CN114216546A - 一种货运源头超载识别管理系统及方法 - Google Patents

一种货运源头超载识别管理系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114216546A
CN114216546A CN202111519670.0A CN202111519670A CN114216546A CN 114216546 A CN114216546 A CN 114216546A CN 202111519670 A CN202111519670 A CN 202111519670A CN 114216546 A CN114216546 A CN 114216546A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image information
information
tire
license plate
freight vehicle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111519670.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114216546B (zh
Inventor
孙健
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu Pacific Communication Technology Co ltd
Original Assignee
Jiangsu Pacific Communication Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu Pacific Communication Technology Co ltd filed Critical Jiangsu Pacific Communication Technology Co ltd
Priority to CN202111519670.0A priority Critical patent/CN114216546B/zh
Publication of CN114216546A publication Critical patent/CN114216546A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114216546B publication Critical patent/CN114216546B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01G—WEIGHING
    • G01G19/00—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups
    • G01G19/02—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups for weighing wheeled or rolling bodies, e.g. vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种货运源头超载识别管理系统及方法，过磅摄像头设置在货运车辆过磅设备侧面用于采集过磅货运车辆侧面图像信息，道闸摄像头设置在道闸设备的侧面用于采集出闸货运车辆侧面图像信息，过磅摄像头和道闸摄像头分别与信息采集单元连接将采集的货运车辆侧面图像信息发送至信息采集单元，过磅设备与信息采集单元连接将采集的货运车辆的过磅重量信息发送至信息采集单元，信息采集单元与远程服务器连接。本发明通过对过磅货车进行轮胎形态的采集并发送至远程服务器，在货车需要出源头时进行轮胎形态比对，从而有效杜绝货车在过磅后二次装货的超载现象。

Description

一种货运源头超载识别管理系统及方法
技术领域
本发明涉及一种管理系统及方法，特别是一种货运源头超载识别管理系统及方法，属于管理软件系统技术领域。
背景技术
货运车辆的超载现象由于利益驱使，屡禁不止，交管部门对于货运车辆的超载的治理花费了大量的人力物理，但是仍然难以禁绝超载现象，对公共交通以及人们的出行都造成了严重的安全隐患。目前对超载的查处主要通过在高速或者主干道路口进行设卡，人工检查的方式来进行，这样的方式需要部署大量的人力物理，并且能够设卡的地点比较固定，很容易被钻空子。针对这些超重治理的难题，目前提出了从源头进行超载治理的理念，即从码头及货运中心就对超载进行杜绝式的管理，货运车辆无法装载超载货物，从根本上杜绝超载货车上路。为很好地贯彻这一理念，有必要设计一种行之有效的货运源头超载识别管理系统。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种货运源头超载识别管理系统及方法，实现对货运车辆超载从源头上的管理和杜绝。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种货运源头超载识别管理系统，其特征在于：包含货运车辆过磅设备、过磅摄像头、道闸设备、道闸摄像头、信息采集单元和远程服务器，过磅摄像头设置在货运车辆过磅设备侧面用于采集过磅货运车辆侧面图像信息，道闸摄像头设置在道闸设备的侧面用于采集出闸货运车辆侧面图像信息，过磅摄像头和道闸摄像头分别与信息采集单元连接将采集的货运车辆侧面图像信息发送至信息采集单元，过磅设备与信息采集单元连接将采集的货运车辆的过磅重量信息发送至信息采集单元，信息采集单元与远程服务器连接将收集的货运车辆侧面图像信息以及货运车辆的过磅重量信息远程传输至远程服务器中进行识别处理。
进一步地，所述货运车辆过磅设备的前侧设置有第一车牌识别摄像头，道闸设备的前侧设置有第二车牌识别摄像头，第一车牌识别摄像头和第二车牌识别摄像头分别采集货运车辆的车牌信息并上传至信息采集单元。
一种货运源头超载识别管理系统的管理方法，其特征在于包含以下步骤：
步骤一：货运车辆过磅设备采集货运车辆的过磅重量信息并将货运车辆的过磅重量信息上传至信息采集单元，同时过磅摄像头实时采集位于货运车辆过磅设备上的货运车辆的侧面图像信息，记为第一图像信息，并将第一图像信息上传至信息采集单元，第一车牌识别摄像头采集位于货运车辆过磅设备上的货运车辆车牌信息，记为第一车牌信息，并将第一车牌信息上传至信息采集单元；
步骤二：信息采集单元将采集到的货运车辆的过磅重量信息、第一图像信息和第一车牌信息同步上传至远程服务器，远程服务器对第一图像信息进行处理并提取得到货运车辆的多个轮胎的图像信息，记为第一轮胎图像信息，远程服务器将货运车辆的过磅重量信息、第一轮胎图像信息关联第一车牌信息并且按照信息时间顺序进行保存；
步骤三：第二车牌识别摄像头采集过闸货运车辆的车牌信息，记为第二车牌信息，并将第二车牌信息上传至信息采集单元，道闸摄像头采集过闸货运车辆的侧面图像信息，记为第二图像信息，并将第二图像信息上传至信息采集单元；
步骤四：信息采集单元将采集到的第二车牌信息和第二图像信息同步上传至远程服务器，远程服务器对第二图像信息进行处理并提取得到货运车辆的多个轮胎的图像信息，记为第二轮胎图像信息，远程服务器将第二轮胎图像信息与第二车牌信息进行数据关联；
步骤五：远程服务器将第二车牌信息与服务器内存储的所有第一车牌信息按最新时间向前逐一进行比对，当第二车牌信息与服务器内存储的第一车牌信息相同时，则服务器调取与第二车牌信息关联的第二轮胎图像信息，并将第二轮胎图像信息与第一车牌信息关联的第一轮胎图像信息进行图像对比，当第一轮胎图像信息与第二轮胎图像信息的图像对比认定相同时，则判定货运车辆实际装载量与过磅装载量相同，准许放行。
进一步地，所述步骤二和步骤四中，远程服务器对第一图像信息和第二图像信息处理并提取得到货运车辆的多个轮胎的图像信息的过程包含：
S1、对第一图像信息和第二图像信息进行预处理；
S2、对预处理后的第一图像信息和第二图像信息利用霍夫变换梯度法提取轮胎图像信息；
S3、对提取出的轮胎图像信息进行无效信息剔除。
进一步地，所述S1具体为：对第一图像信息和第二图像信息进行灰度化处理使图像仅包含亮度信息，灰度化后的图像通过滤波平滑Sobel算子进行平滑去噪以使边缘检测的效果更好，平滑去噪后的图像进行边缘检测获取图像的边缘信息，并进行归一化处理，最后再进行二值化处理得到像素值为0和1的二值化边缘轮廓图像，其中0代表背景，1代表边缘轮廓。
进一步地，所述S2具体为：
对预处理后的图像信息进行边缘识别，计算边缘图像中的所有非零像素点的梯度值，然后绘制所有非零像素点的梯度线；
所有像素点的梯度线存在交点，每一个交点均可看成是一个累加器，那么存在一条线经过该交点则累加器的数值加一，对所有交点进行排序，依据预设的阈值找到所有可能的圆心；
计算边缘像素点到圆心的距离，再将计算到的距离由小到大进行排序，并选择合适的半径；
对选择的半径设置累加器，对复合半径要求的累加器进行加1计算；
统计出所有可能的半径，完成圆的识别。
进一步地，所述S3具体为：提取出的轮胎图像信息中可能包括其他圆形的干扰物，而轮胎材质为橡胶，根据橡胶的材质颜色特性设置合适的灰度阈值，将灰度超出设定的灰度阈值的圆形干扰物进行剔除。
进一步地，所述步骤五中将第二轮胎图像信息与第一车牌信息关联的第一轮胎图像信息进行图像对比的具体过程为：
S1、在第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息中的轮胎的外侧外接矩形，并将得到的外接矩形的长边旋转至水平；
S2、将第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息中相同位置的轮胎的外接矩形的长边调整长度至相同；
S3、对比第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息中相同位置的轮胎的外接矩形的宽边的长度，两个外接矩形的宽边长度差距小于5%，则认为第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息的图像对比认定相同。
进一步地，所述S1具体为：将第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息中识别的轮胎图像进行分割并按照轮胎在图像信息中的位置进行编号，没分割出的每一副轮胎图像，从图像边界开始，分别从左至右、从右至上、从上至下、从下至上4个方向扫描轮胎图像，获得轮胎边界，即存在某点f(x,y)=0的直线，设上边界线性方程为x=x1，下边界线性方程为x=x2，左边界线性方程为y=y1，右边界线性方程为y=y2，以这4个边界描绘轮胎外接矩形。
本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：本发明的货运源头超载识别管理系统及方法，通过对过磅货车进行轮胎形态的采集并发送至远程服务器，在货车需要出源头时进行轮胎形态比对，从而有效杜绝货车在过磅后二次装货的超载现象；所有数据在远程服务器中进行处理，一方面可以有效防止源头单位对数据的恶意篡改，杜绝徇私舞弊的可能性，另一方面，可以降低源头单元设备部署的成本，同时监管单位集中进行管理和监管，形成有效的监管流程。
附图说明
图1是本发明的一种货运源头超载识别管理系统的示意图。
图2是本发明的一种货运源头超载识别管理方法的流程图。
具体实施方式
为了详细阐述本发明为达到预定技术目的而所采取的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清晰、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的部分实施例，而不是全部的实施例，并且，在不付出创造性劳动的前提下，本发明的实施例中的技术手段或技术特征可以替换，下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1所示，本发明的一种货运源头超载识别管理系统，包含货运车辆过磅设备1、过磅摄像头2、道闸设备3、道闸摄像头4、信息采集单元5和远程服务器6，过磅摄像头2设置在货运车辆过磅设备1侧面用于采集过磅货运车辆侧面图像信息，道闸摄像头4设置在道闸设备3的侧面用于采集出闸货运车辆侧面图像信息，过磅摄像头2和道闸摄像头4分别与信息采集单元5连接将采集的货运车辆侧面图像信息发送至信息采集单元5，过磅设备1与信息采集单元5连接将采集的货运车辆的过磅重量信息发送至信息采集单元5，信息采集单元5与远程服务器6连接将收集的货运车辆侧面图像信息以及货运车辆的过磅重量信息远程传输至远程服务器6中进行识别处理。
货运车辆过磅设备1的前侧设置有第一车牌识别摄像头7，道闸设备3的前侧设置有第二车牌识别摄像头8，第一车牌识别摄像头7和第二车牌识别摄像头8分别采集货运车辆的车牌信息并上传至信息采集单元5。
如图2所示，一种货运源头超载识别管理系统的管理方法，包含以下步骤：
步骤一：货运车辆过磅设备采集货运车辆的过磅重量信息并将货运车辆的过磅重量信息上传至信息采集单元，同时过磅摄像头实时采集位于货运车辆过磅设备上的货运车辆的侧面图像信息，记为第一图像信息，并将第一图像信息上传至信息采集单元，第一车牌识别摄像头采集位于货运车辆过磅设备上的货运车辆车牌信息，记为第一车牌信息，并将第一车牌信息上传至信息采集单元；
步骤二：信息采集单元将采集到的货运车辆的过磅重量信息、第一图像信息和第一车牌信息同步上传至远程服务器，远程服务器对第一图像信息进行处理并提取得到货运车辆的多个轮胎的图像信息，记为第一轮胎图像信息，远程服务器将货运车辆的过磅重量信息、第一轮胎图像信息关联第一车牌信息并且按照信息时间顺序进行保存；
步骤三：第二车牌识别摄像头采集过闸货运车辆的车牌信息，记为第二车牌信息，并将第二车牌信息上传至信息采集单元，道闸摄像头采集过闸货运车辆的侧面图像信息，记为第二图像信息，并将第二图像信息上传至信息采集单元；
步骤四：信息采集单元将采集到的第二车牌信息和第二图像信息同步上传至远程服务器，远程服务器对第二图像信息进行处理并提取得到货运车辆的多个轮胎的图像信息，记为第二轮胎图像信息，远程服务器将第二轮胎图像信息与第二车牌信息进行数据关联；
步骤五：远程服务器将第二车牌信息与服务器内存储的所有第一车牌信息按最新时间向前逐一进行比对，当第二车牌信息与服务器内存储的第一车牌信息相同时，则服务器调取与第二车牌信息关联的第二轮胎图像信息，并将第二轮胎图像信息与第一车牌信息关联的第一轮胎图像信息进行图像对比，当第一轮胎图像信息与第二轮胎图像信息的图像对比认定相同时，则判定货运车辆实际装载量与过磅装载量相同，准许放行。
其中，步骤二和步骤四中，远程服务器对第一图像信息和第二图像信息处理并提取得到货运车辆的多个轮胎的图像信息的过程包含：
S1、对第一图像信息和第二图像信息进行预处理。
对第一图像信息和第二图像信息进行灰度化处理使图像仅包含亮度信息，灰度化后的图像通过滤波平滑Sobel算子进行平滑去噪以使边缘检测的效果更好，平滑去噪后的图像进行边缘检测获取图像的边缘信息，并进行归一化处理，最后再进行二值化处理得到像素值为0和1的二值化边缘轮廓图像，其中0代表背景，1代表边缘轮廓。
S2、对预处理后的第一图像信息和第二图像信息利用霍夫变换梯度法提取轮胎图像信息。
对预处理后的图像信息进行边缘识别，计算边缘图像中的所有非零像素点的梯度值，然后绘制所有非零像素点的梯度线；
所有像素点的梯度线存在交点，每一个交点均可看成是一个累加器，那么存在一条线经过该交点则累加器的数值加一，对所有交点进行排序，依据预设的阈值找到所有可能的圆心；
计算边缘像素点到圆心的距离，再将计算到的距离由小到大进行排序，并选择合适的半径；
对选择的半径设置累加器，对复合半径要求的累加器进行加1计算；
统计出所有可能的半径，完成圆的识别。
S3、对提取出的轮胎图像信息进行无效信息剔除。
提取出的轮胎图像信息中可能包括其他圆形的干扰物，而轮胎材质为橡胶，根据橡胶的材质颜色特性设置合适的灰度阈值，将灰度超出设定的灰度阈值的圆形干扰物进行剔除。
其中，步骤五中将第二轮胎图像信息与第一车牌信息关联的第一轮胎图像信息进行图像对比的具体过程为：
S1、在第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息中的轮胎的外侧外接矩形，并将得到的外接矩形的长边旋转至水平。
将第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息中识别的轮胎图像进行分割并按照轮胎在图像信息中的位置进行编号，没分割出的每一副轮胎图像，从图像边界开始，分别从左至右、从右至上、从上至下、从下至上4个方向扫描轮胎图像，获得轮胎边界，即存在某点f(x,y)=0的直线，设上边界线性方程为x=x1，下边界线性方程为x=x2，左边界线性方程为y=y1，右边界线性方程为y=y2，以这4个边界描绘轮胎外接矩形。
S2、将第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息中相同位置的轮胎的外接矩形的长边调整长度至相同；由于货车与摄像头的距离或者角度等采集的差异性问题，处理出来的外接矩形的大小并不一致，我们通过图像的等比例变形处理，使两个外接矩形的长度相等，使两个外接矩形位于同一比例之下进行宽度的比对，以此判断轮胎被货物挤压的形变量是否相等。
S3、对比第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息中相同位置的轮胎的外接矩形的宽边的长度，两个外接矩形的宽边长度差距小于5%，则认为第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息的图像对比认定相同。
本发明的货运源头超载识别管理系统及方法，通过对过磅货车进行轮胎形态的采集并发送至远程服务器，在货车需要出源头时进行轮胎形态比对，从而有效杜绝货车在过磅后二次装货的超载现象；所有数据在远程服务器中进行处理，一方面可以有效防止源头单位对数据的恶意篡改，杜绝徇私舞弊的可能性，另一方面，可以降低源头单元设备部署的成本，同时监管单位集中进行管理和监管，形成有效的监管流程。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质，在本发明的精神和原则之内，对以上实施例所作的任何简单的修改、等同替换与改进等，均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种货运源头超载识别管理系统，其特征在于：包含货运车辆过磅设备、过磅摄像头、道闸设备、道闸摄像头、信息采集单元和远程服务器，过磅摄像头设置在货运车辆过磅设备侧面用于采集过磅货运车辆侧面图像信息，道闸摄像头设置在道闸设备的侧面用于采集出闸货运车辆侧面图像信息，过磅摄像头和道闸摄像头分别与信息采集单元连接将采集的货运车辆侧面图像信息发送至信息采集单元，过磅设备与信息采集单元连接将采集的货运车辆的过磅重量信息发送至信息采集单元，信息采集单元与远程服务器连接将收集的货运车辆侧面图像信息以及货运车辆的过磅重量信息远程传输至远程服务器中进行识别处理。
2.根据权利要求1所述的一种货运源头超载识别管理系统，其特征在于：所述货运车辆过磅设备的前侧设置有第一车牌识别摄像头，道闸设备的前侧设置有第二车牌识别摄像头，第一车牌识别摄像头和第二车牌识别摄像头分别采集货运车辆的车牌信息并上传至信息采集单元。
3.一种权利要求2所述的货运源头超载识别管理系统的管理方法，其特征在于包含以下步骤：
步骤一：货运车辆过磅设备采集货运车辆的过磅重量信息并将货运车辆的过磅重量信息上传至信息采集单元，同时过磅摄像头实时采集位于货运车辆过磅设备上的货运车辆的侧面图像信息，记为第一图像信息，并将第一图像信息上传至信息采集单元，第一车牌识别摄像头采集位于货运车辆过磅设备上的货运车辆车牌信息，记为第一车牌信息，并将第一车牌信息上传至信息采集单元；
步骤二：信息采集单元将采集到的货运车辆的过磅重量信息、第一图像信息和第一车牌信息同步上传至远程服务器，远程服务器对第一图像信息进行处理并提取得到货运车辆的多个轮胎的图像信息，记为第一轮胎图像信息，远程服务器将货运车辆的过磅重量信息、第一轮胎图像信息关联第一车牌信息并且按照信息时间顺序进行保存；
步骤三：第二车牌识别摄像头采集过闸货运车辆的车牌信息，记为第二车牌信息，并将第二车牌信息上传至信息采集单元，道闸摄像头采集过闸货运车辆的侧面图像信息，记为第二图像信息，并将第二图像信息上传至信息采集单元；
步骤四：信息采集单元将采集到的第二车牌信息和第二图像信息同步上传至远程服务器，远程服务器对第二图像信息进行处理并提取得到货运车辆的多个轮胎的图像信息，记为第二轮胎图像信息，远程服务器将第二轮胎图像信息与第二车牌信息进行数据关联；
步骤五：远程服务器将第二车牌信息与服务器内存储的所有第一车牌信息按最新时间向前逐一进行比对，当第二车牌信息与服务器内存储的第一车牌信息相同时，则服务器调取与第二车牌信息关联的第二轮胎图像信息，并将第二轮胎图像信息与第一车牌信息关联的第一轮胎图像信息进行图像对比，当第一轮胎图像信息与第二轮胎图像信息的图像对比认定相同时，则判定货运车辆实际装载量与过磅装载量相同，准许放行。
4.根据权利要求3所述的一种货运源头超载识别管理方法，其特征在于：所述步骤二和步骤四中，远程服务器对第一图像信息和第二图像信息处理并提取得到货运车辆的多个轮胎的图像信息的过程包含：
S1、对第一图像信息和第二图像信息进行预处理；
S2、对预处理后的第一图像信息和第二图像信息利用霍夫变换梯度法提取轮胎图像信息；
S3、对提取出的轮胎图像信息进行无效信息剔除。
5.根据权利要求4所述的一种货运源头超载识别管理方法，其特征在于：所述S1具体为：对第一图像信息和第二图像信息进行灰度化处理使图像仅包含亮度信息，灰度化后的图像通过滤波平滑Sobel算子进行平滑去噪以使边缘检测的效果更好，平滑去噪后的图像进行边缘检测获取图像的边缘信息，并进行归一化处理，最后再进行二值化处理得到像素值为0和1的二值化边缘轮廓图像，其中0代表背景，1代表边缘轮廓。
6.根据权利要求4所述的一种货运源头超载识别管理方法，其特征在于：所述S2具体为：
对预处理后的图像信息进行边缘识别，计算边缘图像中的所有非零像素点的梯度值，然后绘制所有非零像素点的梯度线；
所有像素点的梯度线存在交点，每一个交点均可看成是一个累加器，那么存在一条线经过该交点则累加器的数值加一，对所有交点进行排序，依据预设的阈值找到所有可能的圆心；
计算边缘像素点到圆心的距离，再将计算到的距离由小到大进行排序，并选择合适的半径；
对选择的半径设置累加器，对复合半径要求的累加器进行加1计算；
统计出所有可能的半径，完成圆的识别。
7.根据权利要求4所述的一种货运源头超载识别管理方法，其特征在于：所述S3具体为：提取出的轮胎图像信息中可能包括其他圆形的干扰物，而轮胎材质为橡胶，根据橡胶的材质颜色特性设置合适的灰度阈值，将灰度超出设定的灰度阈值的圆形干扰物进行剔除。
8.根据权利要求3所述的一种货运源头超载识别管理方法，其特征在于：所述步骤五中将第二轮胎图像信息与第一车牌信息关联的第一轮胎图像信息进行图像对比的具体过程为：
S1、在第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息中的轮胎的外侧外接矩形，并将得到的外接矩形的长边旋转至水平；
S2、将第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息中相同位置的轮胎的外接矩形的长边调整长度至相同；
S3、对比第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息中相同位置的轮胎的外接矩形的宽边的长度，两个外接矩形的宽边长度差距小于5%，则认为第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息的图像对比认定相同。
9.根据权利要求8所述的一种货运源头超载识别管理方法，其特征在于：所述S1具体为：将第二轮胎图像信息和第一轮胎图像信息中识别的轮胎图像进行分割并按照轮胎在图像信息中的位置进行编号，没分割出的每一副轮胎图像，从图像边界开始，分别从左至右、从右至上、从上至下、从下至上4个方向扫描轮胎图像，获得轮胎边界，即存在某点f(x,y)=0的直线，设上边界线性方程为x=x1，下边界线性方程为x=x2，左边界线性方程为y=y1，右边界线性方程为y=y2，以这4个边界描绘轮胎外接矩形。
CN202111519670.0A 2021-12-14 2021-12-14 一种货运源头超载识别管理系统及方法 Active CN114216546B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111519670.0A CN114216546B (zh) 2021-12-14 2021-12-14 一种货运源头超载识别管理系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111519670.0A CN114216546B (zh) 2021-12-14 2021-12-14 一种货运源头超载识别管理系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114216546A true CN114216546A (zh) 2022-03-22
CN114216546B CN114216546B (zh) 2024-09-17

Family

ID=80701397

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111519670.0A Active CN114216546B (zh) 2021-12-14 2021-12-14 一种货运源头超载识别管理系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114216546B (zh)

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002228423A (ja) * 2001-01-31 2002-08-14 Matsushita Electric Ind Co Ltd タイヤ検出方法および装置
KR20150085579A (ko) * 2014-01-16 2015-07-24 (주) 알티솔루션 도로교통안전 서비스를 위한 화물차량 정보 취득 및 과적 단속 시스템
CN105172494A (zh) * 2015-09-18 2015-12-23 浙江宇视科技有限公司 一种轮胎安全检测方法及轮胎安全检测系统
CN106441529A (zh) * 2016-08-30 2017-02-22 山西万立科技有限公司 一种基于视频图像技术的车型识别与作弊诊断系统
CN107747904A (zh) * 2017-09-27 2018-03-02 北京信息科技大学 一种橡胶粗糙表面接触机理集成测量系统
CN109696133A (zh) * 2017-10-24 2019-04-30 柯尼卡美能达株式会社 轮胎变形量计算装置及其方法、以及过载检测系统
CN109781228A (zh) * 2019-01-30 2019-05-21 内蒙古大学 车辆载荷确定系统和方法
US20190339110A1 (en) * 2018-05-02 2019-11-07 Konica Minolta, Inc. Overload Detection Processing Apparatus, Overload Detection System and Computer-Readable Recording Medium Storing Program
CN110553594A (zh) * 2018-05-31 2019-12-10 柯尼卡美能达株式会社 图像处理装置、过载检测装置、过载检测系统以及介质
CN110766075A (zh) * 2019-10-23 2020-02-07 上海眼控科技股份有限公司 轮胎区域图像比对方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111027530A (zh) * 2019-12-09 2020-04-17 南京工程学院 基于轮胎压印字符识别的预处理方法
CN111369556A (zh) * 2020-03-23 2020-07-03 中铁电气化局集团有限公司 接触网检测方法和系统
CN111523417A (zh) * 2020-04-13 2020-08-11 北京巨视科技有限公司 一种基于图像匹配的货车超载识别方法和装置
CN112197843A (zh) * 2020-08-27 2021-01-08 南京恒测电子设备有限公司 一种自动拍照记录称重系统及其控制方法
CN112528208A (zh) * 2020-10-22 2021-03-19 南京微达电子科技有限公司 一种无称重ai智能识别货车超载估算方法、装置及系统
CN113112798A (zh) * 2021-04-09 2021-07-13 苏庆裕 一种车辆超载检测方法、系统及存储介质

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002228423A (ja) * 2001-01-31 2002-08-14 Matsushita Electric Ind Co Ltd タイヤ検出方法および装置
KR20150085579A (ko) * 2014-01-16 2015-07-24 (주) 알티솔루션 도로교통안전 서비스를 위한 화물차량 정보 취득 및 과적 단속 시스템
CN105172494A (zh) * 2015-09-18 2015-12-23 浙江宇视科技有限公司 一种轮胎安全检测方法及轮胎安全检测系统
CN106441529A (zh) * 2016-08-30 2017-02-22 山西万立科技有限公司 一种基于视频图像技术的车型识别与作弊诊断系统
CN107747904A (zh) * 2017-09-27 2018-03-02 北京信息科技大学 一种橡胶粗糙表面接触机理集成测量系统
CN109696133A (zh) * 2017-10-24 2019-04-30 柯尼卡美能达株式会社 轮胎变形量计算装置及其方法、以及过载检测系统
US20190339110A1 (en) * 2018-05-02 2019-11-07 Konica Minolta, Inc. Overload Detection Processing Apparatus, Overload Detection System and Computer-Readable Recording Medium Storing Program
CN110553594A (zh) * 2018-05-31 2019-12-10 柯尼卡美能达株式会社 图像处理装置、过载检测装置、过载检测系统以及介质
CN109781228A (zh) * 2019-01-30 2019-05-21 内蒙古大学 车辆载荷确定系统和方法
CN110766075A (zh) * 2019-10-23 2020-02-07 上海眼控科技股份有限公司 轮胎区域图像比对方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111027530A (zh) * 2019-12-09 2020-04-17 南京工程学院 基于轮胎压印字符识别的预处理方法
CN111369556A (zh) * 2020-03-23 2020-07-03 中铁电气化局集团有限公司 接触网检测方法和系统
CN111523417A (zh) * 2020-04-13 2020-08-11 北京巨视科技有限公司 一种基于图像匹配的货车超载识别方法和装置
CN112197843A (zh) * 2020-08-27 2021-01-08 南京恒测电子设备有限公司 一种自动拍照记录称重系统及其控制方法
CN112528208A (zh) * 2020-10-22 2021-03-19 南京微达电子科技有限公司 一种无称重ai智能识别货车超载估算方法、装置及系统
CN113112798A (zh) * 2021-04-09 2021-07-13 苏庆裕 一种车辆超载检测方法、系统及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
黄宇: "基于机器视觉的洁具压铸件主动寻位技术研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技I辑, 15 July 2020 (2020-07-15), pages 0040 - 0044 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114216546B (zh) 2024-09-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110532889B (zh) 基于旋翼无人飞行器和YOLOv3的轨道异物检测方法
CN111626203B (zh) 一种基于机器学习的铁路异物识别方法及系统
CN110147714B (zh) 基于无人机的煤矿采空区裂缝识别方法及检测系统
CN111629181B (zh) 消防生命通道监控系统及方法
CN111735524B (zh) 基于图像识别的轮胎荷载获取方法、车辆称重方法及系统
CN112465706A (zh) 一种闸口集装箱自动验残方法
CN114994100B (zh) 一种自助式铁路旅客安检系统及其检测方法
CN113240682B (zh) 用于履带式起重机的防倾覆施工驾驶地图生成方法及系统
CN117465460B (zh) 基于ai的高速公路危化品车辆车流监控系统及方法
CN114022537A (zh) 一种用于动态称重区域车辆装载率和偏载率分析方法
CN104700068A (zh) 一种基于svm的驾驶员安全带检测方法
CN110660226A (zh) 车辆安全规范的检测方法、系统及设备、存储装置
CN111832571A (zh) 一种货车制动梁支柱故障自动检测方法
Doycheva et al. Computer vision and deep learning for real-time pavement distress detection
KR102222109B1 (ko) 불법 주정차 단속 이미지 통합 관리 시스템
CN117523449A (zh) 一种煤矿井下辅助运输机器人车路协同定位系统及方法
CN114216546A (zh) 一种货运源头超载识别管理系统及方法
CN116229396B (zh) 高速路面病害识别及告警方法
JPS61213998A (ja) 車種判別装置
CN109978879B (zh) 基于铁路货车装载视频监视的箱角入槽状态检测方法
CN115394115B (zh) 一种立体化停车场智能监测管理系统
CN114882708A (zh) 一种基于监控视频的车辆识别方法
Al Awaimri et al. Vehicles Number Plate Recognition Systems A Systematic Review
CN113139488A (zh) 训练分割神经网络的方法及装置
CN112562156A (zh) 基于电子车牌和视频识别的重点车辆场所出入管理方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant