[發明專利]一種基于網絡數據碼流特征分析的車牌數據提取方法

有效

• 申請號: 202010547324.2
• 申請日: 2020-06-16
• 公開（公告）號: CN111694861B
• 公開（公告）日: 2023-10-24
• 發明（設計）人: 李佩剛;謝曉霞;于新強;邊偉;錢喜亞
• 申請（專利權）人: 天津白澤技術有限公司
• 主分類號: G06F16/245
• 分類號: G06F16/245;H04L67/025;H04L67/12
• 代理公司: 成都行之專利代理有限公司 51220
• 代理人: 溫利平

本發明公開了一種基于網絡數據碼流特征分析的車牌數據提取方法，通過抓取網絡數據包、濾取有效數據包獲得來自停車場抓拍攝像機的有效數據包，再通過分析網絡數據碼流特征，得到選定特征數據頭和車牌數據體的偏移數值，共同構建車牌提取算法，從而基于該車牌提取算法實現實時提取有效車牌數據。這樣采用通用流程和機器學習的方式，突破了停車場車輛牌照信息采集系統廠家(品牌)的制約，解決了車牌數據采集的通用性問題，實現了無需進行私有協議對接的車牌數據采集，整個采集過程無須多方溝通，降低了開發成本、縮短了開發周期，易于采集、具備標準化和通用性的優點，可輕松實現廣域范圍的停車場聯網采集，便于主管部門進行監管。

技術領域

本發明屬于車輛車牌數據采集技術領域，更為具體地講，涉及一種基于網絡數據碼流特征分析的車牌數據提取方法。

背景技術

基于自動化抓拍識別技術的車輛牌照信息采集系統在停車場管理中已得到普遍應用，但各停車場均是自采自建，所用的抓拍攝像機和管理軟件廠家(品牌)繁雜。

由于通訊協議尚無國家標準或行業標準，主管部門若要監管，實現對多個停車場的車牌數據進行聯網采集，如圖1所示，當前只能采取私有協議對接開發的方式，即向每個車輛牌照信息采集系統廠家逐一索要私有協議并逐一進行對接開發。這種開發方式的調試成本高昂、周期長、非標準、溝通困難、可復制性低，很難大范圍推廣普及，因此，目前還無法實現省市級別的全域停車場車牌數據的聯網采集。

為達到跨廠家(品牌)、可快速復制的通用性車牌數據采集目標，降低開發成本和周期，有必要提出一種無需進行私有協議對接即可實現跨廠家的車牌數據聯網采集的新方法。

發明內容

本發明的目的在于克服現有車牌數據聯網采集方法的不足，提供一種基于網絡數據碼流特征分析的車牌數據提取方法，以解決車牌數據采集的通用性問題，實現無需進行私有協議對接的車牌數據采集，降低開發成本、縮短開發周期。

為實現上述發明目的，本發明基于網絡數據碼流特征分析的車牌數據提取方法，通過抓取網絡數據包和濾取有效數據包獲得來自停車場抓拍攝像機的有效數據包，通過分析網絡數據碼流特征生成車牌數據提取算法，從而基于該車牌數據提取算法實現車牌數據的提取，其特征在于，包括以下步驟：

(1)、抓取網絡數據包

讓停車場網絡中包含有抓拍攝像機數據的復雜網絡碼流進入已開啟混雜模式的網卡，對復雜網絡碼流進行全量數據復制抓包，根據停車場網絡實際拓撲情況可采用串入方式或鏡像方式抓包；

(2)、濾取有效數據包

以來自指定來源IP和端口、按照特定(用于車牌數據傳輸)的傳輸層通訊協議、發往指定的目標IP和端口進行條件約束，對抓取到的網絡數據包進行過濾，獲得僅包含車牌數據的有效數據包；

(3)、分析網絡數據碼流特征

從已有的特征數據頭倉庫中逐一取出特征數據頭在有效數據包中進行匹配；

如果匹配成功，則選定匹配的特征數據頭(選定特征數據頭)；

如果匹配不成功，則通過機器學習的方式進行特征數據頭提取訓練：在多個有效數據包中反復進行監督學習，找出可能的特征數據頭待選項，然后對找出的特征數據頭待選項逐一進行正確性驗證，直到提取成功，得到新的特征數據頭(存入特征數據頭倉庫)，并選定該新的特征數據頭(選定特征數據頭)；

借助的選定特征數據頭，在有效數據包中進行標定，排除非車牌數據段，定位車牌數據體在有效數據包中的偏移數值；

(4)、構建車牌提取算法并提取有效車牌數據

由選定特征數據頭和車牌數據體的偏移數值共同構建車牌提取算法，通過已開啟混雜模式的網卡持續從停車場網絡中抓取數據包，通過構建的車牌提取算法進行車牌數據體實時提取，得到有效車牌數據。