CN102194132B - 一种伴随车检测识别系统及其方法 - Google Patents
一种伴随车检测识别系统及其方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102194132B CN102194132B CN2011100860377A CN201110086037A CN102194132B CN 102194132 B CN102194132 B CN 102194132B CN 2011100860377 A CN2011100860377 A CN 2011100860377A CN 201110086037 A CN201110086037 A CN 201110086037A CN 102194132 B CN102194132 B CN 102194132B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- characteristic parameter
- current
- target vehicle
- highway section
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Abstract
一种伴随车检测识别系统及方法,包括特征提取单元、数据存储单元和数据对比单元,首先将通行车辆的信息存储在特征提取单元,当数据对比单元的输入模块输入目标车辆的特征参数后,将目标车辆的特征参数与所述数据存储单元中存储的数据进行对比,找到该目标车辆的特征参数及其对应的通行路段、通行方向和通行时刻,然后在该通行时刻的前后一段时间内查找并记录沿相同方向通过该路段的车辆的特征参数,从而查找到其他车辆的出现次数的多少,找到与目标车辆多次伴随出现的车辆。解决了现有技术中只对被盗汽车进行追踪,很难找到有价值的破案线索的问题,是一种可以获得犯罪分子同伙车辆信息的伴随车检测识别系统及方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种伴随车检测识别系统及其方法,具体地说是一种使用伴随车识别技术辅助盗抢汽车侦破的系统及方法。
背景技术
随着社会经济的快速发展,汽车的拥有数量剧增,汽车随意停放、停车场所管理松散等现象导致了汽车被盗情况时有发生。为了便于查找丢失的汽车,公安机关接到汽车被盗的报警后,会启动各种侦查手段,对丢失的汽车进行追踪。其中,利用设置在公路及路口等处的摄像头是经常使用的手段之一。现有技术中经常使用的方法是通过设置在路口的摄像头来识别被盗车辆的车牌,发现目标后对其进行追踪。但是,仅仅追踪盗窃车辆,如果盗窃车辆逃离监控,则很难获取有价值的破案线索。
伴随车是指多次在某一段时间内从同一个方向相继通过某一公路的车辆组合。由于车辆盗窃作案时通常会有多人伙同,犯罪分子的同伙的车辆经常跟随在被盗车辆附近,这样可以通过监控盗窃车辆的伴随车,来寻找犯罪同伙的车辆,从而寻找有价值的破案线索。
发明内容
为此,本发明所要解决的技术问题在于现有技术中只对被盗汽车进行追踪,很难找到有价值的破案线索的问题,从而提出一种可以获得犯罪分子同伙车辆信息的伴随车检测识别系统及方法。
为解决上述技术问题,本发明的一种伴随车检测识别系统,包括:
特征提取单元:包括视频采集模块和特征识别模块,所述视频采集模块设置在汽车通行的路段上,所述特征识别模块根据视频采集模块采集到的图像信息,提取汽车的特征参数,并同时记录其通过各个路段的方向和时刻;
数据存储单元:与所述特征提取单元相连接,存储所述特征提取单元获得的车辆特征参数、采集到该信息的路段、车辆通行的方向及车辆通行的时刻;
数据对比单元:包括输入模块、对比模块和输出模块,对比模块根据输入模块输入的目标车辆的特征参数,与数据存储单元中的数据对比,查找到所述目标车辆通行的路段、通行方向和通行时刻,然后查找并记录在该时刻的前后一段时间范围内沿相同方向通过该路段的其他车辆的特征参数,最后将在所述目标车辆出现的各个路段查找到的相同的其他车辆的特征参数及出现次数通过所述输出模块输出。
所述车辆的特征参数为车牌号码,所述特征识别模块为车牌识别模块。
所述视频采集模块包括摄像头。
所述前后一段时间范围为目标车辆通行时刻的前120秒至后120秒。
一种伴随车检测识别方法,包括如下步骤:
(1)设置在通行路段上的视频采集模块采集车辆的图像信息,并通过特征识别模块提取出车辆的特征参数;
(2)将车辆的特征参数、采集该参数的路段、车辆的通行方向和通行时刻对应地存储在数据存储单元;
(3)对比模块接收输入模块输入的目标车辆的特征参数,与数据存储单元中的车辆特征参数对比,查找到所述目标车辆的特征参数及其对应的路段、通行方向及通行时刻,在该时刻的前后一段时间范围内查找并记录沿相同方向通过该路段的车辆的特征参数,然后统计并由输出模块输出目标车辆出现的所有路段得到的其他车辆的特征参数及出现次数。
在所述步骤(1)中,通过设置在通行路段上的摄像机采集车辆的图像信息,通过车牌识别模块提取出车辆的车牌号码。
在所述步骤(2)中,将车辆的车牌号码、采集该车牌号码的路段代码、该车辆的通行方向和通行时刻对应地存储在数据存储单元。
在所述步骤(3)中,所述输出模块按照所述目标车辆出现的所有路段得到的其他车辆特征参数的出现次数降序排列输出。
在所述步骤(3)中,所述前后一段时间范围为目标车辆通行时刻的前120秒至后120秒。
在所述步骤(3)中,所述前后一段时间范围为目标车辆通行时刻的前60秒至后60秒。
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点,
(1)本发明所述的伴随车检测识别系统,包括特征提取单元、数据存储单元和数据对比单元,所述伴随车检测系统的检测方法如下:首先通过特征提取单元获得车辆特征参数、通行路段、通行方向和时刻,然后将上述信息成组对应地存储在数据存储单元,当数据对比单元的输入模块输入目标车辆的特征参数后,将目标车辆的特征参数与所述数据存储单元中存储的数据进行对比,找到该目标车辆的特征参数及其对应的通行路段、通行方向和通行时刻,然后在该通行时刻的前后一段时间内查找并记录沿相同方向通过该路段的车辆的特征参数,当对所有该目标车辆出现的路段进行查找后,对查找到的相同的其他车辆的特征参数按照出现次数的多少进行降序排列,然后通过输出模块将得到的其他车辆的特征参数及出现次数输出;这样,就可以获得目标车辆的伴随车的信息,出现的次数越多,其伴随目标车辆的几率越大,为相关机关根据需要进一步进行排查提供有价值的依据,所述伴随车检测识别系统及方法,具有检测效率高、检测误差小、应用范围广的特点,可以满足刑侦等部门对伴随嫌疑车辆进一步排查的需要。
(2)本发明所述的伴随车检测识别系统及方法,所述车辆的特征参数为车牌号码,所述特征识别模块为车牌识别模块,由于车牌号码作为车辆的标识,具有唯一性,在此未考虑假冒车牌情况,而且车牌识别技术已经比较成熟,具有较高的识别率,此外通过车牌信息可以在交通管理相关部门获得其车辆的使用者等信息,因此选择车牌号码作为车辆的特征参数,不仅易于识别和提取,还为后续的调查工作提供更多信息。
(3)本发明所述的伴随车检测识别系统及方法,查找伴随车辆的时间范围为目标车辆通行时刻的前120秒到后120秒,由于伴随车需要密切追踪目标车辆,因此其间隔时间不会太久,时间范围过长会使得查找的数据链增大,不仅影响查找速度,也为后续排查加大难度,时间范围过短则会影响结果的准确性,使得范围太小,因此一般选择目标车辆通行时刻的前120秒至后120秒这个范围,根据实际经验对伴随车时间的判断,优先选择前60秒至后60秒,这个范围内出现伴随目标车辆的嫌疑车的几率最大。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解,下面根据本发明的具体实施例并结合附图,对本发明作进一步详细的说明,其中
图1 是本发明所述的伴随车检测识别系统的框图;
图2 是特征提取单元的设置示意图;
图3 是本发明所述的伴随侧检测识别系统的检测方法的流程图。
具体实施方式
下面给出本发明所述的伴随车检测识别系统的一个具体的实施方式,如图1所示,给出了本发明所述的伴随车检测识别系统的框图,包括特征提取单元,数据存储单元和数据对比单元。
其中,特征提取单元包括视频采集模块和特征识别模块,所述视频采集模块设置在汽车通行的路段上,所述特征识别模块根据视频采集模块采集到的图像信息,提取汽车的特征参数,并同时记录其通过各个路段的方向和时刻;在本实施例中,所述汽车的特征参数为车牌号码信息,由于车牌号码对汽车的唯一标识性,包含车辆信息且易于获得车辆所有人相关信息,因此此处提取的汽车特征参数为车牌号码;视频采集模块包括摄像头,设置在路口或路段中,如图2所示,获得来往车辆的通行信息,通过特征识别模块此处为车牌识别模块,识别出摄像头捕获的车辆图像的车牌信息,由于现有技术中车牌识别技术的发展已经比较成熟,车牌识别率较高,有利于提高伴随车检测的效率和准确率。
所述数据存储单元与所述特征提取单元相连接,存储所述特征提取单元获得的汽车的车牌号码、采集到汽车车牌号码的路段、所述汽车通行的方向及通行的时刻。
数据对比单元包括输入模块、对比模块和输出模块,对比模块根据输入模块输入的目标车辆的车牌号码,与数据存储单元中的数据对比,查找到所述目标车辆通行的路段、通行方向和通行时刻,然后查找并记录在该时刻的前60秒和后60秒时间范围内沿相同方向通过该路段的其他车辆的车牌号码,最后通过输出模块将在所述目标车辆出现的各个路段,查找到的相同的其他车辆的车牌号码按照出现次数的多少降序排列输出。
上述伴随车检测识别系统的检测方法如下:
(1)通过设置在路段或路口的摄像头采集来往汽车的图像信息,并通过车牌识别模块识别来往车辆的车牌号码,并记录该汽车的通行方向和通行时刻;
(2)将汽车的车牌号码、获得该车牌号码的路段代码、该汽车的通行方向、通行时刻成组的、对应的存储在数据存储单元中,其存储格式如下表1所示:
表1
在上述存储的数据中,通行时刻精确到秒,通行方向根据不同情况设置如四个方向(东、西、南、北)、八个方向(东、西、南、北、东南、西南、东北、西北)等情况,路段代码还可以设置为路段的名称或者数字代码。将各个路段的上述通行汽车的信息存储在所述数据存储单元中;
(3)当需要检测某个目标汽车(如被盗车、嫌疑车)的伴随车时,先将目标汽车的车牌号码通过输入模块输入到数据对比单元,对比模块将输入的目标汽车的车牌号码与所述步骤(2)中的数据存储单元中的车牌号码对比,找到该目标汽车出现的路段代码、通行方向及通行时刻,然后查找相同的路段代码、相同通行方向、在目标汽车出现时刻的前后60秒内通过的其他汽车的车牌号码,此处的时间范围可根据需要设置,如果需要检测较长时间内伴随的车辆,可将时间设置为目标车辆通行时刻的前后120秒时间范围内,如果可以缩短时间范围,可设置成目标车辆通行时刻的前后30秒内,此处根据需要来设置;对所有目标汽车出现的路段进行查询,将得到的其他汽车的车牌号码按照出现次数的多少降序排列,经输出模块输出,其流程图如图3所示。当某一车辆和目标车辆伴随出现的次数越多,说明其嫌疑越大,可以为公安或刑侦部门的进一步排查提供有效线索。上述结果输出时,还可以在所述输出模块中设定一个阈值,如设定其他车辆与目标车辆伴随出现的次数高于15次的为伴随车,这样,输出模块将与目标车辆伴随出现15次以上的车辆的信息作为结果输出。
选取浙江某地市进行实地验证,获得目标车辆的车牌号码为浙KB78**的汽车的伴随车,其结果如下表2所示:
表2
在上述实施例中,所述特征提取单元提取的特征参数除车牌号码外,还可以是用于标识汽车、且能检测的其他车辆相关的特征信息。
上述伴随车检测识别系统及方法,检测效率高、检测误差小、应用范围广,为公安或侦查部门提供有价值的线索,为进一步排查和提高破案效率创造了条件,是一种可以广泛使用的伴随车检测识别系统。
显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (1)
1.一种伴随车检测识别系统,其特征在于,包括:
特征提取单元:包括视频采集模块和特征识别模块,所述视频采集模块设置在汽车通行的路段上,所述特征识别模块根据视频采集模块采集到的图像信息,提取汽车的特征参数,并同时记录其通过各个路段的方向和时刻;
数据存储单元:与所述特征提取单元相连接,存储所述特征提取单元获得的车辆特征参数、采集到该特征参数的路段、车辆通行的方向及车辆通行的时刻;
数据对比单元:包括输入模块、对比模块和输出模块,对比模块根据输入模块输入的目标车辆的特征参数,与数据存储单元中的数据对比,查找到所述目标车辆通行的路段、通行方向和通行时刻,然后查找并记录在该时刻的前后一段时间范围内沿相同方向通过该路段的其他车辆的特征参数,最后将在所述目标车辆出现的各个路段查找到的相同的其他车辆的特征参数及出现次数通过所述输出模块输出。
2. 根据权利要求1所述的伴随车检测识别系统,其特征在于:所述车辆的特征参数为车牌号码,所述特征识别模块为车牌识别模块。
3. 根据权利要求1所述的伴随车检测识别系统,其特征在于:所述视频采集模块包括摄像头。
4. 根据权利要求1所述的伴随车检测识别系统,其特征在于:所述前后一段时间范围为所述目标车辆通行时刻的前120秒至后120秒。
5. 一种伴随车检测识别方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)设置在通行路段上的视频采集模块采集车辆的图像信息,并通过特征识别模块提取出车辆的特征参数;
(2)将车辆的特征参数、采集该特征参数的路段、车辆的通行方向和通行时刻对应地存储在数据存储单元;
(3)对比模块接收输入模块输入的目标车辆的特征参数,与数据存储单元中的车辆特征参数对比,查找到所述目标车辆的特征参数及其对应的路段、通行方向及通行时刻,在该时刻的前后一段时间范围内查找并记录沿相同方向通过该路段的车辆的特征参数,然后统计并由输出模块输出目标车辆出现的所有路段得到的其他车辆特征参数及出现次数。
6. 根据权利要求5所述的伴随车检测识别方法,其特征在于:在所述步骤(1)中,通过设置在通行路段上的摄像机采集车辆的图像信息,通过车牌识别模块提取出车辆的车牌号码。
7. 根据权利要求6所述的伴随车检测识别方法,其特征在于:在所述步骤(2)中,将车辆的车牌号码、采集该车牌号码的路段代码、该车辆的通行方向和通行时刻对应地存储在数据存储单元。
8. 根据权利要求7所述的伴随车检测识别方法,其特征在于:在所述步骤(3)中,所述输出模块按照所述目标车辆出现的所有路段得到的其他车辆特征参数的出现次数降序排列输出。
9. 根据权利要求5或8所述的伴随车检测识别方法,其特征在于:在所述步骤(3)中,所述前后一段时间范围为目标车辆通行时刻的前120秒至后120秒。
10. 根据权利要求5或8所述的伴随车检测识别方法,其特征在于:在所述步骤(3)中,所述前后一段时间范围为目标车辆通行时刻的前60秒至后60秒。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2011100860377A CN102194132B (zh) | 2011-04-07 | 2011-04-07 | 一种伴随车检测识别系统及其方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2011100860377A CN102194132B (zh) | 2011-04-07 | 2011-04-07 | 一种伴随车检测识别系统及其方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102194132A CN102194132A (zh) | 2011-09-21 |
CN102194132B true CN102194132B (zh) | 2012-11-28 |
Family
ID=44602170
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2011100860377A Expired - Fee Related CN102194132B (zh) | 2011-04-07 | 2011-04-07 | 一种伴随车检测识别系统及其方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102194132B (zh) |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102509457B (zh) * | 2011-10-09 | 2014-03-26 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种车辆跟踪的方法及装置 |
CN103366566B (zh) * | 2013-06-25 | 2015-05-06 | 中国科学院信息工程研究所 | 一种针对特定车辆潜在群体的行驶轨迹预测方法 |
CN103456175B (zh) * | 2013-09-25 | 2015-04-22 | 武汉烽火众智数字技术有限责任公司 | 基于车辆号牌识别和网格化监控的伴随车实时检测方法 |
CN104462236A (zh) * | 2014-11-14 | 2015-03-25 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 一种基于大数据的伴随车辆识别方法和装置 |
CN105205155B (zh) * | 2015-09-25 | 2019-05-03 | 珠海世纪鼎利科技股份有限公司 | 一种大数据犯罪同伙的筛查系统和方法 |
CN105912709A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-08-31 | 泰华智慧产业集团股份有限公司 | 基于大数据的伴随车分析方法及系统 |
CN106097708B (zh) * | 2016-06-06 | 2019-06-11 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种跟车确定方法及装置 |
CN108229335A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-29 | 深圳市商汤科技有限公司 | 关联人脸识别方法和装置、电子设备、存储介质、程序 |
CN111223131B (zh) * | 2020-01-14 | 2022-05-03 | 山东科技大学 | 一种特定目标与嫌疑目标持续移动的监控追踪方法 |
CN113065560A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-07-02 | 泰州可以信息科技有限公司 | 基于时长分析的可疑号码辨识系统 |
CN113361643A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-09-07 | 人民中科(济南)智能技术有限公司 | 基于深度学习的通用标志识别方法、系统、设备及存储介质 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5703778A (en) * | 1991-07-19 | 1997-12-30 | Hitachi, Ltd. | Traffic control method for relieving vehicle congestion on parallel roads |
CN100458561C (zh) * | 2004-03-02 | 2009-02-04 | 郑增荣 | 智能交通的高速摄像抓拍的方法及其系统 |
CN1737578A (zh) * | 2004-08-19 | 2006-02-22 | 昆明利普机器视觉工程有限公司 | 纯视频公路车辆测速方法 |
CN101430828B (zh) * | 2008-12-22 | 2010-11-10 | 交通部公路科学研究院 | 基于交通信息提取计算的车牌数据处理方法 |
CN101944174B (zh) * | 2009-07-08 | 2012-06-27 | 西安电子科技大学 | 车牌字符的识别方法 |
-
2011
- 2011-04-07 CN CN2011100860377A patent/CN102194132B/zh not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102194132A (zh) | 2011-09-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102194132B (zh) | 一种伴随车检测识别系统及其方法 | |
CN101944292B (zh) | 基于轨迹碰撞的嫌疑车辆分析方法 | |
CN101587643B (zh) | 一种套牌车的识别方法 | |
CN108492580B (zh) | 判断涉案嫌疑车辆的方法及系统 | |
CN107993444B (zh) | 基于卡口过车大数据分析的嫌疑车认定方法 | |
CN107220583B (zh) | 用于识别交通标志的方法和装置 | |
CN101593418A (zh) | 嫌疑车辆关联查找方法 | |
CN104732205A (zh) | 一种高速公路逃费稽查的系统 | |
CN106875679B (zh) | 识别伴随车辆的方法及装置 | |
CN109634946B (zh) | 一种基于大数据挖掘的轨迹智能匹配关联分析方法 | |
CN104766479A (zh) | 基于超高频射频与视频图像双识别匹配的汽车身份识别方法及装置 | |
CN104952273B (zh) | 针对车辆行为的告警方法、装置及系统 | |
CN103177436B (zh) | 物件追踪的方法、系统 | |
CN107590999B (zh) | 一种基于卡口数据的交通状态判别方法 | |
US10444027B2 (en) | Parking lot entrance recognition method and system | |
CN107945522A (zh) | 基于大数据查找嫌疑车辆的方法和系统 | |
CN107329977B (zh) | 一种基于概率分布的假牌车二次筛选方法 | |
CN105575118A (zh) | 一种失驾人员筛选方法 | |
CN104199903A (zh) | 一种基于路径关联的车辆数据查询系统及方法 | |
CN103578277A (zh) | 套牌嫌疑车搜索方法及其装置 | |
CN106297304A (zh) | 一种基于MapReduce面向大规模卡口数据的套牌车识别方法 | |
CN106710225A (zh) | 一种车辆号牌违法的识别方法和监测平台 | |
CN110956822B (zh) | 套牌车识别方法、装置、电子设备和可读存储介质 | |
WO2023039072A2 (en) | Systems and methods for electronic surveillance | |
CN113470369B (zh) | 一种基于多维度信息判断套牌车辆真实号牌的方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20121128 Termination date: 20150407 |
|
EXPY | Termination of patent right or utility model |