CN103000029A - 车辆视频识别方法及其应用 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种车辆视频识别方法，包括以下步骤：对监控设备的视频数据进行解码，并分离数据帧，形成每帧视频的图像数据；对每帧图像进行车辆的车牌识别处理，建立视频图像车牌识别的吻合度列表；通过对连续相邻帧图像内识别出车牌的概率性列表数据进行计算，锁定视频中的车牌信息；根据各监控设备视频中识别出的车牌，进行车牌识别准确性的再次校准，从而获得更加准确的车辆识别效果。本发明旨在通过对现有监控设备进行充分应用，进一步完成对监控视频信息的透视掌握，提高公安、安防、交通、交警等部门对于数据的有效利用，提高自动化程度和资源利用率，建立以监控设备为智能化节点的识别、分析、应用、辅助决策的智能化监控应用平台。
Description
技术领域
本发明涉及道路车辆识别监控方法，具体是一种车辆视频识别方法及车辆视频识别方法的应用。
背景技术
从上世纪80年代初，北京天安门广场安装第一批监控系统开始，中国的安防产业经历了引进、模仿、消化吸收、创新的发展过程。经过30年的发展，中国的安防企业已经经历了模拟监控时代、数字监控时代、IP网络监控时代，并朝着高清智能化时代发展。
在中国安防产业的构成中，视频监控占据了较大比重，约占55%、出入口控制占15%、防盗报警占12%、其他类别占18%，因此，视频监控的智能化应用与技术提升，必将成为中国安防产业向智能化时代迈进的关键因素与催化剂。
2008年~2011年，随着高清设备的诞生，公安安防领域随即快速响应，并迅速扩展，乃至各省、地市及县级行政区的各级公安部门上马大批的高清监控设备，以适应日益发展的安防及其管理应用。
2011年~2012年，就分辨率而言，高清网络摄像机的发展可以说是一日千里，除了目前接触较多的百万像素、130万像素、200万像素外，300万像素、500万像素、800万像素的产品已经在市场上出现，甚至千万及千万以上像素的产品也开始在监控行业中露出端倪，可以说，人们在追求看得更清楚的路上将永不止步。
纵观视频监控技术的成长，始终以监控摄像机自身的技术以及其附加的功能为中心，不断的进行深入挖掘与研究，从而形成以监控摄像机为主体的技术纵深发展历史，由模拟发展至数字、由数字发展至高清，每一步成长无不印证着其不断将其技术精益求精的历程，而成像的清晰与精细恰恰正是目前各大厂商极力追求的目标与成果。
视频监控技术发展至今，高清技术已经趋于成熟，各大厂商亦正集中于高清的研究与开发，而高清应用的发展方向与模式的确定亦正是各大厂商的重中之重、是当务之急、是挑战也是机遇。
因此，随着高清监控的上马及普及，清晰的监控视频确实带给公安及交管部门更大的便利与绩效，但除了人眼的视觉感知与人为的图像分拣外，尚无一种行之有效的智能车辆识别方法。
发明内容
本发明的首要目的在于通过对现有监控设备进行视频分帧技术、图像识别技术、卫星定位技术、地理信息技术等技术的充分应用，进一步完成对监控视频信息的透视掌握，大大提高公安、安防、交通、交警等部门对于数据的有效利用，为后续系统和平台提供详实可靠的数据资料，提高自动化程度和资源利用率，最终建立起来以监控设备为智能化节点的识别、分析、应用、辅助决策的新一代智能化监控应用平台。
为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
一种车辆视频识别方法，包括以下步骤：
对监控设备的视频数据进行解码，并分离数据帧，形成每帧视频的图像数据；
对每帧图像进行车辆的车牌识别处理，建立每帧图像识别出车牌的概率性排列列表；
通过对连续相邻帧图像内识别出车牌的概率性列表数据进行计算，锁定视频中的车牌信息；
根据各监控设备视频中识别出的车牌，进行车牌识别准确性的再次校准，从而获得更加准确的车辆识别效果。
优选的，还包括搭建地理信息环境的使用平台，将所述监控设备的位置信息设置在上述平台上；
根据识别出的车牌在各监控设备视频中出现的时间先后顺序，进行车牌识别准确性的再次校准，从而获得更加准确的车辆识别效果。
优选的，各监控设备所在位置的经纬度、海拔高度信息，在地理信息环境的使用平台内进行准确的描述。
优选的，上述车辆视频识别方法可同时对多辆车的车牌进行分析识别。
优选的，根据识别出的车牌在各监控设备视频中出现的时间及距离，计算所述识别出的车牌对应车辆在该段距离的车速。
上述车辆视频识别方法在车辆出现时间、各时点位置状态、行驶路径、当前位置计算分析的应用。
上述车辆视频识别方法在分析套牌车辆的应用。
上述车辆视频识别方法在车辆交通违法行为计算分析的应用。
上述车辆视频识别方法在车辆事故信息捕获的应用。
上述车辆视频识别方法在缓解城市交通拥堵的应用。
上述车辆视频识别方法在针对目标车辆的及时报警与全程追踪的应用。
本发明提供的车辆视频识别方法及其应用，其主要如下五大特点：
改变传统的车辆单帧识别模式，采用针对高清视频的多帧连续对照识别，从而将车辆识别率程指数级大幅提升——高识别率是本发明的重要特点之一。
改变了传统的车牌抓拍一次只能识别单辆车牌的方法，可以同时对多辆车的车牌进行识别分析，极大降低了车辆的遗漏比率，避免了因抓拍条件的干扰而造成抓拍失效的情况发生——低遗漏率是本发明的重要特点之一。
通过监控设备的空间分布定位，将原本分散独立的设备实现了初步的联网互动，并在此基础上得以完成车辆各时点位置状态的截获、车辆行驶轨迹的计算、以及各轨迹段车速车况信息的分析与获取——联网互动分析是本发明的重要特点之一。
将车辆轨迹信息与交通路况信息进行进一步的结合分析，完成了车辆违章、违法状态等各项数据的挖掘获取。
充分利用当前公安及交管等部门已经上马的各种高清设备，全面发挥已购设备的优势效能，进一步突出前期工作的效果，且无需进行额外的设备投入，即可实现监控管理的智能化应用。
本发明提供的地理信息相结合的车辆视频识别方法及其应用，将为用户带来四大主要的有益效果，分别为：
车牌的高识别率、低遗漏率的特性为刑侦、安全、交管等部门提供了更为有效的数理保障，是的在通常情况下不易锁定的目标可以轻松完成监督控制。
为刑侦部门提供了嫌疑车辆精确的行驶轨迹、停留时段、位置状态等全面的信息捕获，极大提高了案件侦破的准确性及成功率，并及时有效的实施嫌疑车辆的追踪抓捕。
为安全部门提供了及时、准确、直观、全面的目标车辆运动、变化、追踪等数据信息，方便了安全等部门的安全保障、目标追踪、快速反应等行动部署及贯彻执行，并在上述基础上给出了科学有效的辅助决策依据。
为交管部门建设了先进的交通车辆追踪管理平台，有效控制并惩处行驶超速、车辆套牌、违反禁行、闯红灯、违章掉头等一系列交通违法行为，并方便进行事故信息的及时捕获，以及肇事车辆的全程追踪。
本发明旨在通过对现有监控设备进行视频分帧技术、图像识别技术、卫星定位技术、地理信息技术等技术的充分应用，进一步完成对监控视频信息的透视掌握，大大提高公安、安防、交通、交警等部门对于数据的有效利用，为后续系统和平台提供详实可靠的数据资料，提高自动化程度和资源利用率，最终建立起来以监控设备为智能化节点的识别、分析、应用、辅助决策的新一代智能化监控应用平台。
具体实施方式
以下结合通过实验例以及实施例对本发明进行阐述，然而本发明的保护范围并非仅仅局限于以下实施例。所属技术领域的普通技术人员依据本发明公开的内容，均可实现本发明的目的。
实施例：
一种车辆视频识别方法，包括以下步骤：
1、对监控设备的视频数据进行解码，并分离数据帧，形成每帧视频的图像数据，简而言之，视频是多帧图像的连续组合，本发明将原先在监控视频中连续的帧，拆分为独立的图像，从而便于后续对单幅图像进行车辆信息的识别；
2、对每帧图像进行车辆的车牌识别处理，建立视频图像车牌识别的吻合度列表，即对监控视频中拆分后的单幅图像进行车辆车牌等信息的识别处理，并将识别的结果按照其可能性的分布进行排序后，存储在车牌信息列表内，该表举例如下；
视频图像车牌识别的吻合度列表
如上表所示，通过对连续相邻帧图像内识别出车牌的吻合度列表数据进行计算分析，锁定视频中的车牌信息，因监控视频记录了车辆通过时连续图像画面，而通常车辆通过一台监控摄像机监控范围的时间在0.3秒以上（城市交通环境下至少在1秒以上，而若考虑道路拥堵情况，该时间应至少在2秒以上），同时根据普遍使用的高清监控摄像机每秒15至25帧率计算，监控视频中记录一辆车的画面至少在5帧以上，通过5帧画面的同步分析运算，车牌识别率计算如下：
以80％的识别率（P=80％）来计算，
1-(1-P)n=1-(1-80％)5=99.968％
以50％的识别率（P=50％）来计算，
1-(1-P)n=1-(1-50％)5=96.875％
根据国家质量监督检验检疫总局颁布的《机动车牌照视频自动识别技术条件》中规定白天自然光照条件下，含汉字的全牌正确识别率（汉字及字母数字全部识别正确）＞95％，夜间存在车灯干扰（有光线补偿设备）条件下，含汉字的全牌正确识别率＞90%，上述计算结果，即便在单幅极低识别率情况下，仍可达到整体的高车牌识别率；
根据各监控设备视频中识别出的车牌，通过两个或者以上监控设备进行车牌识别准确性的再次校准，从而获得更加准确的车辆识别效果，通过车辆在各监控设备进行车牌信息识别的进一步校准，如：在两个监控设备识别的车辆信息，若两监控设备之间的距离，比上两时间点的差，不符合常规的行车速度，则至少其中一监控设备识别的车辆车牌信息存在偏差；
优选的，还包括搭建地理信息环境的使用平台，将所述监控设备的位置信息设置在上述平台上；
根据识别出的车牌在各监控设备视频中出现的时间先后顺序，进行车牌识 别准确性的再次校准，从而获得更加准确的车辆识别效果，通过车辆在各监控设备经过的顺序，以及监控设备的空间距离进行车牌信息识别的进一步校准，如：在两个相邻时间点，不同监控设备识别的车辆信息，若两监控设备之间的距离，比上两时间点的差，不符合常规的行车速度，则至少其中一监控设备识别的车辆车牌信息存在偏差。
优选的，采用卫星定位等各项定位技术，将各监控设备所在位置的经纬度、海拔高度信息，在地理信息环境的使用平台内进行准确的描述。
优选的，还包括同时对多辆车的车牌进行识别分析；
上述车辆视频识别方法改变了传统的车牌抓拍一次只能识别单辆车牌的情况，对视频内每帧图像进行无遗漏分析处理，视频内出现的任何车辆均会成为该分析对象，无论在每帧图中出现单辆车还是多辆车，而传统的车牌抓拍因涉及抓拍条件的触发、多辆车的干扰、抓拍硬件设备的响应速度，以及光照等条件的制约，导致其无法对多辆车进行车牌的同步分析识别处理，因此，上述车辆视频识别方法极大降低了车辆的遗漏比率，从根本上避免了因抓拍条件的干扰而造成抓拍失效情况的发生。
优选的，根据识别出的车牌在各监控设备视频中出现的时间及距离，计算所述识别出的车牌对应车辆在该段距离的车速。
上述车辆视频识别方法在车辆出现时间、各时点位置状态、行驶路径、当前位置计算分析的应用：将车辆按照时间顺序在不同监控设备出现的情况，依次绘制，从而获取车辆的行驶路径信息，同时，车辆途经各监控设备的时间、当前位置范围、以及在指定时间条件下的所在位置范围等信息均可方便获取。
上述车辆视频识别方法在分析套牌车辆的应用：2012年8月20日，据公安部介绍，自推行交通违法信息跨省转递工作以来，“套牌”问题逐渐显现出来，一些车主莫名其妙地收到了自己从未到过的地方的交通违法告知单，为此，公安部部署全国范围内开展机动车涉牌涉证违法行为集中整治，集中查处伪造、变造和使用伪造、变造机动车号牌、行驶证（简称“套牌套证”）或者其他车辆号牌、行驶证，故意遮挡、污损号牌和不按规定安装号牌等严重交通违法行为，本发明的应用，可以方便公安部门准确定位套牌车辆、掌握套牌车辆的行踪，为打击违法车辆提供了智能化的信息应用平台。
上述车辆视频识别方法在车辆交通违法行为计算分析的应用：通过对车辆行驶路径的分析，结合城市交通管理状况，以及车辆的滞留情况等信息，可以提取出违反禁行、闯红灯、违章掉头等一系列车辆交通违法行为。
上述车辆视频识别方法在车辆事故信息捕获的应用：可以在视频中出现少量滞留车辆时及时报警，迅速解决事故信息，缓解交通拥堵。
上述车辆视频识别方法在缓解城市交通拥堵的应用：可以在视频中出现大量滞留车辆时及时报警，迅速派出警力进行交通的疏导及问题的解决，从而缓解城市交通拥堵。
上述车辆视频识别方法在针对目标车辆的及时报警与全程追踪的应用：一旦在监控视频中发现目标车辆，系统自动启动报警，及时通知相关人员进行部署及行动执行。
以上对本发明所提供的一种车辆视频识别方法及其应用进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种车辆视频识别方法，其特征在于包括以下步骤：
对监控设备的视频数据进行解码，并分离数据帧，形成每帧视频的图像数据；
对每帧图像进行车辆的车牌识别处理，建立每帧图像识别出车牌的概率性排列列表；
通过对连续相邻帧图像内车牌识别的吻合度列表数据进行计算，锁定视频中的车牌信息；
根据各监控设备视频中识别出的车牌，进行车牌识别准确性的再次校准，从而获得更加准确的车辆识别效果。
2.根据权利要求1所述的车辆视频识别方法，其特征在于:
搭建地理信息环境的使用平台，将所述监控设备的位置信息设置在上述平台上；
根据识别出的车牌在各监控设备视频中出现的时间先后顺序，进行车牌识别准确性的再次校准，从而获得更加准确的车辆识别效果。
3.根据权利要求2所述的车辆视频识别方法，其特征在于:
各监控设备所在位置的经纬度、海拔高度信息，在地理信息环境的使用平台内进行准确的描述。
4.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法，其特征在于:
同时对多辆车的车牌进行分析识别。
5.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法在车速测试的应用，其特征在于：
根据识别出的车牌在各监控设备视频中出现的时间及距离，计算所述识别出的车牌对应车辆在该段距离的车速。
6.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法在车辆出现时间、各时点位置状态、行驶路径、当前位置计算分析的应用。
7.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法在分析套牌车辆的应用。
8.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法在车辆交通违法行为计算分析的应用。
9.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法在缓解城市交通拥堵，以及车辆事故信息捕获方面的应用。
10.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法在针对目标车辆的及时报警与全程追踪的应用。
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Denomination of invention: Vehicle video recognition method and application thereof Effective date of registration: 20170808 Granted publication date: 20151007 Pledgee: Bank of China Limited by Share Ltd. Zhengzhou branch of culture Pledgor: HENAN YASCN SOFTWARE TECHNOLOGY Co.,Ltd. Registration number: 2017990000726 |
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Denomination of invention: Vehicle video recognition method and application thereof Effective date of registration: 20181127 Granted publication date: 20151007 Pledgee: Bank of China Zhengzhou branch of Limited by Share Ltd. culture Pledgor: HENAN YASCN SOFTWARE TECHNOLOGY Co.,Ltd. Registration number: 2018990001114 |
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