CN109345834A - 机动车违法鸣笛捕获系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种机动车违法鸣笛捕获系统，包括：声传感器阵列单元，用于实时获取机动车禁止鸣笛区域的现场声音；所述现场声音包括汽车鸣笛声音、周围环境声音、汽车胎噪、电动车喇叭声音中的多种；高清摄像机单元，用于录制机动车禁止鸣笛区域的现场音频及视频；数据处理单元，用于当识别出鸣笛声音时，触发所述高清摄像机单元录制现场音频及视频，并识别鸣笛车辆的车牌号，将录制的鸣笛音频及视频与鸣笛声音云图进行合成，与识别出的车牌号关联作为机动车违法鸣笛证据。本发明能够对机动车违法鸣笛行为进行有效捕获，并形成可视化证据，解决了违法鸣笛执法难以取证的问题。

Description

机动车违法鸣笛捕获系统

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，尤其涉及一种机动车违法鸣笛捕获系统。

背景技术

汽车鸣号作为一种信号源，不仅可以提醒其他车辆和行人，而且又是有法可依的。根据《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》第四十七条，机动车超车时，应当提前开启左转向灯、变换使用远、近光灯或者鸣喇叭。第五十九条，机动车驶近急弯、坡道顶端等影响安全视距的路段以及超车或者遇有紧急情况时，应当减速慢行，并鸣喇叭示意。其实这样的规定并无道理。随着汽车技术的不断提升，汽车的性能也有了突飞猛进的发展，高速行驶的汽车就对行人的安全带来威胁。而汽车喇叭可以作为一种信号，警示其他车辆和行人注意安全。然而，如今，城市的部分区域和很多路段又禁止汽车鸣号。不仅如此，《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》第六十二条还规定，驾驶机动车不得有在禁止鸣喇叭的区域或者路段鸣喇叭的行为，而且越来越成为城市交通文明建设中机动车乱鸣喇叭成为交通违法中的顽疾。针对这一矛盾，究其根本原因，汽车鸣号本身也是一种噪音污染。而且噪音对人的影响非常大。根据相关测试记录，常见的家用车喇叭的分贝数大约为80-110分贝，货车的汽笛分贝数则大大超过110分贝。如果马路上的汽车纷纷鸣号，将对人们的身心健康带来威胁。在遇到机动车乱鸣喇叭的违法行为时，一方面，交警在执法时会遭遇到取证难的问题，相比于执法成本，机动车乱鸣号的违法成本较低，鸣号车辆较多时，无法辨明具体的鸣号车辆；另一方面，则会遇到取证难的问题，喇叭声往往“一闪而过”，很难判定喇叭声究竟是从哪一辆车上发出来的，即使准确断定是某辆车鸣号，执罚中车主也会一再否认，让交警拿出证据来，而根据目前市交警支队规范化执法的要求，多数交警不愿因此与驾驶人过度争执，毕竟证据环节存在软肋。即使配备录音笔，录下鸣号声，驾驶人也会否认。

有鉴于此，需要一种机动车违法鸣笛捕获方案来解决违法鸣笛执法难以取证的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种机动车违法鸣笛捕获系统，以解决违法鸣笛执法难以取证的问题。

本发明提供了一种机动车违法鸣笛捕获系统，包括：

声传感器阵列单元，用于实时获取机动车禁止鸣笛区域的现场声音；现场声音包括汽车鸣笛声音、周围环境声音、汽车胎噪、电动车喇叭声音中的多种；

高清摄像机单元，用于录制机动车禁止鸣笛区域的现场音频及视频；

数据处理单元，用于当识别出鸣笛声音时，触发所述高清摄像机单元录制现场音频及视频，并识别鸣笛车辆的车牌号，将录制的鸣笛音频及视频与鸣笛声音云图进行合成，与识别出的车牌号关联作为机动车违法鸣笛证据。

进一步地，数据处理单元基于波束形成算法对现场声音进行计算形成具有指向性的声音云图，定位鸣笛车辆声源，并根据声音频谱特性或声压阈值区分鸣笛声音与其他现场声音。

进一步地，数据处理单元基于图像识别算法对视频图像中的车牌号信息、车身颜色信息、车道信息进行提取。

进一步地，数据处理单元包括：

GPS模块，用于对提供机动车违法鸣笛捕获系统安装位置的经纬度信息，以及对声传感器阵列单元获取的现场声音信息及所述高清摄像机单元录制的视频信息进行同步。

进一步地，GPS模块具有时钟校准功能，支持NTP/FTP校时，且每日同步一次。

进一步地，声传感器阵列单元及高清摄像机单元安装于道路上方的横杆上，声传感器阵列单元及高清摄像机单元与路面形成的角度为60°至80°。

进一步地，声传感器阵列单元为MEMS麦克风声传感器阵列或矢量声传感器阵列。

进一步地，该系统还包括：

信息管理平台，用于对机动车违法鸣笛证据进行管理及分析。

进一步地，信息管理平台基于机动车违法鸣笛证据获取乱鸣喇叭地图和/或各个机动车禁止鸣笛区域在时间和空间上的违法鸣笛分布图。

进一步地，机动车违法鸣笛证据还包括车身颜色信息、车道信息、违法鸣笛时间信息、违法鸣笛地点信息。

进一步地，数据处理单元通过无线传输或有线传输方式将机动车违法鸣笛证据实时上传至信息管理平台。

进一步地，信息管理平台接入道路信息管理系统。

进一步地，信息管理平台还用于提供机动车违法鸣笛证据进行复核，以排除鸣笛捕获结果中存在的错误。

进一步地，复核包括：

在被捕获违法鸣笛机动车车主提出异议时，通过现场采集车主机动车鸣笛声音与机动车违法鸣笛捕获系统识别出的鸣笛声音进行声纹对比。

与现有技术相比本发明的有益效果是：

能够对机动车违法鸣笛行为进行有效捕获，并形成可视化证据，解决了违法鸣笛执法难以取证的问题。

附图说明

图1是本发明机动车违法鸣笛捕获系统的结构框图；

图2是本发明机动车违法鸣笛捕获系统一应用实施例；

图3是本发明机动车违法鸣笛捕获系统的工作流程图；

图4是本发明基于声阵列的波束形成指向性示意图。

具体实施方式

下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。

参图1所示，本实施例提供了一种机动车违法鸣笛捕获系统，包括：

声传感器阵列单元10，用于实时获取机动车禁止鸣笛区域的现场声音；现场声音包括汽车鸣笛声音、周围环境声音、汽车胎噪、电动车喇叭声音中的多种；

高清摄像机单元20，用于录制机动车禁止鸣笛区域的现场音频及视频；

数据处理单元30，用于当识别出鸣笛声音时，触发高清摄像机单元录制现场音频及视频，并识别鸣笛车辆的车牌号，将录制的鸣笛音频及视频与鸣笛声音云图进行合成，与识别出的车牌号关联作为机动车违法鸣笛证据。

该机动车违法鸣笛捕获系统，能够对机动车违法鸣笛行为进行有效捕获，并形成可视化证据，解决了违法鸣笛执法难以取证的问题。

在本实施例中，数据处理单元30基于波束形成算法对现场声音进行计算形成具有指向性的声音云图，定位鸣笛车辆声源，并根据声音频谱特性或声压阈值区分鸣笛声音与其他现场声音。

在本实施例中，数据处理单元30基于图像识别算法对视频图像中的车牌号信息、车身颜色信息、车道信息进行提取。

在本实施例中，数据处理单元30包括：

GPS模块，用于对提供机动车违法鸣笛捕获系统安装位置的经纬度信息，以及对声传感器阵列单元获取的现场声音信息及所述高清摄像机单元录制的视频信息进行同步。

在本实施例中，GPS模块具有时钟校准功能，支持NTP/FTP校时，且每日同步一次。

在本实施例中，声传感器阵列单元10及高清摄像机单元20安装于道路上方的横杆上，声传感器阵列单元10及高清摄像机单元20与路面形成的角度为60°至80°。

在本实施例中，声传感器阵列单元10为MEMS麦克风声传感器阵列或矢量声传感器阵列。

在本实施例中，该系统还包括：

信息管理平台40，用于对机动车违法鸣笛证据进行管理及分析。

在本实施例中，信息管理平台40基于机动车违法鸣笛证据获取乱鸣喇叭地图和/或各个机动车禁止鸣笛区域在时间和空间上的违法鸣笛分布图。

在本实施例中，机动车违法鸣笛证据还包括车身颜色信息、车道信息、违法鸣笛时间信息、违法鸣笛地点信息。

在本实施例中，数据处理单元30通过无线传输或有线传输方式将机动车违法鸣笛证据实时上传至信息管理平台40。

在本实施例中，信息管理平台40可接入交警队的道路信息管理系统。

在本实施例中，信息管理平台40还用于提供机动车违法鸣笛证据进行复核，以排除鸣笛捕获结果中存在的错误。

在本实施例中，复核包括：

在被捕获违法鸣笛机动车车主提出异议时，通过现场采集车主机动车鸣笛声音与机动车违法鸣笛捕获系统识别出的鸣笛声音进行声纹对比，实现复核。

所述复核可通过自动复核或人工审核的方式实现。

下面对本发明作进一步详细说明。

该机动车违法鸣笛捕获系统包括声传感器阵列单元、高清摄像机单元、数据处理单元及信息管理平台。声传感器阵列单元用于拾取现场声音，包括汽车鸣笛声音、周围环境声音、汽车胎噪、电动车喇叭等声音；高清摄像单元用于现场图像拾取和视频录制，数据处理单元用于所有数据的集中处理，包括鸣笛声音的判断和定位，车牌识别处理，音视频录制，抓拍结果上传至信息管理平台功能；信息管理平台用于整个抓拍网络抓拍结果的管理和分析，为用户提供多方位立体化分析，形成乱鸣喇叭地图，从时间，安装地点上对乱鸣喇叭数据做详细的分析，方便用户进行管理。声传感器阵列单元、高清摄像机单元安装在道路上方的横杆上，声阵列和高清摄像头与路面的角度在60°到80°之间，当机动车进入系统作用区域并发生鸣笛行为时，系统对机动车鸣笛行为抓拍记录，并将数据上传至信息管理平台。声阵列、高清摄像头的空间布置如图2所示。

系统的工作流程如图3所示,声阵列对道路交通信号进行实时监听，当有监听到鸣笛声信号(通过声音频谱和声压阈值进行判断)时触发鸣笛抓拍，主要包括音视频文件录制、声云图像合成、车牌识别，然后系统将违法鸣笛音视频图像合成，形成对应的视频及图片文件并上传至后台。

声传感器阵列是指按一定距离排列放置的一组麦克风，通过声波抵达阵列中每个麦克风之间的微小时差的相互作用，麦克风阵列可以得到比单个的麦克风更好地指向性。通过对所有麦克风信号的综合处理，声传感器阵列可以组合成为所要求的强指向性麦克风，形成被称为“波束”的指向特性。本实施例的声传感器阵列包含MEMS(MicroelectroMechanical Systems，微机电系统)麦克风声传感器阵列和矢量声传感器阵列两种。

数据处理单元基于波束形成算法对声传感器阵列采集的声信号进行计算形成具有向性的波束图即声音云图(如图4所示)，实现交通中鸣笛车辆声源的准确定位，同时根据频谱特性区分鸣笛声与其他各类刹车、轰鸣、空调等噪声，在识别车辆鸣笛的同时，触发高清摄像单元，获取相应时间的视频和图像数据(采集的视频时长可由用户进行设定)，数据处理单元通过图像识别对鸣笛车辆车牌识别的同时对声音云图与视频图像进行叠加，从而形成鸣笛抓拍的执法信息，通过有线网络或无线网络上传至相应的信息管理平台。数据处理单元配备有GPS模块，GPS模块具有时钟校准功能，支持NTP/FTP校时，并且每日同步一次，提供安装设备的经纬度信息。

信息管理平台用于整个抓拍网络抓拍结果的管理和分析，为用户提供多方位立体化分析，形成乱鸣喇叭地图，还可以从时间、安装地点上对乱鸣喇叭数据做详细的分析，方便用户统一管理城市多个路口中违法行为的图像、音频、视频信息，对于暂时不支持音视频信息的公安执法平台，此子系统还可用作预审平台。通过抓拍结果的复核，对抓拍记录的图像，音频，视频进行审查，对车牌不正确，或者其他可能出现的错误进行人工排除，避免不必要的纠纷。通过对违法数据进行统计，可以获取系统启用后任一时间段内，各监测点的抓拍数量，或者按照安装点在时间上进行统计，可以有效的分析各点在时间和空间上的违法分布。

上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

Claims (10)

1.一种机动车违法鸣笛捕获系统，其特征在于，包括：

声传感器阵列单元，用于实时获取机动车禁止鸣笛区域的现场声音；所述现场声音包括汽车鸣笛声音、周围环境声音、汽车胎噪、电动车喇叭声音中的多种；

高清摄像机单元，用于录制机动车禁止鸣笛区域的现场音频及视频；

数据处理单元，用于当识别出鸣笛声音时，触发所述高清摄像机单元录制现场音频及视频，并识别鸣笛车辆的车牌号，将录制的鸣笛音频及视频与鸣笛声音云图进行合成，与识别出的车牌号关联作为机动车违法鸣笛证据。

2.根据权利要求1所述的机动车违法鸣笛捕获系统，其特征在于，所述数据处理单元基于波束形成算法对所述现场声音进行计算形成具有指向性的声音云图，定位鸣笛车辆声源，并根据声音频谱特性或声压阈值区分鸣笛声音与其他现场声音。

3.根据权利要求2所述的机动车违法鸣笛捕获系统，其特征在于，所述数据处理单元基于图像识别算法对视频图像中的车牌号信息、车身颜色信息、车道信息进行提取。

4.根据权利要求3所述的机动车违法鸣笛捕获系统，其特征在于，所述数据处理单元包括：

GPS模块，用于对提供所述机动车违法鸣笛捕获系统安装位置的经纬度信息，以及对所述声传感器阵列单元获取的现场声音信息及所述高清摄像机单元录制的视频信息进行同步。

5.根据权利要求1所述的机动车违法鸣笛捕获系统，其特征在于，所述声传感器阵列单元及高清摄像机单元安装于道路上方的横杆上，所述声传感器阵列单元及高清摄像机单元与路面形成的角度为60°至80°。

6.根据权利要求1至5任一项所述的机动车违法鸣笛捕获系统，其特征在于，还包括：

信息管理平台，用于对所述机动车违法鸣笛证据进行管理及分析；

所述数据处理单元通过无线传输或有线传输方式将所述机动车违法鸣笛证据实时上传至所述信息管理平台。

7.根据权利要求6所述的机动车违法鸣笛捕获系统，其特征在于，所述信息管理平台基于所述机动车违法鸣笛证据获取乱鸣喇叭地图和/或各个机动车禁止鸣笛区域在时间和空间上的违法鸣笛分布图。

8.根据权利要求7所述的机动车违法鸣笛捕获系统，其特征在于，所述机动车违法鸣笛证据还包括车身颜色信息、车道信息、违法鸣笛时间信息、违法鸣笛地点信息。

9.根据权利要求6所述的机动车违法鸣笛捕获系统，其特征在于，所述信息管理平台还用于提供所述机动车违法鸣笛证据进行复核，以排除鸣笛捕获结果中存在的错误。

10.根据权利要求9所述的机动车违法鸣笛捕获系统，其特征在于，所述复核包括：

在被捕获违法鸣笛机动车车主提出异议时，通过现场采集车主机动车鸣笛声音与所述机动车违法鸣笛捕获系统识别出的鸣笛声音进行声纹对比。