[發(fā)明專利]一種基于車載后視攝像頭的智能違章監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810328546.8
• 申請(qǐng)日: 2018-04-13
• 公開（公告）號(hào): CN108538060A
• 公開（公告）日: 2018-09-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張偉偉;潘順莉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海工程技術(shù)大學(xué)
• 主分類號(hào): G08G1/017
• 分類號(hào): G08G1/017;G08G1/052;G08G1/054
• 代理公司: 上海唯智贏專利代理事務(wù)所(普通合伙) 31293
• 代理人: 姜曉艷;劉朵朵

1.一種基于車載后視攝像頭的智能違章監(jiān)測(cè)方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟一、將攝像頭設(shè)置于本車的后擋風(fēng)玻璃處，采集后車的視頻；

步驟二、對(duì)所述視頻進(jìn)行處理，識(shí)別所述后車的前車燈是否為遠(yuǎn)光燈，若是，提取所述后車的車牌號(hào)碼，并將所述車牌號(hào)碼和視頻上傳交警部門的云端服務(wù)器，若否，執(zhí)行步驟三；

步驟三、對(duì)所述視頻進(jìn)行處理，判斷所述后車的車速是否超速，若是，提取所述后車的車牌號(hào)碼，并將所述車牌號(hào)碼和視頻上傳交警部門的云端服務(wù)器，若否，執(zhí)行步驟二。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于車載后視攝像頭的智能違章監(jiān)測(cè)方法，其特征在于所述步驟二中的識(shí)別所述后車的前車燈是否為遠(yuǎn)光燈的方法包括以下步驟：

步驟Ⅰ、提取所述視頻的每一幀圖像的高亮區(qū)域；

步驟Ⅱ、計(jì)算所述高亮區(qū)域的各個(gè)像素點(diǎn)的平均灰度值，對(duì)所述平均灰度值大于設(shè)定灰度值的高亮區(qū)域進(jìn)行二值化處理；

步驟Ⅲ、對(duì)二值化處理后的所述高亮區(qū)域中的白色連通區(qū)域進(jìn)行歸一化處理，并計(jì)算其面積；

步驟Ⅳ、將所述面積與設(shè)定面積做比較，若大于設(shè)定面積，則判定所述后車的前車燈為遠(yuǎn)光燈。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于車載后視攝像頭的智能違章監(jiān)測(cè)方法，其特征在于：所述設(shè)定灰度值設(shè)置為250，所述設(shè)定面積設(shè)置為40，所述高亮區(qū)域設(shè)置為亮度大于250的區(qū)域。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于車載后視攝像頭的智能違章監(jiān)測(cè)方法，其特征在于所述步驟三中的判斷所述后車的車速是否超速的方法包括以下步驟：

步驟ⅰ、對(duì)所述攝像頭進(jìn)行標(biāo)定，獲得所述視頻的圖像中每個(gè)像素點(diǎn)與實(shí)際尺寸的對(duì)應(yīng)關(guān)系的非線性方程式；

步驟ⅱ、分別計(jì)算所述視頻的前一幀圖像和后一幀圖像中本車的后端邊緣與后車的前端最邊緣的最小距離對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)總和Nf、Nb；

步驟ⅲ、對(duì)所述非線性方程式在區(qū)間[Nb，Nf]上進(jìn)行積分，獲得在前一幀圖像和后一幀圖像的拍攝時(shí)間間隔內(nèi)，后車相對(duì)于本車的運(yùn)動(dòng)距離；

步驟ⅳ、計(jì)算后車相對(duì)于車的運(yùn)動(dòng)速度，進(jìn)而計(jì)算后車的運(yùn)動(dòng)速度。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于車載后視攝像頭的智能違章監(jiān)測(cè)方法，其特征在于所述步驟ⅰ中對(duì)所述攝像頭進(jìn)行標(biāo)定的方法包括以下步驟：

步驟⑴、在本車的尾部平行粘貼多個(gè)細(xì)標(biāo)尺；

步驟⑵、計(jì)算各個(gè)細(xì)標(biāo)尺邊緣處的像素點(diǎn)之和Ni與對(duì)應(yīng)的各個(gè)細(xì)標(biāo)尺的實(shí)際尺寸Li的比值Pi；

步驟⑶、利用MATLAB軟件擬合出每個(gè)像素點(diǎn)與對(duì)應(yīng)的實(shí)際尺寸的對(duì)應(yīng)關(guān)系的非線性方程式。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于車載后視攝像頭的智能違章監(jiān)測(cè)方法，其特征在于所述步驟二和三中提取所述后車的車牌號(hào)碼的方法包括以下方法：

步驟①、所述攝像頭進(jìn)行自適應(yīng)曝光調(diào)整，采集清晰的車牌圖像；

步驟②、對(duì)所述車牌圖像采用多級(jí)二值化和RANSAC方法進(jìn)行擬合，得到車牌邊界，在采用CNN Regression方法回歸車牌左右邊界；

步驟③、利用CNN滑動(dòng)窗切割并識(shí)別字符，提取車牌號(hào)碼。

7.一種如權(quán)利要求1所述的基于車載后視攝像頭的智能違章監(jiān)測(cè)方法的系統(tǒng)，其特征在于：包括處理器，所述處理器與圖像處理模塊、速度傳感器和無線傳輸模塊相連，所述無線傳輸模塊和交警部門的云端服務(wù)器相連，所述圖像處理模塊與攝像頭相連，包括遠(yuǎn)光燈識(shí)別處理模塊、測(cè)速處理模塊和車牌號(hào)碼提取處理模塊，

所述攝像頭用于獲取本車后面的后車的視頻；所述速度傳感器用于測(cè)量本車的當(dāng)前速度；所述遠(yuǎn)光燈識(shí)別處理模塊用于對(duì)所述視頻進(jìn)行處理，識(shí)別后車的前車燈是否為遠(yuǎn)光燈；所述測(cè)速處理模塊用于對(duì)所述視頻進(jìn)行處理，獲取后車的相對(duì)本車的相對(duì)速度，結(jié)合速度傳感器測(cè)量的本車的當(dāng)前速度信息，獲取后車的速度；所述車牌號(hào)碼提取處理模塊用于對(duì)所述視頻進(jìn)行處理，獲取后車的車牌號(hào)碼；

所述處理器用于接收后車的速度信息，判斷后車是否超速，如是，則通過無線傳輸模塊將從車牌號(hào)碼提取處理模塊接收到的車牌號(hào)碼信息，傳輸給交警部門的云端服務(wù)器；接收遠(yuǎn)光燈識(shí)別處理模塊的識(shí)別結(jié)果，如是，則通過無線傳輸模塊將從車牌號(hào)碼提取處理模塊接收到的車牌號(hào)碼信息，傳輸給交警部門的云端服務(wù)器。