CN110189425A - 基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法及系统，该方法包括：获取设置在道路上的RSU检测单元对于第一检测区域进行检测得到的第一车牌信息、与第一车牌信息对应的第一车辆信息和第一计费信息；获取设置在道路上的双目视觉检测单元对于第二检测区域进行检测得到的第二车牌信息、与第二车牌信息对应的第二车辆信息；对第一车辆信息和第二车辆信息进行匹配，得到匹配结果，匹配结果用于提示第一计费信息是否存在异常。解决了相关技术中多车道自由流检测技术中无法精确的检测通过道路的车辆导致的对车辆计费的不准确的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及多车道自由流调查领域，具体而言，涉及一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法及系统。
背景技术
目前，我国很多省市都建立了高速公路不停车收费系统，这在一定程度上提高了高速公路的通行效率，但现在的高速公路不停车收费系统需要安装车载OBU的车辆，以低速通过装有RSU天线的单车道，当车流量较大时，现有的这种高速公路不停车收费系统，仍然会出现车辆拥堵的情况，影响了车辆通信效率。
多车道自由流技术是在现有的高速公路不停车收费技术上发展而来，多车道自由流技术允许车辆以正常的行驶速度在多车道的普通公路或高速公路上自由通过，当前多车道自由流技术主要是采用多传感器的信息融合匹配解决车辆位置、车辆交易、车辆抓拍取证等问题，系统一般包括车辆检测与定位子系统、抓拍子系统、交易子系统，但是当前的车辆检测与定位子系统所提供的车辆位置信息一般都是某一个或多个时刻的车辆位置信息，并不能提供一段时间内车辆的实时位置，在多车道自由流的情况下车辆的变道、跨道、车辆遮挡等情况很可能导致车辆信息的匹配错误，匹配率较低，进而导致车辆逃费、非法车辆通过，但无法取证的情况发生。
双目视觉是一种基于视差原理由两个不同角度的图像建立的三维图像，重建后的三维图像是带有深度信息和RGB值的图像，不仅能够识别物体颜色信息还能识别物体轮廓信息，利用双目视觉三维成像技术可以同时获取车辆位置信息和图像信息，能有效提高多车道自由流车辆检测效率和匹配正确率。
针对现有技术中，多车道自由流检测技术中无法精确的检测通过道路的车辆导致的对车辆计费的不准确的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法及系统，以至少解决相关技术中对多车道自由流检测技术中对车辆的匹配效率低、匹配出错等技术问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法，包括：获取设置在道路上的RSU检测单元对于第一检测区域进行检测得到的第一车牌信息、与第一车牌信息对应的第一车辆信息和第一计费信息；获取设置在道路上的双目视觉检测单元对于第二检测区域进行检测得到的第二车牌信息、与第二车牌信息对应的第二车辆信息；对第一车辆信息和第二车辆信息进行匹配，得到匹配结果，匹配结果用于提示第一计费信息是否存在异常。
可选地，上述对第一车辆信息和第二车辆信息进行匹配，得到匹配结果，匹配结果用于指示车辆是否出现异常包括：在第一车辆信息与第二车辆信息不一致的情况下，输出第一指示信息，其中，第一指示信息用于提示第一计费信息存在异常。
可选地，在第一车牌信息与第二车牌信息不一致的情况下，上述方法包括：在第一计费信息产生之后的预定时长内第一位置信息所指示的位置和第二位置信息所指示的位置在预定范围内的情况下，对第一车辆信息和第二车辆信息进行匹配，其中，第一位置信息所指示的位置为具有第一车牌信息的车辆的位置，第二位置信息所指示的位置为具有第二车牌信息的车辆的位置；在第一车辆信息和第二车辆信息匹配的情况下，输出第一提示信息，其中，第一提示信息用于提示第一计费信息存在异常。
可选地，在第一车牌信息与第二车牌信息不一致的情况下，上述方法还包括：判断RSU检测单元在第一预定时间段内对于第一检测区域进行检测得到的一组车牌信息是否包括第二车牌信息；在一组车牌信息不包括第二车牌信息的情况下，输出第二提示信息。
可选地，在第一车牌信息与第二车牌信息不一致的情况下，上述方法还包括：判断双目检测单元在第二预定时间段内对于第二检测区域进行检测得到的一组车牌信息是否包括第一车牌信息；在一组车牌信息不包括第一车牌信息的情况下，输出第三提示信息。
可选地，上述第二位置信息包括：获取双目检测单元在第三预定时间段内第二车辆信息对应的位置变化，其中，位置变化用于指示第二车辆信息对应的行驶轨迹；行驶轨迹用于指示第二位置信息。
根据本发明的另一个实施例，提供了一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测系统，包括：RSU检测单元，用于获取第一检测区域进行检测得到的第一车牌信息、与第一车牌信息对应的第一车辆信息和第一计费信息；双目视觉检测单元，用于获取第二检测区域进行检测得到的第二车牌信息、与第二车牌信息对应的第二车辆信息；数据处理单元，用于对第一车辆信息和第二车辆信息进行匹配，得到匹配结果，匹配结果用于提示第一计费信息是否存在异常。
可选地，双目视觉检测单元包括一个或多个，一个或多个双目视觉检测单元，用于覆盖所有车道。
可选地，上述系统包括：第一检测区域大于等于第二检测区域，且第一检测区域与第二检测区域具有相交的区域，且相交的区域大于等于第一检测区域的一半。
可选地，上述系统还包括：车尾抓拍检测单元，用于获取第三检测区域进行检测得到的第三车牌信息、与第三车牌信息对应的第三车辆信息，其中，第三检测区域与第二检测区域相交，车尾抓拍检测单元包括一个或多个。
通过本发明，获取设置在道路上的RSU检测单元对于第一检测区域进行检测得到的第一车牌信息、与第一车牌信息对应的第一车辆信息和第一计费信息；获取设置在道路上的双目视觉检测单元对于第二检测区域进行检测得到的第二车牌信息、与第二车牌信息对应的第二车辆信息；对第一车辆信息和第二车辆信息进行匹配，得到匹配结果，匹配结果用于提示第一计费信息是否存在异常。即，通过双目视觉三维成像技术对自由流车辆位置的实时检测跟踪，提供准确的车辆位置信息，并在检测车辆位置信息的同时获取车牌信息及车辆图片信息，并与RSU检测单元获取的信息进行精确匹配。解决了相关技术中多车道自由流检测技术中无法精确的检测通过道路的车辆导致的对车辆计费的不准确的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法的流程图；
图2是根据本发明优先实施例的一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测系统结构框图；
图4是根据本发明优先实施例的一种多车道自由流车辆检测系统；
图5是根据本发明优先实施例的一种多车道自由流车辆检测系统布局方式；
图6是根据本发明优先实施例的另一种多车道自由流车辆检测系统布局方式；
图7是根据本发明优先实施例的再一种多车道自由流车辆检测系统布局方式。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
实施例1
在本实施例中提供了一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法，图1是根据本发明实施例的基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
步骤S102，获取设置在道路上的RSU检测单元对于第一检测区域进行检测得到的第一车牌信息、与第一车牌信息对应的第一车辆信息和第一计费信息。
步骤S104，获取设置在道路上的双目视觉检测单元对于第二检测区域进行检测得到的第二车牌信息、与第二车牌信息对应的第二车辆信息。
其中，获取设置在道路上的双目视觉检测单元对于第二检测区域进行检测得到的第二车牌信息、与第二车牌信息对应的第二车辆信息可以包括：获取道路的第二检测区域的第一视图和第二视图；通过第一视图与第二视图的视差获取视差深度图像并建立背景图像，其中，视差深度图像是通过第一视图与第二视图的视差经过三角测距得到的带深度信息的图像，背景图像是道路检测区域中无车辆通过时的视差深度图像；通过检测前景图像的不同深度的信息获取第二车牌信息、与第二车牌信息对应的第二车辆信息。
步骤S106，对第一车辆信息和第二车辆信息进行匹配，得到匹配结果，匹配结果用于提示第一计费信息是否存在异常。
需要说明的是，在第一车辆信息和第二车辆信息不匹配的情况下，输出第一提示信息，其中，第一提示信息用于提示第一计费信息存在异常。
其中，在第一车牌信息与第二车牌信息不一致的情况下，上述方法可以包括：在第一计费信息产生之后的预定时长内第一位置信息所指示的位置和第二位置信息所指示的位置在预定范围内的情况下，对第一车辆信息和第二车辆信息进行匹配，其中，第一位置信息所指示的位置为具有第一车牌信息的车辆的位置，第二位置信息所指示的位置为具有第二车牌信息的车辆的位置；在第一车辆信息和第二车辆信息不匹配的情况下，输出第一提示信息，其中，第一提示信息用于提示第一计费信息存在异常。
还需要说明的是，上述方法还可以包括：在第一车牌信息与第二车牌信息不一致的情况下，判断RSU检测单元在第一预定时间段内对于第一检测区域进行检测得到的一组车牌信息是否包括第二车牌信息，其中，一组车牌信息包括第一车牌信息；在一组车牌信息不包括第二车牌信息的情况下，输出第二提示信息，其中，第二提示信息用于提示与第二车牌信息对应的第二计费信息存在异常。
例如，第一车牌信息与第二车牌信息不一致的情况下，可以包括有一辆车没有安装OBU设备或者安装有OBU的车辆没有与RSU进行通信，则此时，该车辆将没有无法进行计费。在上述方法中，可以判断RSU检测单元在10分钟内在预定的范围内通过的车辆如果有2辆车，但在双目检测单元拍摄的图片确存在3辆车，则后台的数据处理单元可以判断出，有一辆车的计费出现异常。
通过上述步骤，获取设置在道路上的RSU检测单元对于第一检测区域进行检测得到的第一车牌信息、与第一车牌信息对应的第一车辆信息和第一计费信息；获取设置在道路上的双目视觉检测单元对于第二检测区域进行检测得到的第二车牌信息、与第二车牌信息对应的第二车辆信息；对第一车辆信息和第二车辆信息进行匹配，得到匹配结果，匹配结果用于提示第一计费信息是否存在异常，解决了多车道自由流检测技术中无法精确的检测通过道路的车辆导致的对车辆计费的不准确的技术问题。
可选地，在第一车辆信息和第二车辆信息匹配的情况下，上述方法还包括：记录第一车辆信息对应的OBU交易状态信息、OBU获取的车牌信息，以及双目视觉检测单元获取的第二车辆信息对应的车牌信息、车辆图片信息，车辆车型信息、车辆轮廓特征信息、车辆行驶的轨迹信息。进而可以将车辆的相关信息进行储存，以便相关人员获取存储的相关信息。
其中，对第一车辆信息和第二车辆信息进行匹配可以包括：将第一车辆信息对应的车型和/或颜色与第二车辆信息对应的车型和/或颜色进行匹配。
例如，可以根据RSU检测单元中获取车辆的第一车辆的车型，可以根据双目检测单元上传的图片信息中获知第二车辆的车型信息，因此，在第一车辆的车牌信息和第二车辆的车牌信息不一致的情况下，通过RSU与双目检测单元获知车辆的车型是一致的，且车的颜色是一致的，则可以判断出这辆车存在套牌的情况，进而可以输出提示信息，该车辆的计费出现异常。
可选地，上述方法可以包括：获取车尾抓拍检测单元在车尾抓拍区域得到的第一车牌信息，其中，车尾抓拍区域与第一检测区域以及第二检测区域相交。
可选地，上述方法可以包括：第一检测区域大于第二检测区域，且两者相交的区域不小于第一检测区域的一半。
下面结合可选实施例对上述基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法进行说明。如图2所示的提供了一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法。
如图2所示，该基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法至少包括：
步骤S202，通过双目视觉检测单元获取道路检测区域的第一视图和第二视图，并通过第一视图与第二视图的视差获取视差深度图像并建立背景图像，发送给数据处理单元。
在上述步骤S202中，视差深度图像是通过第一视图与第二视图的视差经过三角测距得到的带深度信息的图像，背景图像是当检测区域中无车辆通过时，双目视觉检测单元获取的视差深度图像。
步骤S204，数据处理单元通过检测前景图像的深度信息变化获取车辆位置信息和车辆图片信息，并计算车辆通过检测区域的行驶轨迹。
其中，在步骤S204中，数据处理单元根据前景图像中深度信息的变化检测有车经过检测区域，并对前景图像和背景图像进行图像差分及图像分割处理，获取有车区域中的车牌信息，车牌信息包括，车牌位置信息、车牌号码、车牌颜色、车辆图片以及获取车牌信息时间，当有车区域中无车牌信息或数据处理单元获取车牌信息失败时，获取有车区域的几何中心位置、车辆图片及检测时间。
还需要说明的是，在上述步骤S204中，车辆通过检测区域的行驶轨迹可以包括：车辆通过检测区域的时间段内，连续检测t-1时刻的视差深度图像与t时刻的视差深度图像中有车区域的深度信息变化及水平偏移信息变化，来记录车辆的行驶轨迹；当车辆发生变道且经过两个或两个以上的双目视觉检测单元的检测区域时，数据处理单元根据检测时间以及车辆位置信息匹配不同双目视觉检测单元检测的车辆视差深度图像。
步骤S206，通过RSU检测单元获取车载OBU位置信息及OBU交易信息，并发送给数据处理单元，数据处理单元根据车牌信息匹配，和/或时空间匹配，精确匹配RSU检测单元获取的车辆信息与双目视觉检测单元获取的车辆信息。
在上述步骤S206中，RSU检测单元获取的车载OBU位置信息及OBU交易信息，包括OBU位置信息、OBU车牌信息、OBU交易信息、OBU交易时间；当RSU检测单元获取的OBU车牌信息与双目视觉检测单元获取的车牌信息一致时，直接通过车牌信息匹配RSU检测单元获取的车辆信息与双目视觉检测单元获取的车辆信息；当RSU检测单元获取的OBU车牌信息与双目视觉检测单元获取的车牌信息不一致时，数据处理单元通过时空间匹配法精确匹配RSU检测单元获取的车辆信息与双目视觉检测单元获取的车辆信息的可以包括：当数据处理单元获取OBU交易信息后，在设定的时间阈值内，车载OBU位置信息与双目视觉检测单元检测出的车辆位置信息在设定的空间(位置)阈值内，则将RSU检测单元获取的车辆信息与双目视觉检测单元获取的车辆信息进行匹配，获取车辆交通信息，且车辆交通信息包括：OBU交易状态信息、OBU获取的车牌信息、双目视觉检测单元获取的车牌信息、车辆图片信息，车辆车型信息、轮廓特征信息、车辆的行驶轨迹信息。
通过上述优先实施例，通过双目视觉三维成像技术对自由流车辆位置的实时检测跟踪，提供准确的车辆位置信息，并在检测车辆位置信息的同时获取车牌信息及车辆图片信息，有利于与电子交易子系统RSU精确匹配，以解决现有技术中多车道自由流检测技术中匹配效率低、匹配出错等问题。
下面结合可选实施例对上述基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法进行说明。
一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法可以包括：
步骤S1，通过双目视觉检测单元(10)获取道路检测区域(1)的第一视图和第二视图，并通过第一视图与第二视图的视差获取视差深度图像并建立背景图像，发送给数据处理单元(30)。
需要说明的是，在步骤S1中，视差深度图像是通过第一视图与第二视图的视差经过三角测距得到的带深度信息的图像，背景图像是当检测区域(1)中无车辆通过时，双目视觉检测单元(10)获取的视差深度图像。
步骤S2，数据处理单元(30)通过检测前景图像的深度信息变化获取车辆位置信息和车辆图片信息，并计算车辆通过检测区域(1)的行驶轨迹。
需要说明的是，在上述步骤S2中，数据处理单元(30)根据前景图像中深度信息的变化检测有车经过检测区域，并对前景图像和背景图像进行图像差分及图像分割处理，获取有车区域中的车牌信息，车牌信息包括，车牌位置信息、车牌号码、车牌颜色、车辆图片以及获取车牌信息时间，当有车区域中无车牌信息或数据处理单元获取车牌信息失败时，获取有车区域的几何中心位置、车辆图片及检测时间。
还需要说明的是，在上述步骤S2中，车辆通过检测区域(1)的行驶轨迹方法包括：车辆通过检测区域(1)的时间段内，连续检测t-1时刻的视差深度图像与t时刻的视差深度图像中有车区域的深度信息变化及水平偏移信息变化，来记录车辆的行驶轨迹。
步骤S3，通过RSU检测单元(20)获取车载OBU位置信息及OBU交易信息，并发送给数据处理单元(30)，数据处理单元(30)根据车牌信息匹配，和/或时空间(预设时间与预设位置范围)匹配，精确匹配RSU检测单元(30)获取的车辆信息与双目视觉检测单元(10)获取的车辆信息。
需要说明的是，获取RSU是车辆所处的位置，然后在预定时间内，该车辆将行驶一定的距离，则获取这个距离范围内的车辆，也即是说，可以通过RSU获取车辆的位置以及根据双目检测单元获取车辆的位置信息，根据车辆的位置信息进行匹配车辆的信息。
当车辆发生变道且经过两个或两个以上的双目视觉检测单元(10)的检测区域(1)时，数据处理单元(30)根据检测时间以及车辆位置信息匹配不同双目视觉检测单元(10)检测的车辆视差深度图像。
还需要说明的是，在上述步骤S3中，RSU检测单元(20)获取的车载OBU位置信息及OBU交易信息，包括OBU位置信息、OBU车牌信息、OBU交易信息、OBU交易时间。
当RSU检测单元(20)获取的OBU车牌信息与双目视觉检测单元(10)获取的车牌信息一致时，直接通过车牌信息匹配RSU检测单元(20)获取的车辆信息与双目视觉检测单元(10)获取的车辆信息；
当RSU检测单元(20)获取的OBU车牌信息与双目视觉检测单元(10)获取的车牌信息不一致时，数据处理单元(30)通过时空间匹配法精确匹配RSU检测单元(30)获取的车辆信息与双目视觉检测单元(10)获取的车辆信息的可以包括：当数据处理单元(30)获取OBU交易信息后，在设定的时间阈值范围内，车载OBU位置信息与双目视觉检测单元(10)检测出的车辆位置信息在设定的空间阈值范围内，则将RSU检测单元(20)获取的车辆信息与双目视觉检测单元(10)获取的车辆信息进行匹配，获取车辆交通信息，且车辆交通信息包括：OBU交易状态信息、OBU获取的车牌信息、双目视觉检测单元(10)获取的车牌信息、车辆图片信息，车辆车型信息、轮廓特征信息、轨迹信息。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
实施例2
在本实施例中还提供了一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测系统，该系统用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图3是根据本发明实施例的一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测系统结构框图，如图3所示，该装置包括：RSU检测单元31、双目视觉检测单元33、数据处理单元35，其中，
RSU检测单元31，用于获取第一检测区域进行检测得到的第一车牌信息、与第一车牌信息对应的第一车辆信息和第一计费信息。
双目视觉检测单元33，用于获取第二检测区域进行检测得到的第二车牌信息、与第二车牌信息对应的第二车辆信息。
其中，上述双目视觉检测单元可以包括：第一获取模块，用于获取道路的第二检测区域的第一视图和第二视图；建立模块，用于通过第一视图与第二视图的视差获取视差深度图像并建立背景图像，其中，视差深度图像是通过第一视图与第二视图的视差经过三角测距得到的带深度信息的图像，背景图像是道路检测区域中无车辆通过时的视差深度图像；第二获取模块，用于通过检测前景图像的不同深度的信息获取第二车牌信息、与第二车牌信息对应的第二车辆信息。
数据处理单元35，用于对所述第一车辆信息和所述第二车辆信息进行匹配，得到匹配结果，所述匹配结果用于提示所述第一计费信息是否存在异常。
其中，上述数据处理单元可以包括：第一匹配模块，用于在第一车牌信息与第二车牌信息不一致的情况下，在第一计费信息产生之后的预定时长内第一位置信息所指示的位置和第二位置信息所指示的位置在预定范围内的情况下，对第一车辆信息和第二车辆信息进行匹配，其中，第一位置信息所指示的位置为具有第一车牌信息的车辆的位置，第二位置信息所指示的位置为具有第二车牌信息的车辆的位置；输出单元包括：第一输出模块，用于在第一车辆信息和第二车辆信息不匹配的情况下，输出第一提示信息，其中，第一提示信息用于提示第一计费信息存在异常。
还需要说明的是，在第一车牌信息与第二车牌信息不一致的情况下，上述数据处理单元还可以包括：判断模块，用于在第一计费信息产生之后的预定时长内第一位置信息所指示的位置和第二位置信息所指示的位置不在预定范围内的情况下，判断RSU检测单元在第一预定时间段内对于第一检测区域进行检测得到的一组车牌信息是否包括第二车牌信息，其中，一组车牌信息包括第一车牌信息，第一位置信息所指示的位置为具有第一车牌信息的车辆的位置，第二位置信息所指示的位置为具有第二车牌信息的车辆的位置；第二输出模块，用于在一组车牌信息不包括第二车牌信息的情况下，输出第二提示信息，其中，第二提示信息用于提示与第二车牌信息对应的第二计费信息存在异常。
上述数据处理单元还可以包括：第二匹配模块，用于将第一车辆信息对应的车型和/或颜色与第二车辆信息对应的车型和/或颜色进行匹配。
输出单元37，用于在第一车辆信息和第二车辆信息不匹配的情况下，输出第一提示信息，其中，第一提示信息用于提示第一计费信息存在异常。
可选地，上述系统还可以包括：记录单元，用于在第一车辆信息和第二车辆信息匹配的情况下，记录第一车辆信息对应的OBU交易状态信息、OBU获取的车牌信息，以及双目视觉检测单元获取的第二车辆信息对应的车牌信息、车辆图片信息，车辆车型信息、车辆轮廓特征信息、车辆行驶的轨迹信息。
可选地，上述系统还可以包括：车尾抓拍检测单元，用于获取在车尾抓拍区域得到的第一车牌信息，其中，车尾抓拍区域与第一检测区域以及第二检测区域相交。
可选地，上述系统包括：第一计费信息对应的交易区域大于第一检测区域，且交易区域与第一检测区域相交的区域不小于交易区域的一半。
如图4所示，本发明还提供优选的一种多车道自由流车辆检测系统，包括：
双目视觉检测单元(10)，安装在道路上方的横杆或门架上，与数据处理单元(30)相连，用于获取检测区域(1)的视差深度图像，并发送发送给数据处理单元(30)；
RSU检测单元(20)，与数据处理单元(30)相连，且每个车道正上方安装一个所述RSU检测单元(20)，用于获取交易区域(2)的车载OBU位置信息和交易信息。
数据处理单元(30)，包括微处理器、数据存储单元、外部接口单元，用于提取所述视差深度图像的车辆位置信息及轮廓信息，并匹配所述RSU检测单元(20)获取的车辆信息与所述双目视觉检测单元(10)获取的车辆信息。
需要说明的是，多车道自由流车辆检测系统可以包括一个或多个所述双目视觉检测单元(10)，且一个或多个所述双目视觉检测单元(10)的检测区域(1)的并集能覆盖整个车道。
还需要说明的是，在行车方向上，双目视觉检测单元(10)的检测区域(1)离双目视觉检测单元(10)最远为25米～30米，最近为10米～15米，且车辆先经过检测区域(1)，再经过门架或横杆。
还需要说明的是，在行车方向上，RSU检测单元(20)的交易区域(2)不小于检测区域(1)，且交易区域(2)与检测区域(1)有交集，且相交的区域不小于交易区域(2)的二分之一。
图5是本发明的优先实施例中一种基于双目检测系统布局方式，考虑到双目视觉检测单元(10)的视场角度，当使用一个双目视觉检测单元(10)的视场角度不能够覆盖整个车道时，需要采用图5的布局方式，采用多个双目视觉检测单元(10)，其系统布局特征与图可以用于实现上述检测方法。
图6是本发明的优先实施例中另一种基于双目检测系统布局方式，考虑到双目视觉检测单元(10)与RSU检测单元(20)的检测距离不一样，当所使用的双目视觉检测单元(10)的检测区域与RSU检测单元(20)的检测距离不一致时，需要调整双目视觉检测单元(10)的安装位置，如图6的布局方式，其检测方法与上述检测方法一致。
图7是本发明优选实施例的再一种多车道自由流车辆检测系统布局方式，考虑到系统需要获取车尾抓拍信息，系统还可以包括车尾抓拍检测单元(40)，车尾抓拍检测单元的车尾抓拍区域(3)与检测单元(1)以及交易区域(2)相交，具体布局方式如图7，车尾抓拍的图片根据车尾车牌号码，和/或抓拍时间、抓拍车道号、抓拍位置与双目视觉检测单元(10)检测的车辆信息进行匹配。
根据本发明的优选实施例另一方面，提供了一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测系统，用于实现上述检测方法，包括：
双目视觉检测单元，安装在道路上方的横杆或门架上，与数据处理单元相连，用于获取检测区域的视差深度图像，并发送发送给数据处理单元；
RSU检测单元，与数据处理单元相连，且每个车道正上方安装一个RSU检测单元，用于获取交易区域的车载OBU位置信息和交易信息；
数据处理单元，包括微处理器、数据存储单元、外部接口单元，用于提取视差深度图像的车辆位置信息及轮廓信息，并匹配RSU检测单元获取的车辆信息与双目视觉检测单元获取的车辆信息。
可选地，多车道自由流车辆检测系统包括一个或多个双目视觉检测单元，且一个或多个双目视觉检测单元的检测区域的并集能覆盖整个车道。
可选地，在行车方向上，双目视觉检测单元的检测区域离双目视觉检测单元最远为25米～30米，最近为10米～15米，且车辆先经过检测区域，再经过门架或横杆。
可选地，在行车方向上，RSU检测单元的交易区域不小于检测区域，且交易区域与检测区域有交集，且相交的区域不小于交易区域的二分之一。
可选地，多车道自由流车辆检测系统还包括一个或多个车尾抓拍检测单元，车尾抓拍检测单元的车尾抓拍区域与RSU检测单元的交易区域以及双目视觉检测单元的检测区域相交。
上述优选实施例具有以下两点有益效果：(1)利用双目视觉三维成像原理，在获取车辆位置信息的同时获取车牌信息提高车辆位置与车牌信息的匹配精度；(2)通过检测多车道自由流车辆的行驶轨迹，精确匹配车辆图像信息及交易信息，对非法车辆、逃费车辆提供完整的取证信息，让违法车辆无处可逃。
实施例3
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，获取设置在道路上的RSU检测单元对于第一检测区域进行检测得到的第一车牌信息、与第一车牌信息对应的第一车辆信息和第一计费信息；
S2，获取设置在道路上的双目视觉检测单元对于第二检测区域进行检测得到的第二车牌信息、与第二车牌信息对应的第二车辆信息；
S3，对第一车牌信息和第二车辆信息进行匹配，得到匹配结果，匹配结果用于提示第一计费信息是否存在异常。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
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 (10)
1.一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测方法，其特征在于，包括：
获取设置在道路上的RSU检测单元对于第一检测区域进行检测得到的第一车牌信息、与所述第一车牌信息对应的第一车辆信息和第一计费信息；
获取设置在所述道路上的双目视觉检测单元对于第二检测区域进行检测得到的第二车牌信息、与所述第二车牌信息对应的第二车辆信息；
对所述第一车辆信息和所述第二车辆信息进行匹配，得到匹配结果，所述匹配结果用于提示所述第一计费信息是否存在异常。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一车辆信息和所述第二车辆信息进行匹配，得到匹配结果，所述匹配结果用于指示所述车辆是否出现异常包括：
在所述第一车辆信息与所述第二车辆信息不一致的情况下，输出第一指示信息，其中，所述第一指示信息用于提示所述第一计费信息存在异常。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述第一车牌信息与所述第二车牌信息不一致的情况下，所述方法包括：
在所述第一计费信息产生之后的预定时长内第一位置信息所指示的位置和第二位置信息所指示的位置在预定范围内的情况下，对所述第一车辆信息和所述第二车辆信息进行匹配，其中，所述第一位置信息所指示的位置为具有所述第一车牌信息的车辆的位置，所述第二位置信息所指示的位置为具有所述第二车牌信息的车辆的位置；
在所述第一车辆信息和所述第二车辆信息匹配的情况下，输出第一提示信息，其中，所述第一提示信息用于提示所述第一计费信息存在异常。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述第一车牌信息与所述第二车牌信息不一致的情况下，所述方法还包括：
判断所述RSU检测单元在第一预定时间段内对于所述第一检测区域进行检测得到的一组车牌信息是否包括所述第二车牌信息；
在所述一组车牌信息不包括所述第二车牌信息的情况下，输出第二提示信息。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述第一车牌信息与所述第二车牌信息不一致的情况下，所述方法还包括：
判断所述双目检测单元在第二预定时间段内对于所述第二检测区域进行检测得到的一组车牌信息是否包括所述第一车牌信息；
在所述一组车牌信息不包括所述第一车牌信息的情况下，输出第三提示信息。
6.根据权利要求1-5任一项中所述的方法，其特征在于，所述第二位置信息包括：
获取所述双目检测单元在第三预定时间段内所述第二车辆信息对应的位置变化，其中，所述位置变化用于指示所述第二车辆信息对应的行驶轨迹；
所述行驶轨迹用于指示所述第二位置信息。
7.一种基于双目视觉的多车道自由流车辆检测系统，其特征在于，包括：
RSU检测单元，用于获取第一检测区域进行检测得到的第一车牌信息、与所述第一车牌信息对应的第一车辆信息和第一计费信息；
双目视觉检测单元，用于获取第二检测区域进行检测得到的第二车牌信息、与所述第二车牌信息对应的第二车辆信息；
数据处理单元，对所述第一车辆信息和所述第二车辆信息进行匹配，得到匹配结果，所述匹配结果用于提示所述第一计费信息是否存在异常。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述双目视觉检测单元包括一个或多个，
所述一个或多个双目视觉检测单元，用于覆盖所有车道。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统包括：
所述第一检测区域大于等于所述第二检测区域，且所述第一检测区域与所述第二检测区域具有相交的区域，且所述相交的区域大于等于所述第一检测区域的一半。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
车尾抓拍检测单元，用于获取第三检测区域进行检测得到的第三车牌信息、与所述第三车牌信息对应的第三车辆信息，其中，所述第三检测区域与所述第二检测区域相交，所述车尾抓拍检测单元包括一个或多个。
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