CN102938224A - 一种驾考智能系统 - Google Patents
一种驾考智能系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102938224A CN102938224A CN2012104378176A CN201210437817A CN102938224A CN 102938224 A CN102938224 A CN 102938224A CN 2012104378176 A CN2012104378176 A CN 2012104378176A CN 201210437817 A CN201210437817 A CN 201210437817A CN 102938224 A CN102938224 A CN 102938224A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- camera
- vehicle
- line
- driving
- module
- 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.)
- Granted
Links
Images
Abstract
本发明涉及一种驾考智能系统,其特征在于包括:一该数据存储监控平台,负责系统数据的存储、查询以及监控,该数据存储监控平台经公安部内网与公安厅驾考系统连接;一车载监考计算机VIC,该VIC通过无线网络与所述数据存储监控平台连接,且安装于车后箱,用于实现监考逻辑;一车载硬盘录相机VDVR,用于记录考试视频信息的数字视频存储设备;该VDVR还连接有摄像头;一视频协处理计算机VPC,用于协助所述VIC进行视频处理;一车载信息采集装置VSCC,用以采集车的状态信息以及一考位控制器,用以考场内车辆位置的监控。本发明能实现驾考的电子化,实现公平、公正、高效的驾驶资格考试。
Description
技术领域
本发明涉及一种驾考智能、电子化技术领域,特别是一种驾考智能系统。
背景技术
机动车驾驶资格考试拥有极大的社会需求,为实现公平、公正、高效的驾驶资格考试,实现考试全程自动化是必然的趋势。然而,由于驾考的项目以及流程的复杂性,以致现有驾考技术存在着很多问题,例如:在考试时对车辆数据采集存在干扰,考试时需要监考人员的参与,数据查询不便,过多传感器带来场地维护成本等问题,该些问题都将影响驾考的公平、公正和高效原则。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提供一种驾考智能系统,能实现驾考的电子化。
本发明采用以下方案实现:一种驾考智能系统,其特征在于包括:
一该数据存储监控平台,负责系统数据的存储、查询以及监控,该数据存储监控平台经公安部内网与公安厅驾考系统连接;
一车载监考计算机VIC,该VIC通过无线网络与所述数据存储监控平台连接,且安装于车后箱,用于实现监考逻辑;
一车载硬盘录相机VDVR,该VDVR与所述的VIC连接,且安装于车后箱,用于记录考试视频信息的数字视频存储设备;该VDVR还连接有摄像头;
一视频协处理计算机VPC,该VPC安装于车后箱,用于协助所述VIC进行视频处理;
一车载信息采集装置VSCC,该VSCC与所述的VIC连接,用以采集车的状态信息以及
一考位控制器,该考位控制器与所述VSCC通过无线通讯模块连接通讯,用以考场内车辆位置的监控。
在本发明一实施例中,还包括一门禁系统,所述门禁系统通过局域网与所述的数据存储监控平台连接,用以控制考场的考生出入,并且进行人员匹配。
在本发明一实施例中,还包括指纹和二代身份证识别装置,其通过局域网与所述的数据存储监控平台连接,用以验证考生的身份信息。
在本发明一实施例中,所述的数据存储监控平台包括有局域网组网的数据库服务器、WEB服务器、监控中心以及考官PC;所述的数据库服务器用于存储系统的数据;所述的WEB服务器供用户通过网页对系统进行操作。
在本发明一实施例中,所述考位控制器包括一CC2530芯片,所述CC2530芯片连接一CC2591射频模块进行双向通信,所述CC2591射频模块连接一天线进行射频收发,实现与所述VSCC无线通讯;所述CC2530芯片的系统电源接口连接一稳压电源模块,所述CC2530芯片的JTAG调试接口连接一JTAG调试模块,所述CC2530芯片的SPI接口连接一SPI模块,所述CC2530芯片的UART1接口连接一RS232模块,所述CC2530芯片的UART2接口连接一RS485模块,所述CC2530芯片的系统I/O接口连接一传感器信号输入模块、一输出控制模块和一指示灯。
在本发明一实施例中,所述VSCC包括一设置在车辆内的中央处理器以及为该装置供电的稳压电源,所述中央处理器具有:一CAN总线端口,用以接收该车辆的总线信号;复数个通用I/O接口,用以接收该车辆的开关量信号;该装置还包括一无线通讯模块以及用以检测车辆前进和后退的加速度传感器;所述的无线通讯模块的输出端与所述中央处理器的UART接口连接;所述加速度传感器的输出信号经I2C总线发送给所述的中央处理器。
在本发明一实施例中,所述的摄像头包括:
行车摄像头,其安装于车顶,用于拍摄前方车辆行进方向道路状况的车外摄像头;
A柱摄像头,其安装于车辆A柱,用于拍摄驾驶者的车内摄像头;
车轮摄像头,其安装于车辆后视镜,用于拍摄车轮是否压线;以及车门朝上摄像头检测人入车时是否人脸朝向后方。
在本发明一实施例中,所述行车摄像头用以检测红绿灯、人行横道线、学校标志、公共汽车站,检测前方压线,检测前方白实线、黄实线、白虚线,检测前方不同安全距离内复杂物体,并且识别出前方车辆及障碍物;
所述车轮摄像头包括左前轮胎摄像头、左后轮胎摄像头、右前轮胎摄像头以及右后轮胎摄像头;所述左前轮胎摄像头检测左侧前方轮胎压线及距离线距离;左后轮胎摄像头检测左侧后方轮胎压线及距离线距离;右前轮胎摄像头检测右侧前方轮胎压线及距离线距离;右后轮胎摄像头检测右侧后方轮胎压线及距离线距离;
所述A柱摄像头包括A 柱左摄像头和A 柱右摄像头,所述A 柱左摄像头检测人脸观看左侧后视镜;A 柱右摄像头检测人脸观看左侧后视镜;档位摄像头检测人行驶过程中是否查看档位。
在本发明一实施例中,所述考场内设置有白线和黄线;
其中白线检测采用动态阈值分割方法,通过逐行扫描并动态自适应阈值分割出候选白线区域,每行分割出的候选白线区域合并起来即为 ROI 图像中的候选白线区域;
黄线检测采用 RGB 三通道之间的颜色关系来判断当前像素点是否为黄色像素点,如果满足判断条件,则认为当前像素点为黄色像素点,并对应进行二值化处理;然后对二值化图像进行形态学闭运算。
在本发明一实施例中,还包括档位开关,档位的上部两侧分别安放两个 GPS-23/23L 型号的磁开关,排挡杆两侧分别安放一个 GPS-30B/30L 型号的磁铁;档位的底部左侧前后各安装一个 GPS-23/23L 型号的磁开关,档位的底部中间安装一个 GPS-30B/30L 型号的磁铁;所述磁开关为两根线,一根线统一接地,另外一根线连接到 所述VSCC的输入端口。
本驾考装置采用传感器技术与人工智能识别技术,实现考试规定考点的全程自动化评定与成绩汇总,达到驾驶者训练与考试需要。本系统严格依据公安部新版 111 号令《机动车驾驶证申领和使用规定》以及《机动车驾驶人场地驾驶技能考试系统》(GA/T 554-2008)的规定,设计了科目二驾考的考试内容和评判标准,使科目二驾考全程实现了自动化评判与成绩汇总。本系统在研发过程中大量运用人工智能、视频识别、无线传感技术,较其他驾考系统相比硬件成本大幅度下降。
该系统主要作用为:1)监控中心全程监控并记录每个考生的考试过程信息、并可在监控中心实时向考试车辆下达指令;2)车载系统自主判分;3)考试大厅管理和考生自助信息查询;4)基于网络(LAN 或 WAN)的远程监控与查询。
附图说明
图1是本发明实施例的系统架构原理示意图。
图2是本发明实施例的考位控制器电路原理框图。
图3是本发明实施例VSCC装置的电路原理框图。
图4是本发明档位开关电路安装俯视示意图。
图5是本发明档位开关电路安装侧视示意图。
图6是本系统考生入场考试流程图。
图7是本系统考生结束考试流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
如图1所示,本实施例提供一种驾考智能系统,其特征在于包括:一该数据存储监控平台,负责系统数据的存储、查询以及监控,该数据存储监控平台经公安部内网与公安厅驾考系统连接;一车载监考计算机VIC,该VIC通过无线网络与所述数据存储监控平台连接,且安装于车后箱,用于实现监考逻辑;一车载硬盘录相机VDVR,该VDVR与所述的VIC连接,且安装于车后箱,用于记录考试视频信息的数字视频存储设备;该VDVR还连接有摄像头;一视频协处理计算机VPC,该VPC安装于车后箱,用于协助所述VIC进行视频处理;一车载信息采集装置VSCC,该VSCC与所述的VIC连接,用以采集车的状态信息以及一考位控制器,该考位控制器与所述VSCC通过无线通讯模块连接通讯,用以考场内车辆位置的监控。
请继续参照图1,本实施例中,该系统还包括一门禁系统,所述门禁系统通过局域网与所述的数据存储监控平台连接,用以控制考场的门禁。图中,指纹和二代身份证识别装置,其通过局域网与所述的数据存储监控平台连接,用以验证考生的身份信息。具体的,考试时,比对指纹,验证考试人员身份通过摄像头完成考试人员截图留档,与考试人员指纹信息匹配,双重验证考试人员身份,彻底防止代考现象。考生听到叫号信息后,前往对应的通道,在门禁系统进行指纹验证,验证成功后将启动拍照程序拍摄考生照片并存入数据库,同时显示考生信息,门禁系统中有多个考生照片的历史滚动信息,最新的照片信息添加至第一个框,然后顺延其他的框内信息,通过门禁系统也可查看人员车辆详细信息。此外,要说明的是,所述的数据存储监控平台包括有局域网组网的数据库服务器、WEB服务器、监控中心以及考官PC;所述的数据库服务器用于存储系统的数据;所述的WEB服务器供用户通过网页对系统进行操作,监控中心用于监控系统的运行状态,考官可以通过考官PC查询考生的数据和对考生下达指令。例如:1、显示考试车辆信息,包括:车速、档位、车辆控制灯等。2、查看车辆视频信息,包括:A 柱左右侧摄像头、车上主摄像头。3、考试人员状态显示,包括:实时扣分信息。4、发送考试指令及评分指令等。
本驾考系统针对考位为桩考、坡道定点停车与起步、侧方位停车、起伏路行驶、直角拐弯、曲线行驶六大考位;场地的车道线是由黄色油漆和白色油漆设计,桩考场地采用红外对射和电子杆采集信号:即红外对射被挡住,则传感器输出信号为高电平,与之连接的考位控制器EPSBB接口LED 灯灭;未挡住,则传感器输出信号为低电平,与之连接的考位控制器EPSBB接口LED 灯亮。所述电子杆的杆体 与底部相连,则传感器输出信号为低电平,与之连接的 EPSBB接口 LED 灯亮;杆体与底部不相连,则传感器输出信号为高电平,与之连接的 考位控制器EPSBB接口 LED 灯灭;考位控制器EPSBB的接口中,所有未接入传感器的接口的输入信号都默认为高电平。本实施例中,请参见图2,该考位控制器包括一CC2530芯片,所述CC2530芯片连接一CC2591射频模块进行双向通信,所述CC2591射频模块连接一天线进行射频收发,实现与所述VSCC无线通讯;所述CC2530芯片的系统电源接口连接一稳压电源模块,所述CC2530芯片的JTAG调试接口连接一JTAG调试模块,所述CC2530芯片的SPI接口连接一SPI模块,所述CC2530芯片的UART1接口连接一RS232模块,所述CC2530芯片的UART2接口连接一RS485模块,所述CC2530芯片的系统I/O接口连接一传感器信号输入模块、一输出控制模块和一指示灯。该考位控制器将考场的检测信号通过ZigBee无线模块,即上述的CC2530芯片配合CC2591射频模块传输给所述VSCC通讯。
请参见图3,本实施例中,所述VSCC包括一设置在车辆内的中央处理器以及为该装置供电的稳压电源,所述中央处理器具有:一CAN总线端口,用以接收该车辆的总线信号;复数个通用I/O接口,用以接收该车辆的开关量信号;该装置还包括一无线通讯模块以及用以检测车辆前进和后退的加速度传感器;所述的无线通讯模块的输出端与所述中央处理器的UART接口连接;所述加速度传感器的输出信号经I2C总线发送给所述的中央处理器。要说明的是,上述的开关量信号包括所述车辆车灯的状态信号、点火信号、机油灯信号、喇叭触发信号以及雨刮开关信号等。所述的CAN总线端口可用于接收车速传感器采集的车速信号以及发动机转速信号等。该VCSS采集车的状态数据发送给所述的VIC。
值得说明的是,本发明驾考系统考场的测试信息主要是依靠摄像头采集现场的视频信息,所述的摄像头包括:行车摄像头,其安装于车顶,用于拍摄前方车辆行进方向道路状况的车外摄像头;A柱摄像头,其安装于车辆A柱,用于拍摄驾驶者的车内摄像头;车轮摄像头,其安装于后视镜,用于拍摄车轮是否压线,以及距离线距;以及车门朝上摄像头检测人入车时是否人脸朝向后方。
具体的所述行车摄像头用以检测红绿灯、人行横道线、学校标志、公共汽车站,检测前方压线,检测前方白实线、黄实线、白虚线,检测前方不同安全距离内复杂物体,并且识别出前方车辆及障碍物;所述车轮摄像头包括左前轮胎摄像头、左后轮胎摄像头、右前轮胎摄像头以及右后轮胎摄像头;所述左前轮胎摄像头检测左侧前方轮胎压线及距离线距离;左后轮胎摄像头检测左侧后方轮胎压线及距离线距离;右前轮胎摄像头检测右侧前方轮胎压线及距离线距离;右后轮胎摄像头检测右侧后方轮胎压线及距离线距离;所述A柱摄像头包括A 柱左摄像头和A 柱右摄像头,所述A 柱左摄像头检测人脸观看左侧后视镜;A 柱右摄像头检测人脸观看左侧后视镜;档位摄像头检测人行驶过程中是否查看档位。
下面对图像结合线位置的检测进行简单说明,上面已经说明,场地的车道线是由黄色油漆和白色油漆设计。考试过程中的压线检测包括白线检测和黄线检测:
一、白线检测,本实施例主要采用动态阈值分割方法,通过逐行扫描并动态自适应阈值分割出候选白线区域,每行分割出的候选白线区域合并起来即为 ROI 图像中的候选白线区域。
1、候选白线区域分割具体过程
(1)阈值分割的原理是依据图像像素的灰度值自动进行分割,因此,需要把原始图像转换成为灰度图像,并使用中值滤波去除灰度图像中的噪点,然后提取出 ROI 区域作为后续处理。
(2)逐行扫描ROI灰度图像,并分割出候选白线区域逐行扫描 ROI 灰度图像中的像素点,由于白线、道路路面和其它周围环境的灰度值分布范围较大,且占据的比例各不相同,每行像素中像素的灰度值分布没有固定的模式,若直接采用传统的阈值分割法对其进行分割,较难精确提取出候选白线区域。一般情况下,白线的灰度值在每行像素中占据最高的那一部分,且白线像素点的个数在一定范围内,故取出每行所有像素灰度值最大的前 30%,可认为候选白线像素点包含在其中,然后对这部分像素点按照灰度值大小进行最优阈值分割,求出分割阈值 Threshold,以及分割出的两部分:灰度值较小的像素 A 部分,灰度值较大的像素 B 部分。白线的宽度值一定,因此候选的白线区域的像素点个数也是固定在一定范围内,为验证 B 部分即为候选的白线区域,通过比较 A 部分和 B部分像素均值之间的差异,如果差异明显,则认为 B 部分为候选的白线区域,否则不是,同时 Threshold 的值要满足大于道路路面灰度均值(ROI 灰度图像底部一小块像素的灰度均值。其中ROI Region Of Interest的缩写,图像处理中的术语“感兴趣区”,就是在要处理的图像中提取出的要处理的区域。
为检测竖直方向的白线,水平扫描的同时,同样进行竖直方向上的白线分割,方法类似,如上所述。
(3)新建一个与ROI一样大小的二值化图像,将步骤 2 中获取的候选白线像素点对应位置的值赋予 255,其它赋予 0。然后对二值化图像进行闭运算(先膨胀,后腐蚀)。
2、检测白线轮廓
对上述获得的竖直方向和水平方向的二值化图像分别进行轮廓检测(每个连通区域的最外层轮廓),遍历轮廓树,对每个轮廓进行检测。如果当前轮廓的面积小于一定的阈值,则认为当前轮廓不包含白线,将其从轮廓树中删除,不进行处理。然后进一步就轮廓进行判断,滤除非白线轮廓的干扰,具体滤除的条件如下所示(指的是水平方向,竖直方向类似):
判定1:对每个轮廓逐行进行水平线扫描,计算其水平宽度,统计宽度值超过指定阈值所占的比例,如果超过一定的百分比,则认为当前轮廓为非白线轮廓,进行删除,不做处理(白线的宽度值在一定范围内)。
判定2:计算每个轮廓在竖直方向上的高度,如果轮廓的高度小于指定的阈值,则删除当前轮廓,认为其为分白线轮廓。
判定3:计算轮廓外侧边缘点的边缘强度值,统计边缘强度值满足指定阈值的边缘点个数 X,如果 X 小于指定比例,则认为当前轮廓不是白线轮廓,进行删除。遍历轮廓树的所有轮廓,如果轮廓有效,没被删除,则记录与车身标定点和轮胎标定点在同一水平线上的点,记录与车身前方标定点在同一竖直方向上的点。在所有点中,只记录并保存与标定点距离最近(NPoint)和最远(FPoint)的两个端点。
3、判断是否压白线
车身和轮胎压线在水平方向上进行判断,车身前方压线在竖直方向上进行判断,是两个独立的部分,可分开独立进行处理。检测到的 NPoint 和FPoint 两个端点之间也可能为非白线区域,考虑到白线的灰度值正常情况下比旁边周围区域的灰度值要高,故计算 FPoint 两侧的灰度差值,如果差值大于指定阈值,则认为 NPoint 和FPoint 为白线端点,并做压线判断,否则不做压线判断。
计算标定点与FPoint 之间的距离,如果距离小于指定的阈值,则认为压线,否则不压线。计算标定点与NPoint和 FPoint 之间的距离,如果距离同时小于指定的阈值,则认为压线,否则不压线。
计算竖直方向上是否压线,主要是由车身标定点与白线的相对位置来决定。相对位置共有三种状态:车身未过白线(前方车身标定点在两个白线端点下方),车身压在线上(前方车身标定点在两个白线端点中间),车身已过白线(前方车身标定点在两个白线端点上方)。
二、黄线压线检测
黄线与白线在颜色上有着本质的差别,黄线具有明显的黄色特征,而且道路路面和周围环境的颜色一般情况下为非黄色,因此可利用黄色这个显著特征从 ROI 区域中分割出黄线区域,可直接在原彩色图像上进行处理,不需要转化成灰度图像。黄线检测采用 RGB 三通道之间的颜色关系来判断当前像素点是否为黄色像素点,如果满足判断条件,则认为当前像素点为黄色像素点,并对应进行二值化处理。然后对二值化图像进行形态学闭运算。
1、检测黄线轮廓
具体过程与检测白线轮廓类似,黄线小于指定阈值,则删除。在记录黄线距离标定点最近点(NPoint)和最远点(FPoint)时略有不同。分别使用链表记录与标定在同一水平线竖直上的黄线边缘点,并按照边缘点的横坐标值或者纵坐标值的大小进行排序。使用一种判定方法检测出 NPoint 和FPoint。
2、判断是否压黄线
侧边黄线压线判定方法:计算轮胎或者车身标定点距离黄线外侧边缘点之间的距离,如果距离小于指定阈值,则判定为压线。侧方位停车跨线检测方法:分别统计在轮胎标定点上下方的黄线边缘点个数,然后判断车辆是否过线。如当前黄线轮廓点都在轮胎标定点下方,则可认为轮胎已过线。前方黄线压线判断:类似白线压线判断。
三、直角弯检测
采用压线检测中白线道路线检测方法,获得到白线区域后,利用指定精度逼近多边形曲线函数计算白线区域的拐点,然后利用相邻的三个拐点作为三角形的三个顶点,使用三角函数求取近似直角点,作为道路线的直角拐点。
请参见图4和图5,在本发明一实施例中,还包括档位开关,档位的上部两侧分别安放两个 GPS-23/23L 型号的磁开关,排挡杆两侧分别安放一个 GPS-30B/30L 型号的磁铁;档位的底部左侧前后各安装一个 GPS-23/23L 型号的磁开关,档位的底部中间安装一个 GPS-30B/30L 型号的磁铁;所述磁开关为两根线,一根线统一接地,另外一根线连接到所述VSCC的输入端口。
(假设检测到磁铁时,磁开关才导通,ABCD 对应的 stm32 输入端口为低电平)上述的检测电平方式,除了空挡采用查询方式以外,所有的检测方式都是首先触发中断,然后查询直接输入的 I/O端口进行档位的检测,本实施例中,中断的检测方式采用下降沿触发的方式。其中开关的状态表示的档位如下表:
请参见图6,图6是本系统考生入场考试流程图。下面对该考生入场步骤的说明如下:
1)考生通过前台身份验证,验证成功,前台管理程序通知监控中心,考生入场;
2)监控中心为考生分配车辆,与考位,同步发送考生信息给车载电脑以及更新缓存CACHE2_BOUND;
3)考官电脑通过缓存 CACHE2_BOUND,即可查看当前在线考试人员信息;
4)车载电脑等待考生上车考试;
5)考生上车考试。
请参见图7,图7是本系统考生结束考试流程图,下面对该考生结束步骤进行简单说明:
1)考生考试结束;
2)车载电脑上报成绩单给监控中心;
3)监控中心成绩单入库(表 DRV_HISTORY 与 DRV_HISTORY_DETAILS),同步更新缓存CACHE2_BOUND,对下一位考生分配车辆与考位,并下发考生信息到车载电脑;
4)前台管理程序通过查询数据库,打印考生成绩单;
5)考官电脑通过缓存 CACHE2_BOUND,即可查看当前在线考试人员信息(此时人车绑定信息有更新);
6)车载电脑等待下一位考生上车考试。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰,皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (10)
1.一种驾考智能系统,其特征在于包括:
一该数据存储监控平台,负责系统数据的存储、查询以及监控,该数据存储监控平台经公安部内网与公安厅驾考系统连接;
一车载监考计算机VIC,该VIC通过无线网络与所述数据存储监控平台连接,且安装于车后箱,用于实现监考逻辑;
一车载硬盘录相机VDVR,该VDVR与所述的VIC连接,且安装于车后箱,用于记录考试视频信息的数字视频存储设备;该VDVR还连接有摄像头;
一视频协处理计算机VPC,该VPC安装于车后箱,用于协助所述VIC进行视频处理;
一车载信息采集装置VSCC,该VSCC与所述的VIC连接,用以采集车的状态信息以及
一考位控制器,该考位控制器与所述VSCC通过无线通讯模块连接通讯,用以考场内车辆位置的监控。
2.根据权利要求1所述的驾考智能系统,其特征在于:还包括一门禁系统,所述门禁系统通过局域网与所述的数据存储监控平台连接,用以控制考场的考生出入,并且进行人员匹配。
3.根据权利要求1所述的驾考智能系统,其特征在于:还包括指纹和二代身份证识别装置,其通过局域网与所述的数据存储监控平台连接,用以验证考生的身份信息。
4.根据权利要求1所述的驾考智能系统,其特征在于:所述的数据存储监控平台包括有局域网组网的数据库服务器、WEB服务器、监控中心以及考官PC;所述的数据库服务器用于存储系统的数据;所述的WEB服务器供用户通过网页对系统进行操作。
5.根据权利要求1所述的驾考智能系统,其特征在于:所述考位控制器包括一CC2530芯片,所述CC2530芯片连接一CC2591射频模块进行双向通信,所述CC2591射频模块连接一天线进行射频收发,实现与所述VSCC无线通讯;所述CC2530芯片的系统电源接口连接一稳压电源模块,所述CC2530芯片的JTAG调试接口连接一JTAG调试模块,所述CC2530芯片的SPI接口连接一SPI模块,所述CC2530芯片的UART1接口连接一RS232模块,所述CC2530芯片的UART2接口连接一RS485模块,所述CC2530芯片的系统I/O接口连接一传感器信号输入模块、一输出控制模块和一指示灯。
6.根据权利要求1所述的驾考智能系统,其特征在于:所述VSCC包括一设置在车辆内的中央处理器以及为该装置供电的稳压电源,所述中央处理器具有:一CAN总线端口,用以接收该车辆的总线信号;复数个通用I/O接口,用以接收该车辆的开关量信号;该装置还包括一无线通讯模块以及用以检测车辆前进和后退的加速度传感器;所述的无线通讯模块的输出端与所述中央处理器的UART接口连接;所述加速度传感器的输出信号经I2C总线发送给所述的中央处理器。
7.根据权利要求1所述的驾考智能系统,其特征在于:所述的摄像头包括:
行车摄像头,其安装于车顶,用于拍摄前方车辆行进方向道路状况的车外摄像头;
A柱摄像头,其安装于车辆A柱,用于拍摄驾驶者的车内摄像头;
车轮摄像头,其安装于车辆后视镜,用于拍摄车轮是否压线
车门朝上摄像头检测人入车时是否人脸朝向后方。
8.根据权利要求7所述的驾考智能系统,其特征在于:
所述行车摄像头用以检测红绿灯、人行横道线、学校标志、公共汽车站,检测前方压线,检测前方白实线、黄实线、白虚线,检测前方不同安全距离内复杂物体,并且识别出前方车辆及障碍物;
所述车轮摄像头包括左前轮胎摄像头、左后轮胎摄像头、右前轮胎摄像头以及右后轮胎摄像头;所述左前轮胎摄像头检测左侧前方轮胎压线及距离线距离;左后轮胎摄像头检测左侧后方轮胎压线及距离线距离;右前轮胎摄像头检测右侧前方轮胎压线及距离线距离;右后轮胎摄像头检测右侧后方轮胎压线及距离线距离;
所述A柱摄像头包括A 柱左摄像头和A 柱右摄像头,所述A 柱左摄像头检测人脸观看左侧后视镜;A 柱右摄像头检测人脸观看左侧后视镜;档位摄像头检测人行驶过程中是否查看档位。
9.根据权利要求1所述的驾考智能系统,其特征在于:所述考场内设置有白线和黄线;
其中白线检测采用动态阈值分割方法,通过逐行扫描并动态自适应阈值分割出候选白线区域,每行分割出的候选白线区域合并起来即为 ROI 图像中的候选白线区域;
黄线检测采用 RGB 三通道之间的颜色关系来判断当前像素点是否为黄色像素点,如果满足判断条件,则认为当前像素点为黄色像素点,并对应进行二值化处理;然后对二值化图像进行形态学闭运算。
10.根据权利要求1所述的驾考智能系统,其特征在于:还包括档位开关,档位的上部两侧分别安放两个 GPS-23/23L 型号的磁开关,排挡杆两侧分别安放一个 GPS-30B/30L 型号的磁铁;档位的底部左侧前后各安装一个 GPS-23/23L 型号的磁开关,档位的底部中间安装一个 GPS-30B/30L 型号的磁铁;所述磁开关为两根线,一根线统一接地,另外一根线连接到 所述VSCC的输入端口。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210437817.6A CN102938224B (zh) | 2012-11-06 | 2012-11-06 | 一种驾考智能系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210437817.6A CN102938224B (zh) | 2012-11-06 | 2012-11-06 | 一种驾考智能系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102938224A true CN102938224A (zh) | 2013-02-20 |
CN102938224B CN102938224B (zh) | 2015-07-22 |
Family
ID=47697116
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201210437817.6A Expired - Fee Related CN102938224B (zh) | 2012-11-06 | 2012-11-06 | 一种驾考智能系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102938224B (zh) |
Cited By (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103680246A (zh) * | 2013-12-17 | 2014-03-26 | 西南交通大学 | 基于视觉注意分配的驾驶安全性考核测评系统 |
CN103957388A (zh) * | 2014-05-09 | 2014-07-30 | 上海威锐电子科技有限公司 | 一种驾考科目三wlan传输设备 |
CN104282188A (zh) * | 2013-07-03 | 2015-01-14 | 浙江维尔科技股份有限公司 | 驾驶培训信息的记录方法、装置及驾驶培训信息记录仪 |
CN104851063A (zh) * | 2015-05-14 | 2015-08-19 | 上海知汇云信息技术股份有限公司 | 实验考评系统及其进程管理方法 |
CN105893828A (zh) * | 2016-05-05 | 2016-08-24 | 南京甄视智能科技有限公司 | 基于移动终端的人脸验证驾考系统与方法 |
CN105894829A (zh) * | 2016-02-25 | 2016-08-24 | 山东海格尔信息技术股份有限公司 | 一种驾考信号灯评判系统及方法 |
CN106504610A (zh) * | 2016-11-01 | 2017-03-15 | 合肥洛维信息科技有限公司 | 一种用于驾校考试的智能驾考系统 |
CN106559646A (zh) * | 2015-09-28 | 2017-04-05 | 柳州桂通科技股份有限公司 | 一种服务于驾考车辆的全景光学监测系统及其用于驾考信息的采集和处理方法 |
CN106981114A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-07-25 | 安徽大鸿智能科技有限公司 | 机动车驾驶人科目一考试的门禁系统 |
CN106981113A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-07-25 | 安徽大鸿智能科技有限公司 | 机动车驾驶人科目一考试的门禁装置 |
CN104091079B (zh) * | 2014-07-15 | 2017-10-31 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于mems imu公交司机驾驶水平评定方法 |
CN107566327A (zh) * | 2016-09-30 | 2018-01-09 | 河南众联云科工程技术有限公司 | 一种智能车载驾培监控系统 |
CN108076308A (zh) * | 2016-11-09 | 2018-05-25 | 安徽三联交通应用技术股份有限公司 | 机动车驾驶考试车辆越线压线自动取证评判系统及方法 |
CN108805932A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-13 | 合肥越明交通电子科技有限公司 | 一种高精度智能评判车辆特征点所在地理位置的方法 |
CN109360471A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-02-19 | 无锡合壮智慧交通有限公司 | 一种驾驶人实车考试扣分取证方法与装置 |
CN112729548A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-04-30 | 苏州市产品质量监督检验院 | 一种叉车压线检测装置 |
CN112732848A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-04-30 | 四川锐图威视科技有限公司 | 基于颜色识别的车辆定位方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN116386179A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-07-04 | 广州方图科技有限公司 | 一种机动车驾驶人自助考试机防作弊监考系统 |
CN116743959A (zh) * | 2023-04-23 | 2023-09-12 | 北京精英智通科技股份有限公司 | 一种驾考考场监控装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN2614357Y (zh) * | 2003-04-17 | 2004-05-05 | 宋立昌 | 一机多库桩考装置 |
CN101197088A (zh) * | 2006-12-07 | 2008-06-11 | 吴国营 | 汽车、摩托车、三轮汽车驾驶员固定移动多用电脑桩考系统 |
CN202001603U (zh) * | 2011-03-24 | 2011-10-05 | 武汉理工大学 | 一种车辆手动档位识别装置 |
-
2012
- 2012-11-06 CN CN201210437817.6A patent/CN102938224B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN2614357Y (zh) * | 2003-04-17 | 2004-05-05 | 宋立昌 | 一机多库桩考装置 |
CN101197088A (zh) * | 2006-12-07 | 2008-06-11 | 吴国营 | 汽车、摩托车、三轮汽车驾驶员固定移动多用电脑桩考系统 |
CN202001603U (zh) * | 2011-03-24 | 2011-10-05 | 武汉理工大学 | 一种车辆手动档位识别装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
刘峰等: "《汽车驾驶场地教学与考试智能监控系统的研究与应用》", 《湖南交通科技》, vol. 35, no. 1, 30 March 2009 (2009-03-30) * |
贺宜等: "《一种机动车驾驶人道路考试智能评判监测系统》", 《交通信息与安全》, vol. 29, no. 1, 28 February 2011 (2011-02-28), pages 93 - 97 * |
Cited By (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104282188A (zh) * | 2013-07-03 | 2015-01-14 | 浙江维尔科技股份有限公司 | 驾驶培训信息的记录方法、装置及驾驶培训信息记录仪 |
CN103680246B (zh) * | 2013-12-17 | 2016-05-18 | 西南交通大学 | 基于视觉注意分配的驾驶安全性考核测评系统 |
CN103680246A (zh) * | 2013-12-17 | 2014-03-26 | 西南交通大学 | 基于视觉注意分配的驾驶安全性考核测评系统 |
CN103957388A (zh) * | 2014-05-09 | 2014-07-30 | 上海威锐电子科技有限公司 | 一种驾考科目三wlan传输设备 |
CN104091079B (zh) * | 2014-07-15 | 2017-10-31 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于mems imu公交司机驾驶水平评定方法 |
CN104851063A (zh) * | 2015-05-14 | 2015-08-19 | 上海知汇云信息技术股份有限公司 | 实验考评系统及其进程管理方法 |
CN106559646B (zh) * | 2015-09-28 | 2023-04-28 | 柳州桂通科技股份有限公司 | 一种服务于驾考车辆的全景光学监测系统及其用于驾考信息的采集和处理方法 |
CN106559646A (zh) * | 2015-09-28 | 2017-04-05 | 柳州桂通科技股份有限公司 | 一种服务于驾考车辆的全景光学监测系统及其用于驾考信息的采集和处理方法 |
CN105894829A (zh) * | 2016-02-25 | 2016-08-24 | 山东海格尔信息技术股份有限公司 | 一种驾考信号灯评判系统及方法 |
CN105894829B (zh) * | 2016-02-25 | 2018-03-13 | 山东海格尔信息技术股份有限公司 | 一种驾考信号灯评判系统及方法 |
CN105893828A (zh) * | 2016-05-05 | 2016-08-24 | 南京甄视智能科技有限公司 | 基于移动终端的人脸验证驾考系统与方法 |
CN107566327A (zh) * | 2016-09-30 | 2018-01-09 | 河南众联云科工程技术有限公司 | 一种智能车载驾培监控系统 |
CN106504610A (zh) * | 2016-11-01 | 2017-03-15 | 合肥洛维信息科技有限公司 | 一种用于驾校考试的智能驾考系统 |
CN108076308A (zh) * | 2016-11-09 | 2018-05-25 | 安徽三联交通应用技术股份有限公司 | 机动车驾驶考试车辆越线压线自动取证评判系统及方法 |
CN106981113A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-07-25 | 安徽大鸿智能科技有限公司 | 机动车驾驶人科目一考试的门禁装置 |
CN106981114A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-07-25 | 安徽大鸿智能科技有限公司 | 机动车驾驶人科目一考试的门禁系统 |
CN108805932A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-13 | 合肥越明交通电子科技有限公司 | 一种高精度智能评判车辆特征点所在地理位置的方法 |
CN109360471A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-02-19 | 无锡合壮智慧交通有限公司 | 一种驾驶人实车考试扣分取证方法与装置 |
CN112732848A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-04-30 | 四川锐图威视科技有限公司 | 基于颜色识别的车辆定位方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN112732848B (zh) * | 2020-11-03 | 2023-06-20 | 四川锐图威视科技有限公司 | 基于颜色识别的车辆定位方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN112729548A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-04-30 | 苏州市产品质量监督检验院 | 一种叉车压线检测装置 |
CN116743959A (zh) * | 2023-04-23 | 2023-09-12 | 北京精英智通科技股份有限公司 | 一种驾考考场监控装置 |
CN116743959B (zh) * | 2023-04-23 | 2024-01-26 | 北京精英智通科技股份有限公司 | 一种驾考考场监控装置 |
CN116386179A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-07-04 | 广州方图科技有限公司 | 一种机动车驾驶人自助考试机防作弊监考系统 |
CN116386179B (zh) * | 2023-05-29 | 2023-08-08 | 广州方图科技有限公司 | 一种机动车驾驶人自助考试机防作弊监考系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102938224B (zh) | 2015-07-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102938224B (zh) | 一种驾考智能系统 | |
CN103150560B (zh) | 一种汽车智能安全驾驶的实现方法 | |
CN103714363B (zh) | 一种机动车尾气烟度视频识别系统 | |
CN101656023B (zh) | 一种视频监视模式下的室内停车场管理方法 | |
CN110197589B (zh) | 一种基于深度学习的闯红灯违法检测方法 | |
CN101783076B (zh) | 一种视频监控模式下的快速车型识别方法 | |
CN102521983B (zh) | 一种基于高清视频技术的车辆违章检测系统及方法 | |
CN110136447A (zh) | 行车变道检测及违法变道识别的方法 | |
CN106541968B (zh) | 基于视觉分析的地铁车厢实时提示系统的识别方法 | |
CN106652468A (zh) | 车辆道路前车违规检测和自车违规预警提醒装置及方法 | |
CN103824037B (zh) | 车用防跟踪报警装置 | |
CN105185123A (zh) | 一种套牌车识别系统及方法 | |
CN103778786A (zh) | 一种基于显著车辆部件模型的交通违章检测方法 | |
CN101692313A (zh) | 基于嵌入式平台的便携式车辆识别装置 | |
CN103116985A (zh) | 一种违章停车检测方法和装置 | |
CN104875681A (zh) | 一种基于应用场景进行车载摄像头动态控制的方法 | |
CN104029680A (zh) | 基于单目摄像头的车道偏离预警系统及方法 | |
CN101587544A (zh) | 基于计算机视觉的机动车车载反跟踪装置 | |
CN103902985B (zh) | 一种基于roi的强鲁棒性实时车道侦测算法 | |
CN104751600A (zh) | 基于虹膜识别的防疲劳驾驶安全设备及其使用方法 | |
CN110930723B (zh) | 一种违法停车检测实现方法 | |
CN102999749A (zh) | 基于人脸检测的安全带违章事件智能检测方法 | |
CN103268072A (zh) | 一种基于机器视觉的缩微车、缩微车控制系统及控制方法 | |
CN205768952U (zh) | 夜间智能辅助驾驶装置 | |
CN207115532U (zh) | 基于图像识别和rfid技术的车辆进出港管理系统 |
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: 20150722 Termination date: 20181106 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |