共享单车智能化识别系统

摘要

本发明涉及一种共享单车智能化识别系统，包括水平测量仪，设置在共享单车的竖梁上；气泡状态检测设备，与所述水平测量仪连接，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，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，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。

权利要求

1.一种共享单车智能化识别系统，其特征在于，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；

图像识别设备，用于接收遥感图像，并对所述遥感图像进行目标识别以及目标状态分析，以确定所述遥感图像中的共享单车是否为横躺式轮廓。

2.如权利要求1所述的共享单车智能化识别系统，其特征在于，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。

3.如权利要求2所述的共享单车智能化识别系统，其特征在于，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；

图像识别设备，与所述第二滤波设备连接，用于接收所述最终滤波图像，并对所述最终滤波图像进行目标识别以及目标状态分析，以确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓，如果不是，则发出第二竖立信号，如果是，则发出第二横躺信号；

其中，所述第二滤波设备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包括：先使用所述第一滤波模版对所述边缘增强图像执行滤波处理，获得第一中间滤波图像，再使用所述第二滤波模版对所述第一中间滤波图像执行滤波处理，获得第二中间滤波图像，最后使用所述第三滤波模版对所述第二中间滤波图像执行滤波处理，获得最终滤波图像。

4.如权利要求3所述的共享单车智能化识别系统，其特征在于，还包括：

北斗星导航设备，用于实时提供共享单车的当前导航数据。

5.如权利要求4所述的共享单车智能化识别系统，其特征在于：

所述图像识别设备与所述北斗星导航设备连接，所述图像识别设备对所述最终滤波图像进行目标识别以及目标状态分析，以确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓包括：接收所述当前导航数据，基于所述当前导航数据从所述最终滤波图像进行共享单车的目标识别，以确定并分割出所述最终滤波图像中的共享单车子图像。

6.如权利要求5所述的共享单车智能化识别系统，其特征在于：

所述图像识别设备对所述最终滤波图像进行目标识别以及目标状态分析，以确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓还包括：基于所述共享单车子图像与基准共享单车图案的匹配结果，确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓。

说明书

共享单车智能化识别系统

技术领域

[0001] 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

[0002] 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。

[0003] 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。

[0004] 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％。

[0005] 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。

[0006] 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

[0007] 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。

[0008] 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：

[0009] 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；

[0010] 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；

[0011] 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；

[0012] 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。

[0013] 更具体地，在所述共享单车智能化识别系统中，还包括：

[0014] 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；

[0015] 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。

[0016] 更具体地，在所述共享单车智能化识别系统中，还包括：

[0017] 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；

[0018] 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；

[0019] 图像识别设备，与所述第二滤波设备连接，用于接收所述最终滤波图像，并对所述最终滤波图像进行目标识别以及目标状态分析，以确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓，如果不是，则发出第二竖立信号，如果是，则发出第二横躺信号；

[0020] 自适应定价设备，与所述图像识别设备连接，用于在接收到第二横躺信号时，为选择骑行对应的共享单车的骑行者制定奖励金额，在接收到第二竖立信号，为选择骑行对应的共享单车的骑行者制定收费金额；

[0021] 其中，所述第二滤波设备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包括：先使用所述第一滤波模版对所述边缘增强图像执行滤波处理，获得第一中间滤波图像，再使用所述第二滤波模版对所述第一中间滤波图像执行滤波处理，获得第二中间滤波图像，最后使用所述第三滤波模版对所述第二中间滤波图像执行滤波处理，获得最终滤波图像。

[0022] 更具体地，在所述共享单车智能化识别系统中，还包括：北斗星导航设备，用于实时提供共享单车的当前导航数据。

[0023] 更具体地，在所述共享单车智能化识别系统中：所述图像识别设备与所述北斗星导航设备连接，所述图像识别设备对所述最终滤波图像进行目标识别以及目标状态分析，以确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓包括：接收所述当前导航数据，基于所述当前导航数据从所述最终滤波图像进行共享单车的目标识别，以确定并分割出所述最终滤波图像中的共享单车子图像。

[0024] 更具体地，在所述共享单车智能化识别系统中：所述图像识别设备对所述最终滤波图像进行目标识别以及目标状态分析，以确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓还包括：基于所述共享单车子图像与基准共享单车图案的匹配结果，确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓。

附图说明

[0025] 以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：

[0026] 图1为根据本发明实施方案示出的共享单车智能化识别系统的结构方框图。

[0027] 图2为根据本发明实施方案示出的共享单车智能化识别方法的步骤流程图。

[0028] 附图标记：1水平测量仪；2气泡状态检测设备；3遥感启动设备；4遥感图像接收设备；S101采用设置在共享单车的竖梁上的水平测量仪，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；S102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；S103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

具体实施方式

[0029] 下面将参照附图对本发明的共享单车智能化识别方法的实施方案进行详细说明。

[0030] 当前，由于共享单车的发展速度较快，其后期管理和维护难以跟上其数量的增长。同时，与网约车不同，自行车的运营受季节变化、天气状况等影响也比较大。至于遇上台风暴雨，则无论地处何方，公共自行车出行的订单量，都会直线下降甚至归零，而平台还得面对更加高昂的车损折旧成本。与“有桩”的公共自行车相比，这种随时取用和停车的“无桩”理念给市民带来了极大便利的同时，也导致“小红车”和“小黄车”的“乱占道”现象更加普遍，城市空间的管理因而变得更加困难。

[0031] 由于乱停放或大风刮倒等原因，一旦共享单车处于横放状态，顾客愿意骑行的心态立即产生变化，他们可能会选择那些看起来维护状态良好且摆放整齐的车辆进行骑行，这样，长时间后，横放的共享单车会愈加陈旧乃至报废，对经营商造成极大的经济损失。

[0032] 为了克服上述不足，本发明搭建了一种共享单车智能化识别系统及方法，能够立即判断出共享单车是否处于倾倒状态，并在处于倾倒状态下及时通知后台以及为骑行者提供骑行条件，从而达到了自我维护和管理的效果，降低了运营商的经济成本。

[0033] 图1为根据本发明实施方案示出的共享单车智能化识别系统的结构方框图，所述系统包括：

[0034] 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；

[0035] 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；

[0036] 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；

[0037] 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。

[0038] 接着，继续对本发明的共享单车智能化识别系统的具体结构进行进一步的说明。

[0039] 在所述共享单车智能化识别系统中，还包括：

[0040] 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；

[0041] 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。

[0042] 在所述共享单车智能化识别系统中，还包括：

[0043] 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；

[0044] 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；

[0045] 图像识别设备，与所述第二滤波设备连接，用于接收所述最终滤波图像，并对所述最终滤波图像进行目标识别以及目标状态分析，以确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓，如果不是，则发出第二竖立信号，如果是，则发出第二横躺信号；

[0046] 自适应定价设备，与所述图像识别设备连接，用于在接收到第二横躺信号时，为选择骑行对应的共享单车的骑行者制定奖励金额，在接收到第二竖立信号，为选择骑行对应的共享单车的骑行者制定收费金额；

[0047] 其中，所述第二滤波设备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包括：先使用所述第一滤波模版对所述边缘增强图像执行滤波处理，获得第一中间滤波图像，再使用所述第二滤波模版对所述第一中间滤波图像执行滤波处理，获得第二中间滤波图像，最后使用所述第三滤波模版对所述第二中间滤波图像执行滤波处理，获得最终滤波图像。

[0048] 在所述共享单车智能化识别系统中，还包括：北斗星导航设备，用于实时提供共享单车的当前导航数据。

[0049] 在所述共享单车智能化识别系统中：所述图像识别设备与所述北斗星导航设备连接，所述图像识别设备对所述最终滤波图像进行目标识别以及目标状态分析，以确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓包括：接收所述当前导航数据，基于所述当前导航数据从所述最终滤波图像进行共享单车的目标识别，以确定并分割出所述最终滤波图像中的共享单车子图像。

[0050] 在所述共享单车智能化识别系统中：所述图像识别设备对所述最终滤波图像进行目标识别以及目标状态分析，以确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓还包括：基于所述共享单车子图像与基准共享单车图案的匹配结果，确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓。

[0051] 图2为根据本发明实施方案示出的共享单车智能化识别方法的步骤流程图，所述方法包括：

[0052] 采用设置在共享单车的竖梁上的水平测量仪，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；

[0053] 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；

[0054] 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；

[0055] 其中，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包括：使用遥感图像接收设备，用于在接收到所述第一横躺信号或所述第一竖立信号，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。

[0056] 接着，继续对本发明的共享单车智能化识别方法的具体流程进行进一步的说明。

[0057] 在所述共享单车智能化识别方法中，还包括：

[0058] 使用第一滤波设备，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；

[0059] 使用边缘增强设备，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。

[0060] 在所述共享单车智能化识别方法中，还包括：

[0061] 使用噪声分析设备，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；

[0062] 使用第二滤波设备，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；

[0063] 使用图像识别设备，与所述第二滤波设备连接，用于接收所述最终滤波图像，并对所述最终滤波图像进行目标识别以及目标状态分析，以确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓，如果不是，则发出第二竖立信号，如果是，则发出第二横躺信号；

[0064] 使用自适应定价设备，与所述图像识别设备连接，用于在接收到第二横躺信号时，为选择骑行对应的共享单车的骑行者制定奖励金额，在接收到第二竖立信号，为选择骑行对应的共享单车的骑行者制定收费金额；

[0065] 其中，所述第二滤波设备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包括：先使用所述第一滤波模版对所述边缘增强图像执行滤波处理，获得第一中间滤波图像，再使用所述第二滤波模版对所述第一中间滤波图像执行滤波处理，获得第二中间滤波图像，最后使用所述第三滤波模版对所述第二中间滤波图像执行滤波处理，获得最终滤波图像。

[0066] 在所述共享单车智能化识别方法中，还包括：使用北斗星导航设备，用于实时提供共享单车的当前导航数据。

[0067] 在所述共享单车智能化识别方法中：所述图像识别设备与所述北斗星导航设备连接，所述图像识别设备对所述最终滤波图像进行目标识别以及目标状态分析，以确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓包括：接收所述当前导航数据，基于所述当前导航数据从所述最终滤波图像进行共享单车的目标识别，以确定并分割出所述最终滤波图像中的共享单车子图像。

[0068] 在所述共享单车智能化识别方法中：所述图像识别设备对所述最终滤波图像进行目标识别以及目标状态分析，以确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓还包括：基于所述共享单车子图像与基准共享单车图案的匹配结果，确定所述最终滤波图像中的共享单车是否为横躺式轮廓。

[0069] 另外，图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。

[0070] 由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处理的某些环节当输入的像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行。要构造一种有效抑制噪声的滤波器必须考虑两个基本问题：能有效地去除目标和背景中的噪声；同时，能很好地保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。

[0071] 常用的图像滤波模式中的一种是，非线性滤波器，一般说来，当信号频谱与噪声频谱混叠时或者当信号中含有非叠加性噪声时如由系统非线性引起的噪声或存在非高斯噪声等)，传统的线性滤波技术，如傅立变换，在滤除噪声的同时，总会以某种方式模糊图像细节(如边缘等)进而导致像线性特征的定位精度及特征的可抽取性降低。而非线性滤波器是基于对输入信号的一种非线性映射关系，常可以把某一特定的噪声近似地映射为零而保留信号的要特征，因而其在一定程度上能克服线性滤波器的不足之处。

[0072] 采用本发明的共享单车智能化识别系统及方法，针对现有技术中共享单车维护成本过高的技术问题，通过水平检测仪和遥感图像的双重检测，提高共享单车本身情况检测的精度，并基于检测结果使得自适应定价设备在共享单车横躺时，为选择骑行对应的共享单车的骑行者制定奖励金额，在共享单车竖立时，为选择骑行对应的共享单车的骑行者制定收费金额，从而为骑行者提供出行方便的同时，对共享单车本身进行了维护。

[0073] 可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。