīng)的各個噪聲信號成分，在獲得的各個噪聲信號成分中選擇出幅值最大的三個噪聲信號成分并按照幅值從大到小排序分別作為第一噪聲信號成分、第二噪聲信號成分和第三噪聲信號成分；

使用第二濾波設(shè)備，分別與所述邊緣增強(qiáng)設(shè)備和所述噪聲分析設(shè)備連接，用于從圖像濾波模版庫中搜索與第一噪聲信號成分、第二噪聲信號成分和第三噪聲信號成分分別對應(yīng)的圖像濾波模版以作為第一濾波模版、第二濾波模版和第三濾波模版，基于所述第一濾波模版、所述第二濾波模版和所述第三濾波模版對所述邊緣增強(qiáng)圖像執(zhí)行濾波處理以獲得最終濾波圖像；

使用圖像識別設(shè)備，與所述第二濾波設(shè)備連接，用于接收所述最終濾波圖像，并對所述最終濾波圖像進(jìn)行目標(biāo)識別以及目標(biāo)狀態(tài)分析，以確定所述最終濾波圖像中的共享單車是否為橫躺式輪廓，如果不是，則發(fā)出第二豎立信號，如果是，則發(fā)出第二橫躺信號；

使用自適應(yīng)定價設(shè)備，與所述圖像識別設(shè)備連接，用于在接收到第二橫躺信號時，為選擇騎行對應(yīng)的共享單車的騎行者制定獎勵金額，在接收到第二豎立信號，為選擇騎行對應(yīng)的共享單車的騎行者制定收費(fèi)金額；

其中，所述第二濾波設(shè)備基于所述第一濾波模版、所述第二濾波模版和所述第三濾波模版對所述邊緣增強(qiáng)圖像執(zhí)行濾波處理以獲得最終濾波圖像包括：先使用所述第一濾波模版對所述邊緣增強(qiáng)圖像執(zhí)行濾波處理，獲得第一中間濾波圖像，再使用所述第二濾波模版對所述第一中間濾波圖像執(zhí)行濾波處理，獲得第二中間濾波圖像，最后使用所述第三濾波模版對所述第二中間濾波圖像執(zhí)行濾波處理，獲得最終濾波圖像。

在所述共享單車智能化識別方法中，還包括：使用北斗星導(dǎo)航設(shè)備，用于實(shí)時提供共享單車的當(dāng)前導(dǎo)航數(shù)據(jù)。

在所述共享單車智能化識別方法中：所述圖像識別設(shè)備與所述北斗星導(dǎo)航設(shè)備連接，所述圖像識別設(shè)備對所述最終濾波圖像進(jìn)行目標(biāo)識別以及目標(biāo)狀態(tài)分析，以確定所述最終濾波圖像中的共享單車是否為橫躺式輪廓包括：接收所述當(dāng)前導(dǎo)航數(shù)據(jù)，基于所述當(dāng)前導(dǎo)航數(shù)據(jù)從所述最終濾波圖像進(jìn)行共享單車的目標(biāo)識別，以確定并分割出所述最終濾波圖像中的共享單車子圖像。

在所述共享單車智能化識別方法中：所述圖像識別設(shè)備對所述最終濾波圖像進(jìn)行目標(biāo)識別以及目標(biāo)狀態(tài)分析，以確定所述最終濾波圖像中的共享單車是否為橫躺式輪廓還包括：基于所述共享單車子圖像與基準(zhǔn)共享單車圖案的匹配結(jié)果，確定所述最終濾波圖像中的共享單車是否為橫躺式輪廓。

另外，圖像濾波，即在盡量保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下對目標(biāo)圖像的噪聲進(jìn)行抑制，是圖像預(yù)處理中不可缺少的操作，其處理效果的好壞將直接影響到后續(xù)圖像處理和分析的有效性和可靠性。

由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和記錄設(shè)備等的不完善，數(shù)字圖像在其形成、傳輸記錄過程中往往會受到多種噪聲的污染。另外，在圖像處理的某些環(huán)節(jié)當(dāng)輸入的像對象并不如預(yù)想時也會在結(jié)果圖像中引入噪聲。這些噪聲在圖像上常表現(xiàn)為一引起較強(qiáng)視覺效果的孤立像素點(diǎn)或像素塊。一般，噪聲信號與要研究的對象不相關(guān)它以無用的信息形式出現(xiàn)，擾亂圖像的可觀測信息。對于數(shù)字圖像信號，噪聲表為或大或小的極值，這些極值通過加減作用于圖像像素的真實(shí)灰度值上，對圖像造成亮、暗點(diǎn)干擾，極大降低了圖像質(zhì)量，影響圖像復(fù)原、分割、特征提取、圖像識別等后繼工作的進(jìn)行。要構(gòu)造一種有效抑制噪聲的濾波器必須考慮兩個基本問題：能有效地去除目標(biāo)和背景中的噪聲；同時，能很好地保護(hù)圖像目標(biāo)的形狀、大小及特定的幾何和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征。

常用的圖像濾波模式中的一種是，非線性濾波器，一般說來，當(dāng)信號頻譜與噪聲頻譜混疊時或者當(dāng)信號中含有非疊加性噪聲時如由系統(tǒng)非線性引起的噪聲或存在非高斯噪聲等)，傳統(tǒng)的線性濾波技術(shù)，如傅立變換，在濾除噪聲的同時，總會以某種方式模糊圖像細(xì)節(jié)(如邊緣等)進(jìn)而導(dǎo)致像線性特征的定位精度及特征的可抽取性降低。而非線性濾波器是基于對輸入信號的一種非線性映射關(guān)系，常可以把某一特定的噪聲近似地映射為零而保留信號的要特征，因而其在一定程度上能克服線性濾波器的不足之處。

采用本發(fā)明的共享單車智能化識別系統(tǒng)及方法，針對現(xiàn)有技術(shù)中共享單車維護(hù)成本過高的技術(shù)問題，通過水平檢測儀和遙感圖像的雙重檢測，提高共享單車本身情況檢測的精度，并基于檢測結(jié)果使得自適應(yīng)定價設(shè)備在共享單車橫躺時，為選擇騎行對應(yīng)的共享單車的騎行者制定獎勵金額，在共享單車豎立時，為選擇騎行對應(yīng)的共享單車的騎行者制定收費(fèi)金額，從而為騎行者提供出行方便的同時，對共享單車本身進(jìn)行了維護(hù)。

可以理解的是，雖然本發(fā)明已以較佳實(shí)施例披露如上，然而上述實(shí)施例并非用以限定本發(fā)明。對于任何熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言，在不脫離本發(fā)明技術(shù)方案范圍情況下，都可利用上述揭示的技術(shù)內(nèi)容對本發(fā)明技術(shù)方案做出許多可能的變動和修飾，或修改為等同變化的等效實(shí)施例。因此，凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案的內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實(shí)質(zhì)對以上實(shí)施例所做的任何簡單修改、等同變化及修飾，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案保護(hù)的范圍內(nèi)。