一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警系统，包括感光传感器检测系统：感光传感器检测系统包含两块传感器，一块用于根据对环境光源检测是否处于夜间环境，另一块用于夜间检测车辆灯光强度，检测是否使用远光灯；数字视频处理系统：对视频进行数据采集，对过往车辆视频定位抓拍，在提取的照片中进行特征分析，分析出车牌信息；夜间远光灯判别系统：在夜间通过感光传感器进行光源分析，并结合数字视频处理系统采集的照片进行特征提取判别是否开启远光灯；远光灯预警提示系统：将远光灯车辆车牌信息记录并在道路LED显示板上进行提示，让驾驶员关闭远光灯安全驾驶。能够解决电子抓拍设备无法对滥用远光灯车辆违法车辆进行处理的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警系统
本专利技术涉及网络通信、机器视觉和交通安全
，具体涉及一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警系统。
技术介绍
目前，随着交通道路的发展，汽车占有量逐年上升，汽车安全行驶的问题也成为了社会的焦点。在城市道路夜间行驶，未正确使用远光灯是交通事故产生原因之一。《道路交通安全法》第四十八条规定,通过有交通信号控制的交叉路口,转弯时不能使用远光灯，在照明较好的城区不宜使用远光灯。众所周知，对于车辆超速、变道、穿红灯等车辆违法已经可以实施电子抓拍，但在滥用远光灯车辆违法行为电子抓拍设备还未能广泛普及，在以往的电子抓拍设备中，要进行设备传输线与交换机相连实施数据传送，在交通道路上给设备布线存在一定难度。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警系统，能够解决电子抓拍设备无法对滥用远光灯车辆违法车辆进行处理的问题。为解决上述现有的技术问题，本专利技术采用如下方案：一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警系统，其特征在于：组成部分包括/n感光传感器检测系统：所述感光传感器检测系统包含两块传感器，一块用于根据对环境光源检测是否处于夜间环境，另一块用于夜间检测车辆灯光强度，检测是否使用远光灯；/n数字视频处理系统：对视频进行数据采集，对过往车辆视频定位进行抓拍，在提取的照片中进行特征分析，分析出车牌信息；/n夜间远光灯判别系统：在夜间通过感光传感器进行光源分析，并结合所述数字视频处理系统采集的照片进行特征提取判别是否开启远光灯；/n远光灯预警提示系统：如判别车辆已使用远光灯，将记录车辆车牌信息并在道路LED显示板上进行提示，让驾驶员关闭远光灯安全驾驶...

【技术特征摘要】
1.一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警系统，其特征在于：组成部分包括
感光传感器检测系统：所述感光传感器检测系统包含两块传感器，一块用于根据对环境光源检测是否处于夜间环境，另一块用于夜间检测车辆灯光强度，检测是否使用远光灯；
数字视频处理系统：对视频进行数据采集，对过往车辆视频定位进行抓拍，在提取的照片中进行特征分析，分析出车牌信息；
夜间远光灯判别系统：在夜间通过感光传感器进行光源分析，并结合所述数字视频处理系统采集的照片进行特征提取判别是否开启远光灯；
远光灯预警提示系统：如判别车辆已使用远光灯，将记录车辆车牌信息并在道路LED显示板上进行提示，让驾驶员关闭远光灯安全驾驶。


2.根据权利要求1所述的一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警系统，其特征在于：所述机器视觉车辆远光灯检测预警系统的步骤包括
步骤1：通过所述感光传感器检测系统识别环境感光传感器检测环境光源，确保设备检测环境能够在夜间进行，减少不必要的环境灯光干扰；
步骤2：通过所述感光传感器检测系统识别车辆车灯感光传感器检测车辆车灯光源，检测超过阈值判断是否开启远光灯，如未检测出远光灯，所述数字视频处理系统只对车辆进行抓拍，进行车牌识别后通过5G模块传输至主控模块进行车流量的记录，如检测出远光灯，所述数字视频处理系统将对抓拍照片进行车辆图像分析；
步骤3：所述数字视频处理系统对车辆图像分析，检测图像中车辆是否开启远光灯，并将结果通过5G模块传输至主控模块进行车流量的记录或传输至所述远光灯预警提示系统。
步骤4：所述远光灯预警提示系统接受到使用远光灯车辆车牌信息，将会在距离检测远光灯设备旁边的路边LED显示器上显示提醒，交警部门也会对违规使用远光灯的车辆进行处罚。


3.根据权利要求2所述的一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警系统，其特征在于：所述路边LED显示器一般安装在所述检测远光灯设备旁边200-500米之间，所述显示器上的显示内容为“某某车牌请关闭远光灯”字样。


4.根据权利要求1～3任一项所述的一种基于5G传输的机器视觉车辆远光灯检测预警系统，其特征在于：所述感光传感器检测系统采集的远光灯图像检测步骤包括：
步骤1：对视频中过往车辆进行抓拍，当车辆到达指定区域后，视频会对车辆进行照片提取；
步骤2：对车辆源图像进行阈值分隔得到灰度图I，再对灰度图I进行反色处理，再接着利用填充算法得到最终的反射弱光图，基于大气散射原理，图I通过该原理计算得出对应的反射光图RI，使用LOG滤波器处理道路车辆图像得到反射弱光图RS；
步骤3：采用直方图双峰法在图I中实行阈值分割，得到对应阈值T，对于小于T的像素x＝0，对于大于T的像素值则转入步骤3；
步骤4：假设k(x,y)代表大于T的像素值坐标，在I、RI、RS三图中各自找到对应k坐标点，提取出对应特征值XI、XRI、XRS,设X＝(XI、XRI、XRS)T；
步骤5：设X＝(RI，RS，I)是待分类样本，其中每一维度是x的特征属性；
步骤6：待分类样本集合为两类车灯样本G1、反光G2，标记label，车灯样本标记为1，反射光样本标记为0；
步骤7：给定一个测试样本X(RI,RS,I)，判断其属于哪一类通过计算后验概率实现，使得计算得到的后验概率最大的类即为该测试样本所属的类；贝叶斯定理如下，



P(x|Gi)＝P(RI|Gi)P(RS|...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋敏兰，陈昊然，
申请(专利权)人：浙江师范大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33