CN113496597B - 一种基于激光测速的超速抓拍方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及智能交通技术领域,尤其涉及一种基于激光测速的超速抓拍方法、系统及存储介质,包括:根据两个固定位置之间的固定距离与差值计算车辆行驶速度,当存在车辆行驶速度超过预设第一速度阈值时,获取该车辆的长度信息以及车辆图像信息;根据车辆的长度信息区分车辆类型;根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分汽车类型,当车辆为小型车辆时,将该车辆的行驶速度与预设第三速度阈值进行比较;通过激光扫描获取车辆的行驶速度,对过往车辆进行速度监控,并根据车辆的车牌图像以及长度信息自动分辨大型车辆、摩托车以及小型车辆,根据不同的车型,按不同的限速值进行抓拍,有效减少检测误差,便于提高测速精确性。
Description
技术领域
本申请涉及智能交通技术领域,尤其是涉及一种基于激光测速的超速抓拍方法、系统及存储介质。
背景技术
随着高速公路的发展,车辆数量急剧增加,也带来了很多交通问题以及安全隐患。机动车超速行驶是引起交通事故的主要原因之一,尤其是工程车、大巴车等大型车辆因重量大,在车速较快的情况下事故率较高。为了减少此类事件的发生,大多数高速公路对大小型车辆的限速标准不同,比如大型车一般限速100公里/小时,小型车一般限速120公里/小时,交警执法时要求雷达测速抓拍系统根据车型的不同自动采用不同的限速标准对目标车辆进行自动分析判断和对违法车辆自动抓拍。
现有技术中区分车型采用的方式通常为:雷达测速的同时,依据车辆运动轨迹和雷达测量夹角的对应关系,计算车辆的长度,根据车辆的长度判断车辆的类型。
但由于车辆配置不同,部分小型车辆的长度也趋向于大型车辆的长度,仅通过车辆长度判断车辆类型容易出现检测误差,准确性较低。
发明内容
为了便于提高检测准确性,本申请提供一种基于激光测速的超速抓拍方法、系统及存储介质。
第一方面,本申请提供的一种基于激光测速的超速抓拍方法,采用如下的技术方案:
一种基于激光测速的超速抓拍方法,包括:
通过激光扫描获取车辆经过两个固定位置的时间检测值,并计算两个时间检测值的差值;
根据两个固定位置之间的固定距离与差值计算车辆行驶速度;
将车辆行驶速度与预设第一速度阈值进行比较,当存在车辆行驶速度超过预设第一速度阈值时,获取该车辆的长度信息以及车辆图像信息;其中,车辆图像信息包括车牌图像信息;
根据车辆的长度信息区分车辆类型;其中,车辆类型包括摩托车和汽车;
当车辆为摩托车时,对该车辆的数据进行存储;当车辆为汽车时,将车辆行驶速度与预设第二速度阈值进行比较,当存在车辆行驶速度超过预设第二速度阈值时,获取该车辆的长度信息以及车辆图像信息;其中,数据信息包括车辆的长度信息以及车辆图像信息;
根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分汽车类型,其中,汽车类型包括大型车辆以及小型车辆;
当车辆为大型车辆时,对该车辆的数据信息进行存储;当车辆为小型车辆时,将该车辆的行驶速度与预设第三速度阈值进行比较,若车辆行驶速度大于第二速度阈值时,对该车辆的数据信息进行存储;
其中,第一速度阈值小于第二速度阈值小于第三速度阈值。
通过采用上述技术方案,通过激光扫描获取车辆的行驶速度,对过往车辆进行速度监控,并根据车辆的车牌图像以及长度信息自动分辨大型车辆、摩托车以及小型车辆,根据不同的车型,按不同的限速值进行抓拍,有效减少检测误差,便于提高测速精确性;
另外激光测速不受电磁环境干扰,有效防止“电子狗”侦测,且激光发射距离远,目标位移,便于确保速度与车辆一一对应,进而提高检测的准确性。
可选的,所述小型车辆包括小型汽车、新能源汽车以及教练车;
所述根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分汽车类型步骤具体包括:
获取车牌图像中N个点的RGB检测值;
当RGB检测值与对应的第一RGB预设标准值一致时,获取车辆的长度信息,并判断车辆的长度信息是否大于预设第二长度阈值,在判断为是,该车辆为大型车辆;在判断为否时,该车辆为教练车;
当RGB检测值与对应的第二RGB预设标准值一致时,则确定该车辆为小型汽车;
当RGB检测值与对应的第三RGB预设标准值一致时,则确定该车辆为新能源汽车。
通过采用上述技术方案,获取车牌图像上若干个点的RGB检测值,通过车牌颜色判断该车辆为大型车辆、小型汽车或新能源汽车,并通过车辆的长度信息区分大型车辆和教练车,便于车辆的区分,从而便于提高检测的准确性。
可选的,所述根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分汽车类型步骤还包括:
当RGB检测值与对应的第一RGB预设标准值的差值在预设的容忍度范围值内的数量大于A(A<N),则判断该车辆为大型车辆或教练车;当RGB检测值与对应的第二RGB预设标准值的差值在预设的容忍度范围值内的数量大于A(A<N),则判断该车辆为小型汽车;当RGB检测值与对应的第三RGB预设标准值的差值在预设的容忍度范围值内的数量大于A(A<N),则判断该车辆新能源汽车。
通过采用上述技术方案,有效减少车牌掉色或车牌存在脏污时识别不清的可能。
可选的,所述根据车牌图像信息获取车牌图像目标区域内点的RGB检测值步骤之前还包括:
将车牌图像划分为文字区域以及边缘区域;
从边缘区域内选取N个点的RGB检测值。
通过采用上述技术方案,从边缘区域中选取N个点的RGB检测值,便于提高检测精确度。
可选的,还包括:
当连接有外设通讯设备时,自动将设定时间段内的数据信息下载至外设通讯设备,并自动删除已经下载过的数据信息。
通过采用上述技术方案,便于数据信息的下载,从而便于后续数据信息的查询以及追溯。
第二方面,本申请提供的一种基于激光测速的超速抓拍系统,采用如下的技术方案:
一种基于激光测速的超速抓拍系统,包括:
激光获取模块,用于通过激光扫描获取车辆经过两个固定位置的时间检测值,并计算两个时间检测值的差值;
数据计算模块,用于根据两个固定位置之间的固定距离与差值计算车辆行驶速度;
第一抓拍模块,用于将车辆行驶速度与预设第一速度阈值进行比较,当存在车辆行驶速度超过预设第一速度阈值时,获取该车辆的长度信息以及车辆图像信息;其中,车辆图像信息包括车牌图像信息;
车辆类型区分模块,用于根据车辆的长度信息区分车辆类型;其中,车辆类型包括摩托车和汽车;
初次判断模块,用于当车辆为摩托车时,对该车辆的数据进行存储;当车辆为汽车时,将车辆行驶速度与预设第二速度阈值进行比较,当存在车辆行驶速度超过预设第二速度阈值时,获取该车辆的长度信息以及车辆图像信息;其中,数据信息包括车辆的长度信息以及车辆图像信息;
汽车类型区分模块,用于根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分汽车类型,其中,汽车类型包括大型车辆以及小型车辆;
再次判断模块,用于当车辆为大型车辆时,对该车辆的数据信息进行存储;当车辆为小型车辆时,将该车辆的行驶速度与预设第三速度阈值进行比较,若车辆行驶速度大于第二速度阈值时,对该车辆的数据信息进行存储;其中,第一速度阈值小于第二速度阈值小于第三速度阈值。
通过采用上述技术方案,通过激光扫描获取车辆的行驶速度,对过往车辆进行速度监控,并根据车辆的车牌图像以及长度信息自动分辨大型车辆、摩托车以及小型车辆,根据不同的车型,按不同的限速值进行抓拍,有效减少检测误差,便于提高测速精确性。另外激光测速不受电磁环境干扰,有效防止“电子狗”侦测,且激光发射距离远,目标位移,便于确保速度与车辆一一对应,进而提高检测的准确性。
可选的,还包括:
获取模块,用于获取光照强度;
补光模块,用于当光照强度低于设定值时辅助抓拍模块取像。
通过采用上述技术方案,获取模块实时获取抓拍模块处的光照强度,当光照强度低于设定值时,在抓拍模块获取图像时进行打光处理,有效减少光照强度低或夜晚时图像不清的可能。
第三方面,本申请提供的一种智能终端,采用如下的技术方案:
一种智能终端,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述超速抓拍方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案,通过激光扫描获取车辆的行驶速度,对过往车辆进行速度监控,并根据车辆的车牌图像以及长度信息自动分辨大型车辆、摩托车以及小型车辆,根据不同的车型,按不同的限速值进行抓拍,有效减少检测误差,便于提高测速精确性。另外激光测速不受电磁环境干扰,有效防止“电子狗”侦测,且激光发射距离远,目标位移,便于确保速度与车辆一一对应,进而提高检测的准确性。
第四方面,本申请提供的一种计算机可读存储介质,采用如下的技术方案:
一种计算机可读存储介质,存储有能够被处理器加载并执行如上述超速抓拍方法的计算机程序。
通过采用上述技术方案,通过激光扫描获取车辆的行驶速度,对过往车辆进行速度监控,并根据车辆的车牌图像以及长度信息自动分辨大型车辆、摩托车以及小型车辆,根据不同的车型,按不同的限速值进行抓拍,有效减少检测误差,便于提高测速精确性;另外激光测速不受电磁环境干扰,有效防止“电子狗”侦测,且激光发射距离远,目标位移,便于确保速度与车辆一一对应,进而提高检测的准确性。
综上所述,本申请包括以下至少一种有益技术效果:
1.通过激光扫描获取车辆的行驶速度,对过往车辆进行速度监控,并根据车辆的车牌图像以及长度信息自动分辨大型车辆、摩托车以及小型车辆,根据不同的车型,按不同的限速值进行抓拍,有效减少检测误差,便于提高测速精确性;另外激光测速不受电磁环境干扰,有效防止“电子狗”侦测,且激光发射距离远,目标位移,便于确保速度与车辆一一对应,进而提高检测的准确性;
2.获取车牌图像上若干个点的RGB检测值,通过车牌颜色判断该车辆为大型车辆、小型汽车或新能源汽车,并通过车辆的长度信息区分大型车辆和教练车,便于车辆的区分,从而便于提高检测的准确性;
3.连接有外设通讯设备时,自动将设定时间段内的数据信息下载至外设通讯设备,便于数据信息的下载,从而便于后续数据信息的查询以及追溯。
附图说明
图1是本申请实施例示出的基于激光测速的超速抓拍方法的流程框图。
图2是本申请实施例示出的基于激光测速的超速抓拍方法的另一个流程框图。
图3是本申请实施例示出的基于激光测速的超速抓拍方法中车牌图像的示意图。
图4是本申请实施例示出的基于激光测速的超速抓拍系统的流程框图。
附图标记说明:1、激光获取模块;2、数据计算模块;3、第一抓拍模块;4、车辆类型区分模块;5、初次判断模块;6、汽车类型区分模块;7、再次判断模块;8、文字区域;9、边缘区域。
具体实施方式
本具体实施例仅仅是对本申请的解释,其并不是对本申请的限制,本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改,但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
以下结合附图1-4对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种基于激光测速的超速抓拍方法。参照图1,包括以下步骤:
S1、通过激光扫描获取车辆经过两个固定位置的时间检测值,并计算两个时间检测值的差值;
S2、根据两个固定位置之间的固定距离与两个时间检测值的差值计算车辆行驶速度;
具体的,通过固定距离与两个时间检测值的差值之间的比值计算车辆通过该路段的行驶速度。
S3、将车辆行驶速度与预设第一速度阈值进行比较,当存在车辆行驶速度超过预设第一速度阈值时,获取该车辆的长度信息以及车辆图像信息;其中,车辆图像信息包括车牌图像信息与全景图像信息,第一速度阈值为设定的摩托车的最高限速;
具体来说,将车辆行驶速度与摩托车的最高限速进行对比,当车辆行驶速度大于摩托车的最高限速时,通过摄像头拍摄该车辆的车牌图像信息与全景图像信息,同时,获取该车辆的长度信息。另外,实时获取摄像头处的光照强度,当光照强度低于设定值时,在摄像头拍照时进行打光处理。
其中,车辆的长度信息的检测方式为:通过激光扫描获取车辆进出任一固定位置的时间差值,并根据该时间差值以及车辆行驶速度得到车辆的长度信息。
S4、根据车辆的长度信息区分车辆类型;其中,车辆类型包括摩托车和汽车;
其中,摩托车的长度在1.8m-2m之间;汽车包括大型车辆和小型车辆,大型车辆为大客车、中型以上载货汽车及大型专用汽车等车长在6m以上的车辆,小型车辆为轿车、吉普车、新能源汽车、教练车等车长在2m-6m之间的车辆。
S5、当车辆为摩托车时,对该车辆的数据进行存储;当车辆为汽车时,将车辆行驶速度与预设第二速度阈值进行比较,当存在车辆行驶速度超过预设第二速度阈值时,获取该车辆的长度信息以及车辆图像信息;
其中,第二速度阈值为大型车辆的最高限速,且第一速度阈值小于第二速度阈值;数据信息包括车辆的长度信息、车牌图像信息、全景图像信息、车辆行驶速度、拍摄时间、违法地点以及路口编号等信息。
S6、根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分汽车类型;
其中,汽车包括大型车辆和小型车辆,大型车辆的车牌颜色为黄色,小型车辆包括小型汽车、新能源汽车以及教练车,且小型汽车的车牌颜色为蓝色,教练车的车牌颜色为黄色,新能源汽车的车牌颜色为绿色。
结合图2,步骤S6中根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分汽车类型步骤具体包括:
S61、将车牌图像划分为文字区域8以及边缘区域9;
结合图3,车牌图像被预划分为文字区域8以及边缘区域9,文字区域8中对应图形数据以及颜色数据,边缘区域9中仅对应颜色数据。
S62、从边缘区域内选取N个点的RGB检测值;
S63、当RGB检测值与对应的第一RGB预设标准值一致时,获取车辆的长度信息,并判断车辆的长度信息是否大于预设第二长度阈值,在判断为是,该车辆为大型车辆;在判断为否时,该车辆为教练车;当RGB检测值与对应的第二RGB预设标准值一致时,则确定该车辆为小型汽车;当RGB检测值与对应的第三RGB预设标准值一致时,则确定该车辆为新能源汽车。
其中,第一RGB预设标准值为黄色车牌上黄色的RGB值,第二RGB预设标准值为蓝色车牌上蓝色的RGB值,第三RGB预设标准值为绿色车牌上绿色的RGB值。
另外,当RGB检测值与RGB预设标准值不一致时,判断RGB检测值与对应的第一RGB预设标准值的差值在预设的容忍度范围值内的数量是否在容忍度范围值内。
当RGB检测值与对应的第一RGB预设标准值的差值在预设的容忍度范围值内的数量大于A(A<N),则判断该车辆为大型车辆或教练车;当RGB检测值与对应的第二RGB预设标准值的差值在预设的容忍度范围值内的数量大于A(A<N),则判断该车辆为小型汽车;当RGB检测值与对应的第三RGB预设标准值的差值在预设的容忍度范围值内的数量大于A(A<N),则判断该车辆为新能源汽车。
举例来说,假设从边缘区域选取5个点的RGB检测值,A为3;若5个点的RGB检测值均与黄色的RGB值一致,则判断该车辆为大型车辆或教练车,然后将该车辆的长度信息与预设第二长度阈值进行对比,当车辆的长度信息小于预设第二长度阈值时,该车辆为教练车;当车辆的长度信息大于预设第二长度阈值时,该车辆为大型车辆。若5个点的RGB检测值均与蓝色的RGB值一致,则判断该车辆为小型汽车;若5个点的RGB检测值均与绿色的RGB值一致,则判断该车辆为新能源汽车。
但是当选取的5个点的RGB值与RGB预设标准值不同时,则判断RGB检测值与对应的第一RGB预设标准值的差值在预设的容忍度范围值内的数量是否在容忍度范围值内,有效减少车牌掉色或存在脏污的情况下识别不清的可能。
超速抓拍方法还包括:
当连接有外设通讯设备时,自动将设定时间段内的数据信息下载至外设通讯设备,并自动删除已经下载过的数据信息;
其中,当检测到U盘时,将当天24小时内的数据下载至U盘,并自动删除已经下载过的旧的数据。
另外,在设定时间将设定时间段的数据信息发送至指定终端。
具体的,在每天24时将当天所有的检测数据通过网络发送至指定终端,便于数据查询。
基于上述方法,本申请实施例还公开了一种基于激光测速的超速抓拍系统,如图4所示,包括:
激光获取模块1,用于通过激光扫描获取车辆经过两个固定位置的时间检测值,并计算两个时间检测值的差值;
数据计算模块2,用于根据两个固定位置之间的固定距离与差值计算车辆行驶速度;
第一抓拍模块3,用于将车辆行驶速度与预设第一速度阈值进行比较,当存在车辆行驶速度超过预设第一速度阈值时,获取该车辆的长度信息以及车辆图像信息;其中,车辆图像信息包括车牌图像信息;
车辆类型区分模块4,用于根据车辆的长度信息区分车辆类型;其中,车辆类型包括摩托车和汽车;
初次判断模块5,用于当车辆为摩托车时,对该车辆的数据进行存储;当车辆为汽车时,将车辆行驶速度与预设第二速度阈值进行比较,当存在车辆行驶速度超过预设第二速度阈值时,获取该车辆的长度信息以及车辆图像信息;其中,数据信息包括车辆的长度信息以及车辆图像信息;
汽车类型区分模块6,用于根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分汽车类型,其中,汽车类型包括大型车辆以及小型车辆;
再次判断模块7,用于当车辆为大型车辆时,对该车辆的数据信息进行存储;当车辆为小型车辆时,将该车辆的行驶速度与预设第三速度阈值进行比较,若车辆行驶速度大于第二速度阈值时,对该车辆的数据信息进行存储;其中,第一速度阈值小于第二速度阈值小于第三速度阈值。
还包括:
获取模块,用于获取光照强度;
补光模块,用于当光照强度低于设定值时辅助抓拍模块取像。
本申请实施例还公开了一种智能终端,包括存储器和处理器,存储器上存储有能够被处理器加载并执行超速抓拍方法的计算机程序。
基于上述同一发明构思,本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质,存储有能够被处理器加载并执行如上述基于激光测速的超速抓拍方法的计算机程序,该计算机可读存储介质例如包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccessMemory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的,例加,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
以上所述,以上实施例仅用以对本电请的技术方案进行了详细介绍,但以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想,不应理解为对本申请的限制。本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于激光测速的超速抓拍方法,其特征在于,包括:
通过激光扫描获取车辆经过两个固定位置的时间检测值,并计算两个时间检测值的差值;
根据两个固定位置之间的固定距离与差值计算车辆行驶速度;
将车辆行驶速度与预设第一速度阈值进行比较,当存在车辆行驶速度超过预设第一速度阈值时,获取该车辆的长度信息以及车辆图像信息;其中,车辆图像信息包括车牌图像信息,其中,该车辆的长度信息的检测方式为:通过激光扫描获取车辆进出两个固定位置任一者的时间差值,并根据该时间差值以及车辆行驶速度得到该车辆的长度信息;
根据车辆的长度信息区分车辆类型;其中,车辆类型包括摩托车和汽车;
当车辆为摩托车时,对该车辆的数据进行存储;当车辆为汽车时,将车辆行驶速度与预设第二速度阈值进行比较,当存在车辆行驶速度超过预设第二速度阈值时,获取该车辆的长度信息以及车辆图像信息;其中,数据信息包括车辆的长度信息以及车辆图像信息;
根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分汽车类型,其中,汽车类型包括大型车辆以及小型车辆,其中,所述小型车辆包括小型汽车、新能源汽车以及教练车;所述根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分车辆类型包括:获取车牌图像上若N个点的RGB检测值,通过车牌颜色判断该车辆为大型车辆、小型汽车、新能源汽车以及教练车,并通过车辆的长度信息区分大型车辆和教练车;
当车辆为大型车辆时,对该车辆的数据信息进行存储;当车辆为小型车辆时,将该车辆的行驶速度与预设第三速度阈值进行比较,若车辆行驶速度大于第三速度阈值时,对该车辆的数据信息进行存储;
其中,第一速度阈值小于第二速度阈值小于第三速度阈值。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光测速的超速抓拍方法,其特征在于,所述根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分汽车类型步骤具体包括:
获取车牌图像中N个点的RGB检测值;
当RGB检测值与对应的第一RGB预设标准值一致时,获取车辆的长度信息,并判断车辆的长度信息是否大于预设第二长度阈值,在判断为是,该车辆为大型车辆;在判断为否时,该车辆为教练车;
当RGB检测值与对应的第二RGB预设标准值一致时,则确定该车辆为小型汽车;
当RGB检测值与对应的第三RGB预设标准值一致时,则确定该车辆为新能源汽车。
3.根据权利要求2所述的一种基于激光测速的超速抓拍方法,其特征在于,所述根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分汽车类型步骤还包括:
当RGB检测值与对应的第一RGB预设标准值的差值在预设的容忍度范围值内的数量大于A,其中A<N,则判断该车辆为大型车辆或教练车;当RGB检测值与对应的第二RGB预设标准值的差值在预设的容忍度范围值内的数量大于A,其中A<N,则判断该车辆为小型汽车;当RGB检测值与对应的第三RGB预设标准值的差值在预设的容忍度范围值内的数量大于A,其中A<N,则判断该车辆新能源汽车。
4.根据权利要求2所述的一种基于激光测速的超速抓拍方法,其特征在于,所述根据车牌图像信息获取车牌图像目标区域内点的RGB检测值步骤之前还包括:
将车牌图像划分为文字区域以及边缘区域;
从边缘区域内选取N个点的RGB检测值。
5.根据权利要求1所述的一种基于激光测速的超速抓拍方法,其特征在于,还包括:
当连接有外设通讯设备时,自动将设定时间段内的检测数据下载至外设通讯设备,并自动删除已经下载过的数据信息。
6.一种基于激光测速的超速抓拍系统,其特征在于,包括:
激光获取模块,用于通过激光扫描获取车辆经过两个固定位置的时间检测值,并计算两个时间检测值的差值;
数据计算模块,用于根据两个固定位置之间的固定距离与差值计算车辆行驶速度;
第一抓拍模块,用于将车辆行驶速度与预设第一速度阈值进行比较,当存在车辆行驶速度超过预设第一速度阈值时,获取该车辆的长度信息以及车辆图像信息;其中,车辆图像信息包括车牌图像信息,其中,该车辆的长度信息的检测方式为:通过激光扫描获取车辆进出两个固定位置任一者的时间差值,并根据该时间差值以及车辆行驶速度得到该车辆的长度信息;
车辆类型区分模块,用于根据车辆的长度信息区分车辆类型;其中,车辆类型包括摩托车和汽车;
初次判断模块,用于当车辆为摩托车时,对该车辆的数据进行存储;当车辆为汽车时,将车辆行驶速度与预设第二速度阈值进行比较,当存在车辆行驶速度超过预设第二速度阈值时,获取该车辆的长度信息以及车辆图像信息;其中,数据信息包括车辆的长度信息以及车辆图像信息;
汽车类型区分模块,用于根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分汽车类型,其中,汽车类型包括大型车辆以及小型车辆;其中,所述小型车辆包括小型汽车、新能源汽车以及教练车;所述根据车辆的长度信息以及车辆图像信息区分车辆类型包括:获取车牌图像上若N个点的RGB检测值,通过车牌颜色判断该车辆为大型车辆、小型汽车、新能源汽车以及教练车,并通过车辆的长度信息区分大型车辆和教练车;
再次判断模块,用于当车辆为大型车辆时,对该车辆的数据信息进行存储;当车辆为小型车辆时,将该车辆的行驶速度与预设第三速度阈值进行比较,若车辆行驶速度大于第二速度阈值时,对该车辆的数据信息进行存储;其中,第一速度阈值小于第二速度阈值小于第三速度阈值。
7.根据权利要求6所述的一种基于激光测速的超速抓拍系统,其特征在于,还包括:
获取模块,用于获取光照强度;
补光模块,用于当光照强度低于设定值时辅助抓拍模块取像。
8.一种智能终端,其特征在于:包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-5中任一种方法的计算机程序。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于:存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-5中任一种方法的计算机程序。
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