[發明專利]一種高速公路檢測車輛超速的方法及系統

有效

• 申請號: 202111358682.X
• 申請日: 2021-11-17
• 公開（公告）號: CN113903180B
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 鄭忠;陳非;李敬陽;趙快;劉強
• 申請（專利權）人: 四川九通智路科技有限公司
• 主分類號: G08G1/054
• 分類號: G08G1/054;G08G1/04;G06V20/54;G06V20/62;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04;G06F16/583;G06Q50/26
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• 代理人: 暫無信息

1.一種高速公路檢測車輛超速的方法，其特征在于，包括：

通過第一紅外感應設備和第一監控，得到第一車輛監控信息；所述第一車輛監控信息包括第一監控圖像和第一監控時間；所述第一監控時間表示車輛通過所述第一紅外感應設備時的時間；所述第一監控圖像表示所述第一監控中車輛通過所述第一紅外感應設備時拍攝的監控圖像；

基于車牌檢測模型和所述第一車輛監控信息，得到第一車牌區域；第一車牌區域有一個或者多個；

對第一車牌區域進行重構，得到第一清晰車牌區域；

基于所述第一清晰車牌區域和車牌識別模型，得到第一車牌號；

將所述第一車牌號和所述第一監控時間存儲在數據庫中；

通過第二紅外感應設備和第二監控，得到第二車輛監控信息；所述第二車輛監控信息包括第二監控圖像和第二監控時間；所述第二監控時間表示車輛通過所述第二紅外感應設備時的時間；所述第二監控圖像表示所述第二監控中車輛通過所述第二紅外感應設備時拍攝的監控圖像；

基于車牌檢測模型和所述第二車輛監控信息，得到第二車牌區域；第二車牌區域有一個或者多個；

對第二車牌區域進行重構，得到第二清晰車牌區域；

基于所述第二清晰車牌區域和車牌識別模型，得到第二車牌號；

將第二車牌號與所述數據庫中的第一車牌號進行對比，當第二車牌號與所述數據庫中的第一車牌號相同，基于第二監控時間與第一監控時間，得到相同車牌號時間差；

基于所述相同車牌號時間差，得到車輛速度；

若車輛速度大于閾值，將對車輛的車主進行扣分的建議信息發送至執法系統；

所述基于車牌檢測模型和所述第一車輛監控信息，得到第一車牌區域；第一車牌區域有一個或者多個，包括：

獲得檢測框；所述檢測框表示用于檢測通過所述紅外感應設備的車輛；

所述基于車輛檢測模型、檢測框和第一監控圖像，得到第一檢測車輛區域；

基于所述第一檢測車輛區域和車牌檢測模型，得到第一車牌區域；

所述基于車輛檢測模型、檢測框和第一監控圖像，得到第一檢測車輛區域，包括：

獲得第一區域；所述第一區域表示所述檢測框與圖像重合的區域；

基于所述第一區域，通過所述車輛檢測模型，得到第一區域特征；所述第一區域特征為第一區域中車輛的特征；

基于所述第一區域特征和標注車輛特征，得到第一相似值；所述標注車輛特征包括車輛的幾何形狀和車輛的紋理；

若第一相似值小于車輛閾值，得到第一檢測車輛區域；所述第一檢測車輛區域表示第一相似值小于車輛閾值的檢測框在圖像的位置；

檢測框以10像素的步長在第一監控圖像中滑動，得到第二區域；

通過車輛檢測模型，得到第二區域特征；

基于所述第二區域特征和標注車輛特征，得到第二相似值；所述標注車輛特征包括車輛的幾何形狀和車輛的紋理；

若第二相似值小于車輛閾值，得到第二檢測車輛區域；所述第二檢測車輛區域表示第二相似值小于車輛閾值的檢測框在圖像的位置；

通過多次利用檢測框以10像素的步長在第一監控圖像中滑動，得到多個檢測車輛區域。

2.根據權利要求1所述的高速公路檢測車輛超速的方法，其特征在于，所述車牌識別模型的訓練過程：

獲得訓練集，所述訓練集包括車牌圖像和標注車牌號；

將所述車牌圖像進行預處理，得到灰度車牌圖像；

將所述灰度車牌圖像輸入車牌識別模型中，得到車牌特征向量；所述車牌特征向量的長度為車牌號的長度；

基于標注車牌號和車牌特征向量，得到車牌損失值；

獲得所述車牌識別模型訓練的最大迭代次數，直至所述損失值不大于車牌閾值或達到所述最大迭代次數時停止訓練，得到訓練好的車牌識別模型。

3.根據權利要求2所述的高速公路檢測車輛超速的方法，其特征在于，所述車牌識別模型包括三個卷積層和一個全連接層，所述三個卷積層用于提取圖像特征：

第一卷積層的輸入是所述訓練集中的圖片，第二卷積層的輸入是第一卷積層的輸出；第三卷積層的輸入是第二卷積層的輸出；所述全連接層的輸入是第三卷積層的輸出。