以直接在車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置中獲取，車(chē)輛的速度可以通過(guò)測(cè)速設(shè)備獲取。
[0119]第三確定單元16，用于確定所述車(chē)輛的速度是否大于當(dāng)前道路的最大限速，其中，在所述車(chē)輛的速度大于所述最大限速時(shí)，判定所述車(chē)輛違章。
[0120]本實(shí)施例中，通過(guò)在檢測(cè)到當(dāng)前道路中有車(chē)輛通過(guò)時(shí)，速度獲取單元15獲取檢測(cè)到的所述車(chē)輛的速度及當(dāng)前道路的最大限速，而后第三確定單元16確定所述車(chē)輛的速度是否大于當(dāng)前道路的最大限速，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)車(chē)輛的速度及當(dāng)前道路的最大限速準(zhǔn)確的判斷該車(chē)輛是否超速，并在車(chē)輛超速時(shí)繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)的流程，提高了車(chē)輛超速違章判斷的準(zhǔn)確性及效率，進(jìn)一步提高了車(chē)輛違章證據(jù)提取的效率。
[0121]基于第一實(shí)施例提出本發(fā)明車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置的第五實(shí)施例，參照?qǐng)D10，在本實(shí)施例中，識(shí)別模塊30包括:
[0122]區(qū)域確定單元31，用于在所述車(chē)輛圖像中確定車(chē)牌所在區(qū)域，并基于確定的區(qū)域分割出車(chē)牌字符圖像；
[0123]本實(shí)施例中，從車(chē)輛圖像中定位車(chē)牌區(qū)域的方式很多，由于車(chē)牌定位需要考慮各種可能存在的外部因素影響，比如光照、天氣、車(chē)牌缺損及污染等，因此，不同的車(chē)牌定位算法其所對(duì)應(yīng)的計(jì)算效率及精確度也并不相同。
[0124]現(xiàn)有的車(chē)牌定位算法一般都會(huì)考慮車(chē)牌本身的特點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)，在定位算法中車(chē)牌的固有特征是最為穩(wěn)定可靠的屬性，車(chē)牌區(qū)域有很多特征可以作為顯著特征，本實(shí)施例中具體分為幾何特征、顏色特征、紋理特征和位置特征等。
[0125]當(dāng)確定車(chē)牌所在區(qū)域后，從車(chē)輛圖像中分割出車(chē)牌所在區(qū)域，得到車(chē)牌圖像。例如，利用牌照具有四邊形邊框的特點(diǎn)，通過(guò)檢測(cè)圖像中的長(zhǎng)直線段，然后用一定的約束條件進(jìn)行搜索的方法來(lái)確定牌照的位置。或者例如，利用統(tǒng)計(jì)投影直方圖的方法，通過(guò)對(duì)采集的車(chē)輛圖像水平和垂直兩個(gè)方向的灰度投影直方圖的分析，來(lái)推斷出汽車(chē)牌照的位置。然后根據(jù)車(chē)牌中字符的上述相關(guān)特征，從車(chē)牌圖像中分割出車(chē)牌字符圖像，例如先確定車(chē)牌字符的上下左右邊界，也即確定車(chē)牌的邊界線;然后再根據(jù)車(chē)牌中各字符之間的固定間隙，將車(chē)牌中的字符一一分割出來(lái)。
[0126]歸一化單元32，用于對(duì)獲得的車(chē)牌字符圖像進(jìn)行歸一化處理操作；
[0127]本實(shí)施例中進(jìn)一步通過(guò)歸一化單元32對(duì)分割出的多個(gè)車(chē)牌字符圖像進(jìn)行歸一化處理，以統(tǒng)一各車(chē)牌字符圖像的大小。
[0128]提取單元33，用于在歸一化處理后的車(chē)牌字符圖像中提取字符特征信息并進(jìn)行識(shí)另IJ，以確定所述車(chē)牌字符圖像的字符內(nèi)容，得到車(chē)牌信息。
[0129]車(chē)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(duì)不同的字符類(lèi)型設(shè)置對(duì)應(yīng)的字符識(shí)別算法，具體將提取的車(chē)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(duì)車(chē)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。
[0130]本實(shí)施例通過(guò)區(qū)域確定單元31在所述車(chē)輛圖像中確定車(chē)牌所在區(qū)域，并基于確定的區(qū)域分割出車(chē)牌字符圖像，接著歸一化單元32對(duì)獲得的車(chē)牌字符圖像進(jìn)行歸一化處理操作，而后提取單元33在歸一化處理后的車(chē)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(chē)牌字符圖像的字符內(nèi)容并得到車(chē)牌識(shí)別的最終結(jié)果，提升車(chē)牌識(shí)別處理的精確度。
[0131]以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的專(zhuān)利范圍，凡是利用本發(fā)明說(shuō)明書(shū)及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專(zhuān)利保護(hù)范圍內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理方法包括以下步驟: 在檢測(cè)到當(dāng)前道路中有車(chē)輛通過(guò)時(shí)，確定檢測(cè)到的所述車(chē)輛是否違章； 在所述車(chē)輛違章時(shí)，控制攝像機(jī)拍攝所述車(chē)輛以獲得車(chē)輛圖像，并獲取所述車(chē)輛的違章信息； 基于獲得的車(chē)輛圖像進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別以獲得所述車(chē)輛的車(chē)牌信息； 將所述車(chē)輛圖像、車(chē)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(chē)輛圖像、車(chē)牌信息及違章信息。2.如權(quán)利要求1所述的車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，當(dāng)前道路為設(shè)有紅綠燈的路口，在檢測(cè)到當(dāng)前道路中有車(chē)輛通過(guò)時(shí)，確定檢測(cè)到的所述車(chē)輛是否違章的步驟包括: 在檢測(cè)到當(dāng)前道路中有車(chē)輛通過(guò)時(shí)，獲取當(dāng)前路口的紅綠燈的狀態(tài)； 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(chē)輛違章。3.如權(quán)利要求1所述的車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述確定檢測(cè)到的所述車(chē)輛是否違章的步驟包括: 在檢測(cè)到當(dāng)前道路中有車(chē)輛通過(guò)時(shí)，獲取檢測(cè)到的所述車(chē)輛的行駛方向； 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(chē)輛違章。4.如權(quán)利要求1所述的車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述在檢測(cè)到當(dāng)前道路中有車(chē)輛通過(guò)時(shí)，確定檢測(cè)到的所述車(chē)輛是否違章的步驟包括: 在檢測(cè)到當(dāng)前道路中有車(chē)輛通過(guò)時(shí)，獲取檢測(cè)到的所述車(chē)輛的速度及當(dāng)前道路的最大限速； 確定所述車(chē)輛的速度是否大于當(dāng)前道路的最大限速，其中，在所述車(chē)輛的速度大于所述最大限速時(shí)，判定所述車(chē)輛違章。5.如權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述基于獲得的車(chē)輛圖像進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別以獲得所述車(chē)輛的車(chē)牌信息的步驟包括: 在所述車(chē)輛圖像中確定車(chē)牌所在區(qū)域，并基于確定的區(qū)域分割出車(chē)牌字符圖像； 對(duì)獲得的車(chē)牌字符圖像進(jìn)行歸一化處理操作； 在歸一化處理后的車(chē)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(chē)牌字符圖像的字符內(nèi)容，得到車(chē)牌信息。6.—種車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，所述車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置包括: 確定模塊，用于在檢測(cè)到當(dāng)前道路中有車(chē)輛通過(guò)時(shí)，確定檢測(cè)到的所述車(chē)輛是否違章；控制模塊，用于在所述車(chē)輛違章時(shí)，控制攝像機(jī)拍攝所述車(chē)輛以獲得車(chē)輛圖像，并獲取所述車(chē)輛的違章信息； 識(shí)別模塊，用于基于獲得的車(chē)輛圖像進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別以獲得所述車(chē)輛的車(chē)牌信息； 發(fā)送模塊，用于將所述車(chē)輛圖像、車(chē)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(chē)輛圖像、車(chē)牌信息及違章信息。7.如權(quán)利要求6所述的車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，當(dāng)前道路為設(shè)有紅綠燈的路口，所述確定模塊包括: 狀態(tài)獲取單元，用于在檢測(cè)到當(dāng)前道路中有車(chē)輛通過(guò)時(shí)，獲取當(dāng)前路口的紅綠燈的狀態(tài)； 第一確定單元，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(chē)輛違章。8.如權(quán)利要求6所述的車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，所述確定模塊包括: 方向獲取單元，用于在檢測(cè)到當(dāng)前道路中有車(chē)輛通過(guò)時(shí)，獲取檢測(cè)到的所述車(chē)輛的行駛方向； 第二確定單元，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(chē)輛違章。9.如權(quán)利要求6所述的車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，所述確定模塊包括: 速度獲取單元，用于在檢測(cè)到當(dāng)前道路中有車(chē)輛通過(guò)時(shí)，獲取檢測(cè)到的所述車(chē)輛的速度及當(dāng)前道路的最大限速； 第三確定單元，用于確定所述車(chē)輛的速度是否大于當(dāng)前道路的最大限速，其中，在所述車(chē)輛的速度大于所述最大限速時(shí)，判定所述車(chē)輛違章。10.如權(quán)利要求6至9任一項(xiàng)所述的車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，所述識(shí)別模塊包括: 區(qū)域確定單元，用于在所述車(chē)輛圖像中確定車(chē)牌所在區(qū)域，并基于確定的區(qū)域分割出車(chē)牌字符圖像； 歸一化單元，用于對(duì)獲得的車(chē)牌字符圖像進(jìn)行歸一化處理操作； 提取單元，用于在歸一化處理后的車(chē)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(chē)牌字符圖像的字符內(nèi)容，得到車(chē)牌信息。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理方法，包括：在檢測(cè)到當(dāng)前道路中有車(chē)輛通過(guò)時(shí)，確定檢測(cè)到的所述車(chē)輛是否違章；在所述車(chē)輛違章時(shí)，控制攝像機(jī)拍攝所述車(chē)輛以獲得車(chē)輛圖像，并獲取所述車(chē)輛的違章信息；基于獲得的車(chē)輛圖像進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別以獲得所述車(chē)輛的車(chē)牌信息；將所述車(chē)輛圖像、車(chē)牌信息及違章信息發(fā)送至控制平臺(tái)。本發(fā)明還公開(kāi)了一種車(chē)輛違章行為的數(shù)據(jù)處理裝置。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)檢測(cè)當(dāng)前道路中的違章車(chē)輛并將違章車(chē)輛對(duì)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(chē)輛違章的自動(dòng)取證，大大減少了車(chē)輛違章證據(jù)提取的工作量，提高了車(chē)輛違章證據(jù)提取的效率。
【IPC分類(lèi)】G08G1/017, G08G1/054
【公開(kāi)號(hào)】CN105654734
【申請(qǐng)?zhí)枴?br>【發(fā)明人】王鑫, 王強(qiáng), 王玲琳, 楊瑩
【申請(qǐng)人】深圳市佳信捷技術(shù)股份有限公司
【公開(kāi)日】2016年6月8日
【申請(qǐng)日】2016年3月15日