CN111695395B - 现场违规行为识别方法 - Google Patents

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CN111695395B CN201910323858.4A CN201910323858A CN111695395B CN 111695395 B CN111695395 B CN 111695395B CN 201910323858 A CN201910323858 A CN 201910323858A CN 111695395 B CN111695395 B CN 111695395B
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Abstract

本发明涉及一种现场违规行为识别方法，包括：使用信号触发设备，在当前时间位于凌晨时间段时，发出第一驱动信号；使用客车辨别设备，在接收到第一驱动信号时，基于预设客车轮廓对均值滤波图像进行图像内容匹配，以在匹配到客车对象时，发出违规运营信号；使用压缩发送设备，在接收到违规运营信号时，将均值滤波图像压缩编码后无线发送给交通管理服务器。

Description

现场违规行为识别方法
技术领域
本发明涉及交通管理领域，尤其涉及一种现场违规行为识别方法。
背景技术
按照交通法规的要求、规定和道路交通的实际状况，运用教育、技术等手段合理地限制和科学地组织、指挥交通。正确处理道路交通中人、车、道之间的关系，使交通尽可能安全、通畅、公害小和能耗少。
交通管理的目的在于认识并遵循道路交通流所固有的客观规律，运用现代化的技术手段和科学的原则、方法、措施，不断地提高交通管理的效率和质量，以求得延误更少，运行时间更短，通行能力更大，秩序更好和运行费用更低，从而获得最好的社会经济、交通与环境效益，为国民经济发展，人民生活水平与出行质量提高的服务。
发明内容
本发明需要具备以下两处重要的发明点：
(1)在凌晨时间段启动对高速公路行驶图像的客车对象的检测，并在检测到客车对象时，将定制处理后的现场图像压缩后无线发送给交通管理服务器以保存证据，从而有效识别现场违规行为；
(2)在接收到的图像的帧率偏快，单位时间处理的数据量较大时，选择较为简单的平滑处理设备，在接收到的图像的帧率偏慢，单位时间处理的数据量较小时，选择较为复杂的平滑处理设备，从而达到平滑效果和运算复杂度之间的动态均衡，并在接收到的图像发生帧率变化时，能够实现运算复杂度的稳定过渡。
根据本发明的一方面，提供一种现场违规行为识别方法，所述方法包括：使用信号触发设备，用于检测当前时间是否位于凌晨时间段，在当前时间位于凌晨时间段时，发出第一驱动信号；所述信号触发设备还用于在当前时间未位于凌晨时间段时，发出第二驱动信号；在所述信号触发设备中，凌晨时间段为当地时间夜晚零点到六点的时间区间；使用客车辨别设备，分别与信号触发设备和逆谐波均值滤波设备连接，用于在接收到第一驱动信号时，基于预设客车轮廓对均值滤波图像进行图像内容匹配，以在匹配到客车对象时，发出违规运营信号；使用压缩发送设备，与所述客车辨别设备连接，用于在接收到所述违规运营信号时，将均值滤波图像执行MPEG-4压缩编码后无线发送给远端的交通管理服务器；使用微型摄像头，设置在高速公路一侧的竖杆上，用于对高速公路上的行驶场景进行摄像操作，以获得并输出相应的行驶场景图像；使用现场检测设备，与所述微型摄像头连接，用于接收所述行驶场景图像，对所述行驶场景图像所在图像序列的帧率进行识别操作，以获得并输出对应的实时帧率；使用串行输出设备，与所述现场检测设备连接，用于接收所述实时帧率，并在所述实时帧率超过预设帧率阈值时，发出第一控制信号；所述串行输出设备还用于在所述实时帧率低于等于所述预设帧率阈值时，发出第二控制信号。
本发明的现场违规行为识别方法运行可靠，操作简便。由于在凌晨时间段启动对高速公路行驶图像的客车对象的检测，在检测到客车对象时，将定制处理后的现场图像压缩后无线发送给交通管理服务器以保存证据，从而有效识别现场违规行为。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明实施方案示出的现场违规行为识别系统所要识别的示例性的客车轮廓图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的现场违规行为识别方法的实施方案进行详细说明。
客车运输以充分满足人民群众在经济文化生活上的旅行需要，安全、快速、准确、舒适地将旅客运送到目的地。为基本任务。是交通运输部门为满足人们旅行需要所提供的服务。它包括人员、行李、包裹和邮件运输，具有生产性质。
客车运输是现代交通体系的一个重要组成部分。客车运输的目的是为人们进行经济、文化等的社交活动和生活提供必要的出行条件。客车运输的特点是：(1)客车运输的主要服务对象是旅客，其次是行李、包裹和邮件。通过售票工作，把旅客组织起来并最大限度地满足他们在旅行中的物质文化生活需求，集人、车、路、站于一体，主要以提供劳务的形式为旅客服务。(2)客车运输生产向社会提供的是无形产品，即旅客的空间位移，他被旅客本身所消耗，其使用价值具有不确定性，其创造的社会经济效益远大于自身的经济效益。(3)客车运输在时间上有较大的波动性。季、月、周、日和一日内各小时之间常会出现急剧的起伏变化。为此，对客运技术设备、客运能力车辆等必须留有一定的后备，在不同的客运量峰值期采用不同的客运组织方式。(4)客运站舍的位置宜设在客流易于集散处，使旅客便于换乘不同的交通方式。
现有技术中，由于从事客运的车辆携带大量乘客，一旦出现交通事故将不堪设想，同时，凌晨时刻又是驾驶员最疲倦最容易发生事故的时间段，因此，很多国家和地区为了减少客车事故的发生，都设置了凌晨时间段禁止客车运营的制度，但缺乏相应的违规检测机制。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种现场违规行为识别方法，能够有效解决相应的技术问题。
图1为根据本发明实施方案示出的现场违规行为识别系统所要识别的示例性的客车轮廓图。
根据本发明实施方案示出的现场违规行为识别系统包括：
信号触发设备，用于检测当前时间是否位于凌晨时间段，在当前时间位于凌晨时间段时，发出第一驱动信号；
所述信号触发设备还用于在当前时间未位于凌晨时间段时，发出第二驱动信号；
在所述信号触发设备中，凌晨时间段为当地时间夜晚零点到六点的时间区间；
客车辨别设备，分别与信号触发设备和逆谐波均值滤波设备连接，用于在接收到第一驱动信号时，基于预设客车轮廓对均值滤波图像进行图像内容匹配，以在匹配到客车对象时，发出违规运营信号；
压缩发送设备，与所述客车辨别设备连接，用于在接收到所述违规运营信号时，将均值滤波图像执行MPEG-4压缩编码后无线发送给远端的交通管理服务器；
微型摄像头，设置在高速公路一侧的竖杆上，用于对高速公路上的行驶场景进行摄像操作，以获得并输出相应的行驶场景图像；
现场检测设备，与所述微型摄像头连接，用于接收所述行驶场景图像，对所述行驶场景图像所在图像序列的帧率进行识别操作，以获得并输出对应的实时帧率；
串行输出设备，与所述现场检测设备连接，用于接收所述实时帧率，并在所述实时帧率超过预设帧率阈值时，发出第一控制信号；
所述串行输出设备还用于在所述实时帧率低于等于所述预设帧率阈值时，发出第二控制信号；
总线型单片机，分别与所述现场检测设备和所述串行输出设备连接，用于在接收到所述第二控制信号时，使能与总线型单片机连接的第一平滑设备，禁用与总线型单片机连接的第二平滑设备；
所述总线型单片机还用于在接收到所述第一控制信号时，使能与总线型单片机连接的第二平滑设备，禁用与总线型单片机连接的第一平滑设备；
第一平滑设备，还与所述现场检测设备连接，用于对接收到的行驶场景图像执行先基于双边滤波模糊的图像平滑处理后基于中值模糊的图像平滑处理，以获得并输出对应的第一平滑图像；
第二平滑设备，还与所述现场检测设备连接，用于对接收到的行驶场景图像执行基于中值模糊的图像平滑处理，以获得并输出对应的第二平滑图像；
直方图均衡化设备，分别与所述第一平滑设备和所述第二平滑设备连接，用于对接收到的第一平滑图像或第二平滑图像执行直方图均衡化处理，以获得实时均衡化图像；
逆谐波均值滤波设备，与所述直方图均衡化设备连接，用于对接收到的实时均衡化图像执行逆谐波均值滤波处理，以获得并输出相应的均值滤波图像；
其中，所述客车辨别设备还用于在接收到第二驱动信号时，中断基于预设客车轮廓对所述均值滤波图像进行的图像内容匹配。
接着，继续对本发明的现场违规行为识别系统的具体结构进行进一步的说明。
在所述现场违规行为识别系统中：
所述第一平滑设备包括信号接收单元、第一平滑单元、第二平滑单元和信号输出单元；
其中，在所述第一平滑设备中，所述第一平滑单元分别与所述信号接收单元和所述第二平滑单元连接，所述第二平滑单元与所述信号输出单元连接；
其中，在所述第一平滑设备中，所述第一平滑单元和所述第二平滑单元分别执行基于双边滤波模糊的图像平滑处理和基于中值模糊的图像平滑处理。
所述现场违规行为识别系统中还可以包括：
第一提取设备，与所述微型摄像头连接，用于接收所述行驶场景图像，对所述行驶场景图像的所有像素点的灰度值进行求均值操作，以获取第一灰度均值，并输出所述第一灰度均值；
第二提取设备，对第一参考图像的所有像素点的灰度值进行求均值操作，以获取第二灰度均值，并输出第二灰度均值，对所述第二参考图像的所有像素点的灰度值进行求均值操作，以获取第三灰度均值，并输出所述第三灰度均值，对所述第三参考图像的所有像素点的灰度值进行求均值操作，以获取第四灰度均值，并输出所述第四灰度均值，其中，所述第一参考图像为所述微型摄像头预先按照设置拍摄方向拍摄的无运动目标的图像，所述第二参考图像为所述微型摄像头预先按照设置拍摄方向左侧偏离后拍摄的无运动目标的图像，所述第三参考图像为所述微型摄像头预先按照设置拍摄方向右侧偏离后拍摄的无运动目标的图像。
所述现场违规行为识别系统中还可以包括：
第一处理设备，分别与所述第一提取设备和所述第二提取设备连接，用于接收所述第一灰度均值、所述第二灰度均值、所述第三灰度均值和所述第四灰度均值，并计算所述第一灰度均值和所述第二灰度均值的差值，当所述差值超限时，发出方向改变信号，并将所述第一灰度均值分别与所述第三灰度均值和所述第四灰度均值匹配，当与所述第三灰度均值的匹配度大于与所述第四灰度均值的匹配度时，发出左向偏移信号。
所述现场违规行为识别系统中还可以包括：
第一显示设备，设置在所述微型摄像头的一侧，与所述第一处理设备连接，用于在接收到所述左向偏移信号时，现场显示与所述左向偏移信号对应的高亮文字警示信息；
其中，在所述第一处理设备中，当与所述第三灰度均值的匹配度小于等于与所述第四灰度均值的匹配度时，发出右向偏移信号；
其中，在所述第一显示设备中，还用于在接收到所述右向偏移信号时，现场显示与所述右向偏移信号对应的高亮文字警示信息。
根据本发明实施方案示出的现场违规行为识别方法包括：
使用信号触发设备，用于检测当前时间是否位于凌晨时间段，在当前时间位于凌晨时间段时，发出第一驱动信号；
所述信号触发设备还用于在当前时间未位于凌晨时间段时，发出第二驱动信号；
在所述信号触发设备中，凌晨时间段为当地时间夜晚零点到六点的时间区间；
使用客车辨别设备，分别与信号触发设备和逆谐波均值滤波设备连接，用于在接收到第一驱动信号时，基于预设客车轮廓对均值滤波图像进行图像内容匹配，以在匹配到客车对象时，发出违规运营信号；
使用压缩发送设备，与所述客车辨别设备连接，用于在接收到所述违规运营信号时，将均值滤波图像执行MPEG-4压缩编码后无线发送给远端的交通管理服务器；
使用微型摄像头，设置在高速公路一侧的竖杆上，用于对高速公路上的行驶场景进行摄像操作，以获得并输出相应的行驶场景图像；
使用现场检测设备，与所述微型摄像头连接，用于接收所述行驶场景图像，对所述行驶场景图像所在图像序列的帧率进行识别操作，以获得并输出对应的实时帧率；
使用串行输出设备，与所述现场检测设备连接，用于接收所述实时帧率，并在所述实时帧率超过预设帧率阈值时，发出第一控制信号；
所述串行输出设备还用于在所述实时帧率低于等于所述预设帧率阈值时，发出第二控制信号；
使用总线型单片机，分别与所述现场检测设备和所述串行输出设备连接，用于在接收到所述第二控制信号时，使能与总线型单片机连接的第一平滑设备，禁用与总线型单片机连接的第二平滑设备；
所述总线型单片机还用于在接收到所述第一控制信号时，使能与总线型单片机连接的第二平滑设备，禁用与总线型单片机连接的第一平滑设备；
使用第一平滑设备，还与所述现场检测设备连接，用于对接收到的行驶场景图像执行先基于双边滤波模糊的图像平滑处理后基于中值模糊的图像平滑处理，以获得并输出对应的第一平滑图像；
使用第二平滑设备，还与所述现场检测设备连接，用于对接收到的行驶场景图像执行基于中值模糊的图像平滑处理，以获得并输出对应的第二平滑图像；
使用直方图均衡化设备，分别与所述第一平滑设备和所述第二平滑设备连接，用于对接收到的第一平滑图像或第二平滑图像执行直方图均衡化处理，以获得实时均衡化图像；
使用逆谐波均值滤波设备，与所述直方图均衡化设备连接，用于对接收到的实时均衡化图像执行逆谐波均值滤波处理，以获得并输出相应的均值滤波图像；
其中，所述客车辨别设备还用于在接收到第二驱动信号时，中断基于预设客车轮廓对所述均值滤波图像进行的图像内容匹配。
接着，继续对本发明的现场违规行为识别方法的具体步骤进行进一步的说明。
所述现场违规行为识别方法中：
所述第一平滑设备包括信号接收单元、第一平滑单元、第二平滑单元和信号输出单元；
其中，在所述第一平滑设备中，所述第一平滑单元分别与所述信号接收单元和所述第二平滑单元连接，所述第二平滑单元与所述信号输出单元连接；
其中，在所述第一平滑设备中，所述第一平滑单元和所述第二平滑单元分别执行基于双边滤波模糊的图像平滑处理和基于中值模糊的图像平滑处理。
所述现场违规行为识别方法还可以包括：
使用第一提取设备，与所述微型摄像头连接，用于接收所述行驶场景图像，对所述行驶场景图像的所有像素点的灰度值进行求均值操作，以获取第一灰度均值，并输出所述第一灰度均值；
使用第二提取设备，对第一参考图像的所有像素点的灰度值进行求均值操作，以获取第二灰度均值，并输出第二灰度均值，对所述第二参考图像的所有像素点的灰度值进行求均值操作，以获取第三灰度均值，并输出所述第三灰度均值，对所述第三参考图像的所有像素点的灰度值进行求均值操作，以获取第四灰度均值，并输出所述第四灰度均值，其中，所述第一参考图像为所述微型摄像头预先按照设置拍摄方向拍摄的无运动目标的图像，所述第二参考图像为所述微型摄像头预先按照设置拍摄方向左侧偏离后拍摄的无运动目标的图像，所述第三参考图像为所述微型摄像头预先按照设置拍摄方向右侧偏离后拍摄的无运动目标的图像。
所述现场违规行为识别方法还可以包括：
使用第一处理设备，分别与所述第一提取设备和所述第二提取设备连接，用于接收所述第一灰度均值、所述第二灰度均值、所述第三灰度均值和所述第四灰度均值，并计算所述第一灰度均值和所述第二灰度均值的差值，当所述差值超限时，发出方向改变信号，并将所述第一灰度均值分别与所述第三灰度均值和所述第四灰度均值匹配，当与所述第三灰度均值的匹配度大于与所述第四灰度均值的匹配度时，发出左向偏移信号。
所述现场违规行为识别方法还可以包括：
使用第一显示设备，设置在所述微型摄像头的一侧，与所述第一处理设备连接，用于在接收到所述左向偏移信号时，现场显示与所述左向偏移信号对应的高亮文字警示信息；
其中，在所述第一处理设备中，当与所述第三灰度均值的匹配度小于等于与所述第四灰度均值的匹配度时，发出右向偏移信号；
其中，在所述第一显示设备中，还用于在接收到所述右向偏移信号时，现场显示与所述右向偏移信号对应的高亮文字警示信息。
另外，所述直方图均衡化设备为一GAL器件。通用阵列逻辑器件GAL器件是LATTICE公司最先发明的可电擦除、可编程、可设置加密位的PLD。具有代表性的GAL芯片有GAL16V8、GAL20，这两种GAL几乎能够仿真所有类型的PAL器件。实际应用中，GAL器件对PAL器件仿真具有100％的兼容性，所以GAL几乎可以全代替PAL器件，并可取代大部分SSI、MSI数字集成电路，因而获得广泛应用。
GAL和PAL的最大差别在于GAL的输出结构可由用户定义，是一种可编程的输出结构。GAL的两种基本型号GAL16V8(20引脚)GAL20V8(24引脚)可代替树十种PAL器件，因而称为痛用可编程电路。而PAL的输出是由厂家定义好的，芯片选定后就固定了，用户无法改变。
最后应注意到的是，在本发明各个实施例中的各功能设备可以集成在一个处理设备中，也可以是各个设备单独物理存在，也可以两个或两个以上设备集成在一个设备中。
所述功能如果以软件功能设备的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (2)

1.一种现场违规行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：
使用信号触发设备，用于检测当前时间是否位于凌晨时间段，在当前时间位于凌晨时间段时，发出第一驱动信号；
所述信号触发设备还用于在当前时间未位于凌晨时间段时，发出第二驱动信号；
在所述信号触发设备中，凌晨时间段为当地时间夜晚零点到六点的时间区间；
使用客车辨别设备，分别与信号触发设备和逆谐波均值滤波设备连接，用于在接收到第一驱动信号时，基于预设客车轮廓对均值滤波图像进行图像内容匹配，以在匹配到客车对象时，发出违规运营信号；
使用压缩发送设备，与所述客车辨别设备连接，用于在接收到所述违规运营信号时，将均值滤波图像执行MPEG-4压缩编码后无线发送给远端的交通管理服务器；
使用微型摄像头，设置在高速公路一侧的竖杆上，用于对高速公路上的行驶场景进行摄像操作，以获得并输出相应的行驶场景图像；
使用现场检测设备，与所述微型摄像头连接，用于接收所述行驶场景图像，对所述行驶场景图像所在图像序列的帧率进行识别操作，以获得并输出对应的实时帧率；
使用串行输出设备，与所述现场检测设备连接，用于接收所述实时帧率，并在所述实时帧率超过预设帧率阈值时，发出第一控制信号；
所述串行输出设备还用于在所述实时帧率低于等于所述预设帧率阈值时，发出第二控制信号；
使用总线型单片机，分别与所述现场检测设备和所述串行输出设备连接，用于在接收到所述第二控制信号时，使能与总线型单片机连接的第一平滑设备，禁用与总线型单片机连接的第二平滑设备；
所述总线型单片机还用于在接收到所述第一控制信号时，使能与总线型单片机连接的第二平滑设备，禁用与总线型单片机连接的第一平滑设备；
使用第一平滑设备，还与所述现场检测设备连接，用于对接收到的行驶场景图像执行先基于双边滤波模糊的图像平滑处理后基于中值模糊的图像平滑处理，以获得并输出对应的第一平滑图像；
使用第二平滑设备，还与所述现场检测设备连接，用于对接收到的行驶场景图像执行基于中值模糊的图像平滑处理，以获得并输出对应的第二平滑图像；
使用直方图均衡化设备，分别与所述第一平滑设备和所述第二平滑设备连接，用于对接收到的第一平滑图像或第二平滑图像执行直方图均衡化处理，以获得实时均衡化图像；
使用逆谐波均值滤波设备，与所述直方图均衡化设备连接，用于对接收到的实时均衡化图像执行逆谐波均值滤波处理，以获得并输出相应的均值滤波图像；
其中，所述客车辨别设备还用于在接收到第二驱动信号时，中断基于预设客车轮廓对所述均值滤波图像进行的图像内容匹配；
所述第一平滑设备包括信号接收单元、第一平滑单元、第二平滑单元和信号输出单元；
其中，在所述第一平滑设备中，所述第一平滑单元分别与所述信号接收单元和所述第二平滑单元连接，所述第二平滑单元与所述信号输出单元连接；
其中，在所述第一平滑设备中，所述第一平滑单元和所述第二平滑单元分别执行基于双边滤波模糊的图像平滑处理和基于中值模糊的图像平滑处理；
使用第一提取设备，与所述微型摄像头连接，用于接收所述行驶场景图像，对所述行驶场景图像的所有像素点的灰度值进行求均值操作，以获取第一灰度均值，并输出所述第一灰度均值；
使用第二提取设备，对第一参考图像的所有像素点的灰度值进行求均值操作，以获取第二灰度均值，并输出第二灰度均值，对第二参考图像的所有像素点的灰度值进行求均值操作，以获取第三灰度均值，并输出所述第三灰度均值，对第三参考图像的所有像素点的灰度值进行求均值操作，以获取第四灰度均值，并输出所述第四灰度均值，其中，所述第一参考图像为所述微型摄像头预先按照设置拍摄方向拍摄的无运动目标的图像，所述第二参考图像为所述微型摄像头预先按照设置拍摄方向左侧偏离后拍摄的无运动目标的图像，所述第三参考图像为所述微型摄像头预先按照设置拍摄方向右侧偏离后拍摄的无运动目标的图像；
使用第一处理设备，分别与所述第一提取设备和所述第二提取设备连接，用于接收所述第一灰度均值、所述第二灰度均值、所述第三灰度均值和所述第四灰度均值，并计算所述第一灰度均值和所述第二灰度均值的差值，当所述差值超限时，发出方向改变信号，并将所述第一灰度均值分别与所述第三灰度均值和所述第四灰度均值匹配，当与所述第三灰度均值的匹配度大于与所述第四灰度均值的匹配度时，发出左向偏移信号。
2.如权利要求1所述的现场违规行为识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
使用第一显示设备，设置在所述微型摄像头的一侧，与所述第一处理设备连接，用于在接收到所述左向偏移信号时，现场显示与所述左向偏移信号对应的高亮文字警示信息；
其中，在所述第一处理设备中，当与所述第三灰度均值的匹配度小于等于与所述第四灰度均值的匹配度时，发出右向偏移信号；
其中，在所述第一显示设备中，还用于在接收到所述右向偏移信号时，现场显示与所述右向偏移信号对应的高亮文字警示信息。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102063703A (zh) * 2009-11-18 2011-05-18 夏普株式会社 用于增强输入图像的系统、图像显示系统和用于图像增强的方法
CN105046968A (zh) * 2015-06-19 2015-11-11 武汉万集信息技术有限公司 一种大客车识别及抓拍方法、装置及系统
CN106128112A (zh) * 2016-07-26 2016-11-16 海南怡盟电子科技有限公司 夜间卡口车辆识别抓拍方法
CN207216375U (zh) * 2017-03-28 2018-04-10 浙江省交通投资集团高速公路管理有限公司龙庆管理处 大巴车报警系统
CN109117805A (zh) * 2018-08-22 2019-01-01 浙江大丰实业股份有限公司 舞台灯光阵列防火控制系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102216941B (zh) * 2008-08-19 2015-08-12 数字标记公司 用于内容处理的方法和系统
US9400936B2 (en) * 2014-12-11 2016-07-26 Xerox Corporation Methods and systems for vehicle tag number recognition
US10527440B2 (en) * 2016-07-27 2020-01-07 Faraday&Future Inc. Vehicle routing to avoid regions with glare
CN107622494B (zh) * 2017-08-28 2020-06-23 浙江工业大学 面向交通视频的夜间车辆检测与跟踪方法
CN107911659A (zh) * 2017-11-20 2018-04-13 重庆交通职业学院 铁路轨道区间值守巡查告警系统
CN109446881B (zh) * 2018-09-05 2022-06-24 重庆大学 一种基于异构数据的高速公路路段交通状态检测方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102063703A (zh) * 2009-11-18 2011-05-18 夏普株式会社 用于增强输入图像的系统、图像显示系统和用于图像增强的方法
CN105046968A (zh) * 2015-06-19 2015-11-11 武汉万集信息技术有限公司 一种大客车识别及抓拍方法、装置及系统
CN106128112A (zh) * 2016-07-26 2016-11-16 海南怡盟电子科技有限公司 夜间卡口车辆识别抓拍方法
CN207216375U (zh) * 2017-03-28 2018-04-10 浙江省交通投资集团高速公路管理有限公司龙庆管理处 大巴车报警系统
CN109117805A (zh) * 2018-08-22 2019-01-01 浙江大丰实业股份有限公司 舞台灯光阵列防火控制系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
智能交通静态目标自动识别系统的研究;李运生等;《现代电子技术》;20180831;第141-146页 *

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