[發明專利]一種無人機端路面車輛違停檢測及取證系統和方法

有效

• 申請號: 202011358610.0
• 申請日: 2020-11-27
• 公開（公告）號: CN112201051B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 田愛軍;蔡旭陽;陳瑋;羅偉;尹彥卿
• 申請（專利權）人: 中航金城無人系統有限公司
• 主分類號: G08G1/017
• 分類號: G08G1/017;G01J5/00;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京冠譽至恒知識產權代理有限公司 32426
• 代理人: 薛海霞

本發明涉及交通違章巡檢領域,具體涉及一種無人機端路面車輛違停檢測及取證系統和方法。它包含無人機的兩種模式，及十三個功能模塊。第一種模式是無人機巡檢模式，該模式包含圖像采集模塊；車輛檢測模塊；溫度采集模塊；違章判定模塊；飛行控制模塊。第二種模式是無人機取證模式，無人機在巡檢模式下檢測違章停車現象時觸發，該模式包含圖像采集模塊；相機云臺控制模塊；取證點定位模塊；飛行控制模塊；車牌檢測模塊；車牌檢測失敗判定模塊；車牌識別模塊；信息封裝發送模塊。本發明提供的路面車輛違停檢測及取證系統運行速度快、檢測精度高、檢測區域靈活，能保障道路巡檢的及時性，為居民的交通便利及交通安全提供保障。

技術領域

本發明涉及交通違章巡檢領域,具體涉及一種無人機端路面車輛違停檢測及取證系統和方法。

背景技術

隨著城市化建設逐步完善，住宅尤其是高層住宅密度越來越大，市內私家車數量越來越多，直接導致路邊違章停車現象嚴重，尤其是非主干道，路邊違章停車現象極為普遍，極易引發機動車互相碰擦、機動車非機動車碰擦、機動車人員碰擦等輕微事故，也可能導致一些較為嚴重交通事故發生。因此需要一種有效的監督方法，防止路邊違章停車的現象出現，進而降低交通事故的發生，保障居民的交通便利及交通安全。

目前大多數交通監控相機都安裝在路口、紅綠燈處、交通要道等地方，非主干道較為少見監控相機，因此，非主干道成為監控的“盲區”，經常出現違章停車現象。除此之外，非主干道較為復雜，細小支路較多，也給交警的巡檢造成一定困難。

除上述道路不利因素外，交通巡查的工作量也是一個難題。目前，依靠交警現場巡查已經不是一個高效的解決方法。隨著圖像處理技術和計算機視覺技術的發展和應用推廣，近年來利用基于計算機視覺技術的智能視頻分析系統已經應用到圖像、視頻檢測中。但目前還未有有效針對非主干道違章停車檢測與取證的手段。

發明內容

針對現有技術存在的不足，本發明提供一種無人機端路面車輛違停檢測及取證系統和方法，它彌補固定相機在監控方面的不足，利用無人機搭載的可見光攝像頭，按設定頻率獲取實時圖像，將圖像輸入到專門針對不同車輛訓練的深度神經網絡模型，通過前向運算檢測圖像中的內容，若檢測到圖像中有車輛出現，則結合紅外測溫技術，根據因擁堵、紅燈停車等現象與違章停車現象存在發動機溫度差異這一特征，進一步排除非違章停車情況。針對檢測出的違章車輛的目標框，截取出以目標框中心，長寬為目標框1.5-2倍的區域內容，并將截取出的新圖像送入分類模型中進行分類，得出分類結果為正確停車、未停在停車位內、壓停車位線、占多個停車位。若出現違章停車現象（即未停在停車位內，壓停車位線，占多個停車位現象，下同），則計算出取證點坐標，降低無人機高度，對車牌拍攝，并與違章圖像相關聯，保存留作處罰依據。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案包括：一種基于深度學習技術的無人機端路面車輛違停檢測及取證系統，其特征在于，包括：

第一圖像采集模塊，用于獲取監測區域的實時圖像；

車輛檢測模塊，用于檢測實時圖像中的車輛；

溫度采集模塊，用于采集車輛溫度并判定是否屬于靜止車輛；

違章判定模塊，用于判定靜止車輛是否違章停車；

第一飛行控制模塊，用于實現無人機巡航；

第二圖像采集模塊，當無人機切換為取證模式時將已檢出的存在違停現象的車輛目標框在已拍攝的圖像中標出并保存；當無人機到達取證點時采集取證照片（即取證圖像）；

相機云臺控制模塊，用于調整相機云臺的焦距；

取證點定位模塊，用于定位取證點；

第二飛行控制模塊，根據已經定位出的取證點坐標，控制無人機飛往取證點進行取證；

車牌檢測模塊，用于對取證照片進行車牌檢測；