[發明專利]一種基于車牌識別技術的道路狀態判別器及其判別方法無效
| 申請號: | 200910216540.2 | 申請日: | 2009-12-04 |
| 公開(公告)號: | CN101814237A | 公開(公告)日: | 2010-08-25 |
| 發明(設計)人: | 盛鵬;趙樹龍;王俊峰;唐鵬;高琳 | 申請(專利權)人: | 四川川大智勝軟件股份有限公司 |
| 主分類號: | G08G1/017 | 分類號: | G08G1/017;G08G1/08;G06F19/00 |
| 代理公司: | 成都信博專利代理有限責任公司 51200 | 代理人: | 舒啟龍 |
| 地址: | 610045 四川*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 車牌 識別 技術 道路 狀態 判別 及其 方法 | ||
1.一種基于精確車牌識別技術的多功能道路狀態判別器,包括,車輛檢測裝置,其特征是:還具有,
前端視頻采集設備:采用攝像機抓拍車輛車牌信息,同時,采集車輛的由速度和流量組成的交通參量的時間序列信息;
車牌自動識別器:與前端視頻采集設備連接;接收前端視頻采集設備輸出的車牌信息并對車牌進行識別和記錄,同時,接收車輛的交流參量信息,加以記錄,并接收所述車輛檢測裝置輸出的實時交通數據:包括交通流量、占有率以及地點速度信息,加以記錄;
多功能道路狀態判別模塊:接收車牌自動識別器的輸出信息,根據交通參量的時間序列,分析交通流量的長程相關性變化,準確識別同步流和寬運動阻塞,進行短時交通預測;
根據隨機游走理論的思想,將去趨勢波動分析法引入到交通流量的非平穩性時間序列的自相似性研究;通過計算不同演化狀態的Hurst指數,分析事件極端值對系統長程相關性的影響,找到交通趨于擁堵時交通時間序列的Hurst指數的變化規律,對交通擁擠做出預測;
基于實測歷史交通數據分析,構建道路多模式狀態判別模型,設置動態先驗閾值,根據海量歷史交通數據,分析道路路網結構,城區功能分布和居民出行因素對特定路段交通流的影響,構建道路的多模式狀態庫,為不同的時段和路段,動態設置先驗閾值,識別交通狀態;
綜合運用交通參量信息與視頻檢測技術,建立特殊交通事件的識別模型:
針對前端采集的視頻數據,在進行車牌識別記錄交通參量信息的同時,引入背景差和幀間差視頻檢測技術,對兩類信息進行數據融合,實現交通事件的檢測;
將上述檢測結果經通信模塊輸出至紅綠燈控制器。
2.根據權利要求1所述一種基于精確車牌識別技術的多功能道路狀態判別器,其特征是:所述前端視頻采集設備采用高清數字攝像機;所述車牌自動識別器采用智勝2000汽車號牌識別器。
3.一種如權利要求1所述一種基于精確車牌識別技術的多功能道路狀態判別器的道路狀態識別方法,其特征是:按以下步驟進行:
a、根據前端視頻采集設備記錄的交通參量即速度和流量的時間序列信息,分析交通參量的長程相關性變化,準確識別同步流和寬運動阻塞,進行短時交通預測;
根據隨機游走理論的思想,將去趨勢波動分析法引入到交通流量的非平穩性時間序列的自相似性研究;通過計算不同演化狀態的Hurst指數,分析事件極端值對系統長程相關性的影響,找到交通趨于擁堵時交通時間序列的Hurst指數的變化規律,對交通擁擠做出預測;
b、基于實測歷史交通數據分析,構建道路多模式狀態判別模型,設置動態先驗閾值;
同時,根據海量歷史交通數據,分析道路路網結構,城區功能分布和居民出行因素對特定路段交通流的影響,構建道路的多模式狀態庫,為不同的時段和路段,動態設置先驗閾值,識別交通狀態;
c、綜合運用交通參量信息與視頻檢測技術,建立特殊交通事件的識別模型:
針對前端視頻采集設備的視頻數據,在進行車牌識別記錄交通參量信息的同時,引入背景差和幀間差視頻檢測技術,對兩類信息進行數據融合,實現交通事件的檢測;
d、最后根據識別結果優化道路紅綠燈控制;
上述交通狀態識別過程由交管指揮中心控制和更新控制參數。
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