一种立体式黑烟车智能抓拍系统技术方案

本发明专利技术涉及黑烟车抓拍，具体涉及一种立体式黑烟车智能抓拍系统，包括服务器和设置于各行车道上方的图像采集模块，服务器通过目标车辆提取模块从图像采集模块采集的行车图像中提取包含目标车辆的目标车辆图像，并利用连续帧图像抽取模块按时间顺序从目标车辆图像中抽取同一目标车辆的连续帧图像，服务器通过图像处理模块在连续帧图像中标注车辆轮廓线和尾气轮廓线，服务器通过图像分析模块对连续帧图像中尾气轮廓线内部区域进行分析，并利用尾气黑度评价模块基于尾气轮廓线内部区域分析结果判定目标车辆尾气黑度；本发明专利技术提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的黑烟车抓拍准确率较低的缺陷。拍准确率较低的缺陷。拍准确率较低的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种立体式黑烟车智能抓拍系统


[0001]本专利技术涉及黑烟车抓拍，具体涉及一种立体式黑烟车智能抓拍系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着道路监控的不断完善和视频质量的不断提高，基于视频监控的尾气检测系统开始出现，其在传统视频监控的基础上，利用数字图像处理技术，通过提取视频数据中车辆的尾部特征进行黑烟车检测。然而，这种尾气检测系统容易受到环境、天气、光照等因素的影响，从而出现大量误报或漏报的情况。

技术实现思路

[0003](一)解决的技术问题
[0004]针对现有技术所存在的上述缺点，本专利技术提供了一种立体式黑烟车智能抓拍系统，能够有效克服现有技术所存在的黑烟车抓拍准确率较低的缺陷。
[0005](二)技术方案
[0006]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0007]一种立体式黑烟车智能抓拍系统，包括服务器和设置于各行车道上方的图像采集模块，所述服务器通过目标车辆提取模块从图像采集模块采集的行车图像中提取包含目标车辆的目标车辆图像，并利用连续帧图像抽取模块按时间顺序从目标车辆图像中抽取同一目标车辆的连续帧图像；
[0008]所述服务器通过图像处理模块在连续帧图像中标注车辆轮廓线和尾气轮廓线，所述服务器通过图像分析模块对连续帧图像中尾气轮廓线内部区域进行分析，并利用尾气黑度评价模块基于尾气轮廓线内部区域分析结果判定目标车辆尾气黑度；
[0009]所述服务器通过静态特征提取模块从连续帧图像中提取尾气轮廓线内部区域对应的静态特征，并利用黑烟车识别模块基于连续帧图像的静态特征结合目标车辆尾气黑度判断目标车辆是否为黑烟车，所述服务器通过黑烟车视频截取模块截取黑烟车在行车道行驶的行车视频。
[0010]优选地，所述目标车辆提取模块从图像采集模块采集的行车图像中提取包含目标车辆的目标车辆图像，包括：
[0011]在行车图像中去除外接矩形面积小于设定阈值的运动目标，在行车图像中去除外宽高比在设定范围以外的运动目标，从而得到包含目标车辆的目标车辆图像。
[0012]优选地，所述连续帧图像抽取模块按时间顺序从目标车辆图像中抽取同一目标车辆的连续帧图像，包括：
[0013]获取后一帧目标车辆图像中各目标车辆的中心坐标，与前一帧目标车辆图像中各目标车辆的中心坐标之间的欧式距离；
[0014]将连续两帧目标车辆图像中欧式距离最小，且后一帧目标车辆图像中目标车辆的高度小于前一帧目标车辆图像中目标车辆的高度的两个目标车辆判定为同一目标车辆；
[0015]相应抽取同一目标车辆的连续帧图像。
[0016]优选地，所述图像处理模块在连续帧图像中标注车辆轮廓线和尾气轮廓线，包括：
[0017]对连续帧图像中各单帧图像进行图像分析，得到单帧图像中用于表示车辆轮廓的车辆轮廓点，以及用于表示尾气烟雾轮廓的尾气轮廓点；
[0018]在各单帧图像中按顺序分别连接车辆轮廓点、尾气轮廓点，完成连续帧图像中车辆轮廓线和尾气轮廓线的标注。
[0019]优选地，所述图像分析模块对连续帧图像中尾气轮廓线内部区域进行分析，包括：
[0020]对连续帧图像中各单帧图像的尾气轮廓线内部区域进行图像分析，并对尾气轮廓线内部区域中尾气烟雾颜色深度大于设定阈值的单帧图像进行标记；
[0021]将连续帧图像中未被标记的单帧图像删除，保留表征尾气轮廓线内部区域中尾气烟雾为黑色的已标记单帧图像。
[0022]优选地，所述尾气黑度评价模块基于尾气轮廓线内部区域分析结果判定目标车辆尾气黑度，包括：
[0023]接收图像分析模块发送的连续帧图像中的已标记单帧图像，并基于已标记单帧图像对目标车辆的尾气黑度进行判定，得到单个目标车辆的尾气黑度评价。
[0024]优选地，所述静态特征提取模块从连续帧图像中提取尾气轮廓线内部区域对应的静态特征，包括：
[0025]利用卷积神经网络从连续帧图像中各单帧图像的尾气轮廓线内部区域提取静态特征；
[0026]其中，卷积神经网络采用ImageNet数据集进行训练，并去除训练模型的1000分类全连接层分类器。
[0027]优选地，所述黑烟车识别模块基于连续帧图像的静态特征结合目标车辆尾气黑度判断目标车辆是否为黑烟车，包括：
[0028]将连续帧图像中所有静态特征按时间顺序依次输入长短期记忆网络，得到长短期记忆网络在每个时间点对应的隐藏状态；
[0029]基于注意力机制获取各时间点的隐藏状态对应的注意力权重，并对各时间点的隐藏状态进行加权平均，得到背景向量；
[0030]将背景向量和目标车辆尾气黑度输入全连接层，基于全连接层的输出结果判断目标车辆是否为黑烟车。
[0031]优选地，还包括与服务器相连的用于将行车视频上传至监控中心的黑烟车视频上传模块，所述黑烟车视频截取模块截取黑烟车在行车道行驶的行车视频，包括：
[0032]对判断为黑烟车的目标车辆，从图像采集模块采集的行车图像中截取一段包含该目标车辆在行车道行驶，以及该目标车辆车牌的行车视频，并通过黑烟车视频上传模块将行车视频上传至监控中心。
[0033](三)有益效果
[0034]与现有技术相比，本专利技术所提供的一种立体式黑烟车智能抓拍系统，具有以下有益效果：
[0035]1)目标车辆提取模块从图像采集模块采集的行车图像中提取包含目标车辆的目标车辆图像，连续帧图像抽取模块按时间顺序从目标车辆图像中抽取同一目标车辆的连续
帧图像，为后续准确判定目标车辆尾气黑度，以及结合连续帧图像的静态特征判断目标车辆是否为黑烟车提供数据支撑；
[0036]2)图像处理模块在连续帧图像中标注车辆轮廓线和尾气轮廓线，图像分析模块对连续帧图像中尾气轮廓线内部区域进行分析，尾气黑度评价模块基于尾气轮廓线内部区域分析结果判定目标车辆尾气黑度，从而能够基于同一目标车辆的连续帧图像准确判定目标车辆尾气黑度；
[0037]3)静态特征提取模块从连续帧图像中提取尾气轮廓线内部区域对应的静态特征，黑烟车识别模块基于连续帧图像的静态特征结合目标车辆尾气黑度判断目标车辆是否为黑烟车，利用同一目标车辆的连续帧图像的静态特征与目标车辆尾气黑度对目标车辆进行综合判定，能够有效提高黑烟车抓拍的准确率。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]图1为本专利技术的系统示意图；
[0040]图2为本专利技术的流程示意图；
[0041]图3为本专利技术中基于连续帧图像的静态特征结合目标车辆尾气黑度判断目标车辆是否为黑烟车的流程示意图。
具体实施方式
[0042]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种立体式黑烟车智能抓拍系统，其特征在于：包括服务器和设置于各行车道上方的图像采集模块，所述服务器通过目标车辆提取模块从图像采集模块采集的行车图像中提取包含目标车辆的目标车辆图像，并利用连续帧图像抽取模块按时间顺序从目标车辆图像中抽取同一目标车辆的连续帧图像；所述服务器通过图像处理模块在连续帧图像中标注车辆轮廓线和尾气轮廓线，所述服务器通过图像分析模块对连续帧图像中尾气轮廓线内部区域进行分析，并利用尾气黑度评价模块基于尾气轮廓线内部区域分析结果判定目标车辆尾气黑度；所述服务器通过静态特征提取模块从连续帧图像中提取尾气轮廓线内部区域对应的静态特征，并利用黑烟车识别模块基于连续帧图像的静态特征结合目标车辆尾气黑度判断目标车辆是否为黑烟车，所述服务器通过黑烟车视频截取模块截取黑烟车在行车道行驶的行车视频。2.根据权利要求1所述的立体式黑烟车智能抓拍系统，其特征在于：所述目标车辆提取模块从图像采集模块采集的行车图像中提取包含目标车辆的目标车辆图像，包括：在行车图像中去除外接矩形面积小于设定阈值的运动目标，在行车图像中去除外宽高比在设定范围以外的运动目标，从而得到包含目标车辆的目标车辆图像。3.根据权利要求2所述的立体式黑烟车智能抓拍系统，其特征在于：所述连续帧图像抽取模块按时间顺序从目标车辆图像中抽取同一目标车辆的连续帧图像，包括：获取后一帧目标车辆图像中各目标车辆的中心坐标，与前一帧目标车辆图像中各目标车辆的中心坐标之间的欧式距离；将连续两帧目标车辆图像中欧式距离最小，且后一帧目标车辆图像中目标车辆的高度小于前一帧目标车辆图像中目标车辆的高度的两个目标车辆判定为同一目标车辆；相应抽取同一目标车辆的连续帧图像。4.根据权利要求3所述的立体式黑烟车智能抓拍系统，其特征在于：所述图像处理模块在连续帧图像中标注车辆轮廓线和尾气轮廓线，包括：对连续帧图像中各单帧图像进行图像分析，得到单帧图像中用于表示车辆轮廓的车辆轮廓点，以及用于表示尾气烟雾轮廓的尾气轮廓点；在各单帧图像中按顺序分别连接车辆轮廓点、尾气轮廓点，完成连续帧图像中车辆轮廓线和尾气轮廓线的标注。5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：章樑，张潇小，
申请(专利权)人：中科赛悟科技安徽有限公司，
类型：发明
国别省市：