依托采集rfid、視頻來識(shí)別車牌的城市智能交通的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種城市智能交通領(lǐng)域，特別是依托采集RFID、視頻來識(shí)別車牌的城市智能交通的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]套牌車俗稱克隆車，是指通過偽造或者非法套取其它車輛號(hào)牌及行駛證等手續(xù)上路行駛的車輛。使用偽造、變?cè)斓臋C(jī)動(dòng)車號(hào)牌、使用其他車輛的機(jī)動(dòng)車號(hào)牌、使用欺騙、賄賂手段取得機(jī)動(dòng)車號(hào)牌的機(jī)動(dòng)車均可以稱為套牌車。
[0003]出現(xiàn)套牌車輛主要原因有以下幾種情況:
1、有些車輛來路不明，沒有合法手續(xù)，例如非法走私車、盜搶車、報(bào)廢車等。這些車輛根本不可能申領(lǐng)到合法號(hào)牌，為上路行駛故套用號(hào)牌。
[0004]2、不少車主受經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)使，買車后不辦理注冊(cè)登記，直接套用別的車輛號(hào)牌上路行駛。逃避應(yīng)該繳納的稅費(fèi)，而且逃避參加車輛年檢。
[0005]3、有些車主為不受電子警察的限制，套用別的號(hào)牌或涂改、遮擋車牌，隨意違法行駛。即使被電子警察抓拍到，也不會(huì)查到自己頭上，從而逍遙法外。
[0006]現(xiàn)有的套牌車輛的識(shí)別方法通常是基于視頻車流數(shù)據(jù)，根據(jù)車輛短時(shí)內(nèi)在不同地點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間差，判斷車輛的出現(xiàn)是否符合邏輯，從而達(dá)到識(shí)別套牌車輛的目的。
[0007]這種方法的缺點(diǎn)在于:
1、捕獲率低。該方法要求疑似套牌車與真車必須在短時(shí)間內(nèi)同時(shí)上路且都被視頻捕捉，然而這種情況極少發(fā)生，大大減低了套牌的捕獲率。
[0008]2、識(shí)別精度低。該方法主要基于視頻車流數(shù)據(jù)，而視頻識(shí)別車牌的準(zhǔn)確率受天氣、光線等外界因素的影響較大，直接影響了套牌車輛的識(shí)別精度。
[0009]因此，通過一種技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)套牌車的長(zhǎng)期跟蹤、自動(dòng)捕獲，保持對(duì)套牌車的常態(tài)打擊態(tài)勢(shì)，是公安交通管理部門的較強(qiáng)需求。然而基于目前的視頻手段還很難做到。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010]本發(fā)明的發(fā)明目的在于:針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，提供一種依托采集RFIDjf頻來識(shí)別車牌的城市智能交通的方法。
[0011 ] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:
依托采集RFID、視頻來識(shí)別車牌的城市智能交通的方法，該方法依托可采集RFIDjf頻的智能交通雙基基站覆蓋城市大部分主干道，且車輛張貼RFID電子標(biāo)簽，RFID電子標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中記載有該車真實(shí)的車牌號(hào)和車牌顏色，其特征在于，該方法包括下列步驟:
(1)、智能交通雙基基站獲取所有過車的RFID、視頻兩種過車數(shù)據(jù)；
(2)、以每輛目標(biāo)車輛的車牌號(hào)和車牌顏色作為條件，獲取每天該目標(biāo)車輛時(shí)間序列RFID軌跡數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包含通過基站編號(hào)和通過時(shí)間；
(3)、從智能交通雙基基站獲取的視頻數(shù)據(jù)庫中取得該車輛選定時(shí)間段內(nèi)通過每個(gè)基站上下30秒間所有的視頻抓拍數(shù)據(jù)，并按基站進(jìn)行分組；
(4)、依據(jù)視頻識(shí)別到的車牌，統(tǒng)計(jì)每組視頻抓拍數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的高頻車輛，高頻車輛為在半數(shù)以上組中出現(xiàn)的車輛；
(5)、若高頻車輛中包含被檢測(cè)車輛，即該高頻車輛在視頻中顯示的車牌與RFID的真實(shí)數(shù)據(jù)相一致，則非套牌車，若無被檢測(cè)車輛，則將高頻車輛列入疑似套牌車輛庫，疑似套牌車輛庫信息包括:視頻檢測(cè)車牌號(hào)、視頻檢測(cè)車牌顏色、RFID識(shí)別車牌號(hào)、RFID識(shí)別車牌顏色、識(shí)別次數(shù)、更新時(shí)間；
(6)、對(duì)每天計(jì)算出的疑似套牌車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，若某疑似套牌車輛出現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)列表中的次數(shù)達(dá)到規(guī)定次數(shù)，則該疑似套牌車輛確定為套牌車；
所述步驟(6)中的判定條件存在兩種情況:
情況(I):對(duì)于長(zhǎng)期套牌且經(jīng)常更換車牌的套牌車輛，判定條件為:列為疑似套牌車輛的次數(shù)占統(tǒng)計(jì)總次數(shù)的70%以上的；
情況(2):偶發(fā)性套牌的套牌車輛，判定條件為:在疑似套牌車輛庫中出現(xiàn)連續(xù)若干天套用同一個(gè)車牌。
[0012]綜上所述，由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是:首先，傳統(tǒng)的套牌識(shí)別方法的前提是套牌車輛所套的車牌是真實(shí)上路的車輛牌照，對(duì)于套用外地、虛假車牌的捕獲能力幾乎為零。而本發(fā)明利用了 RFID數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，與視頻抓拍數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，很好地解決了這一問題；其次，傳統(tǒng)識(shí)別套牌的方法只能列出疑似套牌車輛，最終需要人工判斷下定論。本發(fā)明對(duì)每日計(jì)算出的疑似套牌車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，識(shí)別結(jié)果的精確度接近100%，無須最終人工判斷，大大提高了效率。
【附圖說明】
[0013]圖1是本發(fā)明依托采集RFID、視頻來識(shí)別車牌的城市智能交通的方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0014]下面結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明作詳細(xì)的說明。
[0015]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0016]實(shí)施例1
依托采集RFID、視頻來識(shí)別車牌的城市智能交通的方法，該方法依托可采集RFIDjf頻的智能交通雙基基站覆蓋城市大部分主干道，且車輛張貼RFID電子標(biāo)簽，RFID電子標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中記載有該車真實(shí)的車牌號(hào)和車牌顏色，其特征在于，該方法包括下列步驟:
(1)、智能交通雙基基站獲取所有過車的RFID、視頻兩種過車數(shù)據(jù)；
(2)、以每輛目標(biāo)車輛的車牌號(hào)和車牌顏色作為條件，獲取每天該目標(biāo)車輛時(shí)間序列RFID軌跡數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包含通過基站編號(hào)和通過時(shí)間；
(3)、從智能交通雙基基站獲取的視頻數(shù)據(jù)庫中取得該車輛選定時(shí)間段內(nèi)通過每個(gè)基站上下30秒間所有的視頻抓拍數(shù)據(jù)，并按基站進(jìn)行分組；
(4)、依據(jù)視頻識(shí)別到的車牌，統(tǒng)計(jì)每組視頻抓拍數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的高頻車輛，高頻車輛為在半數(shù)以上組中出現(xiàn)的車輛；
(5)、若高頻車輛中包含被檢測(cè)車輛，即該高頻車輛在視頻中顯示的車牌與RFID的真實(shí)數(shù)據(jù)相一致，則非套牌車，若無被檢測(cè)車輛，則將高頻車輛列入疑似套牌車輛庫，疑似套牌車輛庫信息包括:視頻檢測(cè)車牌號(hào)、視頻檢測(cè)車牌顏色、RFID識(shí)別車牌號(hào)、RFID識(shí)別車牌顏色、識(shí)別次數(shù)、更新時(shí)間；
(6)、對(duì)每天計(jì)算出的疑似套牌車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，若某疑似套牌車輛出現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)列表中的次數(shù)達(dá)到規(guī)定次數(shù)，則該疑似套牌車輛確定為套牌車；
所述步驟(6)中的判定條件存在兩種情況:
情況(I):對(duì)于長(zhǎng)期套牌且經(jīng)常更換車牌的套牌車輛，判定條件為:列為疑似套牌車輛的次數(shù)占統(tǒng)計(jì)總次數(shù)的70%以上的；
情況(2):偶發(fā)性套牌的套牌車輛，判定條件為:在疑似套牌車輛庫中出現(xiàn)連續(xù)若干天套用同一個(gè)車牌。
[0017]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.依托采集RFID、視頻來識(shí)別車牌的城市智能交通的方法，該方法依托可采集RFID、視頻的智能交通雙基基站覆蓋城市大部分主干道，且車輛張貼RFID電子標(biāo)簽，RFID電子標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中記載有該車真實(shí)的車牌號(hào)和車牌顏色，其特征在于，該方法包括下列步驟: (1)、智能交通雙基基站獲取所有過車的RFID、視頻兩種過車數(shù)據(jù)； (2)、以每輛目標(biāo)車輛的車牌號(hào)和車牌顏色作為條件，獲取每天該目標(biāo)車輛時(shí)間序列RFID軌跡數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包含通過基站編號(hào)和通過時(shí)間； (3)、從智能交通雙基基站獲取的視頻數(shù)據(jù)庫中取得該車輛選定時(shí)間段內(nèi)通過每個(gè)基站上下30秒間所有的視頻抓拍數(shù)據(jù)，并按基站進(jìn)行分組； (4)、依據(jù)視頻識(shí)別到的車牌，統(tǒng)計(jì)每組視頻抓拍數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的高頻車輛，高頻車輛為在半數(shù)以上組中出現(xiàn)的車輛； (5)、若高頻車輛中包含被檢測(cè)車輛，即該高頻車輛在視頻中顯示的車牌與RFID的真實(shí)數(shù)據(jù)相一致，則非套牌車，若無被檢測(cè)車輛，則將高頻車輛列入疑似套牌車輛庫，疑似套牌車輛庫信息包括:視頻檢測(cè)車牌號(hào)、視頻檢測(cè)車牌顏色、RFID識(shí)別車牌號(hào)、RFID識(shí)別車牌顏色、識(shí)別次數(shù)、更新時(shí)間； (6)、對(duì)每天計(jì)算出的疑似套牌車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，若某疑似套牌車輛出現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)列表中的次數(shù)達(dá)到規(guī)定次數(shù)，則該疑似套牌車輛確定為套牌車； 所述步驟(6)中的判定條件存在兩種情況: 情況(I):對(duì)于長(zhǎng)期套牌且經(jīng)常更換車牌的套牌車輛，判定條件為:列為疑似套牌車輛的次數(shù)占統(tǒng)計(jì)總次數(shù)的70%以上的； 情況(2):偶發(fā)性套牌的套牌車輛，判定條件為:在疑似套牌車輛庫中出現(xiàn)連續(xù)若干天套用同一個(gè)車牌。
【專利摘要】本發(fā)明涉及城市智能交通領(lǐng)域，具體涉及依托采集RFID、視頻來識(shí)別車牌的城市智能交通的方法，該方法依托可采集RFID、視頻的智能交通雙基基站覆蓋城市大部分主干道，且車輛張貼RFID電子標(biāo)簽，RFID電子標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中記載有該車真實(shí)的車牌號(hào)和車牌顏色。本發(fā)明對(duì)每日計(jì)算出的疑似套牌車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，識(shí)別結(jié)果的精確度接近100%，無須最終人工判斷，大大提高了效率。
【IPC分類】G08G1/017
【公開號(hào)】CN105206061
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510596583
【發(fā)明人】齊弘文, 張岱
【申請(qǐng)人】成都融創(chuàng)智谷科技有限公司
【公開日】2015年12月30日
【申請(qǐng)日】2015年9月18日