一种基于智能交通的套牌车捕捉系统及方法
技术领域
本发明涉及公共交通领域,尤其涉及一种基于智能交通的套牌车捕捉系统及方法。
背景技术
套牌,是指非法套用其他车辆的车牌的行为。套牌车辆的各种交通违法行为、甚至是利用套牌车辆进行的犯罪行为,严重扰乱了正常的交通管理和社会管理秩序,具有极大的危险性。如何有效识别套牌车辆,是当前急需解决的问题。
现有技术中已经提出一些方案来解决套牌车辆的识别问题。具体地,在专利申请CN201510264209.3的背景技术中罗列了现有的一些套牌车检测方法。这些技术方案都是从套牌车和正牌车之间某些特征(如位置信息、预留识别信息以及车辆特点等)进行比对来实现对套牌车的检测。然而,套牌车和正牌车之间的特征一般非常小,现有的这些技术操作复杂,效果也并不好。
发明内容
本发明针对上述技术问题,提出了一种基于智能交通的套牌车捕捉系统及方法。
本发明提出如下技术方案:
本发明提出了一种套牌车捕捉系统,包括:
若干摄像头,分别分布在城市的各个道路位置,用于抓拍车辆的违章行为照片;
交通信息中心服务器,分别与所述若干摄像头通讯连接,存储有所有摄像头的位置信息,存储有所有车辆的车牌号及其车主通讯方式的对应关系,还存储有套牌车车牌号列表;用于接收由摄像头发送的违章行为照片,并从违章行为照片中分析获取违章车辆车牌号;还用于通过查找所述所有车辆的车牌号及其车主通讯方式的对应关系,找到与违章车辆车牌号对应的车主通讯方式,并通过该车主通讯方式向车主发送车辆违章确认书,并在收到由车主回复的否认违章信息后,将该违章车辆车牌号列入到套牌车车牌号列表中,并将具有该违章车辆车牌号的车辆标记为套牌车;还用于获取抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头的位置信息;
车联网服务器,与交通信息中心服务器通讯连接,还通过车联网分别与若干车联网车辆的车载电脑通讯连接,还通过无线广域网与无人机通讯连接,用于实时获取无人机和所有车联网车辆的位置信息,还用于接收由交通信息中心服务器发送的套牌车车牌号及抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头的位置信息,并用于根据抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头的位置信息和所有车联网车辆的位置信息获取处于该摄像头所在区域中的车联网车辆;并用于将套牌车车牌号发送给处于该摄像头所在区域中的车联网车辆的车载电脑;
车联网车辆,用于通过其行车记录仪拍摄前方车辆照片,并通过其车载电脑分析所述前方车辆照片来获取前方车辆车牌照,再判断前方车辆车牌号是否与接收到的套牌车车牌号相同,若是,则跟踪套牌车并向车联网服务器发送报警信号;车联网服务器还用于在接收到报警信号后,将发送报警信号的车联网车辆标记为报警车辆;并用于根据报警车辆的位置信息引导无人机前往报警车辆所在位置,以便无人机锁定并跟踪套牌车。
本发明上述的套牌车捕捉系统中,车联网服务器还用于在当无人机锁定套牌车后,且无人机经过一路口不超过预设时间阈值时,将报警信号和无人机的位置信息发送给交通信息中心服务器;交通信息中心服务器还分别与城市中所有的交通信号灯通讯连接,用于延长无人机所在道路上的位于无人机前方的交通信号灯的红灯时间;
车联网服务器还用于在将报警信号和无人机的位置信息发送给交通信息中心服务器后,向无人机所在道路上的所有车联网车辆发送指示信号,以引导车联网车辆在无人机所在道路上的位于无人机前方的交通信号灯之前停住,以便于拦截套牌车。
本发明上述的套牌车捕捉系统中,交通信息中心服务器还用于从套牌车违章行为照片中分析获取套牌车颜色,并将套牌车颜色发送给车联网服务器;车联网服务器还用于将套牌车颜色发送给处于抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头所在区域中的车联网车辆的车载电脑;车联网车辆还用于通过其车载电脑分析所述前方车辆照片来获取前方车辆颜色,并判断前方车辆颜色是否与套牌车颜色相符,若是,则再通过其车载电脑判断前方车辆车牌号是否与套牌车车牌号相符。
本发明上述的套牌车捕捉系统中,摄像头所在区域为以该摄像头为圆心、以预设半径所围的区域,或者围绕该摄像头的预先划分的区域。
本发明还提出了一种套牌车捕捉方法,包括:
提供若干摄像头,该若干摄像头分别分布在城市的各个道路位置,采用该若干摄像头抓拍车辆的违章行为照片;
提供交通信息中心服务器;该交通信息中心服务器分别与所述若干摄像头通讯连接,存储有所有摄像头的位置信息,存储有所有车辆的车牌号及其车主通讯方式的对应关系,还存储有套牌车车牌号列表;
采用交通信息中心服务器接收由摄像头发送的违章行为照片,并从违章行为照片中分析获取违章车辆车牌号;还采用交通信息中心服务器通过查找所述所有车辆的车牌号及其车主通讯方式的对应关系,找到与违章车辆车牌号对应的车主通讯方式,并通过该车主通讯方式向车主发送车辆违章确认书,并在收到由车主回复的否认违章信息后,将该违章车辆车牌号列入到套牌车车牌号列表中,并将具有该违章车辆车牌号的车辆标记为套牌车;还采用交通信息中心服务器获取抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头的位置信息;
提供车联网服务器;该车联网服务器与交通信息中心服务器通讯连接,还通过车联网分别与若干车联网车辆的车载电脑通讯连接,还通过无线广域网与无人机通讯连接;采用车联网服务器实时获取无人机和所有车联网车辆的位置信息,还采用车联网服务器接收由交通信息中心服务器发送的套牌车车牌号及抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头的位置信息,并采用车联网服务器根据抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头的位置信息和所有车联网车辆的位置信息获取处于该摄像头所在区域中的车联网车辆;并采用车联网服务器将套牌车车牌号发送给处于该摄像头所在区域中的车联网车辆的车载电脑;
提供车联网车辆;采用车联网车辆通过其行车记录仪拍摄前方车辆照片,并通过其车载电脑分析所述前方车辆照片来获取前方车辆车牌照,再判断前方车辆车牌号是否与接收到的套牌车车牌号相同,若是,则跟踪套牌车并向车联网服务器发送报警信号;采用车联网服务器在接收到报警信号后,将发送报警信号的车联网车辆标记为报警车辆;并采用车联网服务器根据报警车辆的位置信息引导无人机前往报警车辆所在位置,以便无人机锁定并跟踪套牌车。
本发明上述的套牌车捕捉方法中,采用车联网服务器在当无人机锁定套牌车后,且无人机经过一路口不超过预设时间阈值时,将报警信号和无人机的位置信息发送给交通信息中心服务器;交通信息中心服务器还分别与城市中所有的交通信号灯通讯连接,采用交通信息中心服务器延长无人机所在道路上的位于无人机前方的交通信号灯的红灯时间;
采用车联网服务器在将报警信号和无人机的位置信息发送给交通信息中心服务器后,向无人机所在道路上的所有车联网车辆发送指示信号,以引导车联网车辆在无人机所在道路上的位于无人机前方的交通信号灯之前停住,以便于拦截套牌车。
本发明上述的套牌车捕捉方法中,还包括:
采用交通信息中心服务器从套牌车违章行为照片中分析获取套牌车颜色,并将套牌车颜色发送给车联网服务器;采用车联网服务器将套牌车颜色发送给处于抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头所在区域中的车联网车辆的车载电脑;采用车联网车辆通过其车载电脑分析所述前方车辆照片来获取前方车辆颜色,并判断前方车辆颜色是否与套牌车颜色相符,若是,则再通过其车载电脑判断前方车辆车牌号是否与套牌车车牌号相符。
本发明上述的套牌车捕捉方法中,摄像头所在区域为以该摄像头为圆心、以预设半径所围的区域,或者围绕该摄像头的预先划分的区域。
本发明的套牌车捕捉系统及方法利用套牌行为人的心理分析而设置的。通过一定的违章车辆车牌号的识别获取方法,解决了复杂背景、倾斜、形变、光线变换等不同质量的图像上的文字识别问题,无需定位图像中的文字区域,即无需离线地做大量文字统计特征的机器学习工作;无需对文字进行前期增强处理;无需对图像中的文字进行倾斜矫正、尺度缩放、位置平移等处理。本发明还通过报警信号指示位于套牌车前后的车联网车辆配合地困住套牌车。由于车联网车辆以及套牌车都是处于道路上的,若交通信号灯为绿灯时,位于套牌车前方的车联网车辆没有理由停下来;而通过报警信号的指示,可以使交通信号灯在前后的车联网车辆配合困住套牌车的时候变为红灯,以使前方的车联网车辆有理由停在路上,不违反交通规则。同时,通过将交通信号灯变为红灯,还使得道路上的除车联网车辆外的其他车辆也能停住,有助于将套牌车困住。本发明的套牌车捕捉系统及方法技术方案设计巧妙,实用性强。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明,附图中:
图1示出了本发明第一实施例的套牌车捕捉系统的功能模块示意图;
图2示出了本发明第二实施例的套牌车捕捉系统的功能模块示意图。
具体实施方式
为了使本发明的技术目的、技术方案以及技术效果更为清楚,下面将结合附图及具体实施例对本发明做进一步详细的说明。
第一实施例
如图1所示,图1示出了本发明第一实施例的套牌车捕捉系统的功能模块示意图。该套牌车捕捉系统包括:
若干摄像头,分别分布在城市的各个道路位置,用于抓拍车辆的违章行为照片;
交通信息中心服务器,分别与所述若干摄像头通讯连接,存储有所有摄像头的位置信息,存储有所有车辆的车牌号及其车主通讯方式的对应关系,还存储有套牌车车牌号列表;用于接收由摄像头发送的违章行为照片,并从违章行为照片中分析获取违章车辆车牌号;还用于通过查找所述所有车辆的车牌号及其车主通讯方式的对应关系,找到与违章车辆车牌号对应的车主通讯方式,并通过该车主通讯方式向车主发送车辆违章确认书,并在收到由车主回复的否认违章信息后,将该违章车辆车牌号列入到套牌车车牌号列表中,并将具有该违章车辆车牌号的车辆标记为套牌车;还用于获取抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头的位置信息;
车联网服务器,与交通信息中心服务器通讯连接,还通过车联网分别与若干车联网车辆的车载电脑通讯连接,还通过无线广域网与无人机通讯连接,用于实时获取无人机和所有车联网车辆的位置信息,还用于接收由交通信息中心服务器发送的套牌车车牌号及抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头的位置信息,并用于根据抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头的位置信息和所有车联网车辆的位置信息获取处于该摄像头所在区域中的车联网车辆;并用于将套牌车车牌号发送给处于该摄像头所在区域中的车联网车辆的车载电脑;其中,摄像头所在区域为以该摄像头为圆心、以预设半径所围的区域,或者围绕该摄像头的预先划分的区域。无人机的数目可以是一个或多个。优选地,当无人机数目为多个时,该多个无人机分别分布在城市的不同区域中。
车联网车辆,用于通过其行车记录仪拍摄前方车辆照片,并通过其车载电脑分析所述前方车辆照片来获取前方车辆车牌照,再判断前方车辆车牌号是否与接收到的套牌车车牌号相同,若是,则跟踪套牌车并向车联网服务器发送报警信号;车联网服务器还用于在接收到报警信号后,将发送报警信号的车联网车辆标记为报警车辆;并用于根据报警车辆的位置信息引导无人机前往报警车辆所在位置,以便无人机锁定并跟踪套牌车。
上述技术方案的实现是利用套牌行为人的心理分析而设置的。具体来说,套牌行为人实行套牌行为的目的在于违章而不受到惩罚。这样,我们可以假定:套牌车必然会发生违章;否则,套牌行为人达不成套牌行为的目的,或者说,套牌行为并未触犯公众利益。
在上述技术方案中,分析获取照片中车辆车牌号是整个技术方案的重要技术。在由摄像头拍摄违章行为照片的过程中,根据违章车辆与摄像头的距离、光线强弱以及方位不同,违章行为照片中违章车辆车牌号的文字会发生些许变形。为了避免这些问题对违章车辆车牌号的识别获取所造成的障碍,本发明提出了一种文字识别方法。具体地,从违章行为照片中分析获取违章车辆车牌号的过程包括以下步骤:
建立模板文字库;获取违章行为照片中与违章车辆车牌轮廓对应的目标框;具体地,在本实施例中,模板文字库包括26个英文字母和0、1、…、9。在这里,26个英文字母和0、1、…、9中每一个均定义为模板文字。
提取目标框中待识别文字图片的特征点,记录每个特征点的位置信息、邻域尺度信息、主方向信息,并计算出SIFT特征点的128维向量;
利用每个特征点的位置信息、邻域尺度信息、主方向信息,计算两倍邻域尺度范围内灰度差值统计直方图,得到120维向量;
将特征点的128维向量和120维向量合并在一起,归并成总的特征向量,得到待识别文字图片的特征向量;
对模板文字库中模板文字进行特征向量的计算,得到模板文字的特征向量,并存于数据库中;
将待识别文字图片的特征向量与模板文字库中模板文字的特征向量进行匹配,寻找与待识别文字图片的特征向量相匹配的特征点;在这里,待识别文字图片的特征向量与模板文字库中模板文字的特征向量进行匹配是指,遍历模板文字库中模板文字的每个特征点,计算每个特征点对应的特征向量与待识别文字图片所有特征向量的欧氏距离,若最近邻距离与次近邻距离之比在阈值范围之内,则认为该特征点与最近邻向量所对应的特征点是匹配点对。
对识别到的文字进行相似度排序,检测识别效果。在这里,检测识别效果是指,根据正确匹配点对数的统计结果以及特征向量间的相似度,将寻找到的与待识别文字图片的特征向量相匹配的特征点通过加权排序的方法,得到模板文字库中与待识别文字图片相匹配的模板文字。
所述计算两倍邻域尺度范围内灰度差值统计直方图是指:
以所述特征点为中心特征点,以邻域尺度的两倍大小为半径确定统计灰度差值的邻域范围;
将邻域范围旋转一个角度,使主方向与坐标系X轴正方向的夹角为0;
将半径量化为5级,将360度等分成12级,从而将邻域划分成60个子区域;
计算中心特征点与各个子邻域内其他像素点的灰度差值,若得到的差值大于0,则将正差值的像素个数累加1,若得到的差值小于0,则将负差值的像素个数累加1,形成2维的统计直方图;当计算完所有的子区域时,得到与60个子区域对应的120维向量。
通过上述违章车辆车牌号的识别获取方法,解决了复杂背景、倾斜、形变、光线变换等不同质量的图像上的文字识别问题,无需定位图像中的文字区域,即无需离线地做大量文字统计特征的机器学习工作;无需对文字进行前期增强处理;无需对图像中的文字进行倾斜矫正、尺度缩放、位置平移等处理。
进一步地,本实施例还提出了一种套牌车捕捉方法,包括:
提供若干摄像头,该若干摄像头分别分布在城市的各个道路位置,采用该若干摄像头抓拍车辆的违章行为照片;
提供交通信息中心服务器;该交通信息中心服务器分别与所述若干摄像头通讯连接,存储有所有摄像头的位置信息,存储有所有车辆的车牌号及其车主通讯方式的对应关系,还存储有套牌车车牌号列表;
采用交通信息中心服务器接收由摄像头发送的违章行为照片,并从违章行为照片中分析获取违章车辆车牌号;还采用交通信息中心服务器通过查找所述所有车辆的车牌号及其车主通讯方式的对应关系,找到与违章车辆车牌号对应的车主通讯方式,并通过该车主通讯方式向车主发送车辆违章确认书,并在收到由车主回复的否认违章信息后,将该违章车辆车牌号列入到套牌车车牌号列表中,并将具有该违章车辆车牌号的车辆标记为套牌车;还采用交通信息中心服务器获取抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头的位置信息;
提供车联网服务器;该车联网服务器与交通信息中心服务器通讯连接,还通过车联网分别与若干车联网车辆的车载电脑通讯连接,还通过无线广域网与无人机通讯连接;采用车联网服务器实时获取无人机和所有车联网车辆的位置信息,还采用车联网服务器接收由交通信息中心服务器发送的套牌车车牌号及抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头的位置信息,并采用车联网服务器根据抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头的位置信息和所有车联网车辆的位置信息获取处于该摄像头所在区域中的车联网车辆;并采用车联网服务器将套牌车车牌号发送给处于该摄像头所在区域中的车联网车辆的车载电脑;
提供车联网车辆;采用车联网车辆通过其行车记录仪拍摄前方车辆照片,并通过其车载电脑分析所述前方车辆照片来获取前方车辆车牌照,再判断前方车辆车牌号是否与接收到的套牌车车牌号相同,若是,则跟踪套牌车并向车联网服务器发送报警信号;采用车联网服务器在接收到报警信号后,将发送报警信号的车联网车辆标记为报警车辆;并采用车联网服务器根据报警车辆的位置信息引导无人机前往报警车辆所在位置,以便无人机锁定并跟踪套牌车。
第二实施例
第二实施例与第一实施例的区别在于:第二实施例的技术方案实现了对套牌车进行物理捕捉。
具体地,在本实施例中,如图2所示,车联网服务器还用于在当无人机锁定套牌车后,且无人机经过一路口不超过预设时间阈值时,将报警信号和无人机的位置信息发送给交通信息中心服务器;交通信息中心服务器还分别与城市中所有的交通信号灯通讯连接,用于延长无人机所在道路上的位于无人机前方的交通信号灯的红灯时间;
车联网服务器还用于在将报警信号和无人机的位置信息发送给交通信息中心服务器后,向无人机所在道路上的所有车联网车辆发送指示信号,以引导车联网车辆在无人机所在道路上的位于无人机前方的交通信号灯之前停住,以便于拦截套牌车。
在本实施例中,预设时间阈值可以为0.5s或1s等,这样,当无人机经过一路口不超过预设时间阈值时,套牌车会位于一道路的入口,从而避免了当一道路的交通信号灯为红灯时,套牌车已离开该道路的情况发生。
本实施例实质是通过报警信号和指示信号指示位于套牌车前后的车联网车辆配合地困住套牌车。由于车联网车辆以及套牌车都是处于道路上的,若交通信号灯为绿灯时,位于套牌车前方的车联网车辆没有理由停下来;而通过报警信号的指示,可以使交通信号灯在前后的车联网车辆配合困住套牌车的时候变为红灯,以使前方的车联网车辆有理由停在路上,不违反交通规则。同时,通过将交通信号灯变为红灯,还使得道路上的除车联网车辆外的其他车辆也能停住,有助于将套牌车困住。
第三实施例
第三实施例与第一实施例的区别在于:判断前方车辆是否为套牌车的依据不同。
具体地,在本实施例中,交通信息中心服务器还用于从套牌车违章行为照片中分析获取套牌车颜色,并将套牌车颜色发送给车联网服务器;车联网服务器还用于将套牌车颜色发送给处于抓拍到套牌车违章行为照片的摄像头所在区域中的车联网车辆的车载电脑;车联网车辆还用于通过其车载电脑分析所述前方车辆照片来获取前方车辆颜色,并判断前方车辆颜色是否与套牌车颜色相符,若是,则再通过其车载电脑判断前方车辆车牌号是否与套牌车车牌号相符。
在本实施例中,从套牌车违章行为照片中分析获取套牌车颜色的过程可以采用CN201310414231.2的专利技术。
在本实施例中,由于颜色识别的计算量要小于车牌号识别的计算量,这样,采用车辆颜色识别配合车牌号识别来识别套牌车的技术方案大大减少了互联网车辆的整体计算量。
应当理解的是,对本领域普通技术人员来说,可以根据上述说明加以改进或变换,而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。