CN106384099A - 一种车型决策机制的分析方法及系统 - Google Patents

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全嘉辉
施宁
贾晓凯
周勇
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G06V20/584—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of vehicle lights or traffic lights

Abstract

本发明涉及一种车型决策机制的分析方法及系统，方法包括：包括：利用拍摄装置获得车辆视频图像；对所述车辆视频图像进行车型特征分析处理，获得车型特征信息；根据所述车型特征信息与预设的货车和客车车型信息的阈值和各项特征的权重进行车型比对分析处理，判断所述车型信息；本发明的有益效果为：通过视频图像分析车辆具体车型，使用轮数、轴数、轴距、车长、车高、客货、轴型等车型特征信息分析车辆车型并采用线性计分机制和权重计分机制，极大的减少误判结果；同时，采用设置车型特征信息阈值的方法，广泛的适应各地方的车型标准。

Description

一种车型决策机制的分析方法及系统
技术领域
本发明涉及车辆数据分析方法技术领域，尤其涉及一种车型决策机制的分析方法及系统。
背景技术
目前视频图像的车辆车型分析，只达到区分大、中、小型车，区分客车与货，但不能细分出客车类型、货车类型，对车辆车型的识别具有局限性。
发明内容
针对上述问题中存在的不足之处，本发明提供一种车型决策机制的分析方法及系统。
为实现上述目的，本发明提供一种车型决策机制的分析方法，包括：
利用拍摄装置获得车辆视频图像；
对所述车辆视频图像进行车型特征分析处理，获得车型特征信息；
根据所述车型特征信息与预设的货车和客车车型信息的阈值和各项特征的权重进行车型比对分析处理，判断所述车型信息。
作为本发明进一步改进，分析是货车时，使用货车的车型特征信息阈值，通过线性计分机制计算各项特征信息的分数，按照各项特征信息的权重计算决策分数；
分析是客车时，使用客车的车型特征信息阈值，通过线性计分机制计算各项特征信息的分数，按照各项特征信息的权重计算决策分数。
作为本发明进一步改进，所述车型特征信息包括轮数、轴数、轴距、车长、车高。
作为本发明进一步改进，输出所述车型信息分数最高的车型信息。
一种车型决策机制的分析系统，包括：
信息设置模块，用于设置货车和客车车型信息的阈值和各项特征信息的权重；
分析模块，用于对视频图像进行分析，获得车型特征信息；
判断分析模块，用于根据所述获得车型特征信息与所述设置货车和客车车型信息的阈值和各项特征信息的权重进行比对，判断分析车型；
输出模块，用于输出分数最高的车型。
本发明的有益效果为：通过视频图像分析车辆具体车型，使用轮数、轴数、轴距、车长、车高、客货、轴型等车型特征信息分析车辆车型并采用线性计分机制和权重计分机制，极大的减少误判结果。同时，采用设置车型特征信息阈值的方法，广泛的适应各地方的车型标准。
附图说明
图1为本发明一个实施例中车型决策机制的分析方法的流程图；
图2为本发明一个实施例中车型决策机制的分析系统的结构框图。
具体实施方式
实施例1如图1所示，本发明实施例的一种车型决策机制的分析方法，包括：基于视频图像的车型特征分析技术，通过设置货车与客车的车型特征信息阈值及权重，计算判断车辆车型。首先设置车型特征信息的阈值和各项特征信息的权重。在视频图像车型特征进行分析，获得车型特征信息；获得的车型特征信息与设置的车型特征信息进行比对，判断分析车辆是否是货车；分析是货车时，使用货车的车型特征信息阈值，通过线性计分机制计算各项特征信息的分数，按照各项特征信息的权重计算决策分数。分析不是货车时，使用客车的车型特征信息阈值，通过线性计分机制计算各项特征信息的分数，按照各项特征信息的权重计算决策分数。再输出决策分数最高的车型，车型特征信息包括轮数、轴数、轴距、车长、车高。
实施例2如图1所示，一种车型决策机制的分析系统，包括：信息设置模块，用于设置货车和客车车型信息的阈值和各项特征信息的权重。分析模块，用于对视频图像进行分析，获得车型特征信息。判断分析模块，用于根据获得车型特征信息与设置货车和客车车型信息的阈值和各项特征信息的权重进行比对，判断分析车型。输出模块，用于输出分数最高的车型。
实施例3，一种分析装置，分析装置包括外壳，在外壳内部安装有主板，处理器嵌入在主板上，将车辆信息植入处理器，外壳上的检测装置对待检区的车辆进行拍照并上传图片给处理器，处理器根据图片生成被检测车辆信息，植入的车辆信息与被检测车辆信息进行对比判定是否是货车，并自动生成相关数据，在通过主板上通信设备上传相关数据。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种车型决策机制的分析方法，其特征在于，包括：
利用拍摄装置获得车辆视频图像；
对所述车辆视频图像进行车型特征分析处理，获得车型特征信息；
根据所述车型特征信息与预设的货车和客车车型信息的阈值和各项特征的权重进行车型比对分析处理，判断所述车型信息。
2.根据权利要求1所述的车型决策机制的分析方法，其特征在于：
分析是货车时，使用货车的车型特征信息阈值，通过线性计分机制计算各项特征信息的分数，按照各项特征信息的权重计算决策分数；
分析是客车时，使用客车的车型特征信息阈值，通过线性计分机制计算各项特征信息的分数，按照各项特征信息的权重计算决策分数。
3.根据权利要求1所述的车型决策机制的分析方法，其特征在于；所述车型特征信息包括轮数、轴数、轴距、车长、车高。
4.根据权利要求1所述的车型决策机制的分析方法，其特征在于；输出所述车型信息分数最高的车型信息。
5.一种车型决策机制的分析系统，其特征在于，包括：
信息设置模块，用于设置货车和客车车型信息的阈值和各项特征信息的权重；
分析模块，用于对视频图像进行分析，获得车型特征信息；
判断分析模块，用于根据所述获得车型特征信息与所述设置货车和客车车型信息的阈值和各项特征信息的权重进行比对，判断分析车型；
输出模块，用于输出分数最高的车型。
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