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智能交通

1 概述

城市道路路口作为城市交通的重要节点,是影响整个城市交通的关键。对其进行有效的控制、管理成为治理城市交通的核心问题。电子警察系统作为城市路口交通管理系统的一部分,已经成为治理路口交通的有效方式之一。目前,采用纯视?#23548;?#27979;与识别技术实现包含闯红灯违法、不按规定车道行驶(包括直行车道左右拐、右拐车道直行、左拐车道直行、违法?#21152;?#38750;机动车道等)、逆向行驶、压黄线等多?#27835;?#27861;监测功能,以?#23433;?#36895;、各类闯禁令、高清全景监控等全功能的高清综合违法监测系统已成为发展主流。

2  功能需求

闯红灯抓拍

对机动车在信号控制的交叉路口和路段上违反红灯相位禁止通行规定,越过停止线并继续行驶的行为的“机动车闯红灯行为”进行抓拍记录,包括3张反映闯红灯行为过程的图片和过车数据信息,照片能够满足:

a)能反映机动车未到达停止线的图片,并能清晰辨别车辆类型、交通信号灯红灯、停止线;

b)能反映机动车已越过停止线的图片,并能清晰辨别车辆类型、号牌号码、交通信号灯红灯、停止线;

c)能反映机动车与b)图片中机动车向前位移的图片,并能清晰辨别车辆类型、交通信号灯红灯、停止线。

闯禁令抓拍

系统可以有效抓拍闯禁令违法行驶机动车辆,主要涉及禁止驶入、禁止通行、车种禁行、禁止掉头、禁止车辆转弯等驾驶行为。记录机动车的违法图片至少包括三张全景图片和一张号牌特写图片,违法取证图片至少两张图片全天候都可以清晰辨识机动车全?#26696;?#35980;特征和号牌信息,同时还能够清晰辨认行驶方向上的标志/标牌指示。

超速行为检测

超速行为检测采?#20204;?#38388;车速、断面地点车速两种方式,以布设在路段处为主。采?#20204;?#38388;测速技术取证机动车超速违法行为的,其进入和离开监测点的机动车图片包含清晰辨认机动车全景特征、号牌号码、精确的时间和区间距离等信息,时间每24h至少校准一次。超速检测记录系统符合国家标准“GBT21255-2007机动车测速仪”。

其他违法行为检测

系统可以有效检测抓拍非法占道、逆向行驶、非法滞留、非法变道、?#21152;?#20844;交专用道等驾驶行为。记录机动车的违法图片至少包括三张全景图片和一张号牌特写图片,违法取证图片至少两张图片全天候都可以清晰辨识机动车全?#26696;?#35980;特征和号牌信息,还能够清晰辨认行驶方向上的标线标识指示或公交专用道及行驶时间等字样的标牌或标线。主要抓拍类型如下:

3 建设目标

通过各种交通违法行为的抓拍记录,规范驾驶员的驾驶行为,防止因违法驾驶行为带来的交通事故,降低交通事?#20107;剩?#38477;低因交通事故带来的人民群众财产损失。

系统建成后将达成以下目标:

l 强化智能交通、科技强警意识,彰显交警公正、标准执法形象

l 降低事?#21490;?#29983;概率和公安干警劳动强度,提高道路通过和利用能力以及交警工作效率

l 有效检测和记录各十字路口违章闯红灯的车辆,及时矫正违法违?#24405;?#39542;行为

l 及时通报路口,车流等相关交通信息

l 协助相关单位查究违法违章车?#31454;?#20154;员,并未侦查破案提供相关证据

l 对黑名单车辆进行布控

4        建设方案

电子警察建设前端主要由高清抓拍摄像机、信号灯检测器、控制主机、交换机、光端机等设备组成,主要负责抓拍违法行为,并将违法过程照片和过车信息数据化,传送至?#34892;?#35760;录、保存。

系统主要利用抓拍单元、补光单元、交换设备以及路口存储转发单元等功能单元完成抓拍、识别、存储、转发等一系列工作。电子警察前端子系统需要通过不同的抓拍环境采用不同的抓拍方式,从而可以提高抓拍的效果,避免因模式化的抓拍方式导致抓拍效果不佳。

 

5 系统特点

多?#36136;悠导?#27979;技术

运动目标检测(轨迹跟踪)算法也简称为“FIV算法?#20445;?#26159;一种基于视?#23548;?#25511;系统的运动目标检测方法。这种算法主要包括?#21644;?#20687;预处理、运动目标的检测、运动速度的求取。这种算法在帧差法的基础之上,提取出运动目标,并对其求取运动速度。这种技术可以用于各类图像监控系统,用来检测运动目标,对于?#36136;?#24212;用有重要意义。

运动目标检测与跟踪一般包括目标检测、特征提取、跟踪等几个阶段。但这几个阶段并没有固定的先后次序,下图是多目标跟踪的基本流程示意图:

多目标跟踪基本流程

内置车牌识别技术

高清嵌入式一体化摄像机,内置车牌识别功能。就是将传统模式中后端服务器的车牌识别算法移植到前端相机中。采用动态视频识别技术,实现对视频流每一帧图像进行识别,从而达到增加识别比对?#38382;?#25552;高识别准确率的目的。

车辆牌照的识别主要是基于图像分割和图像识别理论,对含有车?#31454;?#29260;的图像进行?#27835;?#22788;理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一?#25945;?#21462;和识别出文本字符。

识别的具体步骤分为车牌定位、车牌提取、字符识别。在自然环境中,相机首先对采集到的视频图像进行大?#27573;?#30456;关搜索,?#19994;?#31526;合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步?#27835;觥?#35780;?#26657;?#26368;后选定一个最佳的区域作为牌照区域,并将其从图象中分割出来。

 


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