一种遮挡号牌超限货运车辆检测系统及方法技术方案

本申请一种遮挡号牌超限货运车辆检测系统及方法，所述方法的步骤为：采集货车某上坡路段的平均速度V1、货车外观特征图像、重量数据M；识别货车颜色并分割车辆的基本形状，使用Canny算子对图像边缘进行检测，获取货车的长宽高数据；根据货车的长宽高数据判定货车类型，并提取该类货车的最大重量数据M

【技术实现步骤摘要】
一种遮挡号牌超限货运车辆检测系统及方法


[0001]本专利技术涉及车辆检测领域，具体为一种遮挡号牌超限货运车辆检测系统及方法。

技术介绍

[0002]基于超限运输的暴利、货运市场的恶性竞争等情况，货运车辆超限现象时有发生。但是超限运输货运车辆在行驶过程中，不仅对交通安全造成影响，对道路设施也会造成危害。因此必须对超限货运车辆进行严加管控。
[0003]但是超限货运车辆还是屡禁不绝。现在，我国大部分地区对货运车辆的超限问题还是进行人为执法，此种方法效率低，人工成本高；部分地区设置不停车检测点，利用信息化手段对检测车辆超限问题，此种方法虽然节约了人力，但是监测点位有限，而且对于遮挡车牌的车辆无法精准判断车辆信息。
[0004]超限货运车辆还会利用遮挡号牌的方式逃避检测，现在有部分地区提出利用北斗车辆终端识别和治超动态检测系统相结合的方式，跟踪车辆轨迹，获取超限车辆信息。但此方法的前提是车辆北斗终端已入网，因此该方法检测范围覆盖不全面。

技术实现思路

[0005]本专利技术的一个目的就是提供一种遮挡号牌超限货运车辆检测方法，它可以用于遮挡号牌的超限车辆的检测。
[0006]本专利技术的目的是通过这样的技术方案实现的，具体步骤为：
[0007]1)数据采集：采集货车某上坡路段的平均速度V1，以及货车外观特征图像、重量数据M；
[0008]2)数据预处理：将步骤1)采集的货车外观特征图像与道路本身图像对比，识别货车颜色并分割车辆的基本形状，使用Canny算子对图像边缘进行检测，获取货车的长度、宽度、高度数据；
[0009]3)构建判定模型：根据货车的长度、宽度、高度数据判定货车类型，并提取该类货车的最大重量数据M
max
，根据货车上坡路段的平均速度V1、货车的重量数据M、该类货车的最大重量数据M
max
构建超限判定模型，识别超限货车；
[0010]4)车辆识别：根据超限车辆进行的行驶方向，推断其行驶路径，根据车辆的外观特征、行驶路径，调取行驶路径沿线监测设施拍摄的图片，对车辆进行匹配，提取其未遮挡号牌时的车牌信息；
[0011]5)预测车辆轨迹：根据步骤4)中获得的行驶路径数据和货车的历史行驶记录，预测超限货车的行驶路线。
[0012]进一步，步骤3)中构建判定模型的具体步骤为：
[0013]3‑
1)将步骤2)识别的货车的外观颜色、长度、宽度和高度数据，与数据库内的货车类型进行对比，并提取该类货车的最大重量数据M
max
；
[0014]3‑
2)构建超限判定指标η
m
：
[0015][0016]式(1)中，M
max
为待检测货车允许的最大重量数据，M为货车实际的重量，V1货车在某上坡路段的平均速度，V
min
为测速上坡路段的最低限速；
[0017]3‑
3)将超限判定指标η与预设阀值η1、η2比较；
[0018]若：η
m
＜η1则判定该货车超限；
[0019]若：η1＜η
m
＜η2则判定该货车超限且货车车体存在改装；
[0020]若：η
m
≥η2则判定该货车未超限。
[0021]进一步，步骤4)中车辆识别的具体步骤为：
[0022]4‑
1)根据超限货车的行驶方向，推断超限货车的行驶路径，根据超限货车的外观特征、行驶路径，调取行驶轨迹沿线其他监测设施拍摄的图片；
[0023]4‑
2)采用卷积神经网络对行驶轨迹沿线其他监测设施拍摄的图片进行识别，当超限货车外观与道路沿线无遮挡车辆外观相似度≥95％时，即为匹配成功，提取其未遮挡号牌时的车牌信息。
[0024]进一步，步骤5)中预测车辆轨迹的具体方法为：
[0025]5‑
1)对步骤4)中获得的行驶轨迹数据进行预处理，删除冗余数据和异常数据，利用中值滤波、均值滤波、卡尔曼滤波综合规整位置偏移数据，对于缺失数据，采用插值法进行不全；
[0026]5‑
2)将轨迹点匹配到道路路网上，并计算轨迹点与道路上Q点的具有最小的欧拉距离，则Q点为轨迹点匹配位置；
[0027]5‑
3)根据行驶数据和货车的历史行驶记录，预测超限货车的行驶路线；
[0028]5‑
4)在屏幕上显示车辆已经行驶的轨迹路线和预测轨迹路线，并用不同颜色表示。
[0029]本专利技术的另一个目的就是提供一种遮挡号牌超限货运车辆检测系统，它可以用于遮挡号牌的超限车辆的检测。
[0030]本专利技术的目的是通过这样的技术方案实现的，包括货车超限检测子系统和系统管理平台，所述货车超限检测子系统与所述管理平台之间数据交互。
[0031]进一步，所述货车超限检测子系统包括用于检测行驶车辆的重量信息动态称重模块；
[0032]以及用于采集货车外观特征图像的图像识别模块；
[0033]以及用于检测行驶货车上坡路段平均速度的速度测量模块；
[0034]以及用于处理采集数据并判定货车是否超限的处理器模块；
[0035]以及用于与系统管理平台数据交互的第一数据传输模块。
[0036]进一步，所述系统管理平台包括用于超限车辆外观图像和所述公路沿途其他图像检测装置传送的车辆图像对比，确定车辆未遮挡车牌时的信息和车辆行车轨迹点的货车跟踪模块；
[0037]以及用于将车辆定位子系统传输的位置信息或所述货车跟踪模块确定的车辆轨迹点与数字地图路网相匹配上，并将车辆轨迹数据显示在屏幕上轨迹可视化模块；
[0038]以及用于与所述货车超限检测子系统数据交互的第二数据传输模块。
[0039]由于采用了上述技术方案，本专利技术具有如下的优点：
[0040]1、本申请通过构建综合判定指标能够对非法改装及未非法改装的超限货车进行判定，适用范围广。
[0041]2、本申请通过货车爬坡路段的速度、及测速上坡路段的最低限速、及通过尺寸数据判定的货车允许的最大重量数据、及货车的实际载重构建综合判定指标，对货车的超限情况进行判定，判断的准确率高。
[0042]3、本专利技术对超限车辆的行驶轨迹进行跟踪预测，可以使交警部门执法更加便捷。
[0043]本专利技术的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本专利技术的实践中得到教导。本专利技术的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。
附图说明
[0044]本专利技术的附图说明如下。
[0045]图1为本专利技术的方法流程图。
具体实施方式
[0046]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明。
[0047]在本专利技术实施例的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种遮挡号牌超限货运车辆检测方法，其特征在于，具体步骤为：1)数据采集：采集货车某上坡路段的平均速度V1，以及货车外观特征图像、重量数据M；2)数据预处理：将步骤1)采集的货车外观特征图像与道路本身图像对比，识别货车颜色并分割车辆的基本形状，使用Canny算子对图像边缘进行检测，获取货车的长度、宽度、高度数据；3)构建判定模型：根据货车的长度、宽度、高度数据判定货车类型，并提取该类货车的最大重量数据M
max
，根据货车上坡路段的平均速度V1、货车的重量数据M、该类货车的最大重量数据M
max
构建超限判定模型，识别超限货车；4)车辆识别：根据超限车辆进行的行驶方向，推断其行驶路径，根据车辆的外观特征、行驶路径，调取行驶路径沿线监测设施拍摄的图片，对车辆进行匹配，提取其未遮挡号牌时的车牌信息；5)预测车辆轨迹：根据步骤4)中获得的行驶路径数据和货车的历史行驶记录，预测超限货车的行驶路线。2.如权利要求1所述的一种遮挡号牌超限货运车辆检测方法，其特征在于，步骤3)中构建判定模型的具体步骤为：3
‑
1)将步骤2)识别的货车的外观颜色、长度、宽度和高度数据，与数据库内的货车类型进行对比，并提取该类货车的最大重量数据M
max
；3
‑
2)构建超限判定指标η
m
：式(1)中，M
max
为待检测货车允许的最大重量数据，M为货车实际的重量，V1货车在某上坡路段的平均速度，V
min
为测速上坡路段的最低限速；3
‑
3)将超限判定指标η与预设阀值η1、η2比较；若：η
m
＜η1则判定该货车超限；若：η1＜η
m
＜η2则判定该货车超限且货车车体存在改装；若：η
m
≥η2则判定该货车未超限。3.如权利要求1所述的一种遮挡号牌超限货运车辆检测方法，其特征在于，步骤4)中车辆识别的具体步骤为：4
‑
1)根据超限货...

【专利技术属性】
技术研发人员：万祖良，赖铭臻，李为为，杨欣怡，
申请(专利权)人：交凯智能科技重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：