【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，具体涉及基于公路动态数据的车辆异常识别方法及系统。
技术介绍
1、随着交通管理的多样化和运输通道的扩展，公路运输已经成为货物运输的主要动脉，随着货车数量和车辆使用里程的增加，且货车的种类繁多，且不同货车运输的货物也存在巨大差异；这使得目前道路维护和管理存在诸多难点。一方面，道路的平整性和安全性主要是受使用环境影响，通常一个路段的货车越多，道路的损伤和维护的周期也就越短；这使得超载货车管理（治超）显得尤为重要，目前除了在路段上设置地磅秤对货车进行检测外，道路管理系统还利用联网提示牌和环境监控设备，对道路的通行状况，车辆行车要求，进行了积极的提醒和引导，期望获得较高的道路安全性和协调性。另一方面，在严格治理的同时，部分货车利用地磅秤的局限性，在地磅秤测量的间隙，使用部分手段进行过载运输，存在较大的不规范性并且产生一定的安全隐患；更为重要的是，受限于货车使用年限和长途运输时，车辆运载的货物和车况存在的不确定性；使得部分路段的货车险情或事故次数频发，因此，除了超载货车管理外，还需要提高货车异常识别技术。
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【技术保护点】
1.基于公路动态数据的车辆异常识别方法，其特征在于：确定监测路段的工作段，设置视觉设备和服务器，将视觉设备与服务器信号连接，由视觉设备获取工作段的图像特征并上传至服务器；所述图像特征包括车辆的正面特征和侧面特征；且图像特征包含时间戳；所述工作段包括第一工作区和第二工作区；
2.根据权利要求1所述的基于公路动态数据的车辆异常识别方法，其特征在于：所述减速轮廓与扩展轮廓对比前，执行如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于公路动态数据的车辆异常识别方法，其特征在于：所述减速轮廓进行等比缩放时，将减速轮廓调整至基准轮廓相同大小的图，并建立相同的坐标系；...
【技术特征摘要】
1.基于公路动态数据的车辆异常识别方法，其特征在于：确定监测路段的工作段，设置视觉设备和服务器，将视觉设备与服务器信号连接，由视觉设备获取工作段的图像特征并上传至服务器；所述图像特征包括车辆的正面特征和侧面特征；且图像特征包含时间戳；所述工作段包括第一工作区和第二工作区；
2.根据权利要求1所述的基于公路动态数据的车辆异常识别方法，其特征在于：所述减速轮廓与扩展轮廓对比前，执行如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于公路动态数据的车辆异常识别方法，其特征在于：所述减速轮廓进行等比缩放时，将减速轮廓调整至基准轮廓相同大小的图，并建立相同的坐标系；通过坐标系获取基准轮廓上敏感区域的宽度和高度；获取减速轮廓上敏感区域的宽度和高度，获取减速轮廓的缩放因子s；并按照缩放因子s将减速轮廓进行等比缩放；
4.根据权利要求3所述的基于公路动态数据的车辆异常识别方法，其特征在于：确定减速轮廓的敏感区域和基准轮廓的敏感区域是否一致时，执行如下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于公路动态数据的车辆异常识别方法，其特征在于：所述第一工作区置于路段的缓行或等待区域，所述基准图像为清晰的图像特征；所述第二工作区置于路段的转弯区域或上下坡区域，且减速图片集包括模糊的图像特征；执行s300时，服务器预设相似阈值ps；服务器将减速图片集中所有姿态图像与关联的基准图像进行对比并计算相似度p；
6.根据权利要求5所述的基于公路动态数据的车辆异常识别方法，其特征在于：所述第二工作区的视觉设备至少设置在第二工作区的入口和出口，执行s300之前，服务器通过减速图片集的时间戳，捕捉车辆进入和离开第二工作区的行驶时间，通过行驶时间和第二工作区的路程，计算...
【专利技术属性】
技术研发人员：王军，王建军，
申请(专利权)人：陕西四维衡器科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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