CN110853160A - 一种高速公路车道多维度识别系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种高速公路车道多维度识别系统，包括X光检测模块，用于对车辆进行X光透视检测；车辆图像采集模块，用于采集车辆外部图像；车辆称重模块，用于对车辆进行称重；识别模块，分别与X光检测模块、车辆图像采集模块和车辆称重模块通讯连接，对车辆信息进行识别。本发明能够改进现有技术的不足，提高了对于货运车辆不停车快速检测的效率和准确度。

Description

一种高速公路车道多维度识别系统及方法
技术领域
本发明涉及高速公路不停车计费技术领域，尤其是一种高速公路车道多维度识别系统及方法。
背景技术
随着我国取消全国高速公路省界收费站，实现不停车快捷收费的快速推进，如何将ETC不停车收费与高速公路入口治超、优化鲜活农产品运输“绿色通道”相结合，实现货运车辆快速、便捷的进行检查和通过，成为高速公路系统中亟待解决的问题之一。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种高速公路车道多维度识别系统及方法，能够解决现有技术的不足，提高了对于货运车辆不停车快速检测的效率和准确度。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
一种高速公路车道多维度识别系统，包括，
X光检测模块，用于对车辆进行X光透视检测；
车辆图像采集模块，用于采集车辆外部图像；
车辆称重模块，用于对车辆进行称重；
识别模块，分别与X光检测模块、车辆图像采集模块和车辆称重模块通讯连接，对车辆信息进行识别。
一种上述的高速公路车道多维度识别系统的识别方法，包括以下步骤：
A、X光检测模块对车辆进行X光透视检测；
B、车辆图像采集模块采集车辆外部图像；
C、车辆称重模块对车辆进行称重；
D、识别模块接收X光检测模块、车辆图像采集模块和车辆称重模块发送的检测数据，对车辆信息进行识别。
作为优选，步骤D中，使用车辆的X光图像对车辆的长度进行预检测，使用预检测结果与车辆外部图像中的车辆长度进行对比，根据比对结果对车辆外部图像进行修正。
作为优选，对车辆外部图像进行修正包括以下步骤，
D1、根据车辆外部图像的拍摄角度对车辆长度数据和高度数据进行还原；
D2、使用还原后的长度高度数据与X光图像中车辆的长度高度数据进行对比，得到车辆外部图像在垂直于车身侧面这一维度方向上的畸变数据集；
D3、根据车辆外部图像的拍摄角度计算车辆外部图像在另外两个维度方向上的畸变数据集；
D4、根据三个维度的畸变数据集对车辆外部图像进行修正。
作为优选，步骤D4中，首先建立三个维度畸变数据集之间的关联函数；然后以X光图像中车辆的长度高度数据为基准数据，对垂直于车身侧面这一维度方向以外的两个维度的数据进行修正，修正过程中根据修正后的数据以及相应的关联函数计算修正过程对于基准数据的影响；修正完毕后，计算所有修正过程对基准数据的影响量之和，通过对基准数据的修正抵消另两个维度修正过程对基准数据的影响；最后建立以基准数据影响量和基准数据修正量的加权平均值最小为目标的目标函数，对上述修正过程进行重复循环，最终得到最佳的修正数据。
采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明通过将不同检测数据进行综合分析，利用X光图像对车辆外部图像的畸变进行修正，在不增加额外的检测设备的情况下提高了对于车辆检测的准确性。在修正过程中，通过建立目标函数，可以平衡不同维度图像上的误差量，从而保证整体三维图像对于车辆的高近似度还原，进一步提高检测准确性。
附图说明
图1是本发明一个具体实施方式的原理图。
图中：1、X光检测模块；2、车辆图像采集模块；3、车辆称重模块；4、识别模块。
具体实施方式
参照图1，本发明一个具体实施方式包括，
X光检测模块1，用于对车辆进行X光透视检测；
车辆图像采集模块2，用于采集车辆外部图像；
车辆称重模块3，用于对车辆进行称重；
识别模块4，分别与X光检测模块1、车辆图像采集模块2和车辆称重模块3通讯连接，对车辆信息进行识别。
一种上述的高速公路车道多维度识别系统的识别方法，包括以下步骤：
A、X光检测模块1对车辆进行X光透视检测；
B、车辆图像采集模块2采集车辆外部图像；
C、车辆称重模块3对车辆进行称重；
D、识别模块4接收X光检测模块1、车辆图像采集模块2和车辆称重模块3发送的检测数据，对车辆信息进行识别。
步骤D中，使用车辆的X光图像对车辆的长度进行预检测，使用预检测结果与车辆外部图像中的车辆长度进行对比，根据比对结果对车辆外部图像进行修正。
对车辆外部图像进行修正包括以下步骤，
D1、根据车辆外部图像的拍摄角度对车辆长度数据和高度数据进行还原；
D2、使用还原后的长度高度数据与X光图像中车辆的长度高度数据进行对比，得到车辆外部图像在垂直于车身侧面这一维度方向上的畸变数据集；
D3、根据车辆外部图像的拍摄角度计算车辆外部图像在另外两个维度方向上的畸变数据集；
D4、根据三个维度的畸变数据集对车辆外部图像进行修正。
步骤D4中，首先建立三个维度畸变数据集之间的关联函数；然后以X光图像中车辆的长度高度数据为基准数据，对垂直于车身侧面这一维度方向以外的两个维度的数据进行修正，修正过程中根据修正后的数据以及相应的关联函数计算修正过程对于基准数据的影响；修正完毕后，计算所有修正过程对基准数据的影响量之和，通过对基准数据的修正抵消另两个维度修正过程对基准数据的影响；最后建立以基准数据影响量和基准数据修正量的加权平均值最小为目标的目标函数，对上述修正过程进行重复循环，最终得到最佳的修正数据。
本发明采用模块化的理念进行方案设计和系统建设，综合了多种前端传感检测手段，顺应高速公路撤消省界收费站业务需求、顺应推动未来高速公路ETC自由流收费业务发展需要的重要平台，应更多地从ETC业务管理者、ETC用户、机电运维者角度分析具体需求，使系统更具有实用性和有效性。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.一种高速公路车道多维度识别系统，其特征在于：包括，
X光检测模块(1)，用于对车辆进行X光透视检测；
车辆图像采集模块(2)，用于采集车辆外部图像；
车辆称重模块(3)，用于对车辆进行称重；
识别模块(4)，分别与X光检测模块(1)、车辆图像采集模块(2)和车辆称重模块(3)通讯连接，对车辆信息进行识别。
2.一种权利要求1所述的高速公路车道多维度识别系统的识别方法，其特征在于包括以下步骤：
A、X光检测模块(1)对车辆进行X光透视检测；
B、车辆图像采集模块(2)采集车辆外部图像；
C、车辆称重模块(3)对车辆进行称重；
D、识别模块(4)接收X光检测模块(1)、车辆图像采集模块(2)和车辆称重模块(3)发送的检测数据，对车辆信息进行识别。
3.根据权利要求2所述的高速公路车道多维度识别系统的识别方法，其特征在于：步骤D中，使用车辆的X光图像对车辆的长度进行预检测，使用预检测结果与车辆外部图像中的车辆长度进行对比，根据比对结果对车辆外部图像进行修正。
4.根据权利要求3所述的高速公路车道多维度识别系统的识别方法，其特征在于：对车辆外部图像进行修正包括以下步骤，
D1、根据车辆外部图像的拍摄角度对车辆长度数据和高度数据进行还原；
D2、使用还原后的长度高度数据与X光图像中车辆的长度高度数据进行对比，得到车辆外部图像在垂直于车身侧面这一维度方向上的畸变数据集；
D3、根据车辆外部图像的拍摄角度计算车辆外部图像在另外两个维度方向上的畸变数据集；
D4、根据三个维度的畸变数据集对车辆外部图像进行修正。
5.根据权利要求4所述的高速公路车道多维度识别系统的识别方法，其特征在于：步骤D4中，首先建立三个维度畸变数据集之间的关联函数；然后以X光图像中车辆的长度高度数据为基准数据，对垂直于车身侧面这一维度方向以外的两个维度的数据进行修正，修正过程中根据修正后的数据以及相应的关联函数计算修正过程对于基准数据的影响；修正完毕后，计算所有修正过程对基准数据的影响量之和，通过对基准数据的修正抵消另两个维度修正过程对基准数据的影响；最后建立以基准数据影响量和基准数据修正量的加权平均值最小为目标的目标函数，对上述修正过程进行重复循环，最终得到最佳的修正数据。
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