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[發(fā)明專利]機動車未按規(guī)定使用遠光燈識別方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810889659.5 申請日: 2018-08-07
公開(公告)號: CN108986476B 公開(公告)日: 2019-12-06
發(fā)明(設(shè)計)人: 鈕軍;陳亮;鐘磊 申請(專利權(quán))人: 安徽金賽弗信息技術(shù)有限公司
主分類號: G08G1/017 分類號: G08G1/017;G08G1/04;G06K9/00;G06K9/32
代理公司: 34116 安徽匯樸律師事務(wù)所 代理人: 劉海涵<國際申請>=<國際公布>=<進入
地址: 230088 安徽省合肥市高新區(qū)*** 國省代碼: 安徽;34
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 遠光燈 目標(biāo)區(qū)域 視頻流 機動車 攝像頭 存儲介質(zhì) 反變換 車牌 透視 人工智能 安全隱患 地面坐標(biāo) 機器視覺 交通監(jiān)控 強光抑制 智能識別 組合檢測 再利用 車燈 工作量 光照 取證 采集 檢測
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的機動車未按規(guī)定使用遠光燈智能識別方法,其特征在于,包括:

采用兩個攝像設(shè)備,其中一個攝像設(shè)備采用強光抑制攝像頭,用于檢測機動車的車燈、車牌;另一個攝像設(shè)備采用普通攝像頭用于檢測機動車車燈燈光的光強程度;安裝所述兩個攝像設(shè)備用于交通監(jiān)控,使所述兩個攝像設(shè)備能檢測到同一物體,并對兩個攝像設(shè)備做標(biāo)定,測定地面坐標(biāo)系和攝像設(shè)備像素之間的關(guān)系,并算出所述兩個攝像設(shè)備的透視變換系數(shù);

獲取所述兩個攝像設(shè)備分別采集到的視頻流,所述視頻流包括多幀圖像;強光抑制攝像頭采集到的為強光抑制視頻流,普通攝像頭采集到的為普通視頻流;

采用預(yù)先訓(xùn)練的遠光燈識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,在所述強光抑制視頻流中對各幀圖像中每一輛機動車的遠光燈進行檢測,獲得目標(biāo)區(qū)域的位置,根據(jù)所獲得目標(biāo)區(qū)域的位置,利用透視反變換得到所述目標(biāo)區(qū)域的地面坐標(biāo)位置;

根據(jù)所述目標(biāo)區(qū)域的地面坐標(biāo)位置,再利用透視反變換得到普通視頻流中的像素坐標(biāo)位置,確定普通視頻流中的目標(biāo)區(qū)域;

檢測所述普通視頻流中的目標(biāo)區(qū)域的光照強度,與預(yù)先設(shè)置的光照強度閾值進行比較,判斷遠光燈開啟的狀態(tài),根據(jù)遠光燈開啟的狀態(tài),判斷車牌對應(yīng)的機動車是否按規(guī)定使用其遠光燈;

其中,所述遠光燈識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程包括:

構(gòu)建訓(xùn)練樣本集,所述訓(xùn)練樣本集中包括多張標(biāo)記車燈與車牌組合的圖片,所述圖片從強光抑制視頻流獲取;

采用yolo算法以車燈與車牌組合作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),對所述訓(xùn)練樣本集中的多張圖片進行訓(xùn)練,得到遠光燈識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的各個模型參數(shù)。

2.如權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的機動車未按規(guī)定使用遠光燈智能識別方法,其特征在于,所述兩個攝像頭距離檢測區(qū)域的距離大于機動車近光燈所能照射的最遠距離。

3.如權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)的機動車未按規(guī)定使用遠光燈智能識別方法,其特征在于,所述檢測普通視頻流中的目標(biāo)區(qū)域的光照強度,具體包括:

在普通視頻流中選定目標(biāo)區(qū)域所在的圖像,通過對高清圖像色彩直方圖的分析,利用R、G、B三個色彩通道的對應(yīng)點灰度值的特征評估光強度水平;

設(shè)為圖像中像素i的色彩空間向量,定義像素i的偏紅水平:

ri越小表明像素i越偏向紅色,如果像素i屬于遠光燈,那么ri∈[0,1];

通過圖像中某一區(qū)域的偏紅水平,評估光強度水平;

定義區(qū)域S的偏紅水平:

然后再定義一個光強度閾值Ta,如果r>Ta說明遠光燈開啟,否則認為遠光燈沒有開啟。

4.如權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的機動車未按規(guī)定使用遠光燈智能識別方法,其特征在于,所述對兩個攝像設(shè)備做標(biāo)定,所述標(biāo)定方法包括:

在地面上預(yù)先設(shè)定的攝像設(shè)備與檢測區(qū)域的距離處畫一矩形框,利用所述矩形框分別在所述兩個攝像設(shè)備中的成像位置和實際矩形框的地面坐標(biāo)的對應(yīng)關(guān)系,分別計算出所述兩個攝像設(shè)備的透視變換系數(shù)。

5.如權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的機動車未按規(guī)定使用遠光燈智能識別方法,其特征在于,所述兩個攝像設(shè)備距離檢測區(qū)域的距離為50米。

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