[發(fā)明專利]一種隧道內(nèi)行駛車輛的監(jiān)控系統(tǒng)及方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110013442.X | 申請日： | 2021-01-06 |
| 公開（公告）號： | CN112863193B | 公開（公告）日： | 2022-11-01 |
| 發(fā)明（設計）人： | 王少杰;朱赫森;梁皓烙;劉宇航;林賢錦;賴奕寧 | 申請（專利權(quán)）人： | 廈門大學 |
| 主分類號： | G08G1/017 | 分類號： | G08G1/017;G08G1/054;G06V20/52;G06V10/25;G06V30/10;G06V20/62 |
| 代理公司： | 廈門市首創(chuàng)君合專利事務所有限公司 35204 | 代理人： | 張松亭;李艾華 |
| 地址： | 361000 *** | 國省代碼： | 福建;35 |
| 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： | 一種 隧道 行駛 車輛 監(jiān)控 系統(tǒng) 方法 | ||
1.一種隧道內(nèi)行駛車輛的監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，包括：圖像采集分析警示裝置及數(shù)據(jù)分析處理云平臺；所述圖像采集分析警示裝置包括多個，多個所述圖像采集分析警示裝置按一定間隔設置在隧道上方；每個所述圖像采集分析警示裝置包括一雙目攝像機、一微型處理器和一警示器；每個所述雙目攝像機采集隧道內(nèi)局部圖像信息并發(fā)送給對應的微型處理器；所述微型處理器對接收到的圖像信息進行處理以獲得隧道內(nèi)部分車輛的實時信息；所述微型處理器與所述數(shù)據(jù)分析處理云平臺相連接以發(fā)送獲得的局部圖像信息及車輛的實時信息，所述數(shù)據(jù)分析處理云平臺基于所述微型處理器發(fā)送的信息獲得隧道內(nèi)所有車輛信息及與前方車輛的車距，并將所述車距發(fā)送給微型處理器；微型處理器根據(jù)車輛的實時信息及車距控制所述警示器的動作，所述警示器動作時用于對指定車輛進行警示；車輛的實時信息包括車輛位置、車速和車牌號；
每個所述雙目攝像機包括兩個CCD攝像機；前后兩個所述雙目攝像機的圖像采集范圍有一定的重疊，且所有雙目攝像機能夠采集到整個隧道的圖像信息；
所述警示器包括旋轉(zhuǎn)云平臺和激光投影儀，且所述警示器安裝在對應的雙目攝像機附近；所述激光投影儀固定于所述旋轉(zhuǎn)云平臺下方，隨旋轉(zhuǎn)云平臺轉(zhuǎn)動而改變投影位置，用于將警示信息投影至目標車輛前方；
微型處理器獲得車輛位置和車牌號的方法，包括：
對獲得的局部圖像信息進行預處理，得到灰度圖像；所述預處理包括濾波處理、灰度修正和圖像增強；
通過雙目攝像機的標定參數(shù)、立體匹配算法及相應的映射矩陣，計算得到局部圖像的深度圖，即圖像中任一點對相機的相對距離；
將雙目攝像機采集到的局部圖像輸入到訓練好的深度學習模型中，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別出圖像中的車輛位置；并根據(jù)圖像中的車輛位置信息定位車牌位置區(qū)域，再對車牌位置區(qū)域進行處理得到車輛的車牌號信息；
結(jié)合基于深度學習的車輛識別結(jié)果與深度圖，微型處理器將得到隧道內(nèi)車輛相對于攝像機的方向與距離信息，通過坐標系變換算法，將車輛信息投影到隧道平面得到車輛平面信息；所述車輛平面信息包括車輛在隧道平面的位置坐標與車牌號。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的隧道內(nèi)行駛車輛的監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述微型處理器通過無線通信模塊與所述數(shù)據(jù)分析處理云平臺相連接，實現(xiàn)圖像信息與指令信息的傳遞；所述微型處理器通過USB端口與所述雙目攝像機相連接，以控制所述雙目攝像機的啟停、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸，處理得到車輛的實時信息；所述微型處理器通過I/O端口與所述警示器相連接，以控制所述警示器的啟停、定位和投影。
3.一種隧道內(nèi)行駛車輛的監(jiān)控方法，其特征在于，基于如權(quán)利要求1至2中任意一項所述的隧道內(nèi)行駛車輛的監(jiān)控系統(tǒng)，方法包括：
微型處理器根據(jù)車輛的實時信息及車距，判斷隧道內(nèi)目標車輛是否會造成隧道內(nèi)部龜速行駛，如果會，將目標車輛的實時信息發(fā)送至警示器中，并控制警示器將預定的提醒提速信號投影至目標車輛前方，提醒目標車輛加速行駛；
微型處理器根據(jù)車輛的實時信息及車距，判斷隧道內(nèi)目標車輛是否會造成隧道內(nèi)部超速行駛，如果會，將目標車輛的實時信息發(fā)送至警示器中，并控制警示器將預定的提醒減速信號投影至目標車輛前方，提醒目標車輛減速行駛；
所述微型處理器獲得車輛位置和車牌號的方法，包括：
對獲得的局部圖像信息進行預處理，得到灰度圖像；所述預處理包括濾波處理、灰度修正和圖像增強；
通過雙目攝像機的標定參數(shù)、立體匹配算法及相應的映射矩陣，計算得到局部圖像的深度圖，即圖像中任一點對相機的相對距離；
將雙目攝像機采集到的局部圖像輸入到訓練好的深度學習模型中，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別出圖像中的車輛位置；并根據(jù)圖像中的車輛位置信息定位車牌位置區(qū)域，再對車牌位置區(qū)域進行處理得到車輛的車牌號信息；
結(jié)合基于深度學習的車輛識別結(jié)果與深度圖，微型處理器將得到隧道內(nèi)車輛相對于攝像機的方向與距離信息，通過坐標系變換算法，將車輛信息投影到隧道平面得到車輛平面信息；所述車輛平面信息包括車輛在隧道平面的位置坐標與車牌號。
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