道面检测机器人的采集图像地理信息编码方法与流程

本发明涉及图像地理信息编码，尤其是一种道面检测机器人的采集图像地理信息编码方法。

背景技术：

1、道面自动化检测机器人是针对机场、公路、市政道路精准检测开发的特殊机器人系统，可结合道路路网级普查结果对重点区域进行路面及路基病害全覆盖精准检测。系统运动灵活，可在单车道完成掉头转弯等动作，结合高精度定位导航系统，全路段均能全自动检测。系统搭载2d、3d视觉融合系统，以及不同频段三维探地雷达，同步采集道路表观及内部结构信息，各类型数据基于地理位置信息精确配准，结合机器学习等计算机辅助分析技术，关联道路表观与内部信息进行同屏融合分析。为了提高检测数据权威性，可以使用区块链技术来确保数据的安全性和不可篡改性。

2、如图1所示，检测机器人拍摄的地面图是一组2×2米的方块形状，拍摄的照片的位置坐标值以左下角的零点为坐标起始原点。由于采集照片提供的地理信息是gps(全球定位系统)+imu(惯性测量单元)组合输出，采用的是wsg-84经纬度的坐标方式，因此，存在编码过长、有效性冗余、检索速度慢等缺点。

3、wsg-84经纬度编码方法具体为：在一定误差范围内，经纬线和米的换算为：经度或者纬度的0.00001度，约等于1米。对于检测机器人拍摄的每张照片2×2的面积，需要顶角4组坐标数据才能标出照片的地理信息。当拍摄照片数量巨大的情况下，检索这些信息的处理量也是巨大的。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是：克服现有技术中之不足，提供一种道面检测机器人的采集图像地理信息编码方法，可以针对采集图像的具体特征和参数，实现快速的图片信息编码。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种道面检测机器人的采集图像地理信息编码方法，包括以下步骤：

3、s1、将道面检测机器人采集的图像地理位置采用geohash算法的10位编码方式进行编码，得到经度的编码和纬度的编码，合并经度和纬度的编码组成一串新的二进制编码，并按照base32进行再编码得到geohash字符串；

4、s2、使用sha-256算法将步骤s1中获得的geohash字符串生成哈希值，再将哈希值添加到区块链标签中，得到带有特定前缀的区块链标签；

5、s3、将道面检测机器人采集的图像在python代码中使用pil库来处理并计算得到图片的哈希值；

6、s4、在区块链上创建一个新的区块，储存步骤s3中的图像哈希值和步骤s2中地理位置编码的哈希值，并将新的区块添加到区块链中，形成不可篡改的记录。

7、在上述方案中，所述步骤s1中geohash算法的10位编码方式具体为：先将纬度范围(-90，90)平分为(-90，0)和(0，90)两个区间，若目标纬度位于(-90，0)的区间，则编码为0，否则编码为1，再根据目标纬度所落的区间再平分为两个区间进行编码，以此类推，直到满足精度要求，同理，将经度范围(-180，180)依次细分。

8、在上述方案中，编码精度≤1米。

9、在上述方案中，所述步骤s1的二进制编码中纬度编码放置在奇数位上，经度编码放置在偶数位上。

10、在上述方案中，所述步骤s2的geohash算法采用python代码，区块链标签的前缀在python代码中定义，且python代码中设有变量，该变量为任何字符串，并在python代码中需要的地方使用生成标签。

11、在上述方案中，所述步骤s3的pil库中包括image对象和imagehash库，通过average_hash方法计算，得出图片的哈希值。

12、在上述方案中，所述步骤s4中的区块链采用ethereum区块链，基于solidity智能合约通过remix进行交互。

13、基于区块链上创建一个新的区块，其中包含图像和地理位置编码的哈希值，这样，地理位置数据就可以被安全地存储和共享，而且不会被篡改或删除。使用solidity智能合约实现地理位置数据的查询和扩展甚至是交易。solidity智能合约可以根据查询条件，使用geohash查询地理位置数据，并将查询结果返回给用户。同时，智能合约还可以实现地理位置数据的扩展，以实现更灵活的数据共享和管理。

14、本发明的有益效果是：

15、1、可以防止检测后的数据被篡改删除，实现检测的权威性；

16、2、可以实现基于区块链的分布式存取，提升数据灵活性；

17、3、可以实现跨用户去中心化调取，提升检测数据的使用灵活性；

18、4、可以实现基于web3.0的跨平台调取，便于上级部门管理。

1.一种道面检测机器人的采集图像地理信息编码方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的道面检测机器人的采集图像地理信息编码方法，其特征在于：所述步骤s1中geohash算法的10位编码方式具体为：先将纬度范围(-90，90)平分为(-90，0)和(0，90)两个区间，若目标纬度位于(-90，0)的区间，则编码为0，否则编码为1，再根据目标纬度所落的区间再平分为两个区间进行编码，以此类推，直到满足精度要求，同理，将经度范围(-180，180)依次细分。

3.根据权利要求2所述的道面检测机器人的采集图像地理信息编码方法，其特征在于：编码精度≤1米。

4.根据权利要求1所述的道面检测机器人的采集图像地理信息编码方法，其特征在于：所述步骤s1的二进制编码中纬度编码放置在奇数位上，经度编码放置在偶数位上。

5.根据权利要求1所述的道面检测机器人的采集图像地理信息编码方法，其特征在于：所述步骤s2的geohash算法采用python代码，区块链标签的前缀在python代码中定义，且python代码中设有变量，该变量为任何字符串，并在python代码中需要的地方使用生成标签。

6.根据权利要求1所述的道面检测机器人的采集图像地理信息编码方法，其特征在于：所述步骤s3的pil库中包括image对象和imagehash库，通过average_hash方法计算，得出图片的哈希值。

7.根据权利要求1所述的道面检测机器人的采集图像地理信息编码方法，其特征在于：所述步骤s4中的区块链采用ethereum区块链，基于solidity智能合约通过remix进行交互。