一种基于分布式调度的实时车牌查询方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于分布式调度的实时车牌查询方法及系统，包括车牌捕获模块、分布式调度模块、图像处理模块和定位模块。分布式调度模块包括云端服务器和边缘云平台，云端服务器进行图像处理、车牌查询任务下发和生成查询结果，边缘云平台将云端服务器下发的任务下发给每个边缘云平台上的智能联网车辆、将车机计算处理后的结果上传给云端服务器。图像处理模块部署于车端，在车机里运行图像处理算法，上传到边缘云平台。定位模块将检测车辆的位置信息传输到边缘云平台。本发明专利技术能利用车机的计算能力实现快速地处理图像信息以及实现实时查询车牌和车辆的位置信息。询车牌和车辆的位置信息。询车牌和车辆的位置信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于分布式调度的实时车牌查询方法及系统


[0001]本专利技术涉及交通监测技术和分布式计算
，更具体涉及基于分布式调度的车辆监测查询技术。

技术介绍

[0002]专利文献US10108873B2 公开了一种基于云的跨区域车牌识别系统及其方法，该系统包括本地车牌捕获模块和云车牌识别模块。本地车牌捕获模块在检测到车辆正在接近时捕获车牌图像，获取位置信息，将车牌图像和位置信息调制为识别信息，并将识别信息发送到云车牌识别模块。此技术只是通过所选择的识别逻辑对识别图像执行车牌识别处理，以产生车牌信息，虽然提高了识别成功率和识别速度，但是所有的数据都是通过云端处理，会存在处理速度慢，需要云端很强的计算能力，所需成本较高，不能实现任意时刻地快速查找的问题。
[0003]专利文献US10777076B2 公开了一种车牌识别系统和车牌识别方法，车牌识别系统包括图像捕获模块，确定模块和输出模块。影像撷取模块用以撷取目标物件的影像。确定模块用于将目标物体的图像划分为多个图像块。确定模块利用多个图像块产生特征数据，并对特征数据进行数据分类处理以产生第一分类结果。输出模块输出排序结果。此系统涉及到多个模块，构成较为复杂，处理时间消耗较大。
[0004]目前的交管部门查询车牌和车辆出现的地点仅依靠路侧摄像头拍照车辆信息然后上传到平台，从上传的视频或照片去寻找车辆。此技术依靠人工查询所耗时间较长，并且当路段有遮挡物时道路上车辆信息数据还会缺失。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的不足，本专利技术提供一种基于分布式调度的实时车牌查询方法及系统，以解决现有技术中实时查询车牌耗费时间长，需要成本高，并且数据不全的问题和车辆定位不准确的问题。
[0006]本专利技术的技术方案如下：在第一方面，本专利技术提供一种基于分布式调度的实时车牌查询方法，所述方法是利用车机的计算能力实现快速地处理图像信息以及实现实时查询车牌和车辆的位置信息，包括如下步骤：步骤1，云端服务器下发车牌搜索任务至边缘云平台。这里，云端服务器通常是根据查询指令启动下发任务，查询指令的发起者应当是有权进行查询的使用者，如交管中心。
[0007]步骤2，边缘云平台判断任务类型，若任务类型是实时查找车牌，进入步骤3，若任务类型是查询车辆的历史轨迹信息，则进入步骤6。
[0008]步骤3，边缘云平台将车牌搜索任务下发至智能网联汽车。
[0009]步骤4，智能网联汽车的车机处理所识别到的目标车的车牌信息和定位信息，上传给边缘云平台。这里，车机是利用自身的算力，采用图像处理算法，对视觉传感器采集到的
图片信息进行分析和处理确定车牌在图片中的位置，通过图像切割得到一张只有车牌信息的图片，通过图像识别来获取车牌颜色信息，通过字符识别来提取车牌里的文本信息步骤5，边缘云平台将智能网联汽车上传的信息发送给云端服务器，并保存此信息，然后进入步骤7。
[0010]步骤6，若任务类型是查询车辆的历史轨迹信息，则边缘云平台在自身保存的历史数据中查找目标车的车牌信息，整合后将结果上传给云端服务器。
[0011]步骤7，云端服务器根据边缘云平台上传的数据生成结果报告上传给查询方。
[0012]优选地，可以在所述云端服务器将OCR图像处理算法实时地部署到车机里。
[0013]优选地，所述边缘云平台在每个区域对应设置一个，所述边缘云平台与该区域内运行的智能联网车辆建立联系。
[0014]优选地，所述边缘云平台与建立联系的智能联网车辆进行验证之后获取相应的权限，可以调用车辆前后摄像头进行拍照。
[0015]在第二方面，本专利技术提供一种基于分布式调度的实时车牌查询系统，其包括车牌捕获模块、分布式调度模块、图像处理模块和定位模块。
[0016]所述车牌捕获模块，部署于车端，用于利用智能联网车辆的视觉传感器捕捉检测车辆前后的目标车的车牌信息。
[0017]所述分布式调度模块，包括云端服务器和边缘云平台，所述云端服务器进行图像处理算法实时地部署到车机里、车牌查询任务下发和生成查询结果，所述边缘云平台用于将云端服务器下发的任务下发给每个边缘云平台上的智能联网车辆、将车机计算处理后的结果上传给云端服务器。
[0018]所述图像处理模块，部署于车端，利用车机的计算能力执行图像处理算法，对视觉传感器采集到的图片信息进行分析和处理确定车牌在图片中的位置，通过图像切割得到一张只有车牌信息的图片，通过图像识别来获取车牌颜色信息，通过字符识别来提取车牌里的文本信息，并上传边缘云平台；所述定位模块，部署于车端，用于将检测车辆的位置信息传输到边缘云平台。
[0019]采用以上的技术方案，本专利技术具有如下优点： 1、本专利技术能提高查询效率，因为车机有强大的算力可以实时地处理图片，将文本结果上传到云端，不需要上传很大的图片信息到云端，再等云端计算处理。
[0020]2、本专利技术能降低查询成本，因为利用车机的算力来进行计算处理，云端只是部署算法、下发任务、回传结果，所以就不需要高性能的云端服务器从而降低成本。
[0021]3，本专利技术能实时地广范围地进行车牌搜索，因为只要云端下发查找任务，就可以调用在线车辆进行查询。
附图说明
[0022]图1是本专利技术一个实施例的基于分布式调度的实时车牌查询方法流程图。
[0023]图2是本专利技术一个实施例的基于分布式调度的实时车牌查询系统框图。
具体实施方式
[0024]以下结合附图和实施例对本专利技术作进一步详细说明：
实施例1:参见图1，基于分布式调度的实时车牌查询方法，实施该方法，需要将基于分布式调度的实时车牌查询系统部署到网联汽车的车机上，进行验证之后获取相应的权限，从而可以调用车辆前后摄像头进行拍照。
[0025]同时，要将OCR图像处理算法部署到分布式调度系统云端服务器。另外，每个区域（例如一个城市）对应设置一个边缘云平台，平台交管中心需要查找车牌时，将要查询的车牌信息输入到此系统中，云端服务器将这个任务下发至边缘云平台。
[0026]基于分布式调度的实时车牌查询方法的步骤如下：步骤1，云端服务器在接收到交管中心的车牌查询任务时，会下发车牌搜索任务至边缘云平台。
[0027]步骤2，边缘云平台接到查询任务后，先要判断任务类型，若任务类型是实时查找车牌时，进入步骤3，若不是，进入步骤6。
[0028]步骤3，边缘云平台将接收到的实时查找车牌的任务下发至连接在此边缘云平台的智能网联汽车。
[0029]步骤4，智能网联汽车接到任务后，车机运行此系统，处理所识别到的车牌并将车牌信息和检测车辆的位置信息上传给边缘云平台保存。
[0030]步骤5，边缘云平台将智能网联汽车处理完成的目标车的信息和定位信息发送给分布式调度系统云端服务器。
[0031]步骤6，若步骤2中，边缘云平台判断任务类型是交管中心需要查询车辆的历史轨迹信息，则边缘云平台不用下发任务，而是直接在自己保存的历史数据中查找目标车牌信息，整本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式调度的实时车牌查询方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，云端服务器下发车牌搜索任务至边缘云平台；步骤2，边缘云平台判断任务类型，若任务类型是实时查找车牌，进入步骤3，若任务类型是查询车辆的历史轨迹信息，则进入步骤6；步骤3，边缘云平台将车牌搜索任务下发至智能网联汽车；步骤4，智能网联汽车的车机处理所识别到的目标车的车牌信息和定位信息，上传给边缘云平台；步骤5，边缘云平台将智能网联汽车上传的信息发送给云端服务器，并保存此信息，进入步骤7；步骤6，边缘云平台在保存的历史数据中查找目标车的车牌信息，整合后将结果上传给云端服务器；步骤7，云端服务器根据边缘云平台上传的数据生成结果报告上传给查询方。2.根据权利要求1所述的基于分布式调度的实时车牌查询方法，其特征在于，所述云端服务器将图像处理算法部署到智能网联汽车的车机里，当算法有更新迭代时实时更新到车机里。3.根据权利要求1所述的基于分布式调度的实时车牌查询方法，其特征在于，所述边缘云平台在每个区域对应设置一个，所述边缘...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵森波，李增文，甘桂祥，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：