[實用新型]基于主從攝像機的車輛抓拍系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201721452039.2 | 申請日： | 2017-11-03 |
| 公開（公告）號： | CN207489247U | 公開（公告）日： | 2018-06-12 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 楊宇;康毅;廖凱 | 申請（專利權(quán)）人： | 深圳前海華夏智信數(shù)據(jù)科技有限公司 |
| 主分類號： | G08G1/017 | 分類號： | G08G1/017 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市南*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 攝像機 車輛圖像 主攝像機 車輛抓拍系統(tǒng) 主從 本實用新型 觸發(fā)模塊 觸發(fā)信號 接收模塊 抓拍 車輛抓拍 持續(xù)信號 發(fā)送觸發(fā) 發(fā)送模塊 后端平臺 篩選模塊 主相機 車道 存儲 相機 篩選 圖像 保證 | ||
1.基于主從攝像機的車輛抓拍系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括：觸發(fā)模塊、主攝像機、從攝像機、后端平臺；
其中，所述觸發(fā)模塊發(fā)送觸發(fā)信號給主攝像機和從攝像機，所述主攝像機和所述從攝像機分別安裝在車道的兩側(cè)。
2.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述主攝像機包括：觸發(fā)信號第一接收模塊、第一車輛圖像抓拍模塊、車輛圖像篩選模塊；所述從攝像機包括：觸發(fā)信號第二接收模塊、第二車輛圖像抓拍模塊、持續(xù)信號發(fā)送模塊；
所述觸發(fā)信號第一接收模塊用于接收所述觸發(fā)模塊發(fā)送的觸發(fā)信號，并在接收到觸發(fā)信號后，啟動所述第一車輛圖像抓拍模塊；所述觸發(fā)信號第二接收模塊用于接收所述觸發(fā)模塊發(fā)送的觸發(fā)信號，并在接收到觸發(fā)信號后，啟動所述第二車輛圖像抓拍模塊。
3.如權(quán)利要求1或2所述的系統(tǒng)，所述觸發(fā)模塊包括以下一種或者多種的組合：視頻觸發(fā)設(shè)備、地感線圈觸發(fā)設(shè)備、紅外觸發(fā)設(shè)備、雷達(dá)觸發(fā)設(shè)備。
4.如權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述第一車輛圖像抓拍模塊包括：第一圖像采集模塊、第一車輛圖像提取模塊；所述第二車輛圖像抓拍模塊包括：第二圖像采集模塊、第二車輛圖像提取模塊；
其中，所述第一圖像采集模塊用于采集第一場景圖像，所述第一車輛圖像提取模塊用于從第一場景圖像中提取車輛區(qū)域，將提取的車輛區(qū)域作為第一車輛圖像輸出；所述第二圖像采集模塊用于采集第二場景圖像，所述第二車輛圖像提取模塊用于從第二場景圖像中提取車輛區(qū)域，將提取的車輛區(qū)域作為第二車輛圖像輸出。
5.如權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述持續(xù)信號發(fā)送模塊用于持續(xù)的向所述主攝像機發(fā)送信號；
當(dāng)所述持續(xù)信號發(fā)送模塊與所述主攝像機之間發(fā)送信號持續(xù)，所述第一車輛圖像抓拍模塊與所述第二車輛圖像抓拍模塊分別將輸出的第一車輛圖像與第二車輛圖像發(fā)送給所述車輛圖像篩選模塊；當(dāng)所述主攝像機在設(shè)置時間段內(nèi)未收到所述從攝像機發(fā)送的第二車輛圖像時，所述第一車輛圖像抓拍模塊將輸出的第一車輛圖像直接發(fā)送給后端平臺進(jìn)行存儲；當(dāng)所述持續(xù)信號發(fā)送模塊發(fā)送信號中斷，所述第二車輛圖像抓拍模塊將輸出的第二車輛圖像直接發(fā)送給后端平臺進(jìn)行存儲。
6.如權(quán)利要求2或5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述車輛圖像篩選模塊用于采用車輛圖像質(zhì)量評價方法，分別對第一車輛圖像和第二車輛圖像進(jìn)行打分，選取打分值高的車輛圖像作為最佳車輛圖像，將最佳車輛圖像發(fā)送給后端平臺進(jìn)行存儲。
7.如權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，所述設(shè)置時間段的取值范圍為100~1000毫秒。
8.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，車輛圖像篩選模塊包括：車牌區(qū)域檢測模塊、車牌區(qū)域打分模塊、最佳車輛圖像選取模塊；
其中，所述車牌區(qū)域檢測模塊用于分別從第一車輛圖像與第二車輛圖像中檢測出第一車牌區(qū)域與第二車牌區(qū)域，可以通過現(xiàn)有的車牌檢測方法實現(xiàn)；
所述車牌區(qū)域打分模塊用于通過訓(xùn)練好的車牌檢測分類器或者網(wǎng)絡(luò)模型，分別對第一車牌區(qū)域與第二車牌區(qū)域進(jìn)行車牌檢測，獲取第一車牌區(qū)域與第二車牌區(qū)域的車牌檢測打分值；
所述最佳車輛圖像選取模塊用于根據(jù)第一車牌區(qū)域與第二車牌區(qū)域的車牌檢測打分值，選取打分值高的車牌檢測打分值對應(yīng)的車輛圖像作為最佳車輛圖像，將最佳車輛圖像發(fā)送給后端平臺進(jìn)行存儲。
9.如權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，所述訓(xùn)練好的車牌檢測分類器或者網(wǎng)絡(luò)模型包括：基于SVM的車牌檢測器、基于Adaboost的車牌檢測器、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌檢測網(wǎng)絡(luò)。
10.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，所述后端平臺可以包括：客戶端、數(shù)據(jù)庫、移動端。
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