CN111415516A - 一种全域路网的车辆尾气监测方法 - Google Patents

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张茂林
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Abstract

本发明公开一种全域路网的车辆尾气监测方法，利用车载终端和车载语音功能实现全方位采集、监测车辆尾气排放，并利用图像识别算法和相关音频信息识别出尾气超标车辆的信息，最后将超标排放的车辆信息交由相关部门处理。本专利结合车载终端为道路车辆尾气排放监管注入了数以万计的移动摄像头和监管员，弥补了电子警察的监控盲区，实现全方位的监管。能够有效降低大气污染，并大大提升了市容市貌。

Description

一种全域路网的车辆尾气监测方法
技术领域
本发明涉及车辆尾气监测领域，尤其涉及一种全域路网的车辆尾气监测方法。
背景技术
目前，大气污染已经成为了世界各大城市的主要问题。特别是，随着汽车保有量的迅猛增长，车辆尾气污染物造成的环境污染日趋严重。传统的车辆尾气监管方法往往是利用电子警察进行拍抓拍、识别，但受限于固定的电子警察，使其存在着大量的监控盲区。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够实现全方位监管的全域路网的车辆尾气监测方法。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种全域路网的车辆尾气监测方法，包括以下步骤：
1）利用车载终端拍摄交通道路上行驶车辆的视频图像，其中，车载终端能够对车辆行驶过程中汽车尾气排放的情况进行抓拍；
2）当发现车辆疑似尾气超标排放时，车载终端自动抓拍疑似超标排放车辆的相关视频图像，并将抓拍的视频图像上传至数据中心；
若车载终端未能及时进行抓拍时，车主通过车载语音功能发出抓拍指令，命令车载终端抓拍疑似车辆的相关视频图像，同时通过车载语音功能录制即时的音频信息，并将抓拍的视频图像及车主的音频信息上传至数据中心；
3）系统确定被抓拍车辆是否属于尾气超标排放，若系统判定被抓拍车辆属于尾气超标排放，则跳转至步骤4）；若系统判定被抓拍车辆不属于尾气超标排放，则直接结束；
4）系统判断被抓拍车辆属于重型汽车还是轻型汽车；
5）系统从数据中心中提取视频图像，利用视频图像识别算法判别出车辆尾气排放系数，并存储于候选集中，其中重型汽车的尾气排放系数为a，轻型汽车的尾气排放系数为b；
6）若被抓拍车辆为重型汽车，则根据尾气排放系数a判断确定重型汽车的尾气排放污染程度等级；若被抓拍车辆为轻型汽车，则根据尾气排放系数b判断确定轻型汽车的尾气排放污染程度等级；
7）当确定出不同类别汽车的尾气排放污染等级后，利用车牌识别算法和车主的音频信息识别出被抓拍车辆的车牌信息，并将车牌信息和视频图像提供给相关部门处理；
8）结束。
进一步的，步骤3）中，系统利用图像识别算法以及根据车主的音频信息，对抓拍的视频图像进行认证判定，判别其尾气是否超标排放。
进一步的，步骤4）中，系统利用图像识别算法判别车辆车型大小及根据车主的音频信息判别车辆属于重型汽车还是轻型汽车（判别标准依据国家规定的相关分类标准）。
进一步的，步骤5）中，系统首先对抓拍的视频图像进行多尺度变换得到图像金字塔集并利用高斯滤波和Canny算子边缘检测获取车辆尾部尾气排放的候选区域，然后将候选区域输入到主成分分析网络（PCANet）中对车辆尾部尾气排放区域进行深度特征提取，并利用支持向量机(SVM)实现对车辆尾气排放的识别，最后采用非极大值抑制算法识别最佳尾气排放区域的范围大小；同时系统通过高斯建模和图像直方图分析，提取车辆尾气排放区域的颜色特征，并结合车主的音频信息，判断车辆尾气排放的是黑烟，蓝烟还是白烟，并最终标记其尾气排放系数为a或b。步骤6）中，重型汽车尾气排放污染等级分为多个区间，判断尾气排放系数a落入哪个区间内，从而判断重型汽车的尾气排放污染等级；同样的，轻型汽车尾气排放污染等级分为多个区间，判断尾气排放系数b落入哪个区间内，从而判断轻型汽车的尾气排放污染等级。
进一步的，步骤7）中，车牌识别算法是基于卷积神经网络（CNN）。
本发明采用以上技术方案，具有以下有益效果：
利用车载终端和车载语音功能实现全方位采集、监测车辆尾气排放，并利用图像识别算法和相关音频信息识别出尾气超标车辆的信息，最后将超标排放的车辆信息交由相关部门处理。本发明结合车载终端为道路车辆尾气排放监管注入了数以万计的移动摄像头和监管员，弥补了电子警察的监控盲区，实现全方位的监管，能够有效降低大气污染，并大大提升了市容市貌。
具体实施方式
本发明一种全域路网的车辆尾气监测方法，包括以下步骤：
1）利用车载终端拍摄交通道路上行驶车辆的视频图像，其中，车载终端能够对车辆行驶过程中汽车尾气排放的情况进行抓拍；
2）当发现车辆疑似尾气超标排放时，车载终端自动抓拍疑似超标排放车辆的相关视频图像，并将抓拍的视频图像上传至数据中心；
若车载终端未能及时进行抓拍时，车主通过车载语音功能发出抓拍指令，命令车载终端抓拍疑似车辆的相关视频图像，同时通过车载语音功能录制即时的音频信息，并将抓拍的视频图像及车主的音频信息上传至数据中心；
3）系统确定被抓拍车辆是否属于尾气超标排放，若系统判定被抓拍车辆属于尾气超标排放，则跳转至步骤4）；若系统判定被抓拍车辆不属于尾气超标排放，则直接结束；
4）系统判断被抓拍车辆属于重型汽车还是轻型汽车；
5）系统从数据中心中提取视频图像，利用视频图像识别算法判别出车辆尾气排放系数，并存储于候选集中，其中重型汽车的尾气排放系数为a，轻型汽车的尾气排放系数为b；
6）若被抓拍车辆为重型汽车，则根据尾气排放系数a判断确定重型汽车的尾气排放污染程度等级；若被抓拍车辆为轻型汽车，则根据尾气排放系数b判断确定轻型汽车的尾气排放污染程度等级；
7）当确定出不同类别汽车的尾气排放污染等级后，利用车牌识别算法和车主的音频信息识别出被抓拍车辆的车牌信息，并将车牌信息和视频图像提供给相关部门处理；
8）结束。
步骤3）中，系统利用图像识别算法以及根据车主的音频信息，对抓拍的视频图像进行认证判定，判别其尾气是否超标排放。
步骤4）中，系统利用图像识别算法判别车辆车型大小及根据车主的音频信息判别车辆属于重型汽车还是轻型汽车（判别标准依据国家规定的相关分类标准）。
步骤5）中，系统首先对抓拍的视频图像进行多尺度变换得到图像金字塔集并利用高斯滤波和Canny算子边缘检测获取车辆尾部尾气排放的候选区域，然后将候选区域输入到主成分分析网络（PCANet）中对车辆尾部尾气排放区域进行深度特征提取，并利用支持向量机(SVM)实现对车辆尾气排放的识别，最后采用非极大值抑制算法识别最佳尾气排放区域的范围大小；同时系统通过高斯建模和图像直方图分析，提取车辆尾气排放区域的颜色特征，并结合车主的音频信息，判断车辆尾气排放的是黑烟，蓝烟还是白烟，并最终标记其尾气排放系数为a或b。本算法通过大量的车辆样本以及多层卷积神经网络技术，不断实现自学习和优化，有效提高车辆尾气识别的精准度和算法的鲁棒性。
步骤6）中，根据国家重型汽车尾气排放的相关标准，将重型汽车尾气排放污染等级分为多个区间，判断尾气排放系数a落入哪个区间内，从而判断重型汽车的尾气排放污染等级，比如区间（1，2]代表重型汽车轻度污染级别，区间(2，3]代表重型汽车中度污染级别，区间（3，4]代表重型汽车重度污染级别；同样的，根据国家轻型汽车尾气排放的相关标准，轻型汽车尾气排放污染等级分为多个区间，判断尾气排放系数b落入哪个区间内，从而判断轻型汽车的尾气排放污染等级，比如区间（a，b]代表轻型汽车轻度污染级别，区间(b，c]代表轻型汽车中度污染级别，区间（d，e]代表轻型汽车重度污染级别。
步骤7）中，车牌识别算法是基于卷积神经网络（CNN）。
本发明不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式是示意性而不是加以局限本发明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (6)

1.一种全域路网的车辆尾气监测方法，其特征在于：包括以下步骤：
1）利用车载终端拍摄交通道路上行驶车辆的视频图像，其中，车载终端能够对车辆行驶过程中汽车尾气排放的情况进行抓拍；
2）当发现车辆疑似尾气超标排放时，车载终端自动抓拍疑似超标排放车辆的相关视频图像，并将抓拍的视频图像上传至数据中心；
若车载终端未能及时进行抓拍时，车主通过车载语音功能发出抓拍指令，命令车载终端抓拍疑似车辆的相关视频图像，同时通过车载语音功能录制即时的音频信息，并将抓拍的视频图像及车主的音频信息上传至数据中心；
3）系统确定被抓拍车辆是否属于尾气超标排放，若系统判定被抓拍车辆属于尾气超标排放，则跳转至步骤4）；若系统判定被抓拍车辆不属于尾气超标排放，则直接结束；
4）系统判断被抓拍车辆属于重型汽车还是轻型汽车；
5）系统从数据中心中提取视频图像，利用视频图像识别算法判别出车辆尾气排放系数，并存储于候选集中，其中重型汽车的尾气排放系数为a，轻型汽车的尾气排放系数为b；
6）若被抓拍车辆为重型汽车，则根据尾气排放系数a判断确定重型汽车的尾气排放污染程度等级；若被抓拍车辆为轻型汽车，则根据尾气排放系数b判断确定轻型汽车的尾气排放污染程度等级；
7）当确定出不同类别汽车的尾气排放污染等级后，利用车牌识别算法和车主的音频信息识别出被抓拍车辆的车牌信息，并将车牌信息和视频图像提供给相关部门处理；
8）结束。
2.根据权利要求1所述的一种全域路网的车辆尾气监测方法，其特征在于：步骤3）中，系统利用图像识别算法以及根据车主的音频信息，对抓拍的视频图像进行认证判定，判别其尾气是否超标排放。
3.根据权利要求1所述的一种全域路网的车辆尾气监测方法，其特征在于：步骤4）中，系统利用图像识别算法判别车辆车型大小及根据车主的音频信息判别车辆属于重型汽车还是轻型汽车。
4.根据权利要求1所述的一种全域路网的车辆尾气监测方法，其特征在于：步骤5）中，系统首先对抓拍的视频图像进行多尺度变换得到图像金字塔集并利用高斯滤波和Canny算子边缘检测获取车辆尾部尾气排放的候选区域，然后将候选区域输入到主成分分析网络中对车辆尾部尾气排放区域进行深度特征提取，并利用支持向量机实现对车辆尾气排放的识别，最后采用非极大值抑制算法识别最佳尾气排放区域的范围大小；同时系统通过高斯建模和图像直方图分析，提取车辆尾气排放区域的颜色特征，并结合车主的音频信息，判断车辆尾气排放的是黑烟，蓝烟还是白烟，并最终标记其尾气排放系数为a或b。
5.根据权利要求1所述的一种全域路网的车辆尾气监测方法，其特征在于：步骤6）中，重型汽车尾气排放污染等级分为多个区间，判断尾气排放系数a落入哪个区间内，从而判断重型汽车的尾气排放污染等级；同样的，轻型汽车尾气排放污染等级分为多个区间，判断尾气排放系数b落入哪个区间内，从而判断轻型汽车的尾气排放污染等级。
6.根据权利要求1所述的一种全域路网的车辆尾气监测方法，其特征在于：步骤7）中，车牌识别算法是基于卷积神经网络。
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