CN105608906A - 高速公路机动车非法占用应急车道的监控系统及实现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了高速公路机动车非法占用应急车道的监控系统，包括视频图像采集设备、监控中心和智能视频分析系统；监控视频流传输至智能视频分析系统，进行图像分割后，对应急车道区域内进行车辆判断，如果无车，则继续下一帧的图像传输；如果有车，则进行车牌识别。本发明实现了对应急车道的日常监控，对应急车道被占保存有效数据，为交通执法提供了有力凭证，增加了应急车道监管力度，当有公路交通事故时，保证了生命通道的畅通，减少了因抢救不及时而造成的伤亡，对公路交通管理发挥积极作用。

Description

高速公路机动车非法占用应急车道的监控系统及实现方法
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种高速公路机动车非法占用应急车道的监控系统及实现方法。
背景技术
高速公路上的应急车道，是专门供工程救险、消防救援、医疗救护或民警执行紧急公务等处理应急事务的车辆使用的专用通道。《中国人民共和国道路交通安全法实施条例》第八十二条规定：机动车在高速公路上行驶时非紧急情况不得在应急车道行驶或停车。然而，如今有许多驾驶员无视这一法规，尤其是遇到突发情况造成高速公路拥堵时，为了争取一点点时间，许多驾驶员常常非法占用应急车道行车，却导致各种应急车辆无法通过应急车道快速而顺利地抵达事故地点，从而延缓了事故的处理，对他人人身安全和财产安全造成了不可估量、无法挽回的损失。
在现有的交通安防中，高速公路大多都采用多摄像头采集监控视频，再对所采集的所有视频进行人工分析。这种方式存在的缺点有：a、所需要查看的视频多，人工处理效率低；b、人自身局限性，视觉疲劳等造成“漏检”等；c、人工处理不能实现实时检测，及时提醒。
随着计算机视觉的高速发展，智能视频分析技术在交通安防领域得到大力推广运用，然而，目前出现的智能监控技术几乎都采用的是触发抓拍的方式，其原理是通过相关检测技术检测到车辆违规再触发进行拍照留证明，包括微波检测、红外线检测、磁力计检测、感应线圈检测等，而这些检测要么得破坏公路埋线圈，要么得安装相关发射设备，同时受环境影响较大，这大大的提高了成本和影响了效果。
发明内容
为克服现有技术中的上述问题，本发明提供了一种高速公路机动车非法占用应急车道的监控系统及实现方法，利用智能视频分析技术，实现实时对视频图像采集设备所监控的公路区域内占据应急车道的行为及时捕取，为交通安防的智能监控提供及时、有价值的信息，有效遏制非法占用应急车道的违法行为。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
高速公路机动车非法占用应急车道的监控系统，包括视频图像采集设备、监控中心和智能视频分析系统；所述视频图像采集设备安装在能够同时采集应急车道内部图像及识别线的地方；所述视频图像采集设备通过数据传输线路同时与监控中心和智能视频分析系统连接，所述监控中心与智能视频分析系统之间通过网络进行数据传输。
进一步地，所述视频图像采集设备采集的视频图像帧的单张图片具备车牌识别的基本条件。
本发明还提供了该监控系统的实现方法，包括以下步骤：
（1）向智能视频分析系统输入监控视频流；
（2）对监控视频流进行图像分割；
（3）对分割后的应急车道图像进行分析，判断应急车道内是否有车辆：如果无车辆，则继续步骤（1）；如果有车辆，则执行步骤（4）；
（4）对分割后应急车道所在的区域进行车牌识别；
（5）输出占用应急车道的车辆信息并保存。
进一步地，所述步骤（1）中，传输至智能视频分析系统的监控视频流要经过隔帧处理。
进一步地，所述监控视频流可以是由视频图像采集设备实时传输的；也可以是按需求从监控中心调用传输的。
进一步地，所述步骤（2）中，图像分割是利用图像分割算法而进行的自动分割，其分割依据是根据应急车道识别线为基础所进行的。
作为优选，所述步骤（2）中，图像分割区域在视频图像采集设备安装调试时设置，且分隔区域的大小根据当地交通管理法规定实际路面占多少算违法而定。
再进一步地，所述步骤（3）中，判断应急车道内是否有车辆，是指判断经过图像分割的区域内是否有车牌。
更进一步地，所述步骤（4）中，车牌识别的步骤依次包括：车辆图像的获取、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别。
作为优选，所述步骤（5）中，输出信息包括占用应急车道车辆的车牌号，以及图像分割前的原帧图片。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
（1）本发明实现了对应急车道的日常监控，对应急车道被占保存有效数据，为交通执法提供了有力凭证，增加了应急车道监管力度，当有公路交通事故时，保证了生命通道的畅通，减少了因抢救不及时而造成的伤亡，对公路交通管理发挥积极作用。
（2）本发明对监控视频流经过隔帧处理后再传输至智能视频分析系统，以提高图像实时监控的效率。
（3）本发明中视频图像采集设备同时与监控中心和智能视频分析系统进行实时数据传输，智能视频分析系统对视频图像中非法占用应急车道的车辆进行实时捕获，监控中心对视频图像进行存储，当发生交通事故需要进一步调查时，可以将事故发生时间段的视频图像临时调出，由智能视频分析系统进行具体的分析和筛查，既可以及时处理，也可以进行事故追踪。
（4）本发明中图像分割根据应急车道识别线为基础进行，通过自动分割所保留的是应急车道所在的空间垂直区域，舍去其他车道所在的空间垂直区域，即使应急车道上有违规车辆和正常车道上有车辆，基于应急车道识别线分割后，只需对应急车道所在的空间垂直区域进行车牌识别，节约了整个图像处理分析时间和保证了更好的处理保存违规车辆的信息。
（5）本发明中智能视频分析系统输出非法占用应急车道车辆的信息，保存车牌号码和图像分割前的原帧图像，为后期指正违法车辆保存有力证据。
附图说明
图1为本发明监控系统的示意图框图。
图2为本发明实现方法的流程图。
图3为本发明中原帧图像模拟图。
图4为本发明中图像分割模拟图。
图5为本发明中图像分割后模拟图
附图中的部分名称为：
1-应急车道识别线，2-应急车道。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。
实施例
如图1所示，高速公路机动车非法占用应急车道的监控系统，包括视频图像采集设备、监控中心和智能视频分析系统；所述视频图像采集设备安装在能够同时采集应急车道内部图像及识别线的地方；所述视频图像采集设备通过数据传输线路同时与监控中心和智能视频分析系统连接，所述监控中心与智能视频分析系统之间通过网络进行数据传输。视频图像采集设备采集的高清监控视频要达到视频图像帧的单张图片上所包含的信息清楚，具备进行车牌识别基本条件，且所采集的公路区域要有明显的应急车道识别线。视频图像帧的单张图片，像素要求和所包含的时间等信息要符合中华人民共和国公共安全行业标准中的公路车辆智能监测记录系统通用技术条件要求，要包括视频图像采集设备编号、采集时间和地点等着详细信息，视野要能反应所在位置场景情况，且相关信息要显示于非应急车道所在区域。
如图2所示，本发明还提供了该监控系统的实现方法，包括以下步骤：
（1）向智能视频分析系统输入监控视频流；
（2）对监控视频流进行图像分割；
（3）对分割后的应急车道图像进行分析，判断应急车道内是否有车辆：如果无车辆，则继续步骤（1）；如果有车辆，则执行步骤（4）；
（4）对分割后应急车道所在的区域进行车牌识别；
（5）输出占用应急车道的车辆信息并保存。
大多的视频图像稳定帧数一般不超过25帧/秒，但本发明需要对视频流进行实时监控分析，因此对采集的图像帧要进行隔帧处理计算，提高实时效果。
为了增加智能视频分析系统的灵活性，步骤（1）中输入的监控视频流可以是由视频图像采集设备实时传输的，也可以是按需求从监控中心调用传输的。
所述步骤（2）中，图像分割是利用图像分割算法而进行的自动分割，分割依据是根据应急车道识别线为基础所进行的，在进行监控设备安装调试时就一次性调好所分割的区域。通过自动分割所保留的是应急车道所在的空间垂直区域，舍去其他车道所在的空间垂直区域。而分割区域大小还要根据当地交通管理法规定实际路面占多少算违法而定，常规的小汽车尺寸一般为1.5-2m，一般要所分割得到实际路面区域则超过应急车道识别线向正常车道靠0.75m才能对压应急车道线的车辆进行车牌识别。
所述步骤（3）中，判定是否有车辆实际是判定是否有车牌，因为通过图像分割的区域已经计算了车的宽度，所以实际区域大于应急车道区域。若有车辆宽度小于标准车宽且没有越过应急车道但有部分车身和车牌在分割范围内车也进行了车牌识别，则此行为不属于本方法所述的违法。若有车辆宽度在标准车宽范围内且没有过应急车道但有部分车身在分割范围内，则自行进行步骤（1），若检测到有车牌则进行步骤（4）。
车牌识别所进行的步骤依次为：车辆图像的获取、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别，各步骤也是通过计算机视觉中最优效果算法进行实现。
下面将结合某公路段视频抽取了一帧视频图像应用本发明方法进行的单张原图片进行实例处理。
图3为某段公路视频图片原帧模拟图，原始的视频图像帧的单张图片，包括视频图像采集设备编号、采集时间和地点等着详细信息，视野要能反应所在位置场景情况，且相关信息要显示于非应急车道所在区域；图4为对图3进行图像分割的模拟图，如图4中虚线框所示，以应急车道识别线所在的路平面相垂直的面为分割面所分割的空间区域。
如图5所示，通过自动分割舍去其他车道所在的空间垂直区域为A车所在的M空间垂直区域，保留的是B车所在的N空间垂直区域，即应急车道所在的空间垂直区域，
然后再对分割后应急车道所在的区域再判定该区域是否有车辆，在本实例中急车道所在的空间垂直区域有B车的，所以再对B车进行了车牌识别并保存有用信息，所保存的图片为应急车道上有车辆并进行的车牌识别分割以前的原帖图像。
上述实施例仅为本发明的优选实施例，并非对本发明保护范围的限制，但凡采用本发明的设计原理，以及在此基础上进行非创造性劳动而作出的变化，均应属于本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.高速公路机动车非法占用应急车道的监控系统，其特征在于，包括视频图像采集设备、监控中心和智能视频分析系统；所述视频图像采集设备安装在能够同时采集应急车道内部图像及识别线的地方；所述视频图像采集设备通过数据传输线路同时与监控中心和智能视频分析系统连接，所述监控中心与智能视频分析系统之间通过网络进行数据传输。
2.根据权利要求1所述的高速公路机动车非法占用应急车道的监控系统，其特征在于，所述视频图像采集设备采集的视频图像帧的单张图片具备车牌识别的基本条件。
3.一种权利要求1~2所述监控系统的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）向智能视频分析系统输入监控视频流；
（2）对监控视频流进行图像分割；
（3）对分割后的应急车道图像进行分析，判断应急车道内是否有车辆：如果无车辆，则继续步骤（1）；如果有车辆，则执行步骤（4）；
（4）对分割后应急车道所在的区域进行车牌识别；
（5）输出占用应急车道的车辆信息并保存。
4.根据权利要求3所述的实现方法，其特征在于，所述步骤（1）中，传输至智能视频分析系统的监控视频流要经过隔帧处理。
5.根据权利要求4所述的实现方法，其特征在于，所述监控视频流可以是由视频图像采集设备实时传输的；也可以是按需求从监控中心调用传输的。
6.根据权利要求5所述的实现方法，其特征在于，所述步骤（2）中，图像分割是利用图像分割算法而进行的自动分割，其分割依据是根据应急车道识别线为基础所进行的。
7.根据权利要求6所述的实现方法，其特征在于，所述步骤（2）中，图像分割区域在视频图像采集设备安装调试时设置，且分隔区域的大小根据当地交通管理法规定实际路面占多少算违法而定。
8.根据权利要求7所述的实现方法，其特征在于，所述步骤（3）中，判断应急车道内是否有车辆，是指判断经过图像分割的区域内是否有车牌。
9.根据权利要求8所述的实现方法，其特征在于，所述步骤（4）中，车牌识别的步骤依次包括：车辆图像的获取、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别。
10.根据权利要求9所述的实现方法，其特征在于，所述步骤（5）中，输出信息包括占用应急车道车辆的车牌号，以及图像分割前的原帧图片。
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