一种违规使用他人ETC行为的检测识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种违规使用他人ETC行为的检测识别方法及系统，涉及智能交通管理领域，包括采集车道入口的实时数据，对实时数据进行目标检测，若车辆只有一个，则使得车辆通过ETC系统；若车辆超出一个，则对各个车辆进行轨迹分析，当判定违规行为类型为超车蹭ETC行为，识别车牌并确认待通过车辆，使待通过车辆通过ETC系统；当判定违规行为类型为跟随蹭ETC行为，则识别车牌并确认待通过车辆，发送警示信息至非待通过车辆，当非待通过车辆移动至预设区域，使待通过车辆通过ETC系统；同步对非待通过车辆进行人脸采集，生成违规行为数据集，并存储在预设数据库内，解决现有缺乏对蹭ETC的行为有效监测，同时导致被蹭ETC的车辆被迫停车会造成车道拥堵的情况。

【技术实现步骤摘要】
一种违规使用他人ETC行为的检测识别方法及系统
本专利技术涉及智能交通管理领域，尤其涉及一种违规使用他人ETC行为的检测识别方法及系统。
技术介绍
高速公路是国家经济发展的命脉，是人民大众工作生活不可缺少的重要组成部分，如何高效、科学的管理高速公路是摆在高速公路管理部门面前的重要议题。高速公路中的收费站最开始是采用固定卡口的结构，在现在社会中车辆越来越多的情况下，早已经不能适应时代发展的需要了，于是电子不停车收费系统(ETC)出现，极大地改善了收费站的通行效率，进一步促进了高速路带来的通行便利。但是由于ETC本身的一些缺陷，出现一些蹭ETC的违法行为，侵犯了被蹭ETC用户的合法权益，而且，若在节假日车流较多时，由于蹭ETC通过而导致被蹭ETC的车辆被迫停车去选择人工通道或寻求工作人员帮助，很容易导致拥堵，除此之外，蹭ETC的车辆除非被当场拦截，否则后续几乎很难找到该车辆，因此无法给与蹭ETC车主处罚，无法有效减少蹭ETC的行为。
技术实现思路
为了克服上述技术缺陷，本专利技术的目的在于提供一种违规使用他人ETC行为的检测识别方法及系统，用于解决现有缺乏对蹭ETC的行为有效监测，同时导致被蹭ETC的车辆被迫停车会造成车道拥堵的情况。本专利技术公开了一种违规使用他人ETC行为的检测识别方法，与ETC系统关联，包括：采集车道入口的实时数据，对所述实时数据进行目标检测，获取至少一个车辆及其关联的车辆信息，其中，所述车辆信息包括车辆基础参数和车辆位置数据；若所述车辆只有一个，则监测ETC系统工作，使得所述车辆通过所述ETC系统；若所述车辆超出一个，则对各个车辆进行轨迹分析，以判断违规行为类型；当判定违规行为类型为超车蹭ETC行为，识别各个车辆的车牌并根据ECT系统读取的读卡数据确认待通过车辆，监测ETC系统工作，使所述待通过车辆通过ETC系统；当判定违规行为类型为跟随蹭ETC行为，则识别各个车辆的车牌并根据所述ECT系统读取的读卡数据确认待通过车辆，发送警示信息至非待通过车辆，当非待通过车辆根据所述警示信息移动至预设区域时，监测ETC系统工作，使所述待通过车辆通过所述ETC系统；同步对所述非待通过车辆进行人脸采集，根据采集的人脸数据和所述实时数据生成违规行为数据集，并存储在预设数据库内。优选地，所述对各个车辆信息对应的车辆进行轨迹分析，以判断违规行为类型，包括以下：采用多目标跟踪算法对各个车辆信息对应的车辆进行车辆跟踪，获取跟踪数据；根据所述车辆信息校正所述跟踪数据，生成各个车辆对应的轨迹数据；根据所述轨迹数据判断各个车辆是否存在超车行为；若是，则判定违规行为类型为超车蹭ETC行为；若否，则计算各个相邻车辆之间的距离是否在预设范围内，若是，则判定违规行为类型为跟随蹭ETC行为。优选地，所述根据所述轨迹数据判断是否存在超车行为，包括以下：对于各个车辆，实时采集车道两侧边的行车数据，根据所述行车数据和所述轨迹数据判断所述车辆是否穿过车道侧边；若是，则存在超车行为；若否，则不存在超车行为。优选地，所述识别各个车辆的车牌，包括以下：获取各个车辆关联的车辆信息；采用预训练好的YOLOV3检测网络对各个车辆信息处理，以定位各个车辆信息对应车辆的车牌区域；采用双向长短期记忆网络结合卷积神经网络和CTC损失对所述车牌区域进行端到端的识别，以识别各个车辆的车牌。优选地，对所述实时数据进行目标检测，获取至少一个车辆及其关联的车辆信息，包括以下：采用预训练好的SSD目标检测网络对所述实时数据进行目标检测，获取至少一个车辆及其关联的车辆信息。优选地，所述监测ETC系统工作，使所述待通过车辆通过所述ETC系统，包括以下：监测所述ETC系统的通行杆的被激活状态；若未被激活，则激活所述ETC系统的通行杆，并持续采集车道入口的实时数据，当所述待通过车辆通过所述ETC系统，恢复所述ETC系统的通行杆的未被激活状态。优选地，在所述对所述非待通过车辆进行人脸采集时，根据采集的人脸数据和所述实时数据生成违规行为数据集，并存储在预设数据库内，包括以下：根据所述实时数据判断当前车辆是否为待通过车辆；若否，则进行人脸采集，并触发视频录制程序，获取视频数据；将所述视频数据与所述实时数据关联，并合基于采集的人脸数据获得的人脸识别结果生成违规行为数据集，并存储在预设数据库内。本专利技术还公开了一种违规使用他人ETC行为的检测识别系统，包括：采集模块，用于采集车道入口的实时数据；检测模块，用于对所述实时数据进行目标检测，获取至少一个车辆及其关联的车辆信息，其中，所述车辆信息包括车辆基础参数和车辆位置数据；通信模块，用于与ETC系统之间的信息交互，控制模块，用于控制ETC系统的通行杆，使待通过车辆通过ETC系统，还用于发出警示信息；车牌识别模块，用于对所述车辆信息进行车牌识别；行为识别模块，用于对各个车辆进行轨迹分析，以判断违规行为类型；人脸识别模块，用于对所述非待通过车辆进行人脸采集；存储模块，用于根据采集的人脸数据和所述实时数据生成违规行为数据集，并存储在预设数据库内；若所述车辆只有一个，则采用通信模块监测ETC系统工作，使得所述车辆通过所述ETC系统；若所述车辆超出一个，则采用行为识别模块对各个车辆进行轨迹分析，以判断违规行为类型；当行为识别模块判定违规行为类型为超车蹭ETC行为，采用车牌识别模块识别各个车辆的车牌并根据ECT系统读取的读卡数据确认待通过车辆，采用通信模块监测ETC系统工作，使所述待通过车辆通过ETC系统；当行为识别模块判定违规行为类型为跟随蹭ETC行为，则采用车牌识别模块识别各个车辆的车牌并根据所述ECT系统读取的读卡数据确认待通过车辆，采用通信模块发送警示信息至非待通过车辆，当非待通过车辆根据所述警示信息移动至预设区域时，监测ETC系统工作，使所述待通过车辆通过所述ETC系统。优选地，所述检测识别系统包括至少两个采集设备，分别设置在ETC系统的通行杆两侧。优选地，所述检测识别系统在车道两侧均设有行车数据记录设备，用于采集车道两侧边的行车数据，根据所述行车数据和所述轨迹数据判断所述车辆是否穿过车道侧边，以判断是否存在超车行为。采用了上述技术方案后，与现有技术相比，具有以下有益效果：本方案中通过采集车道入口的实时数据，基于实时数据进行目标检测，若当前车道只有一辆车，则按照常规方式使其通过ETC系统，若当前车道存在多个车辆，则判断其存在违规行为，对各个车辆进行轨迹分析，当判定存在随车蹭ETC行为，则识别车牌，提示非待通过车辆移动至预设区域后，按一杆一车方式通过；若判定存在超车蹭ETC行为，则使通性杆保持抬起状态，直至被蹭ETC的车辆通过后再关闭，减少蹭ETC车辆通过通道后通行杆放下导致该通道发生拥堵的问题，且对非本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种违规使用他人ETC行为的检测识别方法，与ETC系统关联，其特征在于，包括：/n采集车道入口的实时数据，对所述实时数据进行目标检测，获取至少一个车辆及其关联的车辆信息，其中，所述车辆信息包括车辆基础参数和车辆位置数据；/n若所述车辆只有一个，则监测ETC系统工作，使得所述车辆通过所述ETC系统；/n若所述车辆超出一个，则对各个车辆进行轨迹分析，以判断违规行为类型；/n当判定违规行为类型为超车蹭ETC行为，识别各个车辆的车牌并根据ECT系统读取的读卡数据确认待通过车辆，监测ETC系统工作，使所述待通过车辆通过ETC系统；/n当判定违规行为类型为跟随蹭ETC行为，则识别各个车辆的车牌并根据所述ECT系统读取的读卡数据确认待通过车辆，发送警示信息至非待通过车辆，当非待通过车辆根据所述警示信息移动至预设区域时，监测ETC系统工作，使所述待通过车辆通过所述ETC系统；/n同步对所述非待通过车辆进行人脸采集，根据采集的人脸数据和所述实时数据生成违规行为数据集，并存储在预设数据库内。/n

【技术特征摘要】
1.一种违规使用他人ETC行为的检测识别方法，与ETC系统关联，其特征在于，包括：
采集车道入口的实时数据，对所述实时数据进行目标检测，获取至少一个车辆及其关联的车辆信息，其中，所述车辆信息包括车辆基础参数和车辆位置数据；
若所述车辆只有一个，则监测ETC系统工作，使得所述车辆通过所述ETC系统；
若所述车辆超出一个，则对各个车辆进行轨迹分析，以判断违规行为类型；
当判定违规行为类型为超车蹭ETC行为，识别各个车辆的车牌并根据ECT系统读取的读卡数据确认待通过车辆，监测ETC系统工作，使所述待通过车辆通过ETC系统；
当判定违规行为类型为跟随蹭ETC行为，则识别各个车辆的车牌并根据所述ECT系统读取的读卡数据确认待通过车辆，发送警示信息至非待通过车辆，当非待通过车辆根据所述警示信息移动至预设区域时，监测ETC系统工作，使所述待通过车辆通过所述ETC系统；
同步对所述非待通过车辆进行人脸采集，根据采集的人脸数据和所述实时数据生成违规行为数据集，并存储在预设数据库内。


2.根据权利要求1所述的检测识别方法，其特征在于，所述对各个车辆信息对应的车辆进行轨迹分析，以判断违规行为类型，包括以下：
采用多目标跟踪算法对各个车辆信息对应的车辆进行车辆跟踪，获取跟踪数据；
根据所述车辆信息校正所述跟踪数据，生成各个车辆对应的轨迹数据；
根据所述轨迹数据判断各个车辆是否存在超车行为；
若是，则判定违规行为类型为超车蹭ETC行为；
若否，则计算各个相邻车辆之间的距离是否在预设范围内，若是，则判定违规行为类型为跟随蹭ETC行为。


3.根据权利要求1所述的检测识别方法，其特征在于，所述根据所述轨迹数据判断是否存在超车行为，包括以下：
对于各个车辆，实时采集车道两侧边的行车数据，根据所述行车数据和所述轨迹数据判断所述车辆是否穿过车道侧边；
若是，则存在超车行为；
若否，则不存在超车行为。


4.根据权利要求1所述的检测识别方法，其特征在于，所述识别各个车辆的车牌，包括以下：
获取各个车辆关联的车辆信息；
采用预训练好的YOLOV3检测网络对各个车辆信息处理，以定位各个车辆信息对应车辆的车牌区域；
采用双向长短期记忆网络结合卷积神经网络和CTC损失对所述车牌区域进行端到端的识别，以识别各个车辆的车牌。


5.根据权利要求1所述的检测识别方法，其特征在于，对所述实时数据进行目标检测，获取至少一个车辆及其关联的车辆信息，包括以下：
采用预训练好的SSD目标检测网络对所述实时数据进行目标检测，获取至少一个车辆及其关联的车辆信息。


6.根据权利要求1所述的检测识别方法，其特征在于，所述监测ETC系统工作，使所述待通过车辆通...

【专利技术属性】
技术研发人员：李才博，王迅，
申请(专利权)人：昭通亮风台信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：云南;53