CN110444025A - 路侧一体化巡检系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种路侧一体化巡检系统，包括违停管理云平台(1)、无线路由器(2)、双路摄像机(3)以及智能识别主机(4)，能够智能识别取证，工作人员驾驶巡逻车在道路上巡逻，车载智能识别设备自动识别违停车辆并抓拍取证，具有建设成本低、施工简单、取证范围无盲区的特点，它主要解决以高位视频为代表的现有自动取证系统的建设成本高、施工难度大和取证范围有盲区的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种路侧一体化巡检系统，属于人工智能领域。
背景技术
近年来，随着城市机动车数量高速增长，一方面，大量的车辆需要停放，另一方面，城市停车位严重短缺，二者之间的矛盾日益突出，导致违章停车问题不断恶化。违章停车问题严重影响公共秩序，也对城市的文明形象带来负面影响。
加强违停执法力度是交管部门解决违章停车问题的主要手段，其中违停取证是关键。目前，违停取证主要有人工取证和自动取证两种典型方式。人工取证，交警(或协警)在路上巡逻，发现违停车辆人工拍照取证，将违停车辆车牌号码和车辆照片上传到交管平台，作为处罚依据。人工取证方式虽然准确率几乎可以达到100％，但是需要耗费大量的人力，由于交警人力有限，无法做到全天候巡查取证。为了弥补人工取证的不足，许多城市开始推广自动取证。
目前自动取证主要通过高位视频监控实现，通过在道路沿线高杆上安装具备智能识别功能的高位视频监控设备，自动识别违停车辆并自动抓拍取证。与人工取证相比，高位视频取证可以针对特定路段在无人值守情况下连续抓拍取证，节省了人力，但是这种高位视频自动取证的方式也存在以下缺点：
(1)建设成本高
高位视频设备需要通过高杆安装，一个高位视频通常只能覆盖8～12个泊位，如果要对所有的区域安装高位视频监控，建设成本极高；
(2)部署难度大
高位视频监控设备需要破土安装，现场还需要解决供电和通讯问题，涉及供电线路改造、通讯专网建设，施工难度大；
(3)取证范围有盲区
由于高位视频监控系统建设成本高，交管部门在建设资金有限的情况下，通常难以保证监控点位覆盖到所有的监管区域，监控范围有盲区，无法对盲区内的违停车辆自动取证。
发明内容
发明本发明的目的是针对上述不足，提供一种路侧一体化巡检系统。
实现本发明目的的技术方案是：
一种路侧一体化巡检系统，包括违停管理云平台(1)、无线路由器(2)、双路摄像机(3)以及智能识别主机(4)，双路摄像机(3)包括两个镜头，所述两个镜头分别对准右前方45度和右后方45度，前镜头向右前方拍摄视频，后镜头向右后方拍摄视频，并将拍摄的视频保存在智能识别主机(4)的硬盘上，智能识别主机(4)通过机器视觉算法，对双路摄像机(3)拍摄的视频图像进行分析，发现违停车辆后智能识别主机(4)自动识别车牌号码，并从视频中抽取车辆违停图片，获取违停证据链，同时将该证据链通过无线路由器(2)上传至违停管理云平台(1)。
所述的路侧一体化巡检系统，还包括平板电脑，违停巡检工作人员通过平板电脑与智能识别主机(4)及违停管理云平台(1)交互，平板电脑能够实现设备管理、路线管理、违停信息管理。
所述的路侧一体化巡检系统，双路摄像机(3)和智能识别主机(4)分别有线连接至无线路由器(2)，平板电脑通过WiFi连接至无线路由器(2)，无线路由器(2)通过4G网络连接至违停管理云平台(1)。
所述的路侧一体化巡检系统，双路摄像(3)机分别向右前方向和右后方向拍摄视频，同时将视频存储在智能识别主机(4)硬件上，视频文件分段存储，每段视频文件包含10秒钟录像，智能识别主机(4)逐个对每段视频文件进行分析，对于每一段10秒的视频文件，从中抽取15张图片，通过机器视觉算法对15张图片进行分析识别，一旦识别到车辆停放，首先识别车牌号，然后判断该车辆是否停放在停车位标线以内，停在标线以内的为正常停车，否则，属于违停车辆，从前摄和后摄拍摄的视频文件中各保存一张车尾和车头照片作为违停证据，同时记录违停发生的地点和时间，形成一条证据链。
本发明的路侧一体化巡检系统是一种新型自动取证系统，该系统安装在巡逻车上，是一种车载智能识别取证系统。工作人员驾驶巡逻车在道路上巡逻，车载智能识别设备自动识别违停车辆并抓拍取证。路侧一体化巡检系统具有建设成本低、施工简单、取证范围无盲区的特点，它主要解决以高位视频为代表的现有自动取证系统的建设成本高、施工难度大和取证范围有盲区的问题。
附图说明
图1为路侧一体化巡检系统的结构示意图。
图2为巡检系统工作流程。
附图标记说明
(1)违停管理云平台；(2)无线路由器；(3)双路摄像机；(4)智能识别主机。
具体实施方式
下面给出实施例，对本发明作进一步描述。
本发明是一种基于人工智能技术的新型违停自动取证系统，将本发明安装在巡逻车上，工作人员驾驶巡逻车在道路上巡检，系统可自动抓拍违停车牌信息及车辆违停图片证据，系统将车辆违停的证据链上传至违停管理平台，完成违停取证。
本发明由1台智能识别主机、1台双路网络摄像机、1台无线路由器、1台平板电脑组成。本发明通过4G无线通信网络与违停管理云平台通信。
双路摄像机和智能识别主机分别通过有线连接至无线路由器，平板电脑通过WiFi连接至无线路由器。无线路由器通过4G网络连接至违停管理云平台。本发明各部分功能如下：
1、双路摄像机
双路摄像机是一种带有两个镜头的一体式高清网络摄像机，两个镜头分别对准右前方向45度角和右后方向45度角，两个镜头分别称为“前摄“和”后摄“。巡检时，工作人员驾驶巡逻车前进，前摄向右前方拍摄路边车辆视频，后摄向右后方拍摄路边车辆视频，将拍摄的视频保存在智能识别主机的硬盘上，完成原始数据采集。
2、智能识别主机
智能识别主机通过机器视觉算法，对双路摄像机拍摄的视频图像进行分析，识别违停车辆信息。一旦发现违停车辆，智能识别主机自动识别车牌号码，并从视频中抽取车辆违停图片，获取违停证据链，同时将证据链通过无线路由器上传至违停管理云平台。智能识别主机支持GPS/北斗双模定位功能，识别到违停车辆时可同步记录违停地点。
3、无线路由器
无线路由器将双路摄像机、智能识别主机和平台电脑连接起来，组建本地局域网，实现双路摄像机、智能识别主机和平台电脑局域网通信功能。同时，无线路由器通过4G网络连接至违停管理云平台，实现智能识别主机、平台电脑与违停管理云平台通信。
4、平板电脑
违停巡检工作人员通过平板电脑与智能识别主机及违停管理云平台交互，平板电脑主要实现设备管理、路线管理、违停信息管理三个功能。1)设备管理功能：实现对智能识别主机识别算法的开启和关闭的控制；2)路线管理功能：显示违停管理云平台下发的巡检路线信息；3)违停信息管理：显示智能识别主机识别的违停车辆信息。
本发明安装在巡逻车上，巡检人员驾驶巡逻车沿道路前进，双路摄像机分别向右前方向和右后方向拍摄视频，同时将视频存储在智能识别主机硬件上，视频文件分段存储，每段视频文件包含10秒钟录像，完成原始数据采集。智能识别主机逐个对每段视频文件进行分析，对于每一段10秒的视频文件，从中抽取15张图片，通过机器视觉算法对15张图片进行分析识别，一旦识别到车辆停放，首先识别车牌号，然后判断该车辆是否停放在停车位标线以内，停在标线以内的为正常停车，否则，属于违停车辆，从前摄和后摄拍摄的视频文件中各保存一张车尾和车头照片作为违停证据，同时记录违停发生的地点和时间，形成一条证据链，将证据链上传至违停管理云平台，完成一次违停取证。
本发明提供了一种高效便捷的违停取证方法，帮助违停管理部门实现路侧违章停车的高效抓拍取证。本发明的工作流程可以分为五个步骤，依次是：开始、开启算法、巡检、关闭算法及结束。
1、开始
巡检工作人员接到巡检任务后，首先启动车辆，检查设备是否正常启动。
2、开启算法
在设备正常启动的条件下，巡检人员通过平板电脑界面开启算法，控制智能识别主机的算法进入运行状态，确认算法正常开启。
3、巡检
在确认算法已正常开启的条件下，巡检人员可驾驶巡逻车辆开始沿道路巡检。巡逻车应尽可能靠近路侧停放车辆，以提高识别准确率。
4、关闭算法
一次巡检任务结束后，为了降低智能识别主机功耗，巡检人员应通过平板电脑界面关闭算法，并确认算法正常关闭。
5、结束
巡检任务完成并关闭算法，巡检结束。巡检结束后，巡检人员应将巡检车辆停放在安全场所，并及时充电。
Claims (4)
1.一种路侧一体化巡检系统，包括违停管理云平台(1)、无线路由器(2)、双路摄像机(3)以及智能识别主机(4)，其特征在于：双路摄像机(3)包括两个镜头，所述两个镜头分别对准右前方45度和右后方45度，前镜头向右前方拍摄视频，后镜头向右后方拍摄视频，并将拍摄的视频保存在智能识别主机(4)的硬盘上，智能识别主机(4)通过机器视觉算法，对双路摄像机(3)拍摄的视频图像进行分析，发现违停车辆后智能识别主机(4)自动识别车牌号码，并从视频中抽取车辆违停图片，获取违停证据链，同时将该证据链通过无线路由器(2)上传至违停管理云平台(1)。
2.根据权利要求1所述的路侧一体化巡检系统，其特征在于：还包括平板电脑，违停巡检工作人员通过平板电脑与智能识别主机(4)及违停管理云平台(1)交互，平板电脑能够实现设备管理、路线管理、违停信息管理。
3.根据权利要求2所述的路侧一体化巡检系统，其特征在于：双路摄像机(3)和智能识别主机(4)分别有线连接至无线路由器(2)，平板电脑通过WiFi连接至无线路由器(2)，无线路由器(2)通过4G网络连接至违停管理云平台(1)。
4.根据权利要求1所述的路侧一体化巡检系统，其特征在于：双路摄像机(3)分别向右前方向和右后方向拍摄视频，同时将视频存储在智能识别主机(4)的硬件上，视频文件分段存储，每段视频文件包含10秒钟录像，智能识别主机(4)逐个对每段视频文件进行分析，对于每一段10秒的视频文件，从中抽取15张图片，通过机器视觉算法对15张图片进行分析识别，一旦识别到车辆停放，首先识别车牌号，然后判断该车辆是否停放在停车位标线以内，停在标线以内的为正常停车，否则，属于违停车辆，从前摄和后摄拍摄的视频文件中各保存一张车尾和车头照片作为违停证据，同时记录违停发生的地点和时间，形成一条证据链。
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