CN215952989U - 一种基于深度学习的车辆检测设备 - Google Patents
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Abstract
本实用新型公开了一种基于深度学习的车辆检测设备，包括上卡箍、检测壳体和下卡箍，还包括降低工作人员安装拆卸难度的安装结构、便于不同道路情况使用的调节结构和保证车辆检测精度的清洁机构，所述上卡箍的底端设置有下卡箍，所述下卡箍两端下端的中间位置处安装有竖板，且调节结构设置在竖板一侧上端的一端，所述竖板一端的下端转动连接有检测壳体，且检测壳体内部底端的一侧安装有单片机，所述检测壳体内部另一侧的下端安装有检测相机，且清洁机构设置在检测壳体靠近检测相机一侧的顶端。本实用新型通过设置滑动的清洁棉，便于对检测相机表面进行擦拭，避免因灰尘较多，导致检测相机拍摄车辆信息不够清晰，影响检测的精度。
Description
技术领域
本实用新型涉及车辆检测技术领域，具体为一种基于深度学习的车辆检测设备。
背景技术
随着我国经济的高速发展，使得道路交通也越来越发达，因此使得各类车辆充斥在我们日常生活中，而为了解决交通拥堵、交通事故等问题，通常会使用到道路交通装置，其中车辆检测设备是其重要的组成部分，其主要通过检测扫描相机对车辆进行拍摄扫描，并利用模版匹配方法进行车辆定位，但是现有的基于深度学习的车辆检测设备还存在很多问题或缺陷：
第一，传统的基于深度学习的车辆检测设备，使用时没有固定结构，不能快速便捷的将其固定在红绿灯的灯臂上。
第二，传统的基于深度学习的车辆检测设备，使用时没有调节结构，根据道路不同，往往检测设备的倾斜角度也需要改变，以便达到最佳的检测区域。
第三，传统的基于深度学习的车辆检测设备，使用时没有清洁结构，由于车辆行驶，往往会扬起较多的粉尘，易粘附在检测设备上，影响检测的效果。
实用新型内容
本实用新型的目的在于提供一种基于深度学习的车辆检测设备，以解决上述背景技术中提出的不便固定、不便调节和不便清洁的问题。
为实现上述目的，本实用新型提供如下技术方案：一种基于深度学习的车辆检测设备，包括上卡箍、检测壳体和下卡箍，还包括降低工作人员安装拆卸难度的安装结构、便于不同道路情况使用的调节结构和保证车辆检测精度的清洁机构；
所述上卡箍的底端设置有下卡箍，且安装结构等间距设置在上卡箍和下卡箍一端的两端；
所述下卡箍两端下端的中间位置处安装有竖板，且调节结构设置在竖板一侧上端的一端；
所述竖板一端的下端转动连接有检测壳体，且检测壳体内部底端的一侧安装有单片机，所述检测壳体内部另一侧的下端安装有检测相机，且清洁机构设置在检测壳体靠近检测相机一侧的顶端。
优选的，所述清洁机构包括固定板，所述固定板安装在检测壳体顶端靠近检测相机一侧的中间位置处，且固定板顶端一侧的中间位置处安装有气动伸缩杆，所述气动伸缩杆的输出端贯穿固定板并安装有滑动板，且滑动板一侧的下端安装有清洁棉，所述滑动板一端的两侧安装有滑块，且检测壳体靠近固定板一侧的两端竖向开设有与滑块相配合的滑槽。
优选的，所述上卡箍和下卡箍内部的一端均安装有柔性棉，且柔性棉的形状为弧形。
优选的，所述上卡箍的顶端安装有挡雨板，且挡雨板的形状为三角型。
优选的，所述安装结构包括安装杆、安装架、安装孔、安装槽块、固定槽和安装弹簧，所述安装杆等间距安装在上卡箍两端的底端，且安装杆内部下端的一端开设有固定槽，所述固定槽内部一端的上端和下端安装有安装弹簧，且安装弹簧一端滑动连接有延伸至固定槽外部的安装架，所述安装杆下方的下卡箍两端顶端等间距安装有与安装杆相配合的安装槽块，且安装槽块内部一端的上端和下端开设有与安装架相配合的安装孔。
优选的，所述调节结构包括摇柄、连接杆、螺纹杆、杆块和调节槽，所述调节槽横向安装在竖板一侧上端的一端，且调节槽的内部横向转动连接有螺纹杆，所述螺纹杆一端延伸至调节槽的外部并安装有摇柄，且螺纹杆表面的调节槽内部螺纹连接有杆块，所述杆块的底端铰接有连接杆，且连接杆的底端与检测壳体顶端一侧铰接。
优选的，所述清洁棉的长度大于检测相机的宽度，且清洁棉正视图的形状呈梯形。
与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：
(1)通过设置有上卡箍、安装结构和下卡箍，将上卡箍和下卡箍卡在红绿灯的灯臂上，同时利用安装弹簧的弹力，使得安装架移动卡入安装孔内部，实现上卡箍和下卡箍的卡合固定，进而使得本设备的安装固定更为便捷，降低工作人员安装拆卸的难度，提高后期维护的效率，同时利用弧形的柔性棉，进一步提高上卡箍和下卡箍与灯臂之间的摩擦力，提高安装稳定性；
(2)通过设置有竖板和调节结构，通过转动摇柄带动螺纹杆转动，使得杆块移动带动连接杆偏转，进而使得检测壳体随之偏转，使其可以根据道路实际情况进行调整，便于保持最佳的检测角度，避免因角度原因，导致检测效率低下，进而提高本设备的实用性；
(3)通过设置有固定板、气动伸缩杆和清洁棉，当检测相机表面粘附灰尘较多时，可启动气动伸缩杆，同时利用滑块在滑槽内部的滑动，使得滑动板平稳滑动，进而带动清洁棉对检测相机表面进行擦拭，将灰尘擦净，避免因灰尘较多，导致检测相机拍摄车辆信息不够清晰，影响检测的精度，甚至导致检测误报的现象。
附图说明
图1为本实用新型的正视剖面结构示意图；
图2为本实用新型的侧视剖面结构示意图；
图3为本实用新型图1的A处放大结构示意图；
图4为本实用新型的安装结构处侧视放大结构示意图。
图中：1、挡雨板；2、上卡箍；3、安装结构；301、安装杆；302、安装架；303、安装孔；304、安装槽块；305、固定槽；306、安装弹簧；4、竖板；5、调节结构；501、摇柄；502、连接杆；503、螺纹杆；504、杆块；505、调节槽；6、检测相机；7、滑槽；8、单片机；9、检测壳体；10、下卡箍；11、柔性棉；12、滑块；13、固定板；14、气动伸缩杆；15、滑动板；16、清洁棉。
具体实施方式
下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。
实施例1：请参阅图1-4，一种基于深度学习的车辆检测设备，包括上卡箍2、检测壳体9和下卡箍10，还包括降低工作人员安装拆卸难度的安装结构3、便于不同道路情况使用的调节结构5和保证车辆检测精度的清洁机构；
上卡箍2的底端设置有下卡箍10，且安装结构3等间距设置在上卡箍2 和下卡箍10一端的两端；
下卡箍10两端下端的中间位置处安装有竖板4，且调节结构5设置在竖板4一侧上端的一端；
竖板4一端的下端转动连接有检测壳体9，且检测壳体9内部底端的一侧安装有单片机8，该单片机8的型号可为STM32F103RCT6，检测壳体9内部另一侧的下端安装有检测相机6，且清洁机构设置在检测壳体9靠近检测相机6 一侧的顶端；
请参阅图1-4，一种基于深度学习的车辆检测设备还包括清洁机构，清洁机构包括固定板13，固定板13安装在检测壳体9顶端靠近检测相机6一侧的中间位置处，且固定板13顶端一侧的中间位置处安装有气动伸缩杆14，气动伸缩杆14的输出端贯穿固定板13并安装有滑动板15，且滑动板15一侧的下端安装有清洁棉16，滑动板15一端的两侧安装有滑块12，且检测壳体9靠近固定板13一侧的两端竖向开设有与滑块12相配合的滑槽7；
上卡箍2的顶端安装有挡雨板1，且挡雨板1的形状为三角型；
清洁棉16的长度大于检测相机6的宽度，且清洁棉16正视图的形状呈梯形；
具体地，如图1、图2和图3所示，当检测相机6表面粘附灰尘较多时，可启动气动伸缩杆14，同时利用滑块12在滑槽7内部的滑动，使得滑动板 15平稳滑动，进而带动清洁棉16对检测相机6表面进行擦拭，将灰尘擦净，避免因灰尘较多，导致检测相机6拍摄车辆信息不够清晰，影响检测的精度，同时设置三角型的挡雨板1，可避免雨水直接落在检测壳体9表面，进而减少雨水的渗透，提高本设备的使用寿命，同时较长的清洁棉16，可保证擦拭的效果。
实施例2：上卡箍2和下卡箍10内部的一端均安装有柔性棉11，且柔性棉11的形状为弧形；
安装结构3包括安装杆301、安装架302、安装孔303、安装槽块304、固定槽305和安装弹簧306，安装杆301等间距安装在上卡箍2两端的底端，且安装杆301内部下端的一端开设有固定槽305，固定槽305内部一端的上端和下端安装有安装弹簧306，且安装弹簧306一端滑动连接有延伸至固定槽 305外部的安装架302，安装杆301下方的下卡箍10两端顶端等间距安装有与安装杆301相配合的安装槽块304，且安装槽块304内部一端的上端和下端开设有与安装架302相配合的安装孔303；
具体地，如图1、图2和图4所示，将上卡箍2和下卡箍10卡在红绿灯的灯臂上，同时利用安装弹簧306的弹力，使得安装架302移动卡入安装孔 303内部，实现上卡箍2和下卡箍10的卡合固定，进而使得本设备的安装固定更为便捷，同时利用弧形的柔性棉11，进一步提高上卡箍2和下卡箍10与灯臂之间的摩擦力，提高安装稳定性。
实施例3：调节结构5包括摇柄501、连接杆502、螺纹杆503、杆块504 和调节槽505，调节槽505横向安装在竖板4一侧上端的一端，且调节槽505 的内部横向转动连接有螺纹杆503，螺纹杆503一端延伸至调节槽505的外部并安装有摇柄501，且螺纹杆503表面的调节槽505内部螺纹连接有杆块504，杆块504的底端铰接有连接杆502，且连接杆502的底端与检测壳体9顶端一侧铰接；
具体地，如图1、图2和图3所示，通过转动摇柄501带动螺纹杆503 转动，使得杆块504移动带动连接杆502偏转，进而使得检测壳体9随之偏转，使其可以根据道路实际情况进行调整，便于保持最佳的检测角度，进而提高本设备的实用性。
单片机8的输出端通过导线与气动伸缩杆14的输入端电连接。
工作原理：使用本设备时，首先将上卡箍2和下卡箍10卡在红绿灯的灯臂上，同时按压安装架302，使其在固定槽305内部滑动压缩安装弹簧306至完全进入固定槽305内部，之后将其卡入安装槽块304内部，利用安装弹簧 306的弹力，使得安装架302移动卡入安装孔303内部，实现上卡箍2和下卡箍10的卡合固定，进而使得本设备的安装固定更为便捷，同时利用弧形的柔性棉11，进一步提高上卡箍2和下卡箍10与灯臂之间的摩擦力，提高安装稳定性；
之后同时转动摇柄501带动螺纹杆503转动，利用螺纹杆503和杆块504 的配合，使得杆块504移动带动连接杆502偏转，进而使得检测壳体9随之偏转，使其可以根据道路实际情况进行调整，便于保持最佳的检测角度；
再外接电源，通过检测相机6对车辆进行检测，并将检测相机6拍摄的车辆信息和车内驾驶员的信息经单片机8分析处理后，通过数据线传递至外部的数据箱内存储，之后当检测相机6拍摄时，可快速与数据箱内部的信息进行图像对比，从而判断出车辆及驾驶员是否处于违法行为，通过大数据的存储分析，使得本设备具备类似学习的能力，即工作时间越长，对车辆的检测效率越高；
当检测相机6表面粘附灰尘较多时，可启动气动伸缩杆14带动滑动板15 移动，同时利用滑块12在滑槽7内部的滑动，使得滑动板15平稳滑动，进而带动清洁棉16对检测相机6表面进行擦拭，将灰尘擦净，避免因灰尘较多，进而影响检测的效果。
尽管已经示出和描述了本实用新型的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本实用新型的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本实用新型的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种基于深度学习的车辆检测设备，包括上卡箍(2)、检测壳体(9)和下卡箍(10)，其特征在于：还包括降低工作人员安装拆卸难度的安装结构(3)、便于不同道路情况使用的调节结构(5)和保证车辆检测精度的清洁机构；
所述上卡箍(2)的底端设置有下卡箍(10)，且安装结构(3)等间距设置在上卡箍(2)和下卡箍(10)一端的两端；
所述下卡箍(10)两端下端的中间位置处安装有竖板(4)，且调节结构(5)设置在竖板(4)一侧上端的一端；
所述竖板(4)一端的下端转动连接有检测壳体(9)，且检测壳体(9)内部底端的一侧安装有单片机(8)，所述检测壳体(9)内部另一侧的下端安装有检测相机(6)，且清洁机构设置在检测壳体(9)靠近检测相机(6)一侧的顶端。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车辆检测设备，其特征在于：所述清洁机构包括固定板(13)，所述固定板(13)安装在检测壳体(9)顶端靠近检测相机(6)一侧的中间位置处，且固定板(13)顶端一侧的中间位置处安装有气动伸缩杆(14)，所述气动伸缩杆(14)的输出端贯穿固定板(13)并安装有滑动板(15)，且滑动板(15)一侧的下端安装有清洁棉(16)，所述滑动板(15)一端的两侧安装有滑块(12)，且检测壳体(9)靠近固定板(13)一侧的两端竖向开设有与滑块(12)相配合的滑槽(7)。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车辆检测设备，其特征在于：所述上卡箍(2)和下卡箍(10)内部的一端均安装有柔性棉(11)，且柔性棉(11)的形状为弧形。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车辆检测设备，其特征在于：所述上卡箍(2)的顶端安装有挡雨板(1)，且挡雨板(1)的形状为三角型。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车辆检测设备，其特征在于：所述安装结构(3)包括安装杆(301)、安装架(302)、安装孔(303)、安装槽块(304)、固定槽(305)和安装弹簧(306)，所述安装杆(301)等间距安装在上卡箍(2)两端的底端，且安装杆(301)内部下端的一端开设有固定槽(305)，所述固定槽(305)内部一端的上端和下端安装有安装弹簧(306)，且安装弹簧(306)一端滑动连接有延伸至固定槽(305)外部的安装架(302)，所述安装杆(301)下方的下卡箍(10)两端顶端等间距安装有与安装杆(301)相配合的安装槽块(304)，且安装槽块(304)内部一端的上端和下端开设有与安装架(302)相配合的安装孔(303)。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车辆检测设备，其特征在于：所述调节结构(5)包括摇柄(501)、连接杆(502)、螺纹杆(503)、杆块(504)和调节槽(505)，所述调节槽(505)横向安装在竖板(4)一侧上端的一端，且调节槽(505)的内部横向转动连接有螺纹杆(503)，所述螺纹杆(503)一端延伸至调节槽(505)的外部并安装有摇柄(501)，且螺纹杆(503)表面的调节槽(505)内部螺纹连接有杆块(504)，所述杆块(504)的底端铰接有连接杆(502)，且连接杆(502)的底端与检测壳体(9)顶端一侧铰接。
7.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的车辆检测设备，其特征在于：所述清洁棉(16)的长度大于检测相机(6)的宽度，且清洁棉(16)正视图的形状呈梯形。
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