CN102289659B - 伴随车检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种伴随车检测方法。本发明以卡口为单位，对其中四个方向的过车数据分别进行检测，找出那些过车时间间隔在某一时间范围内的车辆的组合，组成一个伴随车组合，里面的车牌号码不分先后。在检测完所有卡口、所有方向后，对伴随车组合进行统计，得到每一种组合在检测范围内出现的次数，既是完成了伴随车检测的工作。利用本发明所定义的伴随车，对利用车辆进行违法犯罪活动的打击将起到良好的威慑效果。

Description

伴随车检测方法
技术领域
本发明属于图像识别及海量数据挖掘技术领域，具体涉及到一种基于海量数据挖掘算法的交通流伴随车检测方法。
背景技术
经多年努力，我国公安交通领域的电子化、智能化、人文化管理水平不断提高，为社会和经济的平稳、快速发展做出了重要贡献。然而，随着经济的持续高速发展，机动车、驾驶人和公路通车里程的迅猛增长，人、车、路之间的矛盾呈现进一步加剧的趋势。因此，研究整合现有道路安全监控软、硬件资源的技术方案，探索对电子警察系统所采集的数据进行深入分析的方法，进而为公安交警管理手段的决策与实施提供更加翔实的依据。据刑侦统计，利用机动车进行违法、犯罪活动的嫌疑人采用结伴而行的方式较多。因此，在海量卡口过车数据中主动发现和识别出伴随车，对公安、交警主动预警和事后侦查具有重要意义,对提升现有道路安全监控资源的利用率，保障道路交通安全、顺畅运行具有重要意义。
随着信息技术在交通领域的快速发展和应用，对获得的海量交通流信息进行深入挖掘分析和利用成为当前研究的热点问题。其中的伴随车检测就是其中的重要应用之一。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提供了一种伴随车检测方法。
本发明中所谓的伴随车，既是在海量动态交通流中，如果两辆车从同一方向、小于一定的时间差经过同一个卡口，我们将此两辆车作为一个组合标记为1次，如果该两辆车组成的以上组合在交通系统中的众多卡口中出现5次以上，我们则认为这两辆车存在伴随嫌疑，并将这两辆车定义为伴随车。
本发明的主要目标和内容即是,从海量交通流信息中发现那些在某一时间段内从同一个方向相继通过某一监控卡口的伴随车。
本发明技术方案的主要构思是：以卡口为单位，对其中四个方向的过车数据分别进行检测，找出那些过车时间间隔在某一时间范围内的车辆的组合，组成一个伴随车组合，里面的车牌号码不分先后。在检测完所有卡口、所有方向后，对伴随车组合进行统计，得到每一种组合在检测范围内出现的次数，既是完成了伴随车检测的工作。
本发明方法包括以下步骤：
步骤(1).通过外场前端图像采集设备采集过车车牌图像。
步骤(2).根据图像识别算法得出车辆信息，所述的车辆信息包括车牌和车型。
步骤(3).各个外场设备卡口获得的过车车牌信息发送至中央数据库，同时记录过车时间、过车方向和过车卡口代号信息。
步骤(4).卡口过车信息数据预处理，具体是：将车牌图像不能被识别的从中央数据库中删除。
步骤(5).根据数据挖掘算法，对获得的车牌信息进行分析处理，寻找那些在设定时间段内从同一个方向通过卡口的两辆车，在该设定时间段任意两辆车构成一个组合，当这样的组合在海量交通流中出现的次数大于等于5次，则认为这一组合的车辆存在伴随的嫌疑，具体包括以下步骤:
5-1.以经过卡口的车辆信息为单元构建过车信息子集合                                               
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE002
，其中
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE004
表示卡口过车信息集合；K表示卡口编号；T表示车辆经过卡口的时间；H表示车辆号牌号码；L表示卡口总数；G表示车辆经过卡口时的行驶方向，分为东、西、南、北四个方向；表示包括所有卡口、所有方向、所有时间的所有过车车牌信息总集合；
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE008
表示设定时间的上限、
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE010
表示设定时间的下限；
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE012
表示在
Figure 942654DEST_PATH_IMAGE008
与
Figure 859794DEST_PATH_IMAGE010
之间的某个时间；
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE014
表示第i个卡口过车信息中包括四个方向的所有过车时间落在
Figure 514898DEST_PATH_IMAGE008
，中的过车信息。
5-2.过车信息子集合
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE016
中按方向构建子集合
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE018
，其中表示
Figure 163627DEST_PATH_IMAGE016
中属于同一方向的过车信息的子集合，
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE022
与
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE024
存在如下关系：
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE026
。
5-3. 在子集合
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE028
中检测任意两辆过车信息中过车时间的差值，并与设定时间段进行比较；如果两辆车的过车时间差值小于
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE032
则将这两个过车信息记录分别记为和
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE036
，放于组合
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE038
中，并将组合计数Pare_num加1，Pare_num表示这一组合出现的次数。
5-4.对海量交通流中所有卡口中的所有
Figure 107794DEST_PATH_IMAGE016
子集合中的所有四个方向过车信息子集合
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE042
，重复执行步骤5-3，获得伴随嫌疑组合
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE044
，其中
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE046
与
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE048
视为相同的组合；如果某个组合的出现次数Pare_num大于5次，则认为这一组合具有伴随的嫌疑，从而完成了伴随车的检测。
本发明具有的有益效果：利用本发明所定义的伴随车，对利用车辆进行违法犯罪活动的打击将起到良好的威慑效果。
具体实施方式
步骤(1).通过外场前端图像采集设备采集过车车牌图像；
步骤(2).根据图像识别算法得出车辆信息，车辆信息包括车牌和车型；
车牌定位算法主要应用了车牌区域的纹理特征，投影特征和数学形态学,该算法属于现有的技术。（1）纹理特征：在牌照的灰度图像中，牌照字符与牌照底色间有着明显的灰度跳变，这种跳变与光照无关。（2）投影特征：牌照的纹理特征导致在图像的边缘检测投影图上，牌照区域呈现独特的峰谷分布特征。（3）数学形态学：通过对可疑区域进行标记，然后运用形态学的闭运算能较好的定位车牌区域，且闭运算后白色区域大小与标记区域的大小相差不大。对车牌在图像中进行精确定位后，根据模式识别算法获取过车车牌信息。
步骤(3).各个外场设备卡口将获得的过车车牌信息发送至中央数据库，同时记录过车时间、过车方向和过车卡口代号信息。
步骤(4).由于某些情形下的车牌图像不能被准确识别，因此系统会将这样的过车图像信息在中央数据库中标识为“未识别”，对于本发明内容而言，此类“未识别”信息属于无效数据，在进行伴随车识别检测时，从检测效率方面考虑，将“未识别”数据删除。此步骤我们称之为“卡口过车信息数据预处理”。
步骤(5).根据数据挖掘算法，对获得的车牌信息进行分析处理，寻找那些在设定时间段
Figure 250193DEST_PATH_IMAGE030
内从同一个方向通过卡口的两辆车，在该设定时间段任意两辆车构成一个组合，当这样的组合在海量交通流中出现的次数大于等于5次，我们认为这一组合的车辆存在伴随的嫌疑。具体包括以下步骤:
5-1.以内经过卡口的过车信息为单元构建过车信息子集合
Figure 511410DEST_PATH_IMAGE002
，其中
Figure 180289DEST_PATH_IMAGE004
表示卡口过车信息集合；K表示卡口编号；T表示车辆经过卡口的时间，以北京时间为准；H表示车辆号牌号码；L表示卡口总数；G表示车辆经过卡口时的行驶方向，主要为东、西、南、北四个方向；
Figure 485237DEST_PATH_IMAGE006
表示包括所有卡口、所有方向、所有时间的所有过车车牌信息总集合；表示一定时间的上限、
Figure 976578DEST_PATH_IMAGE010
表示一定时间的下限，例如
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE050
表示从1天的凌晨0点开始、
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE052
表示到凌晨24时结束；
Figure 375330DEST_PATH_IMAGE012
表示在
Figure 805174DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 46800DEST_PATH_IMAGE010
中的某个时间；
Figure 384240DEST_PATH_IMAGE014
表示第i个卡口过车信息中包括四个方向的所有过车时间落在
Figure 27711DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 671532DEST_PATH_IMAGE010
中的过车信息，也就是说我们将卡口i中的所有过车信息按时间段
Figure 400454DEST_PATH_IMAGE008
，划分成若干子集合，以
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE054
表示。亦即，假设数据库中记录了30天内经过卡口
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE056
的车牌信息，我们可以用24小时为单位，将卡口
Figure 852612DEST_PATH_IMAGE056
中这30天内的过车信息划分成30个子集合
Figure 624259DEST_PATH_IMAGE016
。
5-2．在以时间为标准划分的卡口过车信息子集合
Figure 637214DEST_PATH_IMAGE016
中按方向构建子集合
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE058
，其中，
Figure 2011101708837100002DEST_PATH_IMAGE060
表示车辆经过卡口时的行驶方向，主要为东、西、南、北四个方向，j表示方向。
Figure 831304DEST_PATH_IMAGE020
表示
Figure 183788DEST_PATH_IMAGE016
中属于同一方向的过车信息的子集合。亦即，我们将一个
Figure 188653DEST_PATH_IMAGE016
子集合中的所有四个方向的过车信息按方向分成四个子集合，每个集合中是
Figure 626588DEST_PATH_IMAGE016
所有同一方向的过车信息的集合。因此，
Figure 860254DEST_PATH_IMAGE022
与
Figure 332824DEST_PATH_IMAGE024
存在如下关系：
Figure 446273DEST_PATH_IMAGE026
5-3．在
Figure 433821DEST_PATH_IMAGE028
中检测任意两辆过车信息中过车时间的差值，并与设定时间段
Figure 658129DEST_PATH_IMAGE030
进行比较，
Figure 719626DEST_PATH_IMAGE030
表示两辆车从同一方向经过同一卡口的过车时间的差值。这个时间差的确定没有真实的数据可做参考，也没有人给出过明确的数值，而且这个时间差也很难准确确定。因此，根据实践经验判断，在本发明中，我们暂时假定为1分钟。如果两辆车的过车时间差值小于
Figure 318491DEST_PATH_IMAGE032
则将这两个过车信息记录为
Figure 731017DEST_PATH_IMAGE034
和
Figure 634382DEST_PATH_IMAGE036
，放于组合中，并将组合计数Pare_num（初始值置零)+1，Pare_num表示
Figure 5638DEST_PATH_IMAGE040
这一组合出现的次数。
5-4．对海量交通流中所有卡口中的所有
Figure 967778DEST_PATH_IMAGE016
子集合中的所有四个方向过车信息子集合，重复第三步操作，获得伴随嫌疑组合
Figure 835557DEST_PATH_IMAGE044
，其中
Figure 507715DEST_PATH_IMAGE046
与
Figure 894834DEST_PATH_IMAGE048
被视为相同的组合；如果某个组合的出现次数Pare_num大于5次，则可以认为这一组合具有伴随的嫌疑。至此，本发明即实现了海量交通流中伴随车的检测。

Claims (1)

1.伴随车检测方法，其特征在于该方法包括如下步骤：
步骤(1).通过外场前端图像采集设备采集过车车牌图像；
步骤(2).根据图像识别算法得出车辆信息，所述的车辆信息包括车牌和车型；
步骤(3).各个外场设备卡口获得的过车车牌信息发送至中央数据库，同时记录过车时间、过车方向和过车卡口代号信息；
步骤(4).卡口过车信息数据预处理，具体是：将不能被识别的车牌图像从中央数据库中删除；
步骤(5).根据数据挖掘算法，对获得的车牌信息进行分析处理，寻找那些在设定时间段内从同一个方向通过卡口的两辆车，在该设定时间段任意两辆车构成一个组合，当这样的组合在海量交通流中出现的次数大于等于5次，则认为这一组合的车辆存在伴随的嫌疑，具体包括以下步骤:
5-1.以经过卡口的车辆信息为单元构建过车信息子集合 
Figure 863440DEST_PATH_IMAGE002
≥
Figure 794487DEST_PATH_IMAGE004
≥
Figure 985035DEST_PATH_IMAGE006
，其中
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE004
表示卡口过车信息集合；K表示卡口编号，
Figure 667613DEST_PATH_IMAGE004
表示第
Figure 928830DEST_PATH_IMAGE006
个卡口，
Figure 660025DEST_PATH_IMAGE008
；T表示车辆经过卡口的时间；H表示车辆号牌号码；L表示卡口总数；G表示车辆经过卡口时的行驶方向，分为东、西、南、北四个方向，
Figure 715706DEST_PATH_IMAGE010
表示第
Figure 532352DEST_PATH_IMAGE012
个方向，
Figure 2011101708837100001532352DEST_PATH_IMAGE012
取1、2、3或4；
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE006
表示包括所有卡口、所有方向、所有时间的所有过车车牌信息总集合；
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE008
表示设定时间的上限、表示设定时间的下限；
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE012
表示在
Figure 25805DEST_PATH_IMAGE008
与
Figure 916401DEST_PATH_IMAGE010
之间的某个时间；
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE014
表示第i个卡口过车信息中包括四个方向的所有过车时间落在
Figure 25040DEST_PATH_IMAGE008
，中的过车信息；
5-2.过车信息子集合
Figure 994348DEST_PATH_IMAGE016
中按方向构建子集合
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE018
，其中
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE020
表示
Figure 548827DEST_PATH_IMAGE016
中属于同一方向的过车信息的子集合，
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE022
与
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE024
存在如下关系：
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE026
；
5-3. 在子集合
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE028
中检测任意两辆过车信息中过车时间的差值，并与设定时间段
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE030
进行比较；如果两辆车的过车时间差值小于
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE032
则将这两个过车信息记录分别记为
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE034
和
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE036
，放于组合
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE038
中，并将组合计数Pare_num加1，Pare_num表示
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE040
这一组合出现的次数；
5-4.对海量交通流中所有卡口中的所有
Figure 977403DEST_PATH_IMAGE016
子集合中的所有四个方向过车信息子集合
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE042
，重复执行步骤5-3，获得伴随嫌疑组合，其中
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE046
与
Figure 2011101708837100001DEST_PATH_IMAGE048
视为相同的组合；如果某个组合的出现次数Pare_num大于5次，则认为这一组合具有伴随的嫌疑，从而完成了伴随车的检测。
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Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
CN103871248B (zh) * 2014-03-18 2016-04-13 浙江宇视科技有限公司 一种基于轨迹碰撞的嫌疑车尾随车辆分析方法及装置
CN104199903B (zh) * 2014-08-27 2018-02-09 上海熙菱信息技术有限公司 一种基于路径关联的车辆数据查询系统及方法
CN104750800A (zh) * 2014-11-13 2015-07-01 安徽四创电子股份有限公司 一种基于出行时间特征的机动车聚类方法
CN104834725B (zh) * 2015-05-12 2018-07-17 西安翔迅科技有限责任公司 一种分析鉴别车辆尾随行为的系统
CN105261218B (zh) * 2015-10-27 2017-08-08 杭州电子科技大学 基于大数据分析的浮动车伴随行为模式挖掘方法
CN105825671B (zh) * 2016-03-21 2019-04-05 武汉烽火众智数字技术有限责任公司 一种基于大数据车辆全轨迹碰撞的伴随车分析方法及系统
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
CN106875679B (zh) * 2017-03-14 2020-04-03 东软集团股份有限公司 识别伴随车辆的方法及装置
CN107610465B (zh) * 2017-09-22 2020-08-11 杭州玳数科技有限公司 一种交通监控数据匹配方法、系统及存储设备
CN111179603B (zh) * 2018-11-09 2021-03-02 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种车辆识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN110874355B (zh) * 2019-11-28 2022-08-23 以萨技术股份有限公司 车辆徘徊绕圈异常行为的检测方法、系统、终端及介质

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

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