智能交通

1 概述

城市道路路口作為城市交通的重要節點,是影響整個城市交通的關鍵。對其進行有效的控制、管理成為治理城市交通的核心問題。電子警察系統作為城市路口交通管理系統的一部分,已經成為治理路口交通的有效方式之一。目前,采用純視頻檢測與識別技術實現包含闖紅燈違法、不按規定車道行駛(包括直行車道左右拐、右拐車道直行、左拐車道直行、違法占用非機動車道等)、逆向行駛、壓黃線等多種違法監測功能,以及測速、各類闖禁令、高清全景監控等全功能的高清綜合違法監測系統已成為發展主流。

2  功能需求

闖紅燈抓拍

對機動車在信號控制的交叉路口和路段上違反紅燈相位禁止通行規定,越過停止線并繼續行駛的行為的“機動車闖紅燈行為”進行抓拍記錄,包括3張反映闖紅燈行為過程的圖片和過車數據信息,照片能夠滿足:

a)能反映機動車未到達停止線的圖片,并能清晰辨別車輛類型、交通信號燈紅燈、停止線;

b)能反映機動車已越過停止線的圖片,并能清晰辨別車輛類型、號牌號碼、交通信號燈紅燈、停止線;

c)能反映機動車與b)圖片中機動車向前位移的圖片,并能清晰辨別車輛類型、交通信號燈紅燈、停止線。

闖禁令抓拍

系統可以有效抓拍闖禁令違法行駛機動車輛,主要涉及禁止駛入、禁止通行、車種禁行、禁止掉頭、禁止車輛轉彎等駕駛行為。記錄機動車的違法圖片至少包括三張全景圖片和一張號牌特寫圖片,違法取證圖片至少兩張圖片全天候都可以清晰辨識機動車全景概貌特征和號牌信息,同時還能夠清晰辨認行駛方向上的標志/標牌指示。

超速行為檢測

超速行為檢測采用區間車速、斷面地點車速兩種方式,以布設在路段處為主。采用區間測速技術取證機動車超速違法行為的,其進入和離開監測點的機動車圖片包含清晰辨認機動車全景特征、號牌號碼、精確的時間和區間距離等信息,時間每24h至少校準一次。超速檢測記錄系統符合國家標準“GBT21255-2007機動車測速儀”。

其他違法行為檢測

系統可以有效檢測抓拍非法占道、逆向行駛、非法滯留、非法變道、占用公交專用道等駕駛行為。記錄機動車的違法圖片至少包括三張全景圖片和一張號牌特寫圖片,違法取證圖片至少兩張圖片全天候都可以清晰辨識機動車全景概貌特征和號牌信息,還能夠清晰辨認行駛方向上的標線標識指示或公交專用道及行駛時間等字樣的標牌或標線。主要抓拍類型如下:

3 建設目標

通過各種交通違法行為的抓拍記錄,規范駕駛員的駕駛行為,防止因違法駕駛行為帶來的交通事故,降低交通事故率,降低因交通事故帶來的人民群眾財產損失。

系統建成后將達成以下目標:

l 強化智能交通、科技強警意識,彰顯交警公正、標準執法形象

l 降低事故發生概率和公安干警勞動強度,提高道路通過和利用能力以及交警工作效率

l 有效檢測和記錄各十字路口違章闖紅燈的車輛,及時矯正違法違章駕駛行為

l 及時通報路口,車流等相關交通信息

l 協助相關單位查究違法違章車輛和人員,并未偵查破案提供相關證據

l 對黑名單車輛進行布控

4        建設方案

電子警察建設前端主要由高清抓拍攝像機、信號燈檢測器、控制主機、交換機、光端機等設備組成,主要負責抓拍違法行為,并將違法過程照片和過車信息數據化,傳送至中心記錄、保存。

系統主要利用抓拍單元、補光單元、交換設備以及路口存儲轉發單元等功能單元完成抓拍、識別、存儲、轉發等一系列工作。電子警察前端子系統需要通過不同的抓拍環境采用不同的抓拍方式,從而可以提高抓拍的效果,避免因模式化的抓拍方式導致抓拍效果不佳。

 

5 系統特點

多種視頻檢測技術

運動目標檢測(軌跡跟蹤)算法也簡稱為“FIV算法”,是一種基于視頻監控系統的運動目標檢測方法。這種算法主要包括:圖像預處理、運動目標的檢測、運動速度的求取。這種算法在幀差法的基礎之上,提取出運動目標,并對其求取運動速度。這種技術可以用于各類圖像監控系統,用來檢測運動目標,對于現實應用有重要意義。

運動目標檢測與跟蹤一般包括目標檢測、特征提取、跟蹤等幾個階段。但這幾個階段并沒有固定的先后次序,下圖是多目標跟蹤的基本流程示意圖:

多目標跟蹤基本流程

內置車牌識別技術

高清嵌入式一體化攝像機,內置車牌識別功能。就是將傳統模式中后端服務器的車牌識別算法移植到前端相機中。采用動態視頻識別技術,實現對視頻流每一幀圖像進行識別,從而達到增加識別比對次數,提高識別準確率的目的。

車輛牌照的識別主要是基于圖像分割和圖像識別理論,對含有車輛號牌的圖像進行分析處理,從而確定牌照在圖像中的位置,并進一步提取和識別出文本字符。

識別的具體步驟分為車牌定位、車牌提取、字符識別。在自然環境中,相機首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區,然后對這些侯選區域做進一步分析、評判,最后選定一個最佳的區域作為牌照區域,并將其從圖象中分割出來。

 


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