CN112419735A - 基于视觉感知和vr分析的交通管理方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于视觉感知和VR分析的交通管理方法，其特征在于，S1，通过车牌识别智能图像处理模块进行车牌识别；S2，对划分的交通监控区域进行智能检索；S3，对交通流量关系进行模拟分析；S4，利用VR全景摄影进行交互；S5，利用交通大数据平台将上述步骤产生的数据进行汇总分析；该方法可以减少人员巡逻出勤的工作量，降低管理成本，帮助解决交通监控盲点。
Description
技术领域
本发明涉及一种交通管理方法，尤其涉及一种基于视觉感知和VR分析的交通管理方法。
背景技术
目前，我国智能交通管理中，除了铁路和航空外，基本上道路和交通都属于半智能的管理。即每个城市道路监控中心都有人24小时值班，以人工方式决策，以人工方式发送指令进行疏导等处理措施来解决问题。这样的管理方式往往会造成交通情况处理滞后，并且会造成工作人员工作量繁重，提高管理成本，而且在信息太繁杂时容易出现决策失误。
发明内容
针对现有技术的问题，本发明提供一种基于视觉感知和VR分析的交通管理方法。
本发明通过以下方式实现：
一种基于视觉感知和VR分析的交通管理方法，其特征在于，
S1，通过车牌识别智能图像处理模块进行车牌识别；
S2，对划分的交通监控区域进行智能检索；
S3，对交通流量关系进行模拟分析；
S4，利用VR全景摄影进行交互；
S5，利用交通大数据平台将上述步骤产生的数据进行汇总分析。
进一步的，S1所述车牌识别智能图像处理模块通过以下步骤进行数据处理：
采用高清视频压缩专用芯片，将A/D转换图像数据，分析和识别车辆号码信息和特征，利用抑制强光柱和多帧融合，提高准确率。
进一步的，S2通过一智能检索模块实现，所述模块可以查询出相对应监控区域的实时交通路况信息，生成新地图进行局部覆盖。
进一步的，S3通过一交通流量关系模块实现，所述模块包括地理数据库，所述地理数据库包括空间基础数据和三维引擎。
进一步的，S4采用VR全景摄影模块，所述模块包括前端全景摄像头以及后端监控中心，所述全景摄像头包括NVR/VMS平台。
进一步的，所述交通大数据平台包括SVAC解码模块。
本发明的有益效果是，提供一种基于视觉感知和VR分析的交通管理方法，可以减少人员巡逻出勤的工作量，降低管理成本，帮助解决交通监控盲点。
具体实施方式
一种基于视觉感知和VR分析的交通管理方法，其特征在于，
S1，通过车牌识别智能图像处理模块进行车牌识别；
S2，对划分的交通监控区域进行智能检索；
S3，对交通流量关系进行模拟分析；
S4，利用VR全景摄影进行交互；
S5，利用交通大数据平台将上述步骤产生的数据进行汇总分析。
进一步的，S1所述车牌识别智能图像处理模块通过以下步骤进行数据处理：
采用高清视频压缩专用芯片的智能高清摄像机，将A/D转换输出高清数字图像数据，嵌入自主设计的智能分析算法软件，自动分析和识别所检测区域的车辆号牌信息和特征，通过抑制强光柱和多帧融合，提高车牌识别的准确率，并对识别结果的图像以JPEG压缩格式输岀照片，进行统一的关联存储、查询、统计等应用，实现道路交通信息数据的实时釆集。
进一步的，S2通过一智能检索模块实现，所述模块通过对划分的交通监 控区域进行智能检索，动态导航功能可以查询出相对应监控区域的实时交通路况信息，根据及时推送的道路拥堵、重要交通事故等信息，及时了解最新交通动态，并用VR生成新地图进行局部覆盖，利用此功能可以更加全面的对 交通监控区域进行智能检索。
进一步的，S3通过一交通流量关系模块实现，所述模块包括地理数据库，所述地理数据库包括空间基础数据和三维引擎。
本模块利用虚拟现实的数据可视化，通过连接当地地理数据库，实现对空间基础数据和属性数据的输入、编辑、存储、空间分析、查询、统计和输出等功能，对城市道路及周围环境、 交通流量等空间属性数据进行转换和建模，并根据人机交互动作，通过三维 引擎，生成实时动态场景，同时可将场景数据输出到地图导航，实时了解道路动态。
进一步的，S4采用VR全景摄影模块，本模块主要由前端全景摄像头以及后端监 控中心组成，利用全景摄像头监控及拼接合成，然后通过NVR/VMS等平台/ 其他软件的后期处理，让用户能够不仅仅进行传统的PTZ操控，而是能够变换角度，即改变POV(PointOfView),后端监控中心将现实周边环境与VR中 的事物置于同一屏幕，可通过大屏与视频互动，使监控用户在监控实时视频 画面时，就能第一时间获得目标对象的信息
进一步的，所述交通大数据平台包括SVAC解码模块；交通信息大数据管理平台；通过网络视频监控综合信息管理软件植入基于SVAC编解码的模块，使该平台能够具备支持SVAC的视频采集、存储 等设备，及相关配套的I/O设备。
Claims (6)
1.一种基于视觉感知和VR分析的交通管理方法，其特征在于，
S1，通过车牌识别智能图像处理模块进行车牌识别；
S2，对划分的交通监控区域进行智能检索；
S3，对交通流量关系进行模拟分析；
S4，利用VR全景摄影进行交互；
S5，利用交通大数据平台将上述步骤产生的数据进行汇总分析。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，S1所述车牌识别智能图像处理模块通过以下步骤进行数据处理：
采用高清视频压缩专用芯片，将A/D转换图像数据，分析和识别车辆号码信息和特征，利用抑制强光柱和多帧融合，提高准确率。
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，，S2通过一智能检索模块实现，所述模块可以查询出相对应监控区域的实时交通路况信息，生成新地图进行局部覆盖。
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，S3通过一交通流量关系模块实现，所述模块包括地理数据库，所述地理数据库包括空间基础数据和三维引擎。
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，S4采用VR全景摄影模块，所述模块包括前端全景摄像头以及后端监控中心，所述全景摄像头包括NVR/VMS平台。
6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述交通大数据平台包括SVAC解码模块。
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| CN202011183913.3A CN112419735A (zh) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | 基于视觉感知和vr分析的交通管理方法 |
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Publications (1)
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Country Status (1)
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|---|---|
| CN (1) | CN112419735A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114758501A (zh) * | 2022-04-24 | 2022-07-15 | 浪潮软件科技有限公司 | 一种交通大数据支撑平台及装置 |
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2020
- 2020-10-29 CN CN202011183913.3A patent/CN112419735A/zh active Pending
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Application publication date: 20210226 |