CN108230680B - 一种车辆行为信息获取方法、装置及终端 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种车辆行为信息获取方法、装置及终端，本发明只需要在车辆驶入路段之前以及驶出路段之后捕捉车辆信息，即可分析出车辆在路段的全部行驶过程中的行为信息，准确判断车辆有无变道和超车的非正常行为，并且还能够判断车辆是否在行驶过程中发生意外，从而方便交通执法。本发明不需要在路段中间对车辆进行监控，避免监控设备影响车辆正常驾驶，从而能够在充分保证交通安全的前提下，减少对驾驶者的干扰，并且获得准确的行为信息。

Description

一种车辆行为信息获取方法、装置及终端

技术领域

本发明涉及车辆监控领域，尤其涉及一种车辆行为信息获取方法、装置及终端。

背景技术

为了交通安全，在某些特殊路段不允许进行变道和超车。若这些路段的光照条件不佳或者空间狭窄，则难以在特殊路段中间通过安装摄像灯以及监控摄像头的方式对变道以及超车等非正常行为进行监控。

对于上述情况，通常只能够在所述特殊路段的入口和出口分别安装摄像头，如果拍到汽车从一个车道进入，但是从另一个车道驶出则判断车辆进行了变道，但是这种方式对车辆在所述特殊路段行驶过程中通过变道超车后再回到原来车道的非正常行为难以进行有效的识别，从而影响执法，同时给交通安全带来隐患。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出了一种车辆行为信息获取方法、装置及终端。

本发明具体是以如下技术方案实现的：

第一方面，一种车辆行为信息获取方法，所述方法包括：

实时监测车道的第一位置，摄取行驶至所述第一位置的车辆的视频图像，根据所述视频图像识别出所述车辆的车牌号；

依次将所述车辆的车牌号压入所述车道的行为信息跟踪队列；

实时监测车道的第二位置，摄取行驶至所述第二位置的车辆的视频图像，根据所述视频图像识别出所述车辆的第一车牌号；

判断所述第一车牌号与位于所述车道的行为信息跟踪队列的头部的车牌号是否一致；

若是，则判定所述第一车牌号对应的车辆不存在非正常行为，并将位于所述车道的行为信息跟踪队列的头部的车牌号删除；

若否，则判定所述第一车牌号对应的车辆存在非正常行为，并将所述第一车牌号压入所述车道的非正常行为判定队列。

第二方面，一种车辆行为信息获取装置，所述装置包括：

第一信息采集模块，用于实时监测车道的第一位置，摄取行驶至所述第一位置的车辆的视频图像；

第二信息采集模块，用于监测车道的第二位置，摄取行驶至所述第二位置的车辆的视频图像；

车牌识别模块，用于根据视频图像识别出车牌号；

车牌号录入模块，用于将车牌号压入行为信息跟踪队列；

行为信息分析模块，用于判定车牌号对应的车辆是否存在非正常行为；

行为信息跟踪队列管理模块，用于管理行为信息跟踪队列；

非正常行为判定队列管理模块，用于管理非正常行为判定队列。

第三方面，一种车辆行为信息获取终端，所述终端包括上述的车辆行为信息获取装置。

本发明的一种车辆行为信息获取方法、装置及终端，具有如下有益效果：

本发明只需要在车辆驶入路段之前以及驶出路段之后捕捉车辆信息，即可分析出车辆在路段的全部行驶过程中的行为信息，准确判断车辆有无变道和超车的非正常行为，并且还能够判断车辆是否在行驶过程中发生意外，从而方便交通执法。本发明不需要在路段中间对车辆进行监控，避免监控设备影响车辆正常驾驶，从而能够在充分保证交通安全的前提下，减少对驾驶者的干扰，并且获得准确的行为信息。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1是本发明实施例提供的一种车辆行为信息获取方法流程图；

图2是本发明实施例提供的其中一个适用场景的示意图；

图3是本发明实施例提供的另一个适用场景的示意图；

图4是本发明实施例提供的单车道的具体非正常行为获取的方法的流程图；

图5是本发明实施例提供的多车道的具体非正常行为获取的方法的流程图；

图6是本发明实施例提供的基于触发事件的进行超车行为判定的方法的流程图；

图7是本发明实施例提供的基于触发事件的进行变道行为判定的方法的流程图；

图8是本发明实施例提供的车牌号的识别方法的流程图；

图9是本发明实施例提供的根据图片进行车牌识别以得到车牌号方法的流程图；

图10是本发明实施例提供的字符分割方法的流程图；

图11是本发明实施例提供的搜索候选分割位置的方法的流程图；

图12是本发明实施例提供的一种车辆行为信息获取装置的框图；

图13是本发明实施例提供的车牌识别模块的框图；

图14是本发明实施例提供的识别单元的框图；

图15是本发明实施例提供的终端的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1，其示出了本发明实施例提供的一种车辆行为信息获取方法，所述方法包括：

S101.实时监测车道的第一位置，摄取行驶至所述第一位置的车辆的视频图像，根据所述视频图像识别出所述车辆的车牌号。

S102.依次将所述车辆的车牌号压入所述车道的行为信息跟踪队列。

具体地，所述行为信息跟踪队列用于按照先入先出规则对行驶至车道的第一位置的车辆进行记录。

S103.实时监测车道的第二位置，摄取行驶至所述第二位置的车辆的视频图像，根据所述视频图像识别出所述车辆的第一车牌号。

具体地，第一位置和第二位置的设置方式可以有多种形式。比如，第一位置和第二位置分别设置于车道的入口处和出口处，通过在所述车道的两端安装摄像头的方式获得端点处的车辆信息，从而分析对路过所述车道的车辆的行为信息。所述行为信息包括但不限于超车、变道和/或其它意外情况。

所述车道的适用场景可以有多种，比如所述车道可以为只允许单向通行的山洞或者隧道，通常情况下山洞或者隧道光照条件不佳，不适宜在中途安装违章拍照灯；所述车道也可以为某个路段的公路或某个公路中的某个车道；所述公路可以为空旷的环境下不需要较大监控力度的偏远地区的公路；也可以为空间有限，不适宜对车辆进行全程监控的公路。

S104.判断所述第一车牌号与位于所述车道的行为信息跟踪队列的头部的车牌号是否一致。

S105.若是，则判定所述第一车牌号对应的车辆不存在非正常行为，并将位于所述车道的行为信息跟踪队列的头部的车牌号删除。

所述行为信息跟踪队列中记录的车牌号均为经过第一位置的车辆的车牌号。若车辆在车道行驶过程中没有出现非正常行为，则车辆经过第一位置的顺序应当与经过第二位置的顺序一致，即率先经过第一位置的车辆必然率先经过第二位置。

若第二位置处出现的车辆的车牌号与行为信息跟踪队列的头部一致，则说明在第二位置处出现的所述车牌号对应的车辆为行为信息跟踪队列中记录的车辆中最先通过第一位置的车辆，即可判定所述车牌号对应的车辆在车道行驶过程中没有进行超车的动作。具体地，本发明实施例中的第一车牌号即为在S103中通过第二位置处的车辆的车牌号，因此，判定所述第一车牌号对应的车辆不存在非正常行为，从而获取了到所述第一车牌号对应的车辆的行为信息。

在获取到所述第一车牌号对应的车辆的行为信息后，行为信息跟踪队列中仍然存在于行为信息跟踪队列的头部，因此，可以将位于所述车道的行为信息跟踪队列的头部的车牌号删除，以便于基于所述行为信息跟踪队列继续获取下一个通过第二位置的车辆的行为信息。

S106.若否，则判定所述第一车牌号对应的车辆存在非正常行为，并将所述第一车牌号压入所述车道的非正常行为判定队列。

若第二位置处出现的车辆的车牌号与行为信息跟踪队列的头部不一致，则说明在第二位置处出现的车牌号对应的车辆并不是行为信息跟踪队列中记录的车辆中最先通过第一位置的车辆，即可判定所述车牌号对应的车辆在车道行驶过程中出现了非正常行为，比如所述车牌号对应的车辆有可能进行了超车的动作，或者，所述车牌号对应的车辆可能为其它路径上的车辆通过变道驶入了车道。具体地，本发明实施例中的第一车牌号即为在S103中通过第二位置处的车辆的车牌号，因此，判定所述第一车牌号对应的车辆存在非正常行为，从而初步获取到所述第一车牌号对应的车辆的行为信息。

本发明实施例提供的车辆行为信息获取方法仅仅依赖在车道两端采集车辆信息，即可获取车辆在车道行驶过程中的行为信息，能够在不需要在车道的中途安装违章拍照灯的情况下，对非正常行为进行有效地识别；进一步地，在车辆从第二位置处驶出时即可实时判断出车辆是否在行驶于车道的过程中有过非正常行为，从而为交通执法提供便利。本发明实施例还能够为车道的交通安全提供保障，以车道为隧道或山洞为例，在一些隧道或山洞，因为光线较暗，同时车道很窄，为了防止交通事故的发生，一般都不允许在隧道或山洞里面变道和超车。但是由于在隧道或山洞安装违章拍照灯需要很大的摄像灯，会干扰正常驾驶，从而增大交通意外发生的概率，而使用本发明实施例提供的方法，能够在不需要在车道的中途安装违章拍照灯的情况下，对非正常行为进行有效地识别，从而为车道的交通安全提供保障。

具体地，本发明实施例中的其中一个适用场景如图2所示，可以只包括一个车道。具体地，在图2中，所述第一位置与所述第二位置可以分别位于同一个车道的两端，所述第一位置和所述第二位置处均安装有摄像头，所述车道对应一个行为信息跟踪队列和一个非正常行为判定队列。

具体地，本发明实施例中的另一个适用场景可以包括多个车道，如图3所示，以双车道为例。具体地，每个车道的第一位置与第二位置均分别位于所述车道的两端，所述第一位置和所述第二位置处均安装有摄像头，每个车道均对应一个行为信息跟踪队列和一个非正常行为判定队列。具体地，每个车道均有唯一对应的身份标识；车道、所述车道的行为信息跟踪队列、以及所述车道的非正常行为判定队列可以均使用同一个身份标识进行管理。

请参考图4，其示出了本发明实施例中单车道的具体非正常行为获取的方法，所述具体非正常行为获取的方法可以用于图2所示的适用场景中以进行超车或意外情况的判定，所述方法包括：

S1.获取车道的行为信息跟踪队列中的车牌号位于所述车道的行为信息跟踪队列中的时间。

在步骤S102之中，除了将识别出的行驶至第一位置的车辆的车牌号压入行为信息跟踪队列，还记录所述车牌号被压入行为信息跟踪队列的时刻值。具体地，所述行为信息跟踪队列中每个元素可以包括两个参数，车牌号以及所述车牌号被压入行为信息跟踪队列的时刻值。根据所述车牌号被压入行为信息跟踪队列的时刻值以及步骤S1执行的时刻值，即可获取到所述车牌号位于所述行为信息跟踪队列的时间。

S1的执行方式可以有多种，比如，可以定时执行，触发执行，或者不定期执行。S1的执行条件也可以有多种，比如，可以对位于所述行为信息跟踪队列中的全部车牌号执行，可以对所述行为信息跟踪队列中的部分车牌号执行，也可以对所述行为信息跟踪队列中的满足预设条件的车牌号执行。

S2.若所述时间大于预设的第一阈值，则查询所述车道的非正常行为判定队列中是否存在与所述车牌号相同的车牌号。

具体地，所述第一阈值可以根据实际情况进行设定，比如，可以根据车道的长度、平均车流量、车道的路况、高峰期车流量和/或具体时刻值进行设置和实时调整。

S3.若是，则判定所述车牌号对应的车辆存在超车行为。

若所述时间大于预设的第一阈值并且所述非正常行为判定队列中存在所述车牌号的记录，则说明所述车牌号对应的车辆从第一位置进入车道后，先于在其前面的车辆从第二位置出来，即可判定所述车牌号对应的车辆存在超车行为，即可通知有关部门对所述车牌号对应的车辆进行处理。

进一步地，若判定所述车牌号对应的车辆存在超车行为后，还可以将所述车牌号从所述行为信息跟踪队列中删除；并将所述车牌号从所述非正常行为判定队列中删除。

进一步地，若判定所述车牌号对应的车辆存在超车行为后，还可以记录对所述超车行为进行记录，并将所述记录上传至交通管理中心。

S4.若否，则判定所述车牌号对应的车辆出现意外情况。

若所述时间大于预设的第一阈值并且所述非正常行为判定队列中不存在所述车牌号的记录，则说明所述车牌号对应的车辆从第一位置进入车道后并没有从第二位置出来，在车道只有一个的情况下，即可判定所述车牌号对应的车辆出现了意外情况，即可通知有关部门对所述车牌号对应的车辆进行处理。

请参考图5，其示出了多车道的具体非正常行为获取的方法，所述具体非正常行为获取的方法可以应用于图3所示的适用场景中以用于进行超车、变道和意外情况的判定，所述方法包括：

T1.获取车道的行为信息跟踪队列中的车牌号位于所述车道的行为信息跟踪队列中的时间。

在步骤S102之中，除了将识别出的行驶至第一位置的车辆的车牌号压入行为信息跟踪队列，还记录所述车牌号被压入行为信息跟踪队列的时刻值。具体地，所述行为信息跟踪队列中每个元素可以包括两个参数，车牌号以及所述车牌号被压入行为信息跟踪队列的时刻值。根据所述车牌号被压入行为信息跟踪队列的时刻值以及步骤T1执行的时刻值，即可获取到所述车牌号位于所述行为信息跟踪队列的时间。

T1的执行方式可以有多种，比如，可以定时执行，触发执行，或者不定期执行。T1的执行条件也可以有多种，比如，可以对位于所述行为信息跟踪队列中的全部车牌号执行，可以对所述行为信息跟踪队列中的部分车牌号执行，也可以对所述行为信息跟踪队列中的满足预设条件的车牌号执行。

T2.若所述时间大于预设的第二阈值，则查询所述车道的非正常行为判定队列中是否存在与所述车牌号相同的车牌号。

具体地，所述第二阈值可以根据实际情况进行设定，比如，可以根据车道的长度、平均车流量、车道的路况、高峰期车流量和/或具体时刻值进行设置和实时调整。所述第二阈值可以与第一阈值相同或者不同。

T3.若是，则判定所述车牌号对应的车辆存在超车行为。

若所述时间大于预设的第二阈值并且所述非正常行为判定队列中存在所述车牌号的记录，则说明所述车牌号对应的车辆从第一位置进入车道后，先于在其前面的车辆从第二位置出来，即可判定所述车牌号对应的车辆出现了超车行为，即可通知有关部门对所述车牌号对应的车辆进行处理。

进一步地，若判定所述车牌号对应的车辆存在超车行为后，还可以将所述车牌号从所述行为信息跟踪队列中删除；并将所述车牌号从所述非正常行为判定队列中删除。

进一步地，若判定所述车牌号对应的车辆存在超车行为后，还可以记录对所述超车行为进行记录，并将所述记录上传至交通管理中心。

T4.若否，则遍历相关车道的非正常行为判定队列以查询所述相关车道的非正常行为判定队列中是否存在与所述车牌号相同的车牌号；所述相关车道为排除所述车道之外的其它车道。

以四条车道为例，所述车道分别为A车道、B车道、C车道和D车道，若T1中的行为信息跟踪队列为A车道的行为信息跟踪队列，则相关车道即为B车道、C车道和D车道。

T5.若是，则判定所述车牌号对应的车辆存在变道行为。

若是，则说明所述车牌号对应的车辆从A车道的第一位置驶入，从B车道、C车道或D车道的第二位置处驶出，因此，说明了所述车牌号对应的车辆存在变道行为，即可通知有关部门对所述车牌号对应的车辆进行处理。

进一步地，若判定所述车牌号对应的车辆存在变道行为后，还可以获取记录有所述车牌号的相关车道的非正常判定队列的身份标识；将所述车牌号从所述行为信息跟踪队列中删除；并根据所述身份标识将所述车牌号从所述非正常行为判定队列中删除。

进一步地，若判定所述车牌号对应的车辆存在变道行为后，还可以记录对所述变道行为进行记录，并将所述记录上传至交通管理中心。

T6.若否，则判定所述车牌号对应的车辆出现意外情况。

若是，则说明所述车牌号对应的车辆从A车道的第一位置驶入，并没有从任何车道的第二位置处驶出，即可判定所述车牌号对应的车辆出现了意外情况，即可通知有关部门对所述车牌号对应的车辆进行处理。

本发明实施例提供了基于时间驱动的具体非正常行为获取的方法，本发明实施例能够通过预设时间阈值的方式对于有非正常行为嫌疑的车辆的行为信息进行主动探知。所述方法能够应用于单车道和多车道的情况。在单车道情况能够获取车辆的意外和超车的行为信息，在多车道情况能够获取车辆的意外、超车和变道的行为信息。

进一步地，请参考图6，其示出了基于事件触发的进行超车行为判定的方法，所述方法在单车道和多车道的适用场景中均可实施：

S10.若车道的行为信息跟踪队列的头部的车牌号被删除，则在所述车牌号被删除后，判断所述车道的当前的行为信息跟踪队列是否为空。

假设行驶在车道的过程中，B车超过原来行驶在前的A车，则B车必然先于被超的A车到达第二位置，并且在行驶至第二位置时被列入非正常行为判定队列，而在B车被列入非正常行为判定队列时，行为信息跟踪队列仍然保存着B车的记录。因此，以行为信息跟踪队列的头部的车牌号被删除作为一个触发事件，当这一触发事件发生，即说明行为信息跟踪队列的头部发生了变更，而变更后的头部记录的车牌号则有可能是B车。因此，以行为信息跟踪队列的头部的车牌号被删除作为触发事件，进行超车行为判定，所述超车行为判定的目标在于查询行为信息跟踪队列中的B车的记录。

进一步地，若所述当前的行为信息跟踪队列为空，而非正常行为判定队列也为空，则不需要进行任何操作。

进一步地，若所述当前的行为信息跟踪队列为空，而非正常行为判定队列不为空，则说明非正常行为判定队列中的车牌号对应的车辆都不是原本运行于车道的车辆，即可判定这些车辆均存在变道行为。进一步地，还可以遍历相关车道对应的行为信息跟踪队列以查询与所述车牌号相同的车牌号，并根据查询结果获取记录有所述车牌号的行为信息跟踪队列的身份标识；将所述车牌号从所述非正常行为判定队列中删除；并根据所述身份标识将所述车牌号从所述行为信息跟踪队列中删除。具体地，所述相关车道为排除所述车道之外的其它车道。

S20.若否，则提取所述车道的当前的行为信息跟踪队列的头部的车牌号。

若所述当前的行为信息跟踪队列不为空，则提取其头部的车牌号。

S30.查询所述车道的非正常行为判定队列中是否存在与所述车牌号相同的车牌号。

S40.若是，则判定所述车牌号对应的车辆存在超车行为。

具体地，当行为信息跟踪队列的头部的车牌号与非正常行为判定队列中的车牌号相同时，则说明找到了所述位于非正常行为判定队列中的车牌号(B车)在行为信息跟踪队列中的记录，由此说明B车发生了超车行为。

进一步地，若判定所述车牌号对应的车辆存在超车行为后，还可以将所述车牌号从所述行为信息跟踪队列中删除；并将所述车牌号从所述非正常行为判定队列中删除。

进一步地，若判定所述车牌号对应的车辆存在超车行为后，还可以对所述超车行为进行记录，并将所述记录上传至交通管理中心。

本发明实施例提供了基于事件触发的进行超车行为判定的方法，能够对于单车道和多车道均进行超车行为的判定，本方法可以基于事件自动触发执行，自动化程度较高。

进一步地，请参考图7，其示出了基于事件触发的进行变道行为判定的方法，所述方法适用于多车道的适用场景，包括：

T10.在将行驶至第二位置的车辆的车牌号压入非正常行为判定队列后，遍历相关车道的行为信息跟踪队列以查询是否存在与所述车牌号相同的车牌号；所述相关车道为排除所述车道的其它车道。

以四条车道为例，所述车道分别为A车道、B车道、C车道和D车道，假设B车由A车道的第一位置驶入，并在行驶过程中变道由B车道、C车道或D车道的第二位置驶出，则在行驶至B车道、C车道或D车道的第二位置时必然被列入对应的非正常行为判定队列，而在B车被列入非正常行为判定队列时，A车道的行为信息跟踪队列仍然保存着B车的记录。因此，以车牌号压入非正常行为判定队列作为一个触发事件，当这一触发事件发生，即说明所述车牌号对应的车辆有可能发生了变道。因此，以车牌号压入非正常行为判定队列作为触发事件，即可进行变道行为判定，所述变道行为判定的目标在于查询相关车道的行为信息跟踪队列中的B车的记录；所述相关车道为排除所述非正常行为判定队列所对应的车道的其它车道。

具体地，以B车从A车道的第一位置驶入，从C车道的第二位置驶出为例，B车的车牌号被压入C车道的非正常行为判定队列，遍历A车道、B车道和D车道对应的行为信息跟踪队列以查询是否存在与所述车牌号相同的车牌号。

T20.若是，则判定所述车牌号对应的车辆存在变道行为。

对应于上述举例，在A车道的行为信息跟踪队列即可查到B车的车牌号，说明所述车牌号对应的B车从A车道的第一位置驶入，从C车道的第二位置处驶出，因此，说明了所述车牌号对应的车辆存在变道行为，即可通知有关部门对所述车牌号对应的车辆进行处理。

进一步地，若判定所述车牌号对应的车辆存在变道行为后，还可以获取记录有所述车牌号的行为信息跟踪队列的身份标识(在上述举例中，即可知所述行为信息跟踪队列属于A车道)；将所述车牌号从所述非正常行为判定队列队列中删除；并根据所述身份标识将所述车牌号从所述行为信息跟踪队列中删除。

进一步地，若判定所述车牌号对应的车辆存在变道行为后，还可以记录对所述变道行为进行记录，并将所述记录上传至交通管理中心。

本发明实施例提供了基于事件触发的进行变道行为判定的方法，能够对于多车道中的车辆均进行变道行为的判定，本方法可以基于触发事件自动执行，自动化程度较高。

进一步地，为准确地在第一位置和第二位置处获取车辆的车牌号，本发明实施例还提供了车牌号的识别方法，请参考图8，其示出了车牌号的识别方法，包括：

S201.将当前的视频图像与上一帧的视频图像做差得到差图像。

S202.根据所述差图像判断视场内是否有车辆进入。

S203.若有，则提取所述车辆行驶至第一位置或第二位置时的图片，并根据所述图片进行车牌识别以得到车牌号。

具体地，请参考图9，其示根据图片进行车牌识别以得到车牌号方法，包括：

S2031.对所述图片进行二值化。

S2032.定位车牌所在区域，并对所述区域中的字符进行分割。

S2033.基于预设的模板逐一识别车牌中的字符。

S2034.拼接所述字符得到完整的车牌号。

具体地，请参考图10，其示出了字符分割方法，包括：

S20321.对所述区域中的字符进行倾斜矫正预处理。

具体地，所述倾斜矫正预处理包括对于所述区域依次进行形态滤波平滑处理；顶帽运算以过滤宽度大于字符中的笔画宽度的干扰；开运算滤波以滤除字符边缘黏连毛刺和单点噪声；搜索字符连通体轮廓集合，并过滤非字符连通体；连通体过滤与填充；计算水平倾斜角度，水平倾斜矫正；搜索最优字符区域的垂直倾斜角度，垂直倾斜矫正。

S20322.对所述区域上下边界和字符平均宽度进行估计。

具体地，S20322中依次进行噪声滤波；搜索字符连通体轮廓集合，并过滤非字符连通体；所述区域上下边界修正，水平投影修剪黏连噪声；轮廓滤波，估计字符平均宽度和高度。

S20323.根据所述估计结果搜索候选分割位置。

具体地，请参考图11，其示出了搜索候选分割位置的方法，所述方法原理为：采用分割滤波算子在灰度图像上进行平移并在字符宽度尺度进行变化，计算灰度分割滤波代价函数S(u,v)，其中，u为平移幅度，v为尺度变化幅度；将参数空间(u,v)映射到二维灰度图像空间，构造矩形灰度图像S(x,y)；按特定的阀值参数，使用Harris角点函数，定位图像S(x,y)的所有角点，则最佳分割位置参数对应的其中唯一角点。根据角点位置坐标集合和(u,v)集合，按字符轮廓相似原理找到唯一的分割位置。

具体地，所述索候选分割位置方法包括：

P1.根据车牌尺寸类型，定义水平滤波算子；

P2.分割滤波算子参数(u,v)的变化范围估计；

P3.滤波图像的背景灰度估计；

P4.滤波图像尺度估计；

P5.以第一个间隙左侧边界作为原点，滤波算子作平移和字符宽度变化，计算间隙区域的代价函数S(u,v)，将其定义为滤波代价函数；

P6.根据间隙灰度的一致性原理，定位与候选的最优分割位置有关的角点；在灰度图像中最优分割位置参数对应的像素灰度在邻域附近是极小值，依据Harris角点定义，该像素是一个角点。滤波算子遍历车牌区域，进行角点搜索，搜索出角点集；

P7.角点过滤，滤除过界的角点；

P8.角点的间隙位置参数局部优化以确定候选分割位置。

S20324.从所述候选分割位置中，确定最优分割位置。

S20325.在所述最优分割位置，归一化分割字符。

具体地，S20325包括计算字符最大轮廓的二阶矩，得到修正后的字符中心；重新设置图像尺寸，归一化分割字符。

本发明实施例提供的字符分割方法属于基于连通域分析的车牌字符分割方法，车牌字符分割正确率高、可靠性高，并且，在曝光强以及背景复杂等环境下鲁棒性高。

进一步地，基于预设的模板逐一识别车牌中的字符的方法，包括：

S20331.识别第一个字符，如果是白牌，则判断是否为警用车牌，如果是警用车牌，则同黄牌、黑牌与蓝牌一样选用32个汉字多模板库，进行互信息多模板匹配；不是警用车牌，则选择军用车牌的10个单模板字母库，进行互信息单模板匹配与易混字特征提取。

互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量，它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。本方法中利用互信息作为模板匹配的根据，以互信息最大的模板作为模板匹配的结果。

具体地，单模板互信息与易混字特征提取方法的主要步骤包括：对待识别字符进行单模板互信息识别，每个字符只对应一个模板；如果经过单模板互信息匹配判别的字符属于易混字符，则进行易混字符特征提取判别，并输出判别结果；如果不属于易混字符，则输出单模板互信息的判别结果。

S20332.识别第二个字符，选择26个字母的单模板库，采用互信息单模板匹配与易混字特征提取方法。

S20333.识别第三个字符与第四个字符，选用24个字母与10个数字的单模板库，进行互信息单模板匹配与易混字特征提取。

S20334.识别第五个字符与第六个字符，如果为蓝牌与黑牌，则选用24个字母与10个数字的单模板库，如果是黄牌与白牌，则选用10个数字的单模板库，同样采用互信息单模板匹配与易混字特征提取。

S20335.识别第七个字符，如果是蓝牌，则选用24个字母与10个数字的单模板库，如果是黄牌，则选择10个数字的单模板与3个汉字多模板库，如果是黑牌，则选择10个数字与24个字母的单模板库与“港澳台领”的多模板库，同样采用互信息与易混字特征提取方法。

本发明实施例提供的基于预设的模板逐一识别车牌中的字符方法能够对新式军用车牌、武警车牌、警用车牌及其他普通车牌均进行有效地识别。根据我国车牌的特点，进行模板分类，并采用不同的识别方法进行不同字符的识别以及针对易混字符的识别，不仅提高了识别效果，且大大提高了车别识别速度。

下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。

请参考图12，其示出了一种车辆行为信息获取装置的框图，该装置能够实现上述方法示例中车辆行为信息获取方法的功能，所述功能可以由硬件实现，也可以由硬件执行相应的软件实现。该装置可以包括：

第一信息采集模块301，用于实时监测车道的第一位置，摄取行驶至所述第一位置的车辆的视频图像。可用于执行方法实施例的步骤S101。

第二信息采集模块302，用于监测车道的第二位置，摄取行驶至所述第二位置的车辆的视频图像。可用于执行方法实施例的步骤S103。

具体地，第一信息采集模块301和第二信息采集模块302可以使用摄像头，比如枪机或者球机完成其功能。

车牌识别模块303，用于根据视频图像识别出车牌号。可用于执行方法实施例的步骤S101和S103。

车牌号录入模块304，用于将车牌号压入行为信息跟踪队列。可用于执行方法实施例的步骤S102。

行为信息分析模块305，用于判定车牌号对应的车辆是否存在非正常行为。具体地，所述行为信息分析模块可用于判定车牌号对应的车辆是否存在超车行为、变道行为和/或意外情况。

行为信息跟踪队列管理模块306，用于管理行为信息跟踪队列。

非正常行为判定队列管理模块307，用于管理非正常行为判定队列。

进一步地，所述装置还可以包括：

时间记录模块308，用于记录所述车牌号位于所述行为信息跟踪队列的时间。可用于执行方法实施例的步骤S1和T1。

具体地，行为信息分析模块305、行为信息跟踪队列管理模块306以及非正常行为判定队列管理模块307可用于执行方法实施例的步骤S104-S106、S2-S4、T2-T6、S10-S40和/或T10-T20。

请参考图13，其示出了车牌识别模块的框图，所述车牌识别模块303包括：

差图像获取单元3031，用于将当前的视频图像与上一帧的视频图像做差得到差图像。可用于执行方法实施例的步骤S201。

判断单元3032，用于根据所述差图像判断视场内是否有车辆进入。可用于执行方法实施例的步骤S202。

提取单元3033，用于提取所述车辆行驶至第一位置或第二位置时的图片。可用于执行方法实施例的步骤S203。

识别单元3034，用于根据所述图片进行车牌识别以得到车牌号。可用于执行方法实施例的步骤S204。

进一步地，请参考图14，其示出了识别单元的框图，所述识别单元3034包括：

二值化模块30341，用于对所述图片进行二值化。可用于执行方法实施例的步骤S2031。

分割模块30342，用于定位车牌所在区域，并对所述区域中的字符进行分割。可用于执行方法实施例的步骤S2032。

字符匹配模块30343，用于基于预设的模板逐一识别车牌中的字符。可用于执行方法实施例的步骤S2033。

拼接模块30344，用于拼接所述字符得到完整的车牌号。可用于执行方法实施例的步骤S2034。

需要说明的是，上述实施例提供的装置，在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

请参考图15，其示出了本发明一个实施例提供的终端的结构示意图。该终端用于实施上述实施例中提供的车辆行为信息获取装置的功能。

所述终端可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路110、包括有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器120、输入单元130、显示单元140、传感器150、音频电路160、WiFi(wireless fidelity，无线保真)模块170、包括有一个或者一个以上处理核心的处理器180、以及电源190等部件。本领域技术人员可以理解，图15中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：

RF电路110可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器180处理；另外，将涉及上行的数据发送给基站。通常，RF电路110包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(SIM)卡、收发信机、耦合器、LNA(Low Noise Amplifier，低噪声放大器)、双工器等。此外，RF电路110还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。所述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System ofMobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA(CodeDivision Multiple Access，码分多址)、WCDMA(Wideband Code Division MultipleAccess,宽带码分多址)、LTE(Long Term Evolution,长期演进)、电子邮件、SMS(ShortMessaging Service，短消息服务)等。

存储器120可用于存储软件程序以及模块，处理器180通过运行存储在存储器120的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器120可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据所述终端的使用所创建的数据等。此外，存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器120还可以包括存储器控制器，以提供处理器180和输入单元130对存储器120的访问。

输入单元130可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，输入单元130可包括触敏表面131以及其他输入设备132。触敏表面131，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏表面131上或在触敏表面131附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触敏表面131可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器180，并能接收处理器180发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触敏表面131。除了触敏表面131，输入单元130还可以包括其他输入设备132。具体地，其他输入设备132可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

显示单元140可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及所述终端的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元140可包括显示面板141，可选的，可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示器)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等形式来配置显示面板141。进一步的，触敏表面131可覆盖显示面板141，当触敏表面131检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器180以确定触摸事件的类型，随后处理器180根据触摸事件的类型在显示面板141上提供相应的视觉输出。虽然在图15中，触敏表面131与显示面板141是作为两个独立的部件来实现输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面131与显示面板141集成而实现输入和输出功能。

所述终端还可包括至少一种传感器150，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板141的亮度，接近传感器可在所述终端移动到耳边时，关闭显示面板141和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于所述终端还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路160、扬声器161，传声器162可提供用户与所述终端之间的音频接口。音频电路160可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器161，由扬声器161转换为声音信号输出；另一方面，传声器162将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路160接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器180处理后，经RF电路110以发送给比如另一终端，或者将音频数据输出至存储器120以便进一步处理。音频电路160还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与所述终端的通信。

WiFi属于短距离无线传输技术，所述终端通过WiFi模块170可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图15示出了WiFi模块170，但是可以理解的是，其并不属于所述终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

处理器180是所述终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器120内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器120内的数据，执行所述终端的各种功能和处理数据，从而对终端进行整体监控。可选的，处理器180可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器180可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器180中。

所述终端还包括给各个部件供电的电源190(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器180逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源190还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

尽管未示出，所述终端还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。具体在本实施例中，终端的显示单元是触摸屏显示器，终端还包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行一个或者一个以上程序，以执行上述车辆行为信息获取方法的相关指令。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由终端的处理器执行以完成上述方法实施例中的各个步骤，或者上述指令由服务器的处理器执行以完成上述方法实施例中后台服务器侧的各个步骤。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，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 (14)

1.一种车辆行为信息获取方法，其特征在于，所述方法包括：

实时监测车道的第一位置，摄取行驶至所述第一位置的车辆的视频图像，根据所述视频图像识别出所述车辆的车牌号；

依次将所述车辆的车牌号压入所述车道的行为信息跟踪队列；

实时监测车道的第二位置，摄取行驶至所述第二位置的车辆的视频图像，根据所述视频图像识别出所述车辆的第一车牌号；

判断所述第一车牌号与位于所述车道的行为信息跟踪队列的头部的车牌号是否一致；

若否，则判定所述第一车牌号对应的车辆存在非正常行为，并将所述第一车牌号压入所述车道的非正常行为判定队列；

若是，则判定所述第一车牌号对应的车辆不存在非正常行为，并将位于所述车道的行为信息跟踪队列的头部的车牌号删除，在所述车牌号被删除后，判断所述车道的当前的行为信息跟踪队列是否为空；若否，则提取所述车道的当前的行为信息跟踪队列的头部的车牌号；查询所述车道的非正常行为判定队列中是否存在与所述车牌号相同的车牌号；若存在，则判定所述车牌号对应的车辆存在超车行为，将所述车牌号从所述车道的行为信息跟踪队列中删除，将所述车牌号从所述车道的非正常行为判定队列中删除。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述车道的行为信息跟踪队列中的车牌号位于所述车道的行为信息跟踪队列中的时间；

若所述时间大于预设的第一阈值，则查询所述车道的非正常行为判定队列中是否存在与所述车牌号相同的车牌号；

若是，则判定所述车牌号对应的车辆存在超车行为；

若否，则判定所述车牌号对应的车辆出现意外情况。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述车道的行为信息跟踪队列中的车牌号位于所述车道的行为信息跟踪队列中的时间；

若所述时间大于预设的第二阈值，则查询所述车道的非正常行为判定队列中是否存在与所述车牌号相同的车牌号；

若是，则判定所述车牌号对应的车辆存在超车行为；

若否，则遍历相关车道的非正常行为判定队列以查询所述相关车道的非正常行为判定队列中是否存在与所述车牌号相同的车牌号；所述相关车道为排除所述车道之外的其它车道；

若是，则判定所述车牌号对应的车辆存在变道行为；

若否，则判定所述车牌号对应的车辆出现意外情况。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在将所述第一车牌号压入非正常行为判定队列后，遍历相关车道的行为信息跟踪队列以查询是否存在与所述车牌号相同的车牌号；所述相关车道为排除所述车道的其它车道；

若是，则判定所述第一车牌号对应的车辆存在变道行为。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在判定所述第一车牌号对应的车辆存在变道行为后，还包括：

将所述第一车牌号从所述车道的非正常行为判定队列中删除；

将所述第一车牌号从所述第一车牌号所在的行为信息跟踪队列中删除。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述视频图像识别出所述车辆的车牌号包括：

将当前的视频图像与上一帧的视频图像做差得到差图像；

根据所述差图像判断视场内是否有车辆进入；

若有，则提取所述车辆行驶至第一位置或第二位置时的图片，并根据所述图片进行车牌识别以得到车牌号。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述图片进行车牌识别以得到车牌号包括：

对所述图片进行二值化；

定位车牌所在区域，并对所述区域中的字符进行分割；

基于预设的模板逐一识别车牌中的字符；

拼接所述字符得到完整的车牌号。

8.一种车辆行为信息获取装置，其特征在于，所述装置包括：

第一信息采集模块，用于实时监测车道的第一位置，摄取行驶至所述第一位置的车辆的视频图像；

第二信息采集模块，用于监测车道的第二位置，摄取行驶至所述第二位置的车辆的视频图像；

车牌识别模块，用于根据视频图像识别出车牌号；

车牌号录入模块，用于将车牌号压入行为信息跟踪队列；

行为信息分析模块，用于判定车牌号对应的车辆是否存在非正常行为；所述行为信息分析模块还用于在车牌号被删除后，判断行为信息跟踪队列是否为空；若否，则提取所述行为信息跟踪队列的头部的车牌号；查询所述车道的非正常行为判定队列中是否存在与所述车牌号相同的车牌号，进而判定超车行为；

行为信息跟踪队列管理模块，用于管理行为信息跟踪队列；

非正常行为判定队列管理模块，用于管理非正常行为判定队列。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：

时间记录模块，用于记录车牌号位于行为信息跟踪队列的时间；

所述行为信息分析模块还用于判定车牌号对应的车辆是否出现意外情况。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述行为信息分析模块还用于判定车牌号对应的车辆是否存在变道行为。

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述车牌识别模块包括：

差图像获取单元，用于将当前的视频图像与上一帧的视频图像做差得到差图像；

判断单元，用于根据所述差图像判断视场内是否有车辆进入；

提取单元，用于提取所述车辆行驶至第一位置或第二位置时的图片；

识别单元，用于根据所述图片进行车牌识别以得到车牌号。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述识别单元包括：

二值化模块，用于对所述图片进行二值化；

分割模块，用于定位车牌所在区域，并对所述区域中的字符进行分割；

字符匹配模块，用于基于预设的模板逐一识别车牌中的字符；

拼接模块，用于拼接所述字符得到完整的车牌号。

13.一种车辆行为信息获取终端，其特征在于，所述终端包括权利要求8-12中任意一项所述的车辆行为信息获取装置。

14.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序，所述程序由硬件执行以实现如权利要求1-7任一项所述的一种车辆行为信息获取方法。

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