一種套牌車識別系統(tǒng)及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于智能交通技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種套牌車識別系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002]半個世紀以來，汽車技術(shù)得到了飛速的發(fā)展。目前我國已躍居世界第二大汽車消費國和第三大汽車生產(chǎn)國。我國機動車保有量達2.23億輛，汽車保有量達1.04億輛。
[0003]隨著機動車數(shù)量成倍猛增，社會上出現(xiàn)了大量的套牌車。套牌車依仗自己的假身份，肆意違法行駛，甚至交通肇事后逃之夭夭，嚴重影響了正常的交通秩序，侵犯了被套牌車主的合法權(quán)益。具不完全統(tǒng)計，全國因套牌車輛肇事逃逸而偵破不了的惡性交通事故每年都有上千起，給人們的生命財產(chǎn)安全造成無法估量的損失。
[0004]傳統(tǒng)上車主只有通過查詢違章信息才能發(fā)現(xiàn)被套牌，該種方式非常被動屬于事后申訴，車管部門無法在第一時間查處套牌車輛。另外被套牌車主需要自己收集證據(jù)，(包括車輛外觀的照片、各種停車小票、高速收費小票、自己的行車記錄儀、甚至停車場和小區(qū)的監(jiān)控錄像)到交通管理部門去提出車輛被套牌申訴。如果沒有有利證據(jù)，則無法申訴成功。
[0005]CN 101587643公開了一種套牌車識別方法，優(yōu)點在于將所有在路上運動的車輛作為一個整體處理，當套牌車上路一段時間后，不管距離遠近，只要具有相同車牌號的兩輛以上的車輛同時出現(xiàn)在路上，則發(fā)現(xiàn)套牌車。但是該方法只適用于兩輛車同時上路情況，若只有套牌車上路則發(fā)現(xiàn)不了。另將路上所有運動車輛作為一個整體處理，計算量太復(fù)雜，難以實現(xiàn)。
[0006]CN 102521986公開了一套牌車輛自動檢測系統(tǒng)及其控制方法，該系統(tǒng)通過前端車輛檢測識別單元采集車輛圖像，通過后端智能視覺數(shù)據(jù)處理單元上傳識別信息。該方法能夠識別車輛品牌和車牌號碼等信息，但不能識別出車輛的具體型號。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]發(fā)明目的:本發(fā)明提供了一種套牌車識別系統(tǒng)及方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的問題。
[0008]技術(shù)方案:為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:
[0009]—種套牌車識別系統(tǒng)，包括前端圖像采集裝置和后臺圖像處理裝置，所述前端圖像采集裝置和后臺圖像處理裝置通過數(shù)據(jù)線相連接，前端圖像采集裝置安裝于公路收費站卡口或停車場卡口，所述前端圖像采集裝置包括3臺攝像機，分別為側(cè)面攝像機，頂部攝像機和前方攝像機，
[0010]所述側(cè)面攝像機，用于采集汽車側(cè)面信息；
[0011]所述頂部攝像機，用于采集汽車頂部信息；
[0012]所述前方攝像機，用于采集汽車正面信息。
[0013]進一步的，所述側(cè)面攝像機安裝于公路收費站卡口或停車場卡口車輛通過時的任一側(cè)面；所述頂部攝像機安裝于公路收費站卡口或停車場卡口車輛通過時頂部的上方；所述前方攝像機安裝于公路收費站卡口或停車場卡口車輛前進方向的前方。
[0014]進一步的，所述汽車側(cè)面信息包括汽車的長、高、車輛顏色和前后輪軸距，所述汽車頂部信息包括汽車的長、寬、車輛顏色和有無天窗，所述汽車的正面信息包括汽車的車牌、車牌顏色、車標和車輛顏色。
[0015]進一步的，所述攝像機上設(shè)置有閃光燈/頻閃燈接口，并且內(nèi)置SD卡存儲。
[0016]進一步的，所述攝像機采用200萬1/1.8〃(XD芯片，內(nèi)置圖片輸出和高清視頻雙碼流輸出，視頻壓縮格式為H.264。
[0017]進一步的，所述后臺圖像處理裝置包括圖像預(yù)處理模塊、車型識別模塊、車牌識別模塊、圖像比對模塊和報警模塊；
[0018]所述圖像處理模塊，用于采集圖像的處理；
[0019]所述車型識別模塊，用于識別車型；
[0020]所述車牌識別模塊，用于識別車牌。
[0021]進一步的，所述圖像比對模塊，用于識別后圖像與車輛登記數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行對比；
[0022]進一步的，所述報警單元，用于對比信息不一致時，向交通管理部門報警。
[0023]—種套牌車識別方法，包括以下步驟:
[0024]步驟一、公路收費站卡口或停車場卡口安裝前端圖像采集裝置和后臺圖像處理裝置，當汽車行駛通過時，前端圖像采集裝置采集汽車圖像數(shù)據(jù)；
[0025]步驟二、前端圖像采集裝置將采集的圖像傳送至后臺圖像處理裝置，圖像處理模塊對圖像進行去噪平滑處理；
[0026]步驟三、將處理后的圖像送入圖像識別模塊處理，所述圖像識別模塊包括車型識別模塊和車牌識別模塊；
[0027]步驟四、將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的汽車品牌、型號、配置結(jié)合汽車顏色、車牌信息傳輸?shù)綀D像比對模塊，與車輛登記數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行對比，如果信息不一致，則向交通管理部門報警，如果信息一致，則進行下一輛車輛識別；
[0028]步驟五、交通管理部門根據(jù)各個卡口發(fā)出的報警信息，可實時追蹤套牌車輛，第一時間對套牌車輛進行查處。
[0029]進一步的，圖像比對模塊將獲取的車牌信息、車型信息和車輛顏色與車輛登記數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行比對；所述圖像處理模塊對圖像進行去噪平滑處理，采用中值濾波去除圖像噪聲。
[0030]進一步的，所述車型識別模塊采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別車輛型號，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)有7個輸入神經(jīng)元和4個輸出神經(jīng)元；采集的前后輪軸距、車標、天窗、長、寬、高、車身顏色作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元；品牌、型號、配置、顏色作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出神經(jīng)元，從而構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；用訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對汽車具體型號進行識別，獲取汽車品牌、型號、配置、顏色；
[0031]進一步的，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過以下方法訓練:挑選出具有代表性的若干輛汽車的具體參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練樣本，訓練GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，激勵函數(shù)采用tansigmoid ;訓練函數(shù)采用trainbpx，利用快速BP算法訓練前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最大訓練迭代次數(shù)小于300次，網(wǎng)絡(luò)訓練允許誤差小于0.03;當訓練完成后，取若干輛不同的汽車作為新樣本，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行檢驗，如達到預(yù)計識別精度，則表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建完成，否則重新訓練。
[0032]進一步的，采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值:首先用遺傳算法對初始權(quán)值和閾值進行快速的全局搜索，迭代數(shù)為100，再利用BP算法在局部進行最優(yōu)搜索，網(wǎng)絡(luò)精度達到0.1，結(jié)束訓練；遺傳算法的染色體就是BP網(wǎng)絡(luò)的一個連接權(quán)值或閾值，遺傳算法滿意解就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值的近似值。
[0033]有益效果:第一、本發(fā)明是一種自動智能查詢系統(tǒng)，為主動查詢方式；當發(fā)現(xiàn)套牌車輛后，第一時間通知交通管理部門，提高了相關(guān)部門查處套牌車輛的及時性；第二、本發(fā)明不僅可以比對車標、車牌、車顏色等信息，并且可以具體到車輛型號和配置，提高了查處套牌的精確性；第三、構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)構(gòu)合理，算法復(fù)雜度適中，運行速度快；第四、本發(fā)明硬件結(jié)構(gòu)簡單，易于實現(xiàn)。
【附圖說明】
[0034]圖1是本發(fā)明的工作流程圖；
[0035]圖2是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0036]圖3是本發(fā)明的模塊框圖；
[0037]其中:1_前端圖像米集裝置，1-1-側(cè)面攝像機，1-2-頂部攝像機，1-3-前方攝像機，2-后臺圖像處理裝置。
【具體實施方式】
[0038]下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作更進一步的說明。
[0039]如圖2所示，一種套牌車識別系統(tǒng)，包括前端圖像采集裝置I和后臺圖像處理裝置2，所述前端圖像采集裝置I和后臺圖像