字符分割出來。
[0087]此外，由于受拍攝條件的限制，車輛圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，因此，進(jìn)一步可選的，對已分割出的車牌區(qū)域進(jìn)行傾斜校正，以便于為后續(xù)提高字符識(shí)別的精度創(chuàng)造條件。本實(shí)施例中，可選的，在確定車牌所在區(qū)域后，即可通過分析車牌所在區(qū)域的顏色，確定車牌顏色，比如為藍(lán)色車牌或黃色車牌等。本實(shí)施例中對于確定車牌顏色的方式不限，具體根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)置，比如統(tǒng)計(jì)車牌所在區(qū)域的顏色百分比，以確定車牌顏色。
[0088]本實(shí)施例中，在步驟S31之前，可以首先對所述車輛圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，其中，圖像預(yù)處理至少包括色彩校正、圖像濾波、灰度化、二值化處理。本實(shí)施例中，通過對采集的車輛圖像進(jìn)行預(yù)處理，以便于為后續(xù)處理創(chuàng)造條件，提升處理效率及識(shí)別的準(zhǔn)確度。由于圖像時(shí)在各種不同的環(huán)境中采集的，因而光照條件變化很大，導(dǎo)致采集的有些圖像由于陰影而變得很暗，對比度也就比較低，因而需要預(yù)先進(jìn)行圖像的預(yù)處理，以降低光照條件的影響，提高圖像的對比度并消除采集的車輛圖像中的噪聲。
[0089]步驟S32，對獲得的車牌字符圖像進(jìn)行歸一化處理操作；
[0090]本實(shí)施例中，進(jìn)一步對分割出的多個(gè)車牌字符圖像進(jìn)行歸一化處理，以統(tǒng)一各車牌字符圖像的大小。
[0091]步驟S33，在歸一化處理后的車牌字符圖像中提取字符特征信息并進(jìn)行識(shí)別，以確定所述車牌字符圖像的字符內(nèi)容，得到車牌信息。
[0092]車牌字符一般包括漢字、字母及數(shù)字，本實(shí)施例中，為提升字符識(shí)別精度，因此優(yōu)選針對不同的字符類型設(shè)置對應(yīng)的字符識(shí)別算法，具體將提取的車牌字符圖像的字符特征信息作為識(shí)別依據(jù)，結(jié)合預(yù)設(shè)的字符識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)對車牌各字符內(nèi)容的識(shí)別與確定。本實(shí)施例中優(yōu)選采用基于統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行識(shí)別。
[0093]本實(shí)施例通過在所述車輛圖像中確定車牌所在區(qū)域，并基于確定的區(qū)域分割出車牌字符圖像，接著對獲得的車牌字符圖像進(jìn)行歸一化處理操作，而后在歸一化處理后的車牌字符圖像中提取字符特征信息并進(jìn)行識(shí)別，從而確定車牌字符圖像的字符內(nèi)容并得到車牌識(shí)別的最終結(jié)果，提升車牌識(shí)別處理的精確度。
[0094]本發(fā)明進(jìn)一步提供一種車輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置。參照圖6，圖6為本發(fā)明車輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置第一實(shí)施例的功能模塊示意圖。
[0095]在本實(shí)施例中，該車輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置包括:
[0096]確定模塊10，用于在檢測到當(dāng)前道路中有車輛通過時(shí)，確定檢測到的所述車輛是否違章；
[0097]本實(shí)施例中，采用車輛檢測設(shè)備對車輛進(jìn)行檢測，當(dāng)前道路是指車輛檢測設(shè)備所在的道路，并且車輛檢測設(shè)備實(shí)時(shí)對當(dāng)前道路進(jìn)行監(jiān)測，以確定當(dāng)前道路中是否有車輛通過，在檢測到當(dāng)前道路中有車輛通過時(shí)，車輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置確定檢測到的所述車輛是否違章，其中，車輛違章包括該車輛闖紅燈、超速、逆行、違章停車等。
[0098]控制模塊20，用于在所述車輛違章時(shí)，控制攝像機(jī)拍攝所述車輛以獲得車輛圖像，并獲取所述車輛的違章信息；
[0099]識(shí)別模塊30，用于基于獲得的車輛圖像進(jìn)行車牌識(shí)別以獲得所述車輛的車牌信息;
[0100]其中，根據(jù)車輛圖像進(jìn)行車牌識(shí)別的具體流程為:在所述車輛圖像中確定車牌所在區(qū)域并分割出車牌圖像，在所述車牌圖像中分割出車牌字符圖像并進(jìn)行歸一化處理，在歸一化處理后的車牌字符圖像中提取字符特征信息并進(jìn)行識(shí)別，以確定所述車牌字符圖像的字符內(nèi)容，進(jìn)而得到車牌信息。
[0101]發(fā)送模塊40，用于將所述車輛圖像、車牌信息及違章信息發(fā)送至控制平臺(tái)，以供所述控制平臺(tái)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)接收到的所述車輛圖像、車牌信息及違章信息。
[0102]本實(shí)施例中，控制平臺(tái)可以為交通局的管理控制平臺(tái)，通過發(fā)送模塊40將所述車輛圖像、車牌信息及違章信息發(fā)送至控制平臺(tái)，控制平臺(tái)在接收到所述車輛圖像、車牌信息及違章信息時(shí)，關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)接收到的所述車輛圖像、車牌信息及違章信息，進(jìn)而能夠使用戶(司機(jī))及時(shí)查詢該車牌信息對應(yīng)的車輛是否違章，提高了記錄違章信息的準(zhǔn)確率及效率，實(shí)現(xiàn)違章自動(dòng)取證，并且本實(shí)施例的車輛違章行為的數(shù)據(jù)處理方法不受氣候條件、時(shí)間的影響，提高執(zhí)法的覆蓋范圍，使得管理部門轄區(qū)內(nèi)無執(zhí)法盲區(qū)，并能夠?qū)崿F(xiàn)路口無人職守，從而緩解日益繁忙的交通管理與警力不足之間的矛盾，進(jìn)而能夠減少車輛違章現(xiàn)象。
[0103]本實(shí)施例中，通過在檢測到當(dāng)前道路中有車輛通過時(shí)，確定模塊10確定檢測到的所述車輛是否違章，接著在所述車輛違章時(shí)，控制模塊20控制攝像機(jī)拍攝所述車輛以獲得車輛圖像，并獲取所述車輛的違章信息，而后識(shí)別模塊30基于獲得的車輛圖像進(jìn)行車牌識(shí)別以獲得所述車輛的車牌信息，然后發(fā)送模塊40將所述車輛圖像、車牌信息及違章信息發(fā)送至控制平臺(tái)，以供所述控制平臺(tái)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)接收到的所述車輛圖像、車牌信息及違章信息，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)檢測當(dāng)前道路中的違章車輛并將違章車輛對應(yīng)的信息關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)至控制平臺(tái)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了車輛違章的自動(dòng)取證，大大減少了車輛違章證據(jù)提取的工作量，并且該車輛違章檢測及證據(jù)提取的過程不受氣候條件、時(shí)間的影響，提高執(zhí)法的覆蓋范圍，提高了車輛違章證據(jù)提取的效率。
[0104]基于第一實(shí)施例提出本發(fā)明車輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置的第二實(shí)施例，參照圖7，在本實(shí)施例中，當(dāng)前道路為設(shè)有紅綠燈的路口，所述確定模塊包括:
[0105]狀態(tài)獲取單元11，用于在檢測到當(dāng)前道路中有車輛通過時(shí)，獲取當(dāng)前路口的紅綠燈的狀態(tài)；
[0106]本實(shí)施例中，在檢測到當(dāng)前道路中有車輛通過時(shí)，檢測當(dāng)前路口的紅綠燈的狀態(tài)，其中，紅綠燈的狀態(tài)包括紅燈狀態(tài)、黃燈狀態(tài)以及綠燈狀態(tài)。
[0107]第一確定單元12，用于確定獲取的所述紅綠燈的狀態(tài)是否為紅燈狀態(tài)，其中，在所述紅綠燈的狀態(tài)為紅燈狀態(tài)時(shí)，判定所述車輛違章。
[0108]其中，在所述紅綠燈的狀態(tài)為紅燈狀態(tài)時(shí)，判定所述車輛違章，并且違章信息為闖紅燈違章，紅綠燈的狀態(tài)為黃燈狀態(tài)或綠燈狀態(tài)時(shí)，判定所述車輛不違章。
[0109]本實(shí)施例中，通過在檢測到當(dāng)前道路中有車輛通過時(shí)，狀態(tài)獲取單元11獲取當(dāng)前路口的紅綠燈的狀態(tài)，而后第一確定單元12確定獲取的所述紅綠燈的狀態(tài)是否為紅燈狀態(tài)，能夠根據(jù)當(dāng)前路口的紅綠燈的狀態(tài)準(zhǔn)確的判斷該車輛是否闖紅燈，并在車輛闖紅燈時(shí)繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)的流程，提高了車輛闖紅燈違章判斷的準(zhǔn)確性及效率，進(jìn)一步提高了車輛違章證據(jù)提取的效率。
[0110]基于第一實(shí)施例提出本發(fā)明車輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置的第三實(shí)施例，參照圖8，在本實(shí)施例中，確定模塊包括:
[0111]方向獲取單元13，用于在檢測到當(dāng)前道路中有車輛通過時(shí)，獲取檢測到的所述車輛的行駛方向；
[0112]本實(shí)施中，通過判斷車輛的行駛方向與當(dāng)前道路的通行方向是否一致，即可判斷車輛是否為逆行，其中，當(dāng)車輛的行駛方向與當(dāng)前道路的通行方向相反時(shí)，判定為車輛逆行。因此，在檢測到當(dāng)前道路中有車輛通過時(shí)，首先獲取檢測到的所述車輛的行駛方向。
[0113]第二確定單元14，用于確定獲取的所述行駛方向與當(dāng)前道路的通行方向的夾角是否小于90度，其中，在所述夾角大于90度時(shí)，判定所述車輛違章。
[0114]本實(shí)施例中，可以利用車輛的行駛方向與當(dāng)前道路的通行方向的夾角來檢測逆行事件，具體地，可以將道路中間車道線沿道路方向的向量作為道路方向向量進(jìn)行計(jì)算，將車輛的行駛方向和當(dāng)前道路的通行方向分別用向量表示，然后計(jì)算車輛的行駛方向和當(dāng)前道路的通行方向的夾角，容易理解，車輛逆行時(shí)該行駛方向和當(dāng)前道路的通行方向的夾角大于90度，車輛正常行駛時(shí)行駛方向和當(dāng)前道路的通行方向的夾角小于90度，因此，在所述夾角大于90度時(shí)，判定所述車輛違章，并且違章信息為逆行違章。其中，當(dāng)前道路的通行方向可以根據(jù)當(dāng)前道路的標(biāo)識(shí)信息在控制平臺(tái)獲取，也可以直接在車輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置中獲取。
[0115]本實(shí)施例中，通過在檢測到當(dāng)前道路中有車輛通過時(shí)，方向獲取單元13獲取檢測到的所述車輛的行駛方向，第二確定單元14確定獲取的所述行駛方向與當(dāng)前道路的通行方向的夾角是否小于90度，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)車輛行駛方向與當(dāng)前道路的通行方向的夾角準(zhǔn)確的判斷該車輛是否逆行，并在車輛逆行時(shí)繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)的流程，提高了車輛逆行違章判斷的準(zhǔn)確性及效率，進(jìn)一步提高了車輛違章證據(jù)提取的效率。
[0116]基于第一實(shí)施例提出本發(fā)明車輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置的第四實(shí)施例，參照圖9，在本實(shí)施例中，確定模塊包括:
[0117]速度獲取單元15，用于在檢測到當(dāng)前道路中有車輛通過時(shí)，獲取檢測到的所述車輛的速度及當(dāng)前道路的最大限速；
[0118]其中，當(dāng)前道路的最大限速可以根據(jù)當(dāng)前道路的標(biāo)識(shí)信息在控制平臺(tái)獲取，也可