【技术实现步骤摘要】
一种用于高速公路的过路费预算系统
本专利技术涉及光学显微成像及显微测量领域的
,尤其是涉及一种用于高速公路的过路费预算系统。
技术介绍
目前,我国高速公路通行费的收取主要采用两种方式:传统人工收费方式(MTC)和电子不停车收费方式(ETC)。通过长期的实践环节发现,上述两种收费方式分别存在如下的缺陷:人工收费方式效率较低,机动车辆通过收费站入口时须停车领卡,通过收费站出口时须停车刷卡缴费,当车辆通过收费站的交通流量达到一定程度时,就会造成收费站出入口严重的交通拥堵和车辆延误,引起噪声,增加油耗、废气排放等问题。ETC收费实现了公路不停车收费,提高了收费工作效率,有效缓解公路收费站拥堵,节约公路运营成本、减少收费站占地,减少环境污染。但是申请办理用的时间较长,办理过程比较复杂,用户需购买并安装车载单元(onboardunit.OBU),还需要办理专门与之捆绑的信用卡,并在卡里储存一定额度的预付款,对我国不经常使用高速公路的用户群体吸引力不大。ETC收费系统还面临着倒卡、换卡、收费车辆使用免费卡、大型车辆使用小型车辆收费卡等不良和欺诈现象的大量存在的问题。ETC的推广及使用仍不方便。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种用于高速公路的过路费预算系统,具有提高高速公路收费的便利性的优点。为实现上述目的,本专利技术所采用的技术方案是:一种用于高速公路的过路费预算系统,包括中心处理器、多个支付终端及多个收费站信息采集单元,一个或多个支付终端对应一辆车辆;所述收费站信 ...
【技术保护点】
1.一种用于高速公路的过路费预算系统,其特征在于,包括中心处理器、多个支付终端及多个收费站信息采集单元,一个或多个支付终端对应一辆车辆;/n所述收费站信息采集单元包括,图像分析装置及多个车道子单元信息采集子单元,收费站的每个车道均安装有一个所述车道子单元信息采集子单元;/n所述车道子单元信息采集装置包括,/n车辆靠近检测装置,用于检测当前收费站车道上是否有车辆经过,还用于在检测当前收费站车道上有车辆经过时输出唤醒信息;/n车辆图片采集装置,用于接收所述车辆检测装置输出的唤醒信息后进行车辆的图像信息采集工作;/n所述图像分析装置用于对收费站的多个车辆图片采集装置进行编号,还用于接受所述车辆图片采集装置采集的车辆的图像信息并对辆的图像信息进行识别,判断车辆的车牌号及车辆类型,还用于根据车辆图片采集装置的编号信息判断车辆的进出方向;/n所述图像分析装置还用于将收费站信息、车辆的车牌号、车辆类型信息、车辆进出方向发送至中心处理器;/n所述中心处理器包括收费站地图单元、数据管理单元、费用计算单元及网上支付服务器;/n收费站地图单元,用于对多个所述收费站信息采集装置进行编号,并根据多个所述收费站信 ...
【技术特征摘要】
1.一种用于高速公路的过路费预算系统,其特征在于,包括中心处理器、多个支付终端及多个收费站信息采集单元,一个或多个支付终端对应一辆车辆;
所述收费站信息采集单元包括,图像分析装置及多个车道子单元信息采集子单元,收费站的每个车道均安装有一个所述车道子单元信息采集子单元;
所述车道子单元信息采集装置包括,
车辆靠近检测装置,用于检测当前收费站车道上是否有车辆经过,还用于在检测当前收费站车道上有车辆经过时输出唤醒信息;
车辆图片采集装置,用于接收所述车辆检测装置输出的唤醒信息后进行车辆的图像信息采集工作;
所述图像分析装置用于对收费站的多个车辆图片采集装置进行编号,还用于接受所述车辆图片采集装置采集的车辆的图像信息并对辆的图像信息进行识别,判断车辆的车牌号及车辆类型,还用于根据车辆图片采集装置的编号信息判断车辆的进出方向;
所述图像分析装置还用于将收费站信息、车辆的车牌号、车辆类型信息、车辆进出方向发送至中心处理器;
所述中心处理器包括收费站地图单元、数据管理单元、费用计算单元及网上支付服务器;
收费站地图单元,用于对多个所述收费站信息采集装置进行编号,并根据多个所述收费站信息采集装置所在的收费站位置信息建立收费站地图;
数据管理单元用于接收并存储所述图像分析装置发送的收费站信息、车辆的车牌号、车辆类型信息、车辆进出方向发送;
费用计算单元,用于根据车辆的进出方向信息判断车辆出收费站时,根据车辆的进高速路的收费站与车辆出高速路的收费站之间的距离及车辆类型信息计算费用;
网上支付服务器,与该车辆对应的一个或多个支付终端发送支付请求,所述支付终端用于响应所述网上支付服务器发送的支付请求完成支付。
2.根据权利要求1所述的一种用于高速公路的过路费预算系统,其特征在于,所述车辆靠近检测装置包括地磁传感器、微控制器及通电开关,地磁传感器安装在收费站的车道的前方,所述地磁传感器的输出端与微控制器连接,所述通电开关串联在外接电源与车辆图像采集装置之间,所述地磁传感器检测到车辆经过时,微控制器控制通电开关处于闭合状态。
3.根据权利要求1或2所述的一种用于高速公路的过路费预算系统,其特征在于,所述图像分析装置包括,
训练模块,用于使用多张车辆的图像对卷积神经网络进行训练及优化,获得深度卷积神经网络模型;
深度卷积神经网络模型,用于识别车辆的图像中的车牌号码;
图像预处理模块,用于对车辆的图像进行直方图均衡化处理和对数变换处理,获得处理后的车辆的图像,并将处理后的车辆的图像发送至训练模块及深度卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的一种用于高速公路的过路费预算系统,其特征在于,所述深度卷积神经网络模型为Tiny-YOLOv3。
5.根据权利要求4所述的一种用于高速公路的过路费预算系统,其特征在于,所述深度卷积神经网络模型包括DarkNet框架,所述DarkNet框架包括53个卷积层及22个Residual层,所述DarkN...
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