【技术实现步骤摘要】
一种基于雾计算的违停车辆检测系统及方法
本专利技术涉及交通控制系统
，具体的说是一种基于雾计算的违停车辆检测系统及方法。
技术介绍
雾计算是Cisco首创的云计算的延伸概念，与云计算不同，雾计算是以个人云，私有云，企业云等小型云为主。雾主要使用的边缘网络设备，可以是传统网络设备(早已部署在网络中的路由器、交换机、网关等等)，也可以是专门部署的本地服务器，其计算力位于云端和边缘终端之间。因其更接近于网络边缘，所以雾计算的最主要优势是低延时和位置感知。在大城市中，车辆众多，因违规停车造成的交通堵塞现象屡见不鲜，虽然有交警每天在街道巡逻，但是人工巡逻检查难免会有遗漏，另外人工对停车时间的主观判断，很难避免误罚，同时这样会加大交管人员的工作负担。中国申请专利201710446513公开了“一种车辆违停检测和车辆鸣笛声监测预警装置及其方法”，通过将所述监测预警装置固定安装在车辆上实现违停检测，该方法存在的问题是，车主如果拒绝安装或者故意损坏设备，就无法实现违停检测。
技术实现思路
本专利技术针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种基于雾计算的违停车辆检测系统及方法，实现...
【技术保护点】
1.一种基于雾计算的违停车辆检测系统，其特征在于,其结构包括：设置在路边的摄像头，所述摄像头实时拍摄所覆盖区域的车辆停放情况，且摄像头所拍摄的视频帧图像标记有禁停区域；与摄像头相连的边缘计算设备，所述边缘计算设备检测所拍摄视频帧图像的禁停区域是否有超时停留的车辆，并将超时停留的车辆信息发送给雾计算节点；雾计算节点收集并识别网络覆盖区域内边缘计算设备输出的车辆信息，随后将车辆位置和识别的车辆信息发送至交管中心服务平台；交管中心服务平台通信连接车辆登记信息数据库，交管中心的工作人员通过服务平台处理该车辆的违停信息，同时，还在车辆登记信息数据库查询违停车辆的车主信息，并向车主发送...
【技术特征摘要】
1.一种基于雾计算的违停车辆检测系统，其特征在于,其结构包括：设置在路边的摄像头，所述摄像头实时拍摄所覆盖区域的车辆停放情况，且摄像头所拍摄的视频帧图像标记有禁停区域；与摄像头相连的边缘计算设备，所述边缘计算设备检测所拍摄视频帧图像的禁停区域是否有超时停留的车辆，并将超时停留的车辆信息发送给雾计算节点；雾计算节点收集并识别网络覆盖区域内边缘计算设备输出的车辆信息，随后将车辆位置和识别的车辆信息发送至交管中心服务平台；交管中心服务平台通信连接车辆登记信息数据库，交管中心的工作人员通过服务平台处理该车辆的违停信息，同时，还在车辆登记信息数据库查询违停车辆的车主信息，并向车主发送警告信息，提醒其车辆的违停详情。2.根据权利要求1所述的一种基于雾计算的违停车辆检测系统，其特征在于，摄像头所拍摄的视频帧图像标记有禁停区域，禁停区域是行驶道路本身画出的，或者，禁停区域是选取一张不具有违停车辆的视频帧图像后人工手动标记的。3.根据权利要求1所述的一种基于雾计算的违停车辆检测系统，其特征在于，所述边缘计算设备检测所拍摄视频帧图像的禁停区域是否有超时停留的车辆，其具体检测过程包括：1)边缘计算设备将禁停区域没有违停车辆的视频帧图像存为背景图片；2)边缘计算设备对禁停区域内的输入图像执行与背景图片的差分，提取出前景目标的外接矩形；3)边缘计算设备跟踪前景目标的运动轨迹，记录每个轨迹点的位置信息以及轨迹点所在图像的帧数；4)边缘计算设备计算目标在某一位置的停留时间：4a)停留时间大于设定的时间阈值，则判定为违停目标，边缘计算设备将当前视频帧图像禁停区域的图片截取，并与位置信息发送给雾计算节点；4b)停留时间不大于设定的时间阈值，则判定为移动目标，返回执行步骤2)。4.根据权利要求1所述的一种基于雾计算的违停车辆检测系统，其特征在于，所述雾计算节点是有计算能力的硬件单元；或者，所述雾计算节点可以是搭载Linux系统的Arm主板，或是搭载Windows系统的PC机主板，其选型根据需要处理信息量的不同而确定。5.一种基于雾计算的违停车辆检测方法，其特征在于,该方法基于设置在路边的摄像头、与摄像头相连的边缘计算设备、收集并识别网络覆盖区域内边缘计算设备输出信息的雾计算节点、通信连接车辆登记信息数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝虹，高岩，姜凯，
申请(专利权)人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37
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