交通卡口系统

2024-05-05

交通卡口系统（精选八篇）

交通卡口系统篇1

1 系统的硬件组成及工作原理

智能化卡口系统主要包括三大部分, 前端系统、传输系统、中心系统。组成结构见图1。

1.1 前端系统

集成智能化卡口的前端设备主要安装在城市主要干道、交叉口、城市的主要出入口, 高速公路的收费口等处。前端设备包括高清视频卡口一体机、LED补光灯、高清镜头、同步闪光灯。这些设备通常安装在悬臂杆、龙门架或者辅助支架上。

这些前端设备中关键设备是高清视频卡口一体机。该设备集“图像采集+车牌识别+交通参数检测”于一体。前端图像采集采用了视频触发技术。这种技术是在摄像机拍摄的图像中加入虚拟线圈, 当车辆经过抓拍区域, 经过图像比对, 触发设备进行抓拍。虚视频触发技术与地感线圈相比, 具有安装维护方便的优点, 已经被广泛应用。

集成智能卡口采用先进的光学和电子技术、图像处理号牌识别技术检测指定位置多个车道内行驶的车辆, 对经过卡口的车辆拍下汽车和车内驾驶员的特征, 通过图像处理和文字识别技术自动识别出车辆的牌照。视频高清摄像抓拍技术, 能全天候不间断地对过往车辆自动进行实时监测拍照记录。采集车辆信息, 包括时间、地点、车型、车辆号牌、车牌颜色、车速、方向及车辆的全景和特写照片等, 并将车辆的信息上传给数据处理中心。系统单车牌识别时间:<0.2秒、测速精度:5%、检测率>98%、识别率>95%。

高清全景摄像头分辨率达百万像素以上, 抓拍图像清晰, 可以清晰地记录车辆的车牌及驾驶员的身体特征。镜头接口方式:C;焦距:35mm。

同步闪光灯也是特写灯, 它与拍照设备同时触发, 提高拍照瞬间的亮度。为了应对白天、夜间及天气不同情况下的光照的变化, 采用高清辅助光源控制板给一体机和LED补光灯供电, 根据卡口周围环境光照情况, 适时自动开关辅助光源。LED补光灯具备较强的抗周围环境光干扰能力。LED光源具有使用寿命长, 节能和无光污染的优点。

1.2 传输系统

卡口数据可通过3G、光纤、ADSL等传输方式自动传输到中心, 本系统采用光纤传输方式及时将监控视频及违章数据传输到中心服务器。在传输线路、设备出现故障等非正常情况时, 违法数据可以暂存在抓拍机自身的SD卡中。

数据传输系统由路口分支交换机、路口汇聚交换机、主干光缆组成。路口分支交换机内装有工业以太网交换机, 它把高清视频卡口一体机通过超五类室外防水网线传递来的数字信号转变为光信号。路口汇聚交换机把本路口附近的几路监控信号进行汇聚, 再通过主干光缆转递到数据处理中心进行处理和存储。路口汇聚交换机采用工业以太网交换机, 16端口双电源供电, 二层交换, 千兆单纤上联, 包含网管软件。

1.3 中心系统

监控中心布置千兆网闸、中心汇聚交换机、光纤通道卡、文件接收服务器、SAN交换机、磁盘阵列、公安网数据库集群服务器等设备。前端系统采集的车辆数据输入和控制中心输出的数据或指令通过千兆网闸进行数据交换, 防止系统受到黑客和病毒的攻击, 提高了卡口系统的安全性。中心汇聚交换机把不同主干光缆传来的数据进行汇聚、转发和交换。同时交换机还可以对不同通讯协议进行转换, 保证信息可以接入现有违法管理系统。

由于卡口系统数据量庞大, 为了防止数据的丢失和损坏, 存储设备采用磁盘阵列。磁盘阵列所有部件都是冗余配置, 配置冗余电源、风扇、控制卡、高速缓存等, 保障存储设备不存在单点故障。磁盘阵列可实现不同容量硬盘混和使用, 支持逐一添加硬盘。

文件接收服务器采用2U机架式服务器, 单颗12核CPU, 内存≥4G, 集成双千兆以太网。接收服务器接收前端系统发回的经过卡口的车辆信息 (含时间、地点、车的号牌、车速、车辆全景特写图片、视频信号等) 。服务器对收到的信息数据进行采集、归类和存档, 并写入数据库 (数据库采用Oracle企业级数据库, C/S架构方式) 。服务器同时提供网络应用接口, 供主控制中心和各个分控点客户机访问连接, 进行数据调用。文件接收服务器和公安网数据库集群服务器 (双电源, 4U机架式) 都通过SAN交换机 (即存储区域网络及其协议) 与主存储连接, 实现计算机与存储系统之间的数据传输, 卡口数据进入公安网, 进入省厅平台, 数据延迟不大于8S。

2 中心信息系统平台软件及功能

中心信息系统平台采用当前主流和成熟的技术进行构建, 兼顾公安、交通业务需求, 充分考虑与公安等其他信息系统的连接, 建设可扩展的开放平台。中心信息系统平台应易于操作、安全可靠性高、互通开放性好, 易于维护。为了应对技术发展需要和能够实现与其它系统整合集成, 系统平台应具有较高的兼容、扩展和升级能力。

卡口平台系统功能模块图见图2。

2.1 前端信息采集传输接口模块

前端卡口采集的车辆信息通过专用宽带网络, 按照数据传输协议传输到控制中心。前端信息采集传输接口程序将接收的图像信息转换为视频图像信号显示在监控中心的监控屏上。

同时采集接口程序还将经过卡口的车辆车型、号牌、车速、行驶轨迹等采集信息解码, 送到数据库供调用。信息传输是双向的, 监控中心将监控指令通过传输接口程序发送到前端卡口设备。

2.2 卡口数据平台系统和高清图像存储管理

卡口数据平台管理系统对前端系统传递的信息, 进行储存并写入数据库。数据管理平台能够对数据进行统计分析, 提供检索查询功能, 数据能够以图型和报表型式打印出来, 数据库系统能够对主要数据进行备份管理。由于前端卡口监控设备较多、数据量庞大, 存储方式采取循环覆盖技术, 当存储信息超过存储容量时, 自动对最前面的图片数据依次进行覆盖。图像信息采用通用的"JPEG"格式压缩图像。高清图像存储管理提供对视频图像进行显示、抓拍、存储、回放等功能。

2.3 违章行驶监控模块, 违章处罚模块, 黑名单比对及即时处罚系统

违章行驶监控模块包括超速模块和不按线行驶模块。模块能够对经过卡口的车辆的超速行驶、逆行、闯红灯、违章并道、跨线行驶, 违章停车等情况进行判别。判定的违章信息需要经过人工确认。违章处罚模块对确认违章车辆的数据, 生成违法公告。违章记录信息被保留用于违章处罚。同时处罚模块可以实现对违章进行处罚和撤销。

卡口系统一个重要作用是对被卡口设备抓拍的车辆与黑名单上的车辆 (假牌照、套牌、涉案、肇事逃逸、交通违章过期未处理等车辆) 进行比对。如果确认发现嫌疑车辆, 系统进行自动报警, 报警信息自动发给有关部门, 提醒有关方对卡口车辆进行布控。同时系统可以对已经处罚的车辆进行撤销

2.4 用户管理

用户权限管理功能可以实现对不同的用户分配不同的权限。根据不同登录人的信息, 开放不同的使用权限。不同级别的用户只可以对规定权限内的信息资源进行查询。管理员权限最高, 能够对信息进行添加、修改、维护、编辑、更新、备份和日志管理。

3 结论与展望

集成智能化卡口系统能够对经过卡口的汽车和车内驾驶人员进行拍照, 并自动进行车辆比对。它可以迅速地捕捉到肇事、违章车辆和黑名单车辆, 为及时发现交通违章行为, 快速侦破交通违法等刑事案件提供重要的技术支持。卡口系统能够对车流量分布、运行车辆的构成、违章情况进行长期不间断的自动记录, 并对数据进行分析。分析结果可以作为交通规划, 交通管理, 道路维护的重要依据。集成智能化卡口监测系统对道路交通的安全运行和管理有着十分重要的意义。

随着监控设备、计算机, 人工智能等相关技术的发展和应用, 卡口系统的高清化、一体化和智能化会得到进一步提高。

参考文献

[1]杨阿丽, 刘峡壁, 魏雪, 万玉钗.用于交通治安卡口的全天候视频车辆检测方法[J].合肥工业大学学报:自然科学版, 2012, 35 (3) :357-361, 407

[2]夏跃伟, 魏锐, 刘金广.基于MVC智能高清卡口信息系统设计与实现[J].现代电子技术, 2012, 36 (8) :71-73

交通卡口系统篇2

高清化

道路监控卡口系统经历了从标清到高清，从工控机、板卡、在到嵌入式一体化的不断发展，目前卡口系统的发展已经呈现出明显的高清化、一体化、智能化趋势，卡口系统摄像机像素经历了从标清到高清130万、200万、300万、500万的发展过程，目前市场上800万像素的卡口摄像机已经出现，并开始逐渐应用于市场，800万摄像机无论是监控范围还是清晰度都有明显的提高，很大程度上满足了用户对细节越来越高的要求，相信随着技术的不断发展和市场认知度的提高，卡口摄像机的像素会越来越高。

一体化

嵌入式一体化卡口摄像机推出以后，迅速得到了市场认可，到现在，嵌入式一体化理念已经深入人心，原因很简单，一方面，智能交通系统的结构复杂，关联的子系统和设备非常多，任何子系统的设备故障都会造成整个抓拍系统的失效，另一方面，智能交通工程施工需要协调众多部门，需要封道施工，因此对交通的影响比较大。嵌入式一体化的出现，使整个系统的设备数量大大减少，使得系统的稳定性大幅度提高，施工变得非常简单、便捷，大大节省了安装、调试时间，同时也大大降低了维护的复杂度和成本。因此，嵌入式一体化出现后很快就得到了用户认可。目前嵌入式一体化的500万摄像机已经出现并开始逐渐应用于市场，系统可以在一台摄像机内实现对500万视频流进行编码、压缩、图像分析、车辆检测、号牌识别、轨迹跟踪、双码流输出等工作，不再需要工控机，使系统成本大大降低。

江苏省320项目是由江苏省公安厅统一规划，各地根据自身实际情况具体建设的平安城市典型案例。该项目前期设备入围时就对卡口摄像机像素作出了最低200万像素的明确规定，并优先选用嵌入式一体化摄像机，可以说这是道路监控卡口系统高清化、一体化最明确的信号，标志着道路监控卡口系统高清化、一体化已经得到了市场的认可。而由大华股份参与实施的徐州、海门、沭阳等10多个地市的320项目的成功，也是嵌入式一体化技术在智能交通领域成功应用的进一步说明。

智能化

交通卡口系统篇3

交通/治安卡口系统是运行在主干道路上,实现车辆抓拍、记录同时负责违章检测的监控系统。此类系统为无人值守运行,故其安全性和可靠性要求较高。本文作者结合自身的工程经验,就目前的卡口系统存在的问题进行了分析,提出了基于现有系统实现分布式存储的解决方法。

1 第一代高清卡口系统的运行现状及问题

目前此类系统中主要为第一代高清卡口系统,是按照早期交通测速抓拍标准设计,经过多年运行后逐渐暴露出了问题。由于早期网络覆盖率低,卡口系统被设计为单机运行、人工现场管理的模式。目前公安网的覆盖率有了显著提高,卡口系统的网络化成本显著降低,如何充分利用网络提高现有系统的效能成为亟待解决的问题。

由于单机卡口系统资源独立,相互无法共享,且环境的差异使不同卡口负荷差别明显,特别是存储资源。由于卡口具备交通违法检测功能,违法记录保留时间较长,这些累积数据导致某些路段的系统存储资源十分紧张。目前的卡口系统主机性能尚能满足信息处理的要求,而存储资源成为限制其效能发挥的主要因素。

2 网络化条件下卡口系统的改进方案

为了适应网络化环境,现有的系统可从架构和功能两方面进行改造。其中架构上的改造思路是主机上收实现集群化管理,现场模块全面IP化,在网络中实施QOS策略。从架构上改进的方法最大化的利用了网络,简化了前端功能,优化了结构,提高了可靠性和资源利用率,但所有模块均需重新设计,因而更适于新投入的项目。

功能上改进可以以现有的卡口为基础,针对矛盾最突出的存储资源问题,通过分布式存储技术实现主机间存储资源共享。如图1所示,分立的卡口系统通过网络实现存储资源共享,还可使用专用存储主机,使存储资源扩充更加灵活。采用分布式存储体系后的卡口主控软件结构如图2所示,相比其他改进方式,此方式只需修改存储访问层,是现有系统升级的最佳方案之一。

由于分布式存储运行过程中,网络资源的可用性的不确定性很大,这要求该系统应具有主机信息的自动汇总、更新和分发能力,故需要设计一个能够实现卡口主机之间相互自主发现的动态主机发现协议(Dynamic Host Discover Protocol,简称DHDP)。

3 动态主机发现协议的功能分析

为了使主机间能够自主发现,同时能够保证系统的强壮性,DHDP应具备自主性、快速性和较低的带宽需求性等特点,针对这些需求,笔者从如下两个角度入手进行了设计。

1)广播与单播

为了实现主机间相互发现,最简单的方法是利用广播。在主机数量较少的时候,所有主机参与广播是可以接受的,但随着主机数量的增加,此方式易引起广播风暴,因此在DHDP中应尽量限制广播的使用。从实现的角度分析,没有广播的触发会导致DHDP协议计算出现死锁,尤其是在新主机加入或处于初始态下会出现死锁。理论上任一主机发出广播均可使其他主机发现其存在,即部分主机的广播即可打破死锁,使协议完成计算。因此笔者将主机广播设计成采用p坚持算法的策略,即按概率p坚持是否发出广播,这样既可在有效减少广播的同时保证协议计算能够完成。

2)主机的角色

当主机能够相互发现后,分布式存储就具备了运行条件。但若没有信息更新的话,该体系将是脆弱的,例如有主机故障退出时,若其不可达信息未通告的话就会导致出错,因此DHDP要能快速收敛。纯对等模式很难实现快速收敛,因此主机信息的汇总和分发应采用C/S模式,即有专门主机负责信息汇总、轮询,及时发现并通告不可达主机。负责信息汇总的主机被称为“根主机”(简称根)和“备份根主机”。由于根除了信息汇总、通告外,还要承担卡口监控任务,故一般由性能高且负荷轻的主机担任。

4 DHDP协议的状态机实现

DHDP协议的关键问题是根的确定。笔者将DHDP协议状态机设计如图3所示,可直接按状态机伪码编程实现协议,状态机转换过程及原理描述如下:

4.1 初始状态

假设某主机未加入DHDP协议体系,该主机会依概率p坚持广播DHDP协议数据单元(Dynamic Host Discover Protocol Unit,简称DHDPU);若依概率p选择不广播,则会启动定时器,等待其他节点的报文,若超时后未收到报文则会重新尝试广播。在概率p取值合理的情况下,网络中只有少数主机会发送广播,在实现协议计算的同时广播得到了有效抑制。p坚持算法结合定时器的设计还可以在新主机在加入已收敛的网络时完成协议计算的触发。

4.2 状态机过渡过程

如前所述,DHDP协议的根应由性能好且负荷小的主机担任,因此根的选举在实现自动化的同时也要接受人工干预。本文采用了“可管理优先级”方式实现根选举的管理,优先级采用“优先级字段+IP地址”作为主机优先级取值,其中优先级字段为1字节,占据优先级值的高8位;优先级值的低32位为主机IP,优先级值越小则其优先级越高。在无人工干预的情况下,优先级字段默值为0xff,这样IP地址最小的主机将成为根。当希望某主机成为根时,只需修改其优先级字段即可。

从图3的状态机可见,初始态可能是在体系结构完全没有计算的状态下,如状态I,该主机依概率p发出广播报文后,可能收到其他主机的报文,此时该主机做优先级对比,若该主机为已知的最高优先级,则将过渡至状态K,在定时器控制下等待更高优先级回应,若未收到更高优先级回应,该主机将成为根。成为根后,该主机会选择次高优先级主机作为备份根,并将自身汇总的主机信息发送至备份根,同时将主机信息选择分发给普通主机。若该主机收到更高优先级回应,则会放弃“拟根主机”并对最高优先级主机回应。

若该主机由状态D过度到状态E,即有来自根的回应,说明现有的协议体系已经完成了收敛。在加入时,该主机与根比对优先级值,若自身优先级比现有的根优先级高则新主机将会代替原有的根并重新指定备份根(状态G);若新主机优先级较根优先级低,则成为普通主机(状态H),根主机会通告新主机加入。

4.3 协议的实施

根会监听网上的应答报文,准备新主机加入或根主机交接。因此,DHDP协议在实施过程中,暂定的根主机仅作为过渡角色将很快被取代的话,则该主机的优先级字段不能够取最高值——0x00,而应取一个较低值如0xfd以保留升级空间。

在协议数据格式方面,由于协议报文肩负着主机角色的分配任务,因此该协议报文必须包含优先级字段,以实现主机间的优先级比对;协议数据报文还应能反映主机角色;为了区分不同主机间的报文应答关系,应有SYN字段用以容纳报文序号,应有ACK字段用于与SYN序号对应;为了今后升级需要,单元中还应提供保留字段;同时协议报文还要承担协议体系中主机信息的更新、根的迁移、备份根指定等不同用途的协议报文,因此DHDP协议报格式如图4所示。

5 结束语

本文分析了交通/治安卡口系统的工作特性,及现有的系统在网络化形势下亟需改进的问题,提出了在此类系统中采用分布式存储的解决方案,针对此类系统的运行环境设计了一套适用于此类主机网络的动态主机发现协议DHDP,实现了协议体系中主机的动态发现和管理,能够实现未来系统的无缝升级。由于本协议针对的应用目标群为中小规模的专用网络,因此协议体系采用了扁平的运行模式,当此协议应用到大规模系统中时,可能会遇到根主机负载过大的情况。DHDP协议的分布化设计将是我们下一步需要研究的内容。

参考文献

[1]吴俣,杨智,曲直,肖臻,代亚非.P2P存储系统中基于用户体验的可用性模型与应用[J].中国科学:信息科学,2011,9.

[2]罗桂兰,赵海,张文波,赵明,张浩华.论CSMA/CD协议的数学原理[J].自动化学报,2007,5.

交通卡口系统篇4

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文安智能卡口系统VT-IAC是我公司利用车辆牌照识别技术和视频车辆检测跟踪技术，开发出的一种用于监测机动车辆的智能交通系统，该系统能够对城市道路或高速公路出入口、收费站等治安卡口及重点治安地段进行全天候实时监测与记录，为侦破交通肇事逃逸、机动车盗抢行为以及协助执法布控等提供有效手段。

系统自动记录机动车辆的车牌特征（车牌类型及号码）和车辆全貌（颜色、车型大小、车标类型等），并自动检测超速、逆行等违章行为，对抓拍到的黑名单车辆或者违章车辆进行动态布控，并将车辆通过卡口监控点的时间、车速及车辆类型等信息一并生成数据文件保存，通过宽带网络将各个监控点的信息传送到远端的监控指挥中心，实现信息共享。

【产品功能】

◆ 实时监控

可查看卡口的`全景摄像机或特写摄像机的实时图像，并在不同车道和不同摄像机之间切换。

◆ 车辆图像自动记录

系统能够对通过卡口监控点的所有车辆进行图像记录全景与特征图片各一张。

◆ 车辆信息自动记录

系统实时记录通行车辆的车速、车牌号、车型、行驶方向及车身颜色等信息。

◆ 车速测定与超速报警

系统能够对通过的车辆速度进行测定，并能对超速车辆发出报警

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交通卡口系统篇5

1 线圈检测原理

当车辆 (金属物体) 经过埋设在路面的地感线圈时, 将导致地感线圈的电感值发生变化, 进而使得车辆检测器的LC振荡电路的振荡频率发生变化。对于车辆检测器来说, 以下公式中, C值是一定的, 而线圈的L值是随着车辆 (金属物体) 的经过而变化的:

因此f值将随着车辆 (金属物体) 的经过而有如下变化:

式中, L1为无车辆 (金属物体) 经过时线圈的电感量, L2为有车辆 (金属物体) 经过时线圈的电感量。车检器通过精确检测Lc振荡电路的频率变化可以准确判断是否有车辆经过。

地感线圈检测具有检测稳定可靠、检测准确的优点。与地感线圈配合使用的车辆检测器可以在1ms内检测到所监测各线圈中的任何一个发生0.01%的电感量变化, 从而可以检测到车速200km/h以上的车辆;并且可以准确地鉴别出经过线圈的车辆的类型, 如摩托车、轿车、卡车、工程车等。

地感线圈检测技术的优势包括:

◆运行稳定, 不易受外界干扰, 基本无漏拍;

◆反应迅速, 精度高;

◆检测准确, 误差小。

2 视频检测原理

视频检测是摄像机和计算机图像处理技术结合的检测方式, 通常运用背景分离 (背景减除) 技术来进行对图像变化的检测。其思路是对视频帧与基准背景图像进行比较, 寻找相同位置出现像素 (区域) 变化的现象, 对相应区域进一步处理、跟踪、识别, 得到目标位置、尺寸、形状、速度、停留时间等基本形态信息和动态信息;完成目标的跟踪和行为理解之后, 也就形成了图像与图像描述之间的映射关系, 从而可以进一步进行规则判定, 直到触发报警。背景减除法是目前普遍使用的运动目标检测方法, 可以提供比较完整的运动目标特征数据, 精确度和灵敏度比较高, 具有良好的性能表现, 对动态场景的变化, 如光线变化情况也比较敏感;但其算法本身需要大量的运算处理资源支持, 并且仍然会受到光线、天气等自然条件及背景自身变化 (海浪、云影、树叶摇动等情况) 的影响。

视频检测具体的流程是:针对每个画面, 分别从组成视频流的三类编码帧, 即关键帧 (I帧) 、预测帧 (P帧) 和内插双向帧 (B帧) 中, 截取若干连续的I帧, 对其进行解码运算, 将其以帧为单位连续存放在设备本身的内存缓冲区中;最后利用编码器硬件内建的移动侦测功能, 在缓冲区中将连续的两帧转化为位图, 逐个像素点地对画面进行比较, 通过对像素点变化的检测来实现对图像变化的检测, 进而得到是否有物体移动的判断。

而高清卡口系统的3D模型视频流动态跟踪检测是通过应用国际先进的检测跟踪算法, 对连续的视频流进行检测跟踪。其“跟踪算法”可适应各种复杂环境 (如抖动、阴影、光照变化、雨雪等) , 实现更好的检测捕获率。其工作原理是将视频摄像机作为传感器, 通过专有的检测算法的运用, 在目标 (机动车辆、非机动车辆、人等) 进入其视频内的检测区域时, 判断出目标的存在, 捕获、识别目标特征, 得到需要的各种交通数据信息。

视频动态跟踪检测技术的优点是:

◆拍摄区域广, 可实现对区域交通图像信息的获取, 有助于直观地了解现场状况;

◆对机动车、非机动车、行人的捕获率均超过99%;

◆安装方便, 不损伤路面;系统结构简单, 故障率低, 易维护;

◆可扩展性好;

◆支持各种交通异常状况的检测、识别和报警。

与目前运用较多的视频检测相比, 视频动态跟踪检测较为先进, 准确率也更高些, 是视频检测发展方向之所在;目前仅有少数的几家公司掌握并用于实际工程当中。

3 雷达与激光检测原理

3.1 雷达速度检测

微波雷达对运动物体的精确速度检测是基于微波多普勒 (Doppler) 效应实现的。微波在行进过程中碰到障碍物体时会发生反射, 而反射回来的波, 其频率及振幅都会随着障碍物体移动状态的改变而改变——若障碍物体固定不动, 反射波的频率即较反射前没有改变;若物体迎着无线电波发射的方向前进, 则反射回来的无线电波会被压缩, 反射波的频率会较反射前有所提高;而若物体朝着远离无线电波发射的方向行进, 则反射波的频率会较反射前有所降低, 这就是多普勒效应。基于多普勒效应原理, 可以对运动目标的速度进行精确测量。

将障碍物体与雷达天线间的相对运动所引起的接收频率与发射频率之间的差频称为多普勒频率, 用fd表示, 表达式为:

其中fo表示雷达前端发射的微波信号的频率 (一般为24GHz或者35GHz) ;V为被检车辆速度;c表示电磁振荡在空气中的传播速度;Θ表示微波波束方向与运动方向的夹角。

从上式可以看出, 只要测得了fd, 就可以获得运动物体的速度, 这就是雷达测速的原理。具体的做法是:利用多普勒收发 (T/R) 组件产生单频高频微波, 并接收车辆的反射信号;由于反射信号的频率与发射信号的频率相比已经有了变化, 故经混频后输出的中频 (IF) 信号的频率即为发射频率与接收频率之差, 也就是fd;利用fd就可以计算出车辆的速度。

基于多普勒效应原理的测速精度极高。造成其测量存在误差的主要因素有二:一是T/R组件fo的误差, 一是fd的测量误差。由fo引起的误差可通过提高T/R组件输出稳定度来控制, 比如可以使用低相位噪声的谐振腔, 也可以采用锁相 (PLL) 的方式实现;由fd测量引起的误差则需要针对不同的检测方式采用不同的手段来控制。简单的检测方式是检测单位时间内IF信号的周期数, 目前的测速雷达大多采用这种方式。其特点是结构简单、成本低;但是精度不高, 虽然可以通过在硬件和软件上下功夫得到一定的提高, 但难有突破性的改善。另一种很精确的方法是利用数字信号处理芯片DSP对IF信号进行傅立叶 (Fourier) 变换以求得信号频率, 这种方法的特点是测量精度足够高, 缺点是系统结构复杂, 成本相对较高。

3.2 激光测速

测速激光属于固态激光中的半导体激光。激光测速设备采用红外线半导体激光二极管。激光二极管有几个特点使它适合用来测量速度:

◆自微小范围中发射出极窄的光束, 能够精确地瞄准目标;

◆能够在短于十亿分之一秒的时间里切换开关, 可大幅提高精确度;

◆发射频率很窄, 可使侦测器极易接收到精确的波长, 因此在日间有强烈阳光时仍能正常工作;

◆只发射电磁光谱中的红外线部分;而红外线是人眼看不见的, 不会分散驾驶员的注意力。

激光测速枪通过测算红外线光波的传送时间来确定目标的速度。由于光速是固定, 激光脉冲传送到目标再折返的时间会与距离成正比。以固定间隔发射两个脉冲, 即可测得两个距离;将此二距离之差除以发射时间间隔即可得到目标的速度。理论上, 发射两次脉冲即可测得速度;事实上, 为避免错误, 激光测速器 (枪) 一般在瞬间发射高达七组的脉冲波, 以最小平方法求取测量值的平均值, 用于计算目标速度。

3.3 激光与雷达测速的比较

超速告警最易受到的挑战是如何确认违规车辆。在多车道公路上遇到两辆以上车辆并行的情况时, 警员以雷达测得超速现象却无法明确认定哪一部车辆违规;原因在于雷达波发射锥角度约在10~20度间。激光波发射锥角度只有不到1/10度, 因此在采用激光测速的情况下, 两车被同时侦测到的机会近乎等于零, 可以明确认定受测目标。

雷达与激光测速的最远测速距离都可以通过提高设备发射功率而增长, 但这并无实际效益。

雷达测速器需经常用固定频率的音叉加以校正, 而激光测速器则无此必要。

雷达与激光测速的测量时间也是两者重要的区别:雷达测速约需2~3s钟, 而使用激光则只需要约0.3s——凭此操作速度, 厂商甚至可开发出配合照相的激光测速器, 以不到1s的间隔连续记录违规超速车辆。

4 线圈测速的具体应用

在高清智能卡口管理系统中, 每条需要监测的车道上沿行车方向埋设的两个线圈的间距是固定的, 于是当车辆经过时, 可以取得四个时刻, 即车辆进入两个线圈和离开两个线圈的时刻。计算车辆通过两线圈所用的时间, 配合两线圈的间距, 即可求得平均车速。如图1所示。

分别以T1、T2来表示车辆检测器探测到移动物体进入线圈A、线圈B的时间, 以w来表示线圈的间距, 则车速v为:

另外, 车辆检测器在实际测速时, 还可引入对以下两种测速误差因素的考虑, 对测速值进行修正。

第一种误差因素的存在是线圈的周期性检测造成的。不同车速的车辆在一个检测周期内位移不同, 这使得在对不同车速车辆的测速中, 实际的“线圈距离”是不等的。车辆检测器的检测周期为1ms, 两个线圈前沿/后沿的距离为5.5m时, 以车速100km/h为例, 测速的理论最大误差为:

第二种误差因素的存在是车辆在经过两个线圈时, 被感应到的部范围的不确定所致, 这种误差的大小难以估计。产生这种误差的原因一是车辆底盘较高 (如卡车) , 检测难度大;二是变速行驶;三是跨道行驶。解决方法是:每次测速均测出车前轴速度和车后轴速度, 对两个速度进行误差比较, 保留误差合格的速度。

将按照以上算法计算所得的车辆速度与系统设置的限速值相比较, 再考虑误差范围的存在, 即可辨别车辆是否超速。另外, 根据车辆触发线圈的顺序可以判断车辆行驶的方向, 从而判断车辆是否逆向行驶。将计算所得的速度与车辆车头、车尾离开线圈B的时间差相乘, 所得的结果即为车身长度。

5 视频检测技术的具体应用

对不允许安装地感线圈的点位, 可以采用虚拟线圈抓拍技术。具体做法是:在一体摄像机拍摄到的, 所监控道路视频画面的合适位置上, 人为地设置一个虚拟线圈框;在有运动物体经过此虚拟线圈框时, 进行抓拍。图2是监控视频的逐帧图像, 从中可以看到, 当车辆的整个车头进入虚拟线圈时, 虚拟线圈触发抓拍, 并对抓拍图片进行车牌定位、号牌识别。

6 车牌识别原理

6.1 车牌识别系统框架

车牌识别系统采用高度模块化的设计, 将车牌识别过程的各个环节交由相应各自独立的模块来支持, 系统的框架如图3所示。

车牌识别的流程是:首先通过视频输入管理模块得到所需的最佳质量的视频图像;对获取的每一帧图像, 利用高效的视频检测技术, 进行对行驶中的车辆的车牌定位和跟踪, 自动提取车牌图像;然后由车牌精定位、切分和识别模块, 准确地自动分割和识别字符, 得到车牌的全部字符信息以及颜色和类别信息。另外, 车辆检测模块还可以鉴别出无牌车辆并输出结果;通过查询违法数据库得到车辆的违法信息, 显示违法车辆的相关信息, 同时进行现场报警;通过查询征稽数据库得到车辆的征稽信息, 显示欠费车辆的相关信息, 同时进行现场报警。系统还可采用独特的在线学习新技术, 对各识别模块进行动态的调整, 实现对各种应用环境变化的自动适应, 从而大幅优化系统的应用性。

(1) 车辆检测跟踪模块

车辆检测跟踪模块通过对视频进行分析, 判断其中车辆的位置, 实现对图像中的车辆跟踪, 并在其位置最佳的时刻记录其特写图片。加入了跟踪模块后, 车牌识别系统能够很好地克服各种外界干扰, 得到更加合理的识别结果;可以记录下目标车辆行驶过程中的每一帧图像中车牌的位置、识别结果、可信度等各种历史信息;可以凭借其具有一定容错能力的运动模型和更新模型, 保证对那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌也能正确地跟踪和预测, 最终只输出一个识别结果;可以检测出无牌车辆并输出结果。

(2) 车牌定位模块

车牌定位是一个十分重要的环节, 是后续环节的基础, 其准确性对系统整体性能的影响巨大。如果采用完全基于学习的多种特征融合的车牌定位算法, 可在足够的学习样本的支持下, 快速训练出针对不同车牌类型的新的检测模型, 适应各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。

(3) 车牌矫正模块

受拍摄条件的限制, 图像中的车牌总是不可避免地存在一定的倾斜;因此车牌识别需要引入一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量, 为字符切分和识别做准备。使用计算快速的图像处理滤波器, 利用车牌的整体信息, 可减小局部噪声带来的影响, 还可通过对多个中间结果的分析实现对车牌的精定位, 进一步减小非车牌区域的影响。

(4) 字符切分模块

字符切分模块能够利用车牌文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征, 较好地抑制车牌周围噪声的影响, 并能容忍车牌有一定角度的倾斜。其算法对于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用很有帮助。

(5) 字符识别模块

在字符识别模块中, 如采用多种识别模型相结合的方法, 构建一种层次化的字符识别流程, 可有效地提高字符识别的正确率。另一方面, 如在进行字符识别之前, 使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理, 尽可能地保留图像信息, 而且还可提高图像质量, 提高相似字符的可区分性, 保证字符识别的可靠性。

(6) 车牌识别结果决策模块

如果车牌识别系统可以对每帧视频图像进行实时识别, 则在一辆车通过视野的过程中, 车牌识别系统将得到若干相同或不同的识别结果;因此需要引入一个识别结果的决策模块。决策模块可利用一个车牌经过视野的过程中留下的历史记录 (包括识别结果、识别可信度、轨迹记录、相似度记录等) , 对识别结果进行智能化的决策, 通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌识别结果的综合可信度评价, 从而决定是继续跟踪该车牌, 还是输出识别结果, 或是拒绝该结果。也就是说, 一个车牌的最终识别结果是通过分析所有帧的识别结果, 对它们进行智能化的归类和投票, 并结合一定的文法信息综合而成的。这种方法综合利用了所有帧的信息, 相比基于单幅图像的识别算法可减少偶然性的错误, 大幅提高系统的识别率及识别结果的正确性。

(7) 在线学习模块

以上各个模块使用了大量基于学习的算法, 如果在系统中添加反馈型学习模型的在线学习模块, 利用决策模块和跟踪模块得到车牌质量、车辆轨迹、速度等反馈信息, 智能化地更新一些算法参数, 可使系统能快速适应新的应用环境。其算法可作为已有算法的有力补充, 进一步提高系统性能。

6.2 关键性能参数

车牌识别系统的优劣主要由两个关键性能参数共同决定, 它们就是识别率和识别速度。

(1) 识别率

判断车牌识别系统是否实用, 最重要的指标是识别率。国际公认的识别率指标要求是全天候24小时全牌正确识别率达到85%~95%。识别率包括以下三项指标:

◆自然流量识别率, 即识别车牌号的总数与实际通过车辆总数的比值;

◆可识别车牌率, 即可由人工正确读取的车牌号总数与实际通过车辆总数的比值;

◆全牌识别准确率, 即全牌正确识别的车牌总数与可由人工正确读取的车牌号总数的比值。

这三项指标决定了车牌识别系统的识别率。

(2) 识别速度

识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。即使是一个识别率很高的系统, 如果需要几秒钟, 甚至几分钟才能识别出结果, 也会因为满足不了实际应用中的实时性要求而毫无实用意义。国际交通技术领域对识别速度的要求是1s/次以内, 越快越好。目前市场上的车牌识别系统在实际应用中的识别速度平均为200ms/次。较好的车牌识别系统, 其快速识别速度已经达到了10ms/次, 实际应用识别速度能够达到平均40ms/次。

6.3 识别技术的实现原理和实现方式

(1) 车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论, 对含有车辆号牌的图像进行分析处理, 确定牌照在图像中的位置, 并进一步提取和识别出文本字符。

(2) 识别的步骤可概括为:车牌定位、车牌提取、字符识别。这三个步骤相辅相成, 只有三者的有效率都较高, 整体的高识别率才有保障。识别速度的快慢取决于字符识别的速度。目前主要的字符识别应用技术为比对识别样本库, 即建立所有字符的样本库, 通过比对字符提取后的结果和样本库, 实现对字符的判断。其识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值。此外还有一种基于字符结构知识的字符识别技术, 能够有效地提高识别速率和准确率, 适应性较强。

(3) 车牌识别实现的方式主要分为两种:静态图像图片的识别和动态视频流的实时识别。静态图像识别为单帧图像识别, 识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量;目前市场上此类产品的识别速度平均为200ms/次。动态视频流识别适应性较强, 识别速度快, 对视频每一帧图像进行识别, 增加了识别比对次数, 实现了车牌号择优选取——更关键的是较少受到单帧图像质量的影响;目前市场上此类产品中较好者的识别速度为10ms/次。

6.4 假牌车分析原理

如智能高清卡口系统在将新识别出来的, 通过某路面的机动车的车牌号与车管所数据进行对比分析时, 发现车管所数据库中不存在该号牌, 则系统判定该车辆为假牌嫌疑车辆, 自动发出声光报警, 提示值班人员予以关注。值班人员核对相关信息, 确定无误后, 可将该车列入假牌车黑名单库中, 并提示前方值勤人员予以拦截。

6.5 套牌车分析原理

套牌车判定的依据是:同一车牌在不合理时间段, 内理论上不可能出现在不同路面。

当系统发现途经监测点的机动车辆可能为套牌嫌疑车时, 自动发出声光报警, 提示值班人员予以关注。值班人员核对相关信息, 确定无误后, 可将该车列入套牌车黑名单库中, 并提示前方值勤人员予以拦截。

6.6 车流量统计原理

交通卡口系统篇6

1 交通卡口数据管理的现状

交通卡口是道理交通管理的一种重要技术手段, 通过在公路上设置以图像传感器为主的多种传感装置, 对交通流量、车辆信息及交通违法情况进行实时检测, 随着技术的发展, 卡口采集数据质量不断提高的同时数据量也随之迅速增加。

交通卡口数据管理发展现状表现在两方面:一方面是在图像抓拍质量上, 高清卡口基本已经替代了原有的模拟卡口;采集图像也从CIF格式的352×288像素提高到高清的720P或1080P的分辨率;一路图像的数据传输带宽也从基本的512K提高到了5M以上;数据量在短短5年左右的时间翻了10倍。另一方面, 卡口数量也在迅速增加。以某省为例, 高速公路规划里程5000KM, 根据规划在40%的道路上实现全程监控, 按2KM间距设置卡口系统, 则将设置1000个卡口, 以四车道高速公路计算, 通常设计年平均昼夜交通量为25000~55000辆;仅保存高清抓拍图片, 按年平均流量40000辆采集数据, 高清格式每车产生500k左右数据, 则该卡口月产生约20G的数据, 年产生20T左右的数据。如将省内地市卡口接入, 年产生数据在150T~300T之间。

这些数据当前主要采用分级存储的方式, 根据管辖区域各地自建监控中心分级存储数据, 存储硬件采用磁盘阵列或者SAN形式, 软件系统为文件存储或数据库存储方式。在当前的方式下, 硬件上存在重复投资、旧设备利用率低和升级困难以及维护量大等缺点;软件上由于文件系统和通用数据库系统的局限性, 数据写入、查询、分析处理效率低下。整体上由于采用分级存储形式, 妨碍了数据共享、数据挖掘等进一步应用的开展。

2 采用Hadoop技术进行交通卡口数据处理

交通卡口系统是在道路监控系统基础上发展而来的, 主要通过图像传感器实现公路的车辆信息采集。随着技术的发展, 技术已经从模拟图像阶段发展到了数字图像阶段, 系统的采集、传输等技术已非常成熟完善, 但后台数据处理大都还停留在文件存储或数据库存储阶段, 一定程度上阻碍了这些采集数据作用的进一步发挥。

当前交通卡口数据有如下特点, 首先是数据量大, 数据量都在TB级以上;其次是数据为一次写入不需修改, 采集卡口为原始数据, 只需要不断叠加及积累, 不存在修改等操作;再则, 有大量的不确定查询分析要求, 由于卡口数据是交通管理的基础数据, 不论是实时管理还是事后分析, 都需要对数据进行大量的分析操作。

Hadoop技术是Apache基金会在google的GFS启发下开发的能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。该框架具有可靠、高效、可扩展及经济性的特点。Hadoop主要由HDFS和Map Reduce两部分组成。主要思想就是"Map (映射) "和"Reduce (化简) ", 系统结构如下:

采用hadoop技术实现交通卡口数据的存储、挖掘分析, 可以利用已有的大量计算机、服务器, 极大的降低系统搭建成本;同时由于hadoop技术在数据查询、分析处理上并行高效的特点, 为交管数据功能进一步拓展提供了可能。

3 卡口数据存储处理对比及实验

以某省级交通卡口管理为例, 现有技术采用分级管理的模式, 需要在11个地市以及4个交警支队建立信息中心分级存储本地区数据。

现有技术在硬件上大都为服务器加磁盘阵列的形式, 视频部分采用硬盘录像机实现, 以每个地市中心存储20T容量采用SAN方式进行存储, 存储设备、服务器、网络设备投入约在500万左右, 则16个点投入约需8000万左右。另外, 由于采用地域划分等形式, 数据无法统一调用, 进一步的分析处理也非常困难;同时由于存储为分别建设, 存储容量各自独立, 造成资源浪费。

针对以上情况, 采用hadoop技术后, 运用HDFS实现计算机集群, 可以将各数据中心原有服务器及存储进行整合, 通过高速网络实现物理位置不变情况下的统一数据管理;同时开发Map Reduces引擎, 实现数据的统一分析处理。采用该方式, 可在省内建设两个数据中心, 形成320T的存储容量。如采用1U服务器作为数据节点, 按每服务器8T的存储则需购置80台左右1U服务器, 配合namenode节点采用小型机及其他网络设备, 硬件搭建成本可控制在1000万以内, 同时可实现数据的动态扩容、实时查询及分析功能。

在软件方面, 原有方案多采用文件存储或数据库存储, 由于基于单台计算机文件系统的局限, 在大容量存储以及查找的效率极其低下, 按单台计算机100MB/sec计算, 读取4TB数据需要3小时, 在此基础上实现查询分析几乎是不可完成的任务, 采用SQL数据库是比较成熟和常用的方法, 但数据库需要足够强大的计算机, 在TB及以上数据处理中, 数据库的数据管理方式也出现了捉襟见肘的情况。Hadoop由于采用集群技术, 可以在普通商业级集群上部署, 并通过简单方式增加计算机以扩充性能及开发针对性的Map Reduce程序以扩充功能。

为进一步验证可行性, 我们在3台PC上搭建了模拟系统。先在这三台PC安装Ubuntu12.04.2, 并修改计算机名和IP地址为:

进一步在所有机器上创建hadoop组并分配用户, 安装ssh后, 安装java, 并逐个配置test1、test2、test3的hadoop。其中test1作为namenode, 其余作为datanode, 用hadoop namenode-format格式化后, 系统就可以测试了。我们可以开发一个简单的Map Reducer程序进行测试, 如2010年到2012年期间进入我省的外省车辆数量按省份统计, 则可以用Map函数将这段时间的所有外省车辆进行提取产生记录集:

由于系统采用并行操作, 运行效率极大的提高, 同时由于HDFS的容错机制, 系统自动进行块的副本创建, 在低投入情况下实现了高可靠。

4 结论

Hadoop技术作为一种海量数量有效的处理手段, 在交通卡口数据处理中其经济性、性能及容错方面和原有技术比较都有着明显优势, 因此在交通管理领域hadoop技术有着广泛的应用前景。

摘要：该文通过对当前交通卡口数据管理的现状分析, 探讨了采用hadoop技术实现交通卡口数据管理的可行性、优势及特点。并通过对比试验, 得出hadoop技术是交通卡口数据管理的一种新的有效方法。

交通卡口系统篇7

城市治安与交通管理是现代城市管理的重要组成部分。尤其对于中国特大城市,随着外来人口与汽车保有量的逐年激增,如何更有效地对上述两大问题进行有效治理已成为公安战线必须面对的重要课题。如果不能对其有效解决和根本治理,必将对经济的持续、快速、健康发展构成严重威胁。

治安卡口(检查站、查报站)是指在城市的重要出入口、重要区域内的治安节点以及车流、人流、物流汇集的道路上设立的警察作战单位,其主要职能是检查车辆、盘查嫌疑人与物、截破案件、抓获违法犯罪人员[1]。高清智能化治安卡口是指将网络技术、高清视频监控技术、自动识别技术等公安信息化建设成果引入传统治安卡口工作中,将公安网络中各种信息数据库直接用于卡口民警的日常盘查,改变治安卡口的工作模式和查控方式,实现道路信息实时监控、嫌疑车辆自动识别报警、嫌疑人和物信息远程比对关联查询等功能一体化运行,提高治安卡口查控能力。

以往的公路车辆智能监测记录系统(标清卡口系统)大都是同时记录经过车辆的车头部份特写图像和车辆的全景图像两张照片,实际分辨力最大是768×288。由于图像分辩力不够,全景图像往往只能看清楚车辆外部概貌,特写图像只能看到车头的一小部分。而要在打击、预防涉车犯罪中真正起到有效的作用,需要尽可能多地看清车辆的细节、清楚的车牌号码等信息,并且尽量能在一张图片上表现所有的信息,所以标清卡口系统尽管对于车辆的管理可以起到一定的作用,但不足以满足打击涉车犯罪、治安管理、识别套牌车辆、黑名单车辆等更高层次的需求。

本文的高清治安卡口智能信息识别系统采用先进的、高清晰度的前端图像采集技术,其图片有效分辨力达到200万像素以上,从而解决以往系统前端采集设备成像质量差的弊病,并大大提高高清图像智能信息识别的准确率,同时系统将前端的视频和抓拍图像信息统一传至指挥中心,为指挥中心提供实时的高清全景视频监控和车辆、行人特征信息,高清治安卡口智能信息识别系统为治安管理和防控、打击犯罪提供了有效的技术手段。

1 系统架构

高清治安卡口智能信息识别系统主要包括3个子系统:前端信息采集及识别子系统、数据传输子系统和中心应用平台子系统,如图1所示。

1)前端信息采集及识别子系统

作为本系统建设和应用的基础,实现卡口车辆、行人等图像的捕获,高清晰度采集,高准确度地自动识别车辆特征信息,并实现车辆信息(包括数据和图片)的长时间存储,同时根据实际应用情况采取合适的车检、补光、通信技术。同时,数据采集系统除了实现卡口的图像采集,还应该包括高清全景视频采集。

2)数据传输子系统

数据传输系统主要由光纤网络、光收发设备、核心交换机等组成。信息采集及识别系统和卡口应用平台系统之间一般通过光纤网络连接,采用光纤通信设备实现前端设备和中心系统的网络连通和数据传送。

3)中心应用平台子系统

中心应用平台系统在逻辑上包括数据管理(通信服务与数据服务)、数据存储和综合应用3部分,主要实现所有前端数据的集中式存储、系统数据展示调用、远程嫌疑布控、实时比对报警、数据统计分析、系统管理维护以及与各个外部系统的数据共享和协调联动等功能。一般由数据库服务器、存储磁盘阵列、Web服务器、通信服务器及操作终端等构成,为系统控制中心和各相关业务部门提供数据服务和业务支撑。

2 关键技术及分析

2.1 触发技术

常见卡口触发技术有以下3种:

1)线圈触发

线圈触发是一种传统的成熟车辆检测技术。线圈检测基于电磁感应原理,当车辆通过时,车辆自身铁质切割磁通线,将导致环形线圈回路电感量的变化,从而检测出车辆的存在。

其主要优点是对机动车触发准确率高,技术原理比较简单以及应用成熟。

随着客户对卡口的要求越来越高,其缺点也越来越明显。根据线圈检测的原理,不能实现对非机动车与行人进行有效的检测。因为行人基本不会引起磁场变化,而非机动车引起的变化很小,不能达到检测器灵敏度的最低限。

另外,采用线圈检测方式:(1)施工复杂,需要破路,安装过程对可靠性和寿命影响很大;(2)系统结构复杂,故障率高,线圈间有可能出现相互干扰;(3)破路后经车压易引起路面沉降,线圈会断裂而失效,在车辆多或有重型卡车的路上尤其严重;(4)线圈会老化,老化后易受损,维护成本高;(5)抓拍单帧图片有时会导致漏车,无法扩展应用。

2)全视频触发

全视频检测是最新的检测技术,它对连续的视频流进行分析,覆盖整个视场的目标。全视频检测技术对视频、图像处理、目标检测与跟踪等方面技术要求比较高。要对多帧图像连续识别处理,对处理能力要求比较高。

系统不需要接收外部触发信号控制其进行图像的采集,由车牌识别系统本身自行完成对输入视频流的检测分析,并由算法控制其自身,自行决定抓拍图像,并进行识别。其优势在于不依赖外部硬件来触发信号,只需接入视频信号便可自行完成从采集图像到完成识别的全部功能。

全视频触发方式可以抓拍包括机动车、非机动车、行人在内的所有运动目标。避免了前面提到的外部触发方式中所涉及到的外部触发信号源装置的使用年限、安装调试、维护等工作,不会造成对监测点路面的破坏。其施工、安装、调试方便,不受线圈、车辆检测器、前车挡后车、后车跟前车太近等问题影响。由于系统对每一帧图像都进行采集,分析图像,定位车牌,识别车牌,经多次识别车牌号码选取结果最好的识别结果为最终的车牌识别结果输出。因为是多次识别,所以能有效地避免前车挡后车的现象,同时多次识别能提高车牌识别率。

其缺点是由于对每帧均进行识别处理,算法复杂性较高,对硬件性能要求比较高。同时其抓拍准确率性能依赖于视频分析算法的性能,如果算法设计不当,则可能导致漏拍或者误拍。

3)线圈+全视频触发

线圈+全视频触发同时工作的方式使系统的触发可靠性更高,在机动车捕获方面互为补充,提高机动车捕获率。线圈捕获率基本不受气候等环境影响,全视频提高了前车挡后车、后车跟前车太近等情况下的捕获率。在机动车道有非机动车与行人的情况下,线圈触发不能捕获,全视频触发则可以很好地捕获。采用线圈+全视场多目标跟踪的全视频触发方式,可以有效消除误触发与多触发现象,满足对各种目标的捕获率要求。

2.2 补光方式

根据不同的功能要求,结合环境保护要求及防扰民要求,采用合适的补光方式。目前,常用的补光方式如下:

1)曝闪灯补光(高强度气体放电灯)

利用电子激发气体发光,瞬间产生强光。例如35 W氙气灯能产生3 200 lm的强光,亮度提升300%。曝闪灯在视场照度提升方面有着明显优势,可以通过曝闪灯补光看清机动车前排司乘人员的特征。但曝闪灯补光会给人以曝闪的感觉,对环境有一定程度的光污染,需要通过技术及工程设计,限定曝光的范围及角度,使用恰当的曝闪灯进行补光。

2)LED灯补光

LED光源,绿色环保、光线柔和、功耗低、寿命长,是未来照明的发展方向。

在LED补光方式中,有一种可控窄脉冲高亮度LED灯补光方式,与摄像机同步触发。该技术脉冲时间1 ms,仅为普通闪光灯的1/3;亮度高,色温高达5 600 K,图像色彩还原性好;长寿命,其寿命大于50 000 h,而且其寿命与频闪次数无关;对周围环境和驾驶员的正常通行无影响。由于采用窄脉冲频闪方式,在保证瞬时亮度的同时,其平均功耗仅为约35 W,节省能源,保护环境。但LED补光在夜间成像质量上目前尚无法达到曝光灯的水平。同时,LED灯可以给监控视频提供补光,而曝光灯则不能。

2.3 检测模式前后端选择

前端检测模式是将视频检测器放置在前端机柜内,在前端完成检测识别并将识别结果传输到中心。

后端检测模式是通过专用光纤网络传输原始视频流到中心,需要在中心建立机柜或机架放置视频检测器,在后端完成识别并将识别结果传输给中心。

两种方式各有优缺点,但前端检测方式更加经济,扩建系统更容易,响应速度快,符合分布式的原则,系统更可靠。

2.4 视频检测设备

常见的视频检测设备如下:

1)工控机

优点:常用的视频检测设备,应用简单,处理速度快,升级换代比较容易。

缺点:不适合在室外震动高温多尘环境下工作,稳定性差,易出现故障损坏;出现故障时自动恢复能力差,功耗高,散热效果差,使用寿命短;体积比较大,安装需要较大的室外机箱。

2)DSP智能工业相机

优点:将视频采集与运算集成到一台设备上,简化系统结构,提高了集成度;采用工业元器件,适合室外震动高温多尘环境下工作。

缺点:由于高度集成,体积小,使用特定的处理芯片,在运算速度方面比较差,只能处理相对比较简单的运算,可以处理线圈触发抓拍,使用视频虚拟线圈触发时效果不理想,难以达到高捕获率,在功能扩展上受到限制;另外,DSP设备出现故障,需拆除杆上的相机,调试维修比较困难。

3)嵌入式主机

优点:采用高可靠、低功耗的嵌入式设计,机壳表面散热(无风扇设计),可以在野外高污染、多尘、高低温的恶劣环境下长时间可靠工作;采用高端高性能处理芯片,处理速度快;采用嵌入式Linux操作系统,开机运行释放到内存,速度快、资源利用率高、稳定可靠、无病毒、防侵入,并且在断电恢复后能够迅速自启动;安装调试比较容易。

3 实战应用分析与策略

3.1 布防原则

卡口智能信息识别系统是利用先进的视频检测技术、计算机图像处理计术及计算机智能分析技术,对监控路面过往的机动车、非机动车及行人进行连续全天候实时记录,计算机根据所拍摄的图像进行车牌自动识别,并能进行车辆动态布控,对超速、逆行等违法以及被盗抢、肇事逃逸、作案嫌疑车辆进行报警,通过光纤网络将各个监控点信息实时传送到中心。卡口智能信息识别系统的有效布防既要满足空间上全局范围的出入口和重点区域的布防,也要注重单一布防点细节特征信息的提取和分析。因此,布防的原则主要兼顾以下两个方面:

1)“抓全局”空间区域的有效布防——“点”与“面”的兼顾

“面”指的是本区关键出入口,如主要路段、环路、国道、干道的出入口;

“点”指的是案件多发地段、事故多发地段、重点单位地段。

2)“重细节”全局特征的有效提取和分析——“高清”与“智能”的结合

(1)高清晰的图像采集和监控[2]

高清卡口系统采用先进的、高清晰度的前端图像采集技术,其图片有效分辨力比常规的标情系统提高数倍,从而解决以往系统前端采集设备成像质量差的弊病,同时本系统还将前端的全景视频图像信息统一传至中心,为中心提供实时的视频监控。另外,系统可以实现对道路交通相关区域的实时全景监控,对各种交通行为进行自动记录取证,对嫌疑车辆进行自动布控,并在两端出入口执勤点进行拦截等功能,满足公安部门对打击涉车犯罪、治安管理、识别套牌车辆、黑名单车辆等更高层次的需求。

(2)智能化的信息处理和识别[3]

系统以车辆(机动车和非机动车)检测、牌号自动识别、行人监控为核心,结合定点抓拍功能和视频监控功能,对卡口截面场景进行全面的特征分析、信息提取和识别。主要体现在“动”(连续的高清视频片断)与“静”(车辆号牌、车型、车标、车颜色等特征信息的全面提取;司机、非机动车和行人的信息提取)的有效结合,来满足公安部门实战应用的需要。

3.2 综合应用

1)实时报警

业务支撑系统根据实时检测到的黑名单车辆、套牌车、交通事件等以声光报警方式通知用户,用户根据收到的报警信息区分其严重程度以采取合适的处理方案进行处理。

2)轨迹分析

刑侦、经侦、禁毒业务部门比较关心嫌疑车的运行轨迹和出没规律,系统提供了相应的行车轨迹分析功能。

对于指定的嫌疑车辆,系统可以在GIS电子地图上实时显示该车的当前通过位置,并进行准确标记;也可搜索该车在所辖区域内历史通行记录,自动绘制车辆的历史行车轨迹,协助公安部门进行案件分析和拦截布控。

3)车辆布控报警

为了打击违法犯罪以及对突发事件进行跟踪处理,通过该功能协助警方对涉案车辆或者重点关注车辆进行布控跟踪,当被布控车辆出现在该系统所设摄像机覆盖范围内时,摄像机捕捉布控车辆信息并进行报警,将报警信息实时推送到客户端。

嫌疑车辆布控是系统的基本功能,但由于公安各业务部门对嫌疑车辆的定义和关注程度不同,嫌疑车辆布控需要分级分用户。

4)查询功能

车辆特征查询:通过车辆固有属性(车身颜色、所属地、车牌号等)进行系统数据查询,查询结果以抓拍图片方式显示。

非机动车辆特征查询:通过非机动车、人的颜色,时间和地点对系统数据查询,查询结果以抓拍图片方式显示。

套牌车查询:提供用户对于套牌历史查询以及对于未处理的套牌嫌疑进行确认操作。

车辆区域性查询:一段时间内通过指定断面的每辆车的经过次数;一段时间内在某几个区域内按指定规则出现的车辆。

违章车辆查询:通过车辆固有属性(车身颜色、所属地、车牌号等)、违章行为、违章时间等条件进行系统数据查询,查询结果以抓拍图片方式显示。

5)数据统计[4]

系统支持高清、标清数据的统计功能,可以按照小时、日、周、月、季度、年进行固定模板统计,也可自定义时间段统计。统计对象包括车流量(分地点)、报警类型、布控单位等。

可根据报警地点统计结果进行治安黑点地区的摸查,报警时间段统计结果确定治安事件常发时间分布,便于公安部门合理安排警力资源,采取有效措施,有效遏制治安事件发生。

统计结果可以图表方式进行显示,也可用折线图、柱状图、立体柱状图、饼状图等方式进行直观展示。

6)车辆关联性分析功能

针对嫌疑车辆可能会结队出行的特点,在刑侦等业务应用时,确定特定嫌疑车辆后,通过数据挖掘技术,在海量的车辆通行数据中搜寻和分析在多个监测点与嫌疑车辆相邻的车辆号牌,能够找出与嫌疑车辆有关联的车辆,从而获取破案线索。

7)交通事件管理

通过事件类型、事件发生的时间等信息进行查询,以图片形式显示,可以下载事件录像视频进行查看。可以编制和修改事件处理预案。

4 结束语

治安卡口是城市治安防控体系建设中的重要组成部分。随着经济和社会的发展以及城市化进程的加快,治安防控体系的建设也将进一步深入,治安卡口的功能将不断提升,其综合化、智能化是必然的发展方向。如何运用高科技的手段,从观念、制度、管理和技术上来解决治安卡口信息识别系统存在的问题,提高监控图像信息识别的准确度为实战服务,是包括公安工作在内的公共管理工作所面临和亟待思考解决的一个重要课题。

摘要：首先介绍高清治安卡口智能信息识别系统组成和各部分功能,包括前端信息采集及识别子系统、数据传输子系统、中心应用平台子系统,然后详细阐述了该系统的触发方式、补光方式、视频检测器设备等关键技术和优缺点分析,最后结合公安实战需求,总结了该系统的布防原则和综合应用策略。

关键词：高清治安卡口,信息识别,智能视频监控,触发方式

参考文献

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[2]毛晓东,樊亚文.高清视频监控技术在城市公共安全中的应用[J].电视技术,2010,34(4):103-105.

[3]KASTRINAKI V,ZERVAKIS M,KALAITZAKIS K.A survey of vid eo processing techniques for traffic applications[J].Image and Vi sion Computing,2003,21(4):359-381.

交通卡口系统篇8

海关电子卡口系统是保税物流园区必不可少的海关监管设施, 是保税物流园区通过国家相关部委验收的重要硬件设施之一。此次设计的海关电子卡口系统由集装箱箱号识别系统、电子车牌识别系统、红绿灯LDE指示系统、档杆放行控制系统、地磅数据采集系统、IC卡读写控制系统、海关业务比对系统等多项系统构成。本系统是为海关的集装箱货车闸口的管理自动化而设计的, 主要用于在无海关值班人员职守的情况下对通过闸口并运载集装箱的货车自动进行整体重量、车牌及集装箱箱号等信息的采集, 同时将采集到的数据传送至海关平台, 并将相关数据进行保存、备查。海关平台的比对系统可以根据接收到的相关信息, 与货主申报的信息相比对, 比对的结果应用于海关业务的各个环节, 最终由海关系统发出放行或查验的指令, 通过LED指示系统显示给驾驶员及卡口管理人员, 并作用于挡杆放行系统, 由驾驶员按照指令进行操作。其中电子车牌识别子系统采用RFID实现。

RFID (Radio Frequency Identification Technology) 即射频识别技术, 是从20世纪80年代起走向成熟的一种非接触式的自动识别技术, 它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据。从概念上来讲, RFID类似于条码扫描, 对于条码技术而言, 它是将已编码的条形码附着于目标物并使用专用的扫描读写器利用光电信号将信息由条形码传送到扫描读写器;而RFID则使用专用的RFID读写器及专门的可附着于目标物的RFID单元, 利用RF信号将信息由RFID单元传送至RFID读写器。

2 RFID技术介绍

2.1 最基本的RFID系统组成

读取器 (Reader) :读取和写入标签信息的设备, 可设计为手持式或固定式

天线 (Antenna) :在标签和读取器间传递射频信号。

标签 (Tag) :由耦合元件及芯片组成, 附着在物体上标识目标对象;每个标签都有一个全球唯一的ID号码-UID, UID是在制作芯片时放在ROM中的, 无法修改。用户数据区 (DATA) 是供用户存放数据的, 可以进行读写操作。

2.2 RFID系统的工作原理

RFID系统在实际应用时, 电子标签中一般保存有约定格式的电子数据并附着在待识别物体的表面。工作时, 读取器通过天线发送出一定频率的射频信号, 当标签进入磁场时产生感应电流从而获得能量, 发送出自身编码等信息被读取器读取, 从而达到自动识别物体的目的。通常读取器与电脑相连, 所读取的标签信息被传送到电脑上进行下一步处理。

2.3 RFID系统的工作频率

通常读取器发送时所使用的频率被称为RFID系统的工作频率。常见的工作频率有低频和高频两种。低频系统一般指其工作频率小于30MHz, 典型的工作频率有:125KHz、225KHz、13.56M等, 这些频点应用的射频识别系统一般都有相应的国际标准予以支持。其基本特点是电子标签的成本较低、标签内保存的数据量较少、阅读距离较短、电子标签外形多样 (卡状、环状、钮扣状、笔状) 、阅读天线方向性不强等。

高频系统一般指其工作频率大于400MHz, 典型的工作频段有:915MHz、2.45GHz、5.8GHz等。高频系统在这些频段上也有众多的国际标准予以支持。高频系统的基本特点是电子标签及读取器成本均较高、标签内保存的数据量较大、阅读距离较远 (可达几米至十几米) , 适应物体高速运动性能好, 外形一般为卡状, 阅读天线及电子标签天线均有较强的方向性。电子车牌识别一般采用高频系统。

2.4 RFID标签类型

RFID标签分为被动标签 (Passive tags) 和主动标签 (Active tags) 两种。主动标签自身带有电池供电, 读/写距离较远时体积较大, 与被动标签相比成本更高, 也称为有源标签, 一般具有较远的阅读距离, 不足之处是电池不能长久使用, 能量耗尽后需更换电池。

被动标签即无源电子标签在接收到读取器发出的微波信号后, 将部分微波能量转化为直流电供自己工作, 一般可做到免维护, 成本很低并具有很长的使用寿命, 比主动标签更小也更轻, 读写距离则较近, 也称为无源标签。相比有源系统, 无源系统在阅读距离及适应物体运动速度方面略有限制。

考虑到系统维护成本及使用寿命等相关因素, 电子车牌识别系统选用无源式电子标签。

3 电子系统构成:

电子车牌识别只是海关卡口系统中的一个组成部分, 它所承担的任务只是识别和读取通过卡口车辆的电子车牌数据, 并将数据传输至海关平台供海关平台处理使用。为方便论述仅以海关卡口的一条通道为例, 介绍RFID系统的构成。

系统由超高频侧装平板天线、超高频固定式RFID读写器 (工作频率为902~928 MHz) 、工业控制机、远距离防拆玻璃介质电子车牌并与其它各子系统配合构成。当系统判断车辆进入卡口后, 系统首先启动RFID读取器, 读取器以每秒五次的频率不断地在天线的作用范围内扫描, 当读取到标签信息并按照既定的格式将信息截取后, 将数据向后台发送, 并立即准备下一次读取, 当不断读到相同信息时系统自动将相同的信息进行过滤, 不再将同样的数据进行发送, 以减轻系统的负担 (其他各子系统的工作步骤省略) , 车辆离开卡口后系统停止扫描。

考虑到海关卡口系统的实际使用情况, 为进一步提高电子车牌系统的识别速度, 对安装电子车牌的车辆进行预先的备案, 在电子标签内只储存车辆的号牌, 其他与车辆相关的信息全部被事先保存在系统内, 待系统读入车牌数据后由系统中获得。

为保证系统的稳定运行, 在安装时统一将电子标签安装在车辆前风挡玻璃的左下角, 配合侧装式天线配合读取器用来读取车牌信息, 在电子标签内预先置入车辆的车牌信息, 车牌信息共占8位, 前两位为汉字信息, 后面六位为号牌信息 (按照目前使用的机动车牌照确定) , 系统同时读取车辆的车牌信息和电子标签的ID号, 并与预先备案的车辆信息进行比对, 如不一致则发出报警, 从技术上杜绝了复制、伪造和作弊的现象。

实际使用中识读距离可达7米, 最远超过10米;采用扩谱跳频工作模式, 使系统具备了超强的抗干扰能力;读取器直接连接计算机, 读写速率快, 从单个标签上识读8个字节耗时不超过12ms, 在单个标签上写入1个字节耗时不超过25ms。

4 系统特点

采用电子车牌识别的海关智能卡口系统有以下优点:

4.1 实现正常车辆不停车快速通关。

4.2 车辆司机不用下车报关, 通关速度比以前提高5倍以上。

4.3 堵塞人为操作的漏洞。

4.4 由于采取自动验放方式, 所有通过海关的车辆都由计算机自动记录, 自动生成报表, 自动放行, 防止人为放行不合格车辆。

4.5 环保。

4.6 由于车辆不用停车等待, 减少了噪声和废气污染。

4.7 使用寿命长。

4.8 由于识别卡为无源卡, 所以使用寿命很长。

4.9 安全性高。