CN113450574A - 车辆的移动速率的估算方法、装置和监控系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种车辆的移动速率的估算方法、装置和监控系统，该车辆移动速率的估算方法包含：利用图像获取单元依序获取第一行车图像与第二行车图像，其中该第一行车图像与该第二行车图像间具有时间差；对该第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌图像的第一像素面积与第一倾角；对该第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角；根据该第一像素面积、该第一倾角、该第二像素面积、该第二倾角与该时间差估算车辆的移动速率。上述技术方案，通过对依序获取到的第一行车图像与第二行车图像进行图像分析，可以估算出车辆的移动速率。

Description

车辆的移动速率的估算方法、装置和监控系统

本发明是分案申请，原申请号为201810766573.3，申请日为2018年7月13日。

技术领域

本发明实施例涉及移动速率的估算技术，尤其涉及一种车辆的移动速率的估算方法、装置和监控系统。

背景技术

为维护社会大众的行车安全，执法人员需要对行驶于道路上的车辆的移动速率(可简称为车速)进行监控。为了适应执法人员在交通管理与监控上的需求，现行的车速侦测装置多布设于道路上，以侦测各车辆的车速并收集其交通违规信息。

一般而言，车速侦测装置是装设于固定杆上，以固定对路过此处的车辆侦测其车速。然而，碍于法律及道路工程设计，并无法处处皆设置固定杆。此外，现代社会中常用以作为车速侦测装置的雷射测速仪的购置价格也不便宜。

发明内容

本发明提供一种车辆的移动速率的估算方法、装置和监控系统，以无需再额外设置雷射测速仪等价格较为昂贵的测速装置实现估算出车辆的移动速率，还可以动态地确认车辆是否有超速的忧患。

第一方面，本发明实施例提供了一种车辆的移动速率的估算方法，包含：利用图像获取单元依序获取第一行车图像与第二行车图像，其中第一行车图像与第二行车图像间具有时间差；对第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌图像的第一像素面积与第一倾角；对第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角；根据第一像素面积、第一倾角、第二像素面积、第二倾角与时间差估算车辆的移动速率。

第二方面，本发明实施例还提供了一种车辆的移动速率的估算装置，包含：图像获取单元，依序获取车辆的第一行车图像与第二行车图像，其中第一行车图像与第二行车图像间具有时间差；处理单元，对第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌图像的第一像素面积与第一倾角，对第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角，并根据第一像素面积、第一倾角、第二像素面积、第二倾角与时间差估算车辆的移动速率。

第三方面，本发明实施例还提供了一种监视系统，包含：车辆的移动速率的估算装置，依序获取车辆的第一行车图像与第二行车图像，其中第一行车图像与第二行车图像间具有时间差；服务装置，接收第一行车图像与第二行车图像，对第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌图像的第一像素面积与第一倾角，对第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角，并根据第一像素面积、第一倾角、第二像素面积、第二倾角与时间差估算该车辆的移动速率。

进一步地，对第一行车图像进行图像分析的步骤包含：从第一行车图像中取得第一车牌图像；计算第一车牌图像的第一像素面积；转正第一车牌图像以得到第一倾角。

进一步地，对第二行车图像进行图像分析的步骤包含：从第二行车图像中取得第二车牌图像；计算第二车牌图像的第二像素面积；转正第二车牌图像以得到第二倾角。

进一步地，估算车辆的移动速率的步骤包含：根据第一像素面积转换出对应的第一相对距离；根据第二像素面积转换出对应的第二相对距离；根据第一相对距离、第二相对距离、第一倾角与第二倾角计算车辆的移动距离；根据移动距离与时间差估算移动速率。

综上所述，本发明实施例的车辆的移动速率的估算方法、装置和监控系统，利用图像获取单元依序获取第一行车图像与第二行车图像，其中第一行车图像与第二行车图像间具有时间差；对第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌图像的第一像素面积与第一倾角；对第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角；根据第一像素面积、第一倾角、第二像素面积、第二倾角与时间差估算车辆的移动速率。通过对依序获取到的第一行车图像与第二行车图像进行图像分析，以于达到辨识车牌图像(即第一车牌图像与第二车牌图像)的同时通过分析得到的第一像素面积、第一倾角、第二像素面积、第二倾角与时间差来估算出车辆的移动速率，因而还可动态地确认车辆是否有超速的忧患，并且可无需再额外设置雷射测速仪等价格较为昂贵的测速装置来量测车辆的移动速率。

附图说明

图1为一实施例提供的车辆的移动速率的估算装置的方框示意图；

图2为一实施例提供的车辆移动速率的估算方法的流程示意图；

图3为车辆的移动速率的估算装置于第一时点对车辆进行图像获取的示意图；

图4为车辆的移动速率的估算装置于第二时点对车辆进行图像获取的示意图；

图5为图2中步骤S20的流程示意图；

图6为图3中车辆的移动速率的估算装置所获取的第一行车图像的示意图；

图7为图6中的第一车牌图像于转正后的示意图；

图8为图2中步骤S30的的流程示意图；

图9为图4中车辆的移动速率的估算装置所获取的第二行车图像的示意图；

图10为图9中的第二车牌图像于转正后的示意图；

图11为图2中步骤S40的流程示意图；

图12为一实施例提供的镜头焦距、像素面积和相对距离的关系示意图；

图13为一实施例提供的监视系统的概要示意图；

图14为另一实施例提供的车辆移动速率的估算方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。此外，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一

图1为一实施例提供的车辆的移动速率的估算装置的方框示意图。请参阅图1，一般而言，车辆的移动速率的估算装置100是装设于交通工具上，并用以获取、记录行车图像。换言之，车辆的移动速率的估算装置可以用于获取并记录行车图像。在一些实施方式中，交通工具可为汽车、机车等，但本发明并非以此为限，任何合适应用车辆的移动速率的估算装置100的交通工具皆为本发明所涵盖的范围。

在一实施例中，车辆的移动速率的估算装置100包含图像获取单元110以及处理单元120，且处理单元120可以与图像获取单元110通信连接。此外，车辆的移动速率的估算装置100还可包含补光单元130，且补光单元130可以与耦接于图像获取单元110以及处理单元120通信连接。

图像获取单元110用以获取若干个行车图像。并且，这些行车图像可为图像获取单元110在一段连续时间中所获取到的多幅画格(frame)。补光单元130用以输出补充光，以辅助图像获取单元110的图像获取。

换言之，图像获取单元110可以用于获取多个行车图像，图像获取单元110在连续的预设时间段中获取到的多幅画面可以构成多个行车图像。补光单元130可以用于输出补充光，以便于图像获取单元110进行行车图像获取。

在一些实施方式中，图像获取单元110可以包含一组镜头和感光元件，感光元件例如为互补式金属氧化物半导体(CMOS)或者感光耦合元件(CCD)。此外，补光单元130可例如以发光二极体(LED)、红外线二极体(IR LED)、卤素灯、雷射光源等来实现，当然，在实际应用中补光单元130还可以包括其他光源，可以根据实际需求进行设定，在此不做具体限定，但本发明并非以此为限。

处理单元120可根据本发明任一实施例的移动速率的估算方法来快速估算出车辆的移动速率。在一些实施方式中，处理单元120可例如为SoC晶片、中央处理器(CPU)、微控制器(MCU)或特殊应用积体电路(ASIC)等，当然，在实际应用中处理单元120还可以包括其他模块或者单元，可以根据实际需求进行设定，在此不做具体限定，但本发明并非以此为限。

图2为一实施例提供的车辆移动速率的估算方法的流程示意图，请参阅图2，该方法包括：

步骤S10、利用图像获取单元依序获取第一行车图像与第二行车图像，其中该第一行车图像与该第二行车图像间具有时间差。

具体地，在车辆移动速率的估算方法的一实施例中，车辆移动速率的估算装置100的处理单元120可利用图像获取单元110于其图像获取范围内进行图像获取，以于车辆C1进入至图像获取单元110的图像获取范围内时，图像获取单元110可依序获取到车辆C1的第一行车图像F1与第二行车图像F2(步骤S10)。换言之，车辆移动速率的估算装置100的处理单元120可以基于图像获取单元110的可获取范围内进行图像获取，并在车辆C1进入图像获取单元110的可获取范围内时，图像获取单元110可以依次获取到车辆C1的第一行车图像F1与第二行车图像F2。

图3为车辆的移动速率的估算装置于第一时点对车辆进行图像获取的示意图，且图4为车辆的移动速率的估算装置于第二时点对车辆进行图像获取的示意图。如图3和图4所示，第一行车图像F1是车辆C1在进入至图像获取单元110的图像获取范围内之后，图像获取单元110于第一时点所获取到的图像，且第二行车图像F2为图像获取单元110于晚于第一时点的第二时点所获取到的图像。因此，第一行车图像F1与第二行车图像F2间具有时间差，且此时间差即为第二时点与第一时点之间的差值。

在步骤S10的一实施例中，图像获取单元110可根据预设的图像获取频率并采用全域快门(Global Shutter)的操作方式来获取第一行车图像F1与第二行车图像F2，但本发明并非仅限于此，图像获取单元110也可采用滚动式快门(Rolling Shutter)的操作方式来获取第一行车图像F1与第二行车图像F2。在一实施态样中，图像获取频率可为60帧率(frameper second，FPS)。在另一实施态样中，图像获取频率也可为30帧率。

在一实施例中，第一行车图像F1可包含若干个像素，且各像素可根据若干个灰阶级中的一个灰阶级显示出对应的灰阶。同样地，第二行车图像F2也包含可根据若干个灰阶级中的一个灰阶级显示出对应的灰阶的若干个像素。换言之，第一行车图像F1与第二行车图像F2可分别由其包含的像素所显示的灰阶和其所在位置来决定显示样貌。

当然，第一行车图像F1所包含的像素所显示的灰阶和其所在位置，可以确定第一行车图像F1，第二行车图像F2所包含的像素所显示的灰阶和其所在位置，可以确定第二行车图像F2。

在一些实施方式中，第一行车图像F1与第二行车图像F2可分别由1280*720个像素所组成，但本发明并非仅限于此，第一行车图像F1与第二行车图像F2可分别由360*240个像素、1920*1080个像素或其他任何符合显示格式标准的数量的像素所组成。此外，若干个灰阶级的分级数量可为256个，但本案并非以此为限，灰阶级的分级数量可视图像获取单元110所能提供的表现能力而定。举例而言，图像获取单元110可包含类比数位转换电路，且当类比数位转换电路为10位元时，此时图像获取单元110可提供1024(即210)个灰阶级的表现能力，以此类推。

步骤S20、对该第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌图像的第一像素面积与第一倾角。

具体地，于取得第一行车图像F1后，处理单元120可对第一行车图像F1进行图像分析，以确认第一行车图像F1中是否涵盖到车辆的车牌的图像。并且，处理单元120可在确认第一行车图像F1中涵盖有车辆的车牌的图像(以下称之为第一车牌图像M1)时，接续从第一行车图像F1中得到第一车牌图像M1的第一像素面积的大小以及第一车牌图像M1的第一倾角θ1的大小(步骤S20)。

换言之，处理单元120在确定第一行车图像F1中包含有车辆的车牌的图像时，即第一车牌图像M1，可以继续从第一行车图像F1中得到第一车牌图像M1的第一像素面积以及第一车牌图像M1的第一倾角θ1。

在一些实施例中，车辆的车牌可涂有高反光涂料，搭配补光单元130的使用，使得车辆的车牌在车用取像装置100的图像获取单元110所获取到的第一行车图像F1中应为最亮的图像。因此，处理单元120可根据第一行车图像F1的直方图(histogram)来确认第一行车图像F1中是否涵盖有第一车牌图像M1。

换言之，车辆的车牌可以涂有高反光涂料，高反光材料可以与补光单元130相互配合，使得车用取像装置100的图像获取单元110可以根据车辆的车牌获取到亮度更高的第一行车图像F1。

图5为图2中步骤S20的流程示意图，请参阅图5，在步骤S20的一实施例中，步骤S20可以包括：

步骤S21、从该第一行车图像中取得该第一车牌图像。

步骤S22、计算第一车牌图像的该第一像素面积。

步骤S23、转正该第一车牌图像以得到该第一倾角。

图6为图3中车辆的移动速率的估算装置所获取的第一行车图像的示意图，图7为图6中的第一车牌图像于转正后的示意图，如图6和图7所示，具体地，处理单元120可对第一行车图像F1进行车牌图像定位，以从第一行车图像F1中定位出第一车牌图像M1的范围(步骤S21)。之后，处理单元120便可根据步骤S21中所得的第一车牌图像M1去计算出第一车牌图像M1的第一像素面积的大小(步骤S22)。并且，处理单元120可对第一车牌图像M1执行图像矫正，以转正第一车牌图像M1并得到第一车牌图像M1的第一倾角θ1的大小(步骤S23)。

可选的，在步骤S21的一实施例中，处理单元120可通过边缘侦测运算子，例如Sobel、Laplace、Robert、Prewitt、Canny等对第一行车图像F1执行边缘侦测，以通过找出第一车牌图像M1的四个边线来定位出第一车牌图像M1。

可选的，在步骤S22的一实施例中，处理单元120可根据第一车牌图像M1的四个边线所围绕出的范围去计算有多少个像素涵盖于其中来得到第一车牌图像M1的第一像素面积。

换言之，处理单元120可以根据第一车牌图像M1的四个边线所围绕出的范围中像素的数量，确定第一车牌图像M1的第一像素面积。

可选的，在步骤S23的一实施例中，处理单元120可根据第一车牌图像M1的四个边线获得此边线和水平线或垂直线之间的第一倾角θ1，并根据此第一倾角θ1转正第一车牌图像M1。于此，处理单元120是选择第一车牌图像M1的四个边线中最长的边线来获取和水平线之间的第一倾角θ1，如图6所示。在一些实施态样中，处理单元120可通过仿射矩阵(affinetransform)来矫正第一车牌图像M1，且转正后的第一车牌图像M1可如图7所示。

换言之，处理单元120可以通过第一车牌图像M1的四个边线中的任一边线确定此边线和水平线或垂直线之间的第一倾角θ1，当然，在实际应用中，处理单元120可以根据第一车牌图像M1的四个边线中最长的边线来确定其和水平线之间的第一倾角θ1。

S30、对该第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角。

具体地，图8为图2中步骤S30的一实施例的流程示意图，请参阅图8，在步骤S30的一实施例中，步骤S30可以包括：

步骤S31、从该第二行车图像中取得该第二车牌图像。

步骤S32、计算第二车牌图像的该第二像素面积。

步骤S33、转正该第二车牌图像以得到该第二倾角。

图9为图4中车辆的移动速率的估算装置所获取的第二行车图像的示意图，图10为图9中的第二车牌图像于转正后的示意图。请参阅图9和图10，同样地，于取得第二行车图像F2后，处理单元120可对第二行车图像F2进行图像分析，以确认第二行车图像F2中是否涵盖到车辆的车牌的图像。并且，处理单元120可在确认第二行车图像F2中涵盖有车辆的车牌的图像(以下称之为第二车牌图像M2)时，接续从第二行车图像F2中得到第二车牌图像M2的第二像素面积的大小以及第二车牌图像M2的第二倾角θ2的大小(步骤S30)。

具体地，处理单元120可对第二行车图像F2进行车牌图像定位，以从第二行车图像F2中定位出第二车牌图像M2的范围(步骤S31)。之后，处理单元120便可根据步骤S31中所得的第二车牌图像M2去计算出第二车牌图像M2的第二像素面积的大小(步骤S32)。并且，处理单元120可对第二车牌图像M2执行图像矫正，以转正第二车牌图像M2并得到第二车牌图像M2的第二倾角θ2的大小(步骤S33)。

于此，步骤S31至步骤S33的详细态样大致上与步骤S21至步骤S23相同，故不再赘述。

步骤S40、根据该第一像素面积、该第一倾角、该第二像素面积、该第二倾角与该时间差估算该移动速率。

具体地，于执行步骤S20与步骤S30后，处理单元120便可根据第一像素面积、第一倾角θ1、第二像素面积、第二倾角θ2以及时间差来估算出车辆的移动速率(步骤S40)。

图11为图2中步骤S40的流程示意图。请参阅图11，在步骤S40的一实施例中，步骤S40可以包括：

步骤S41、根据该第一像素面积转换出对应的第一相对距离。

步骤S42、根据该第二像素面积转换出对应的第二相对距离。

具体地，处理单元120可根据第一车牌图像M1的第一像素面积的大小转换出相应的一第一相对距离D1(步骤S41)。其中，第一相对距离D1可用以代表此车辆C1的车牌在第一时点时和车辆的移动速率的估算装置100之间的相对距离。换言之，第一相对距离D1可以为第一时点时，车辆C1的车牌和车辆的移动速率的估算装置100之间的相对距离。同样地，处理单元120可根据第二车牌图像M2的第二像素面积的大小转换出相应的一第二相对距离D2(步骤S42)。其中，第二相对距离D2可用以代表此车辆C1的车牌在第二时点时和车辆的移动速率的估算装置100之间的相对距离。换言之，第二相对距离D2可以为第二时点时，车辆C1的车牌和车辆的移动速率的估算装置100之间的相对距离。

可选的，步骤S41(或步骤S42)的一实施例中，处理单元120可通过查表方式转换出车辆C1的车牌在第一时点相应的第一相对距离D1(或在第二时点时相应的第二相对距离D2)。

可选的，在一些实施例中，第一相对距离D1和第一像素面积(或第二相对距离D2和第二像素面积)间的转换还与图像获取单元110的镜头焦距有关。

因此，处理单元120还可获取图像获取单元110的镜头焦距，以根据镜头焦距和第一像素面积来转换出第一相对距离D1(或根据镜头焦距和第二像素面积来转换出第二相对距离D2)。

换言之，基于图像获取单元110的镜头焦距可以将第一像素面积转换为第一相对距离D1，还可以将第二像素面积转换为第二相对距离D2。当然，处理单元还可以在获取图像获取单元110的镜头焦距后，基于图像获取单元110的镜头焦距和第一像素面积确定第一相对距离D1，并基于图像获取单元110的镜头焦距和第二像素面积确定第二相对距离D1。

图12为一实施例提供的镜头焦距、像素面积和相对距离的关系示意图。在一实施例中，图像获取单元110的镜头焦距、像素面积(即第一像素面积或第二像素面积)和相对距离(即第一相对距离D1或第二相对距离D2)间的一例示的关系对应表可如图12所示。其中，镜头焦距的单位为毫米(mm)，像素面积的单位为像素(pixel)，且相对距离的单位为毫米。

请参阅图12，在一实施例中，在处理单元120得到图像获取单元110的镜头焦距为6毫米且像素面积为80像素时，处理单元120于查表比对后应可得到所对应的相对距离为6106毫米。在另一实施例中，在处理单元120得到图像获取单元110的镜头焦距为8毫米且像素面积为140像素时，处理单元120虽于查表比对后无法直接找到所对应的相对距离的数值，但处理单元120还可利用内插法来转换出相对距离。于此，由于当前的像素面积的数值是介于120像素与160像素之间，故处理单元120可根据像素面积为120像素时所对应到的5430毫米以及像素面积为160像素时所对应到的4075毫米而通过内插法来转换出此时相对距离的数值应为4752.5毫米。

步骤S43、根据该第一相对距离、第一倾角、第二相对距离与第二倾角估算出车辆的移动距离。

具体地，于此，第一倾角θ1大致上等同于车辆C1的车牌在第一时点时和图像获取单元110的镜头轴线L1之间的夹角。并且，第二倾角θ2大致上等同于车辆C1的车牌在第二时点时和图像获取单元110的镜头轴线L1之间的夹角，如图4所示。因此，于取得第一相对距离D1、第一倾角θ1、第二相对距离D2以及第二倾角θ2后，处理单元120便可据此估算出车辆C1在此时间差内的移动距离D3(步骤S43)。在步骤S43的一实施例中，处理单元120可通过三角函数关系式来得到移动距离D3，但本案并非以此为限。

换言之，如图4所示，第一倾角θ1可以为第一时点时车辆C1的车牌和图像获取单元110的镜头轴线L1之间的夹角。第二倾角θ2可以为第二时点时车辆C1的车牌和图像获取单元110的镜头轴线L1之间的夹角。并且在确定第一相对距离D1、第一倾角θ1、第二相对距离D2以及第二倾角θ2后，处理单元120可以确定出车辆C1在此时间差内的移动距离D3。

当然，在实际应用中，还通过其他方式来确定移动距离D3，在此不做具体限定，例如，还可以通过三角函数关系式来得到移动距离D3。

步骤S44、根据移动距离与时间差估算该移动速率。

具体地，最后，处理单元120可根据于步骤S43中所得的移动距离D3和时间差来估算与确定出车辆C1的移动速率(步骤S44)。

可选的，在一些实施例中，本申请任一实施例的车辆移动速率的估算方法可由可读记录媒体装置来实现。此可读记录媒体装置储存有若干个程式码，以当车辆的移动速率的估算装置100载入并执行若干个程式码后，这些程式码能致使车辆的移动速率的估算装置100执行前述任一实施例的车辆移动速率的估算方法。在一实施例中，此可读记录媒体装置可为车辆的移动速率的估算装置100内部的储存单元140，与处理单元120通信连接，并且此储存单元140还可用以储存进行移动速率的估算方法所需的任何数据，例如第一行车图像F1、第二行车图像F2、第一时点、第二时点、时间差、第一像素面积、第一倾角θ1、第二像素面积、第二倾角θ2、第一相对距离D1、第二相对距离D2、镜头焦距、移动距离D3等。在另一实施例中，此可读记录媒体装置可为远端储存元件，并经由有线或无线的方式与车辆的移动速率的估算装置100进行通信。在又一实施例中，此可读记录媒体装置可为车辆的移动速率的估算装置100外部的储存元件，并经由车辆的移动速率的估算装置100的读取器或连接器连接并存取此储存元件的程式码。

换言之，本申请任一实施例的车辆移动速率的估算方法可由车辆移动速率的估算单元来实现，该单元可以包含多个可执行指令，当车辆的移动速率的估算装置100执行任一可执行指令后，这些可执行指令可以使车辆的移动速率的估算装置100执行前述任一实施例的车辆移动速率的估算方法。一种实施方式中，车辆移动速率的估算单元可以为车辆的移动速率的估算装置100内部的储存单元140，与处理单元120通信连接，并且此储存单元140还可以存储进行移动速率的估算方法所需的任何数据，例如第一行车图像F1、第二行车图像F2、第一时点、第二时点、时间差、第一像素面积、第一倾角θ1、第二像素面积、第二倾角θ2、第一相对距离D1、第二相对距离D2、镜头焦距、移动距离D3等。在另一实施例中，车辆移动速率的估算单元可以为远端存储单元，并与车辆的移动速率的估算装置100有线或无线通信连接。在又一实施例中，车辆移动速率的估算单元可以为车辆的移动速率的估算装置100外部的存储单元，车辆的移动速率的估算装置100的读取器或连接器与该外部的存储单元通信连接，并且读取器或连接器可以存储外部的存储单元的可执行指令。

实施例二

本发明实施例还提供了一种车辆的移动速率的估算装置，该装置可以适用于需要确定车辆的移动速率的情况，无需再额外设置雷射测速仪等价格较为昂贵的测速装置实现估算出车辆的移动速率。该装置可以通过软件和/或硬件实现，并一般集成在车辆系统中。

车辆的移动速率的估算装置包括：图像获取单元，依序获取车辆的第一行车图像与第二行车图像，其中该第一行车图像与该第二行车图像间具有时间差；处理单元，对该第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌图像的第一像素面积与第一倾角，对该第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角，并根据该第一像素面积、该第一倾角、该第二像素面积、该第二倾角与该时间差估算该车辆的移动速率。

本实施例提供的车辆的移动速率的估算装置，利用图像获取单元依序获取车辆的第一行车图像与第二行车图像，其中该第一行车图像与该第二行车图像间具有时间差；处理单元对该第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌图像的第一像素面积与第一倾角，对该第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角，根据该第一像素面积、该第一倾角、该第二像素面积、该第二倾角与该时间差估算车辆的移动速率。通过对依序获取到的第一行车图像与第二行车图像进行图像分析，以于达到辨识车牌图像(即第一车牌图像与第二车牌图像)的同时通过分析得到的第一像素面积、第一倾角、第二像素面积、第二倾角与时间差来估算出车辆的移动速率，因而还可动态地确认车辆是否有超速的忧患，并且可无需再额外设置雷射测速仪等价格较为昂贵的测速装置来量测车辆的移动速率。

在上述实施例的基础上，对该第一行车图像进行图像分析的步骤包含：从该第一行车图像中取得该第一车牌图像；计算第一车牌图像的该第一像素面积；转正该第一车牌图像以得到该第一倾角。

在上述实施例的基础上，对该第二行车图像进行图像分析的步骤包含：从该第二行车图像中取得该第二车牌图像；计算第二车牌图像的该第二像素面积；转正该第二车牌图像以得到该第二倾角。

在上述实施例的基础上，估算该车辆的该移动速率的步骤包含：根据该第一像素面积转换出对应的第一相对距离；根据该第二像素面积转换出对应的第二相对距离；根据该第一相对距离、该第二相对距离、该第一倾角与该第二倾角计算该车辆的移动距离；根据该移动距离与该时间差估算该移动速率。

本发明实施例所提供的车辆的移动速率的估算装置可执行本发明任一实施例所提供的车辆的移动速率的估算方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例三

图13为一实施例提供的监视系统的概要示意图，如图13所示，监视系统300包含：车辆的移动速率的估算装置100，依序获取车辆的第一行车图像与第二行车图像，其中该第一行车图像与该第二行车图像间具有时间差；服务装置200，接收该第一行车图像与该第二行车图像，对该第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌图像的第一像素面积与第一倾角，对该第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角，并根据该第一像素面积、该第一倾角、该第二像素面积、该第二倾角与该时间差估算该车辆的移动速率。系统中服务装置200的数量可以是一个或多个，图13中以一个服务装置200为例；系统中的服务装置200和车辆的移动速率的估算装置100可以通过总线或其他方式连接，图13中以通过总线连接为例。

在一实施例中，车辆的移动速率的估算装置100还包含通信单元150，且通信单元150与处理单元120通信连接。车辆的移动速率的估算装置100可通过通信单元150以无线方式和服务装置200进行通信。换言之，车辆的移动速率的估算装置100可通过通信单元150和服务装置200进行无线通信。并且，本申请任一实施例的车辆移动速率的估算方法可由车辆的移动速率的估算装置100和服务装置200所组成的监视系统300来执行。

图14为另一实施例提供的车辆移动速率的估算方法的流程示意图。请参阅图14，在车辆移动速率的估算方法的另一实施例中，还可以包括：

S10、通过车辆的移动速率的估算装置依次获取第一行车图像与第二行车图像。

S50、传送第一行车图像与第二行车图像至服务装置。

S20、对该第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌影响的第一像素面积与第一倾角。

S30、对该第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角。

S40、根据该第一像素面积、该第一倾角、该第二像素面积、该第二倾角与该时间差估算该移动速率。

具体地，监视系统可通过车辆的移动速率的估算装置100的图像获取单元110对进入其图像获取范围内的车辆C1于第一时点与第二时点分别依序获取第一行车图像F1与第二行车图像F2(步骤S10)。并且，监视系统300可通过车辆的移动速率的估算装置100的通信单元150将所获取到的第一行车图像F1与第二行车图像F2传送至服务装置200，以交由服务装置200进行后续的处理与移动速率的估算(步骤S50)。服务装置200于接收到第一行车图像F1与第二行车图像F2后，监视系统300可通过服务装置200对第一行车图像F1进行图像分析，以从第一行车图像F1中得到第一车牌图像M1的第一像素面积的大小以及第一车牌图像M1的第一倾角θ1的大小(步骤S20)，并且对第二行车图像F2进行图像分析，以从第二行车图像F2中得到第二车牌图像M2的第二像素面积的大小以及第二车牌图像M2的第二倾角θ2的大小(步骤S30)。之后，监视系统300便可通过服务装置200根据第一像素面积、第一倾角θ1、第二像素面积、第二倾角θ2以及时间差(即第二时点与第一时点间的差值)来估算出车辆C1的移动速率(步骤S40)。

请参阅图5，在步骤S20的一实施例中，步骤S20可以包括：

步骤S21、从该第一行车图像中取得该第一车牌图像。

步骤S22、计算第一车牌图像的该第一像素面积；

步骤S23、转正该第一车牌图像以得到该第一倾角。

具体地，服务装置200可对第一行车图像F1进行车牌图像定位，以从第一行车图像F1中定位出第一车牌图像M1的范围(步骤S21)。之后，服务装置200再根据所得的第一车牌图像M1计算出第一车牌图像M1的第一像素面积的大小(步骤S22)，并且服务装置200可对第一车牌图像M1执行图像矫正，以转正第一车牌图像M1并得到第一车牌图像M1的第一倾角θ1的大小(步骤S23)。

请参阅图8，同样地，在步骤S30的一实施例中，步骤S30可以包括：

步骤S31、从该第二行车图像中取得该第二车牌图像；

步骤S32、计算第二车牌图像的该第二像素面积；

步骤S33、转正该第二车牌图像以得到该第二倾角。

具体地，服务装置200可对第二行车图像F2进行车牌图像定位，以从第二行车图像F2中定位出第二车牌图像M2的范围(步骤S31)。之后，服务装置200再根据所得的第二车牌图像M2计算出第二车牌图像M2的第二像素面积的大小(步骤S32)，并且服务装置200可对第二车牌图像M2执行图像矫正，以转正第二车牌图像M2并得到第二车牌图像M2的第二倾角θ2的大小(步骤S33)。

请参阅图11，在步骤S40的一实施例中，步骤S40可以包括：

步骤S41、根据该第一像素面积转换出对应的第一相对距离。

步骤S42、根据该第二像素面积转换出对应的第二相对距离。

步骤S43、根据该第一相对距离、第一倾角、第二相对距离与第二倾角估算出车辆的移动距离。

步骤S44、根据移动距离与时间差估算该移动速率。

具体地，服务装置200可根据第一车牌图像M1的第一像素面积的大小转换出相应的第一相对距离D1(步骤S41)，并且根据第二车牌图像M2的第二像素面积的大小转换出相应的第二相对距离D2(步骤S42)。之后，服务装置200可根据第一相对距离D1、第一倾角θ1、第二相对距离D2以及第二倾角θ2估算出车辆C1在此时间差内的移动距离D3(步骤S43)。最后，服务装置200便可根据所得的移动距离D3和时间差来估算出此车辆C1的移动速率(步骤S44)。

于此，虽然步骤S20至步骤S40的执行者为服务装置200，但由服务装置200执行时的详细态样大致上和由车辆的移动速率的估算装置100的处理单元120执行时的详细态样相同，故详细态样可参阅前述而不再赘述。

需注意的是，本申请任一实施例的车辆移动速率的估算方法，虽是假定第一行车图像F1与第二行车图像F2是车辆的移动速率的估算装置100在不移动的状态下所获取到的，但本申请并非以此为限，第一行车图像F1与第二行车图像F2也可为车辆的移动速率的估算装置100在移动的状态下所获取到的，但是此时在进行车辆C1的移动速率的估算时，需将车辆的移动速率的估算装置100的移动速率、于交通工具上的安装角度等纳入估算。由于本技术领域人员应能理解如何在本获取的技术基础上将因车辆的移动速率的估算装置100的移动所产生的变化因子纳入估算，故不再赘述。

换言之，在实际应用中，车辆的移动速率的估算装置100在不移动的状态下可以获取到第一行车图像F1与第二行车图像F2，当然，车辆的移动速率的估算装置100在移动的状态下也可以获取到第一行车图像F1与第二行车图像F2，此时可以将车辆的移动速率的估算装置100的移动速率和车辆的移动速率的估算装置100在交通工具上的安装角度等图像因素加入，再确定车辆C1的移动速率。可选的，在一些实施例中，监视系统300可为警方的侦防系统，车辆的移动速率的估算装置100可设置在警车上，且与车辆的移动速率的估算装置100通信的服务装置200可设置在警局。

可选的，在一些实施态样中，车辆的移动速率的估算装置100可通过自动化车牌辨识器(Automated License Plate Readers，ALPR)来实现。

本发明实施例提供的监视系统可以执行上述实施例提供的车辆的移动速率的估算方法，具备相应的功能和有益效果。

实施例四

本发明实施例四还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种车辆的移动速率的估算方法，该方法包括：利用图像获取单元依序获取第一行车图像与第二行车图像，其中该第一行车图像与该第二行车图像间具有时间差；对该第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌图像的第一像素面积与第一倾角；对该第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角；根据该第一像素面积、该第一倾角、该第二像素面积、该第二倾角与该时间差估算车辆的移动速率。

其中，计算机可读存储介质，例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、RAM、ROM、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，EPROM)、寄存器、硬盘、光纤、CD-ROM、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合、或者本领域熟知的任何其它形式的计算机可读存储介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于特定用途集成电路(application specificintegrated circuit，ASIC)中。在本申请实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任一实施例所提供的车辆的移动速率的估算方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，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的方法。

值得注意的是，上述车辆的移动速率的估算装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (12)

1.一种车辆的移动速率的估算方法，其特征在于，包含：

利用图像获取单元依序获取第一行车图像与第二行车图像，其中该第一行车图像与该第二行车图像间具有时间差；

对该第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌图像的第一像素面积与第一倾角；

对该第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角；

根据该第一像素面积、该第一倾角、该第二像素面积、该第二倾角与该时间差估算车辆的移动速率。

2.如权利要求1所述的估算方法，其特征在于，对该第一行车图像进行图像分析以得到该第一车牌图像的该第一像素面积与该第一倾角的步骤包含：

从该第一行车图像中取得该第一车牌图像；

计算该第一车牌图像的该第一像素面积；

转正该第一车牌影像以得到该第一倾角。

3.如权利要求1所述的估算方法，其特征在于，对该第二行车图像进行图像分析以得到该第二车牌图像的该第二像素面积与该第二倾角的步骤包含：

从该第二行车图像中取得该第二车牌图像；

计算该第二车牌图像的该第二像素面积；

转正该第二车牌图像以得到该第二倾角。

4.如权利要求1所述的估算方法，其特征在于，根据该第一像素面积、该第一倾角、该第二像素面积、该第二倾角与该时间差估算该车辆的移动速率的步骤包含：

根据该第一像素面积转换出对应的第一相对距离；

根据该第二像素面积转换出对应的第二相对距离；

根据该第一相对距离、该第二相对距离、该第一倾角与该第二倾角计算该车辆的移动距离；

根据该移动距离与该时间差估算该移动速率。

5.一种车辆的移动速率的估算装置，其特征在于，包含：

图像获取单元，依序获取车辆的第一行车图像与第二行车图像，其中该第一行车图像与该第二行车图像间具有时间差；

处理单元，对该第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌图像的第一像素面积与第一倾角，对该第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角，并根据该第一像素面积、该第一倾角、该第二像素面积、该第二倾角与该时间差估算该车辆的移动速率。

6.如权利要求5所述的车辆的移动速率的估算装置，其特征在于，对该第一行车图像进行图像分析的步骤包含：

从该第一行车图像中取得该第一车牌图像；

计算该第一车牌图像的该第一像素面积；

转正该第一车牌图像以得到该第一倾角。

7.如权利要求5所述的车辆的移动速率的估算装置，其特征在于，对该第二行车图像进行图像分析的步骤包含：

从该第二行车图像中取得该第二车牌图像；

计算该第二车牌图像的该第二像素面积；

转正该第二车牌图像以得到该第二倾角。

8.如权利要求5所述的车辆的移动速率的估算装置，其特征在于，估算该车辆的该移动速率的步骤包含：

根据该第一像素面积转换出对应的第一相对距离；

根据该第二像素面积转换出对应的第二相对距离；

根据该第一相对距离、该第二相对距离、该第一倾角与该第二倾角计算该车辆的移动距离；

根据该移动距离与该时间差估算该移动速率。

9.一种监视系统，其特征在于，包含：

车辆的移动速率的估算装置，依序获取车辆的第一行车图像与第二行车图像，其中该第一行车图像与该第二行车图像间具有时间差；

服务装置，接收该第一行车图像与该第二行车图像，对该第一行车图像进行图像分析以得到第一车牌图像的第一像素面积与第一倾角，对该第二行车图像进行图像分析以得到第二车牌图像的第二像素面积与第二倾角，并根据该第一像素面积、该第一倾角、该第二像素面积、该第二倾角与该时间差估算该车辆的移动速率。

10.如权利要求9所述的监视系统，其特征在于，对该第一行车图像进行影像分析的步骤包含：

从该第一行车图像中取得该第一车牌图像；

计算该第一车牌图像的该第一像素面积；

转正该第一车牌图像以得到该第一倾角。

11.如权利要求9所述的监视系统，其特征在于，对该第二行车图像进行图像分析的步骤包含：

从该第二行车图像中取得该第二车牌图像；

计算该第二车牌图像的该第二像素面积；

转正该第二车牌图像以得到该第二倾角。

12.如权利要求9所述的监视系统，其特征在于，估算该车辆的该移动速率的步骤包含：

根据该第一像素面积转换出对应的第一相对距离；

根据该第二像素面积转换出对应的第二相对距离；

根据该第一相对距离、该第二相对距离、该第一倾角与该第二倾角计算该车辆的移动距离；

根据该移动距离与该时间差估算该移动速率。

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