[發(fā)明專利]一種高效的智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201710200540.8
• 申請日: 2017-03-29
• 公開（公告）號: CN106846815A
• 公開（公告）日: 2017-06-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 不公告發(fā)明人
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳萬智聯(lián)合科技有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/017;G08G1/097
• 代理公司: 暫無信息
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1.一種高效的智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，包括智能交通分布式調(diào)度系統(tǒng)，所述智能交通分布式調(diào)度系統(tǒng)通過智能交通分布式數(shù)據(jù)總線分別接入智能交通數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、智能交通數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)、智能交通數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其中：

所述智能交通分布式調(diào)度系統(tǒng)用于支撐大規(guī)模系統(tǒng)的自動化運維及分布式計算框架；

所述智能交通數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)用于采集交通數(shù)據(jù)并通過智能交通分布式數(shù)據(jù)總線傳輸至智能交通數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，所述交通數(shù)據(jù)包括交通圖像數(shù)據(jù)；

所述智能交通數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)用于存儲交通數(shù)據(jù)并通過智能交通分布式數(shù)據(jù)總線提供給智能交通數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)；

所述智能交通數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)用于對智能交通數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的交通數(shù)據(jù)進行處理，為上層業(yè)務(wù)應(yīng)用提供方便使用的常用數(shù)據(jù)處理分析的功能封裝，所述對交通數(shù)據(jù)進行處理包括對圖像數(shù)據(jù)中的車牌進行識別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高效的智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，還包括智能交通運維管理系統(tǒng)，所述智能交通運維管理系統(tǒng)接入智能交通分布式調(diào)度系統(tǒng)，并同時分別接入智能交通數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、智能交通數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)、智能交通數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，用于管理各個系統(tǒng)中的各個業(yè)務(wù)應(yīng)用部署及生命周期管理，并對各個系統(tǒng)進行監(jiān)控及故障排查修復(fù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的高效的智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述智能交通分布式數(shù)據(jù)總線用于提供高容錯、高性能的數(shù)據(jù)傳輸、交換及應(yīng)用協(xié)作平臺。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的高效的智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述對圖像數(shù)據(jù)中的車牌進行識別通過號牌識別裝置實現(xiàn)，所述號牌識別裝置包括第一處理模塊、第二處理模塊、第三處理模塊和第四處理模塊，所述第一處理模塊用于對所述圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，所述第二處理模塊用于對所述預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)的車牌邊緣進行檢測，獲取車牌區(qū)域，得到車牌圖像；所述第三處理模塊用于對所述車牌圖像的字符進行分割，所述第四處理模塊用于將所述車牌圖像的字符和字符模板進行匹配，完成車牌識別。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的高效的智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述第一處理模塊用于對所述圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括第一增強單元和第二去噪單元，所述第一增強單元用于對圖像進行增強，所述第二去噪單元用于對圖像進行去噪，所述對圖像進行增強，采用以下步驟進行：第一步：將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像；第二步將圖像劃分為C個灰度級，第k個灰度級的增強直方圖EH(k)可表示為：上述式子中，m_j表示第k個灰度級的像素點的數(shù)量，k＝1,2,…,C，n表示圖像像素點總數(shù)量。所述對圖像進行去噪，采用以下方式進行：對于像素點(x,y),選取N_i×N_i的鄰域像素，其中，i＝1,2,3，則去噪后的圖像可表示為：上述式子中，EM(x,y)表示像素點(x,y)去噪后的輸出灰度值，表示像素點(x,y)在N_i×N_i鄰域內(nèi)灰度均值，表示像素點(x,y)在N_i×N_i鄰域內(nèi)灰度中值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的高效的智能交通管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述第三處理模塊用于對所述車牌圖像的字符進行分割，包括第一二值化單元和第二字符分割單元，所述第一二值化單元對車牌圖像進行二值化處理，所述第二字符分割單元對處理后的車牌圖像的字符進行分割。所述車牌圖像進行二值化處理，采用以下方式進行：對于灰度值小于確定閾值的像素點，灰度值記為0，對于灰度值大于確定閾值的像素點，灰度值記為255，所述確定閾值采用以下步驟確定：第一步：將圖像像素點的平均灰度值作為初始閾值T₀；第二步：利用該閾值將車牌圖像劃分為Q₁和Q₂兩個區(qū)域，計算兩個區(qū)域的平均灰度值分別為v₁和v₂，得到新的閾值第三步：令T_w＝T_w+1,重復(fù)第二步，得到T₁₁；第四步：計算圖像熵值YW，具體為：上述式子中，YW(J)表示閾值為J時的圖像熵值,J∈[T₁₁-5,T₁₁+5]，P_l表示灰度值為l的像素占圖像總像素的比重，選取熵值最大的J作為確定閾值，完成圖像二值化處理。所述對車牌的字符進行分割，采用以下方式進行：將車牌圖像從左向右進行逐列掃描，當(dāng)灰度值為255像素點的數(shù)量大于15，則記為字符的起始列，繼續(xù)掃描，當(dāng)灰度值為255像素點的數(shù)量小于15，則記為字符的結(jié)束列，掃描之車牌圖像最右端，得到車牌圖像的所有字符；將車牌圖像自上而下進行逐行掃描，統(tǒng)計每行的白色像素點的數(shù)量，當(dāng)灰度值為255像素點的數(shù)量大于15，作為字符的上邊界，同理，將車牌圖像自下而上進行逐行掃描，統(tǒng)計每行的白色像素點的數(shù)量，當(dāng)灰度值為255像素點的數(shù)量大于15，作為字符的下邊界。