[发明专利]高速公路机动车非法占用应急车道的监控系统及实现方法在审

专利信息
申请号: 201610185543.4 申请日: 2016-03-29
公开(公告)号: CN105608906A 公开(公告)日: 2016-05-25
发明(设计)人: 赵成强;刘明哲;柳炳琦;肖婷婷;王文斌;张卓 申请(专利权)人: 成都理工大学
主分类号: G08G1/017 分类号: G08G1/017;G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06T7/00
代理公司: 成都众恒智合专利代理事务所(普通合伙) 51239 代理人: 刘华平
地址: 610000 四川*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 高速公路 机动车 非法 占用 应急 车道 监控 系统 实现 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及计算机视觉技术领域,具体涉及一种高速公路机动车非法占用应急车道的监控系统及实现方法。

背景技术

高速公路上的应急车道,是专门供工程救险、消防救援、医疗救护或民警执行紧急公务等处理应急事务的车辆使用的专用通道。《中国人民共和国道路交通安全法实施条例》第八十二条规定:机动车在高速公路上行驶时非紧急情况不得在应急车道行驶或停车。然而,如今有许多驾驶员无视这一法规,尤其是遇到突发情况造成高速公路拥堵时,为了争取一点点时间,许多驾驶员常常非法占用应急车道行车,却导致各种应急车辆无法通过应急车道快速而顺利地抵达事故地点,从而延缓了事故的处理,对他人人身安全和财产安全造成了不可估量、无法挽回的损失。

在现有的交通安防中,高速公路大多都采用多摄像头采集监控视频,再对所采集的所有视频进行人工分析。这种方式存在的缺点有:a、所需要查看的视频多,人工处理效率低;b、人自身局限性,视觉疲劳等造成“漏检”等;c、人工处理不能实现实时检测,及时提醒。

随着计算机视觉的高速发展,智能视频分析技术在交通安防领域得到大力推广运用,然而,目前出现的智能监控技术几乎都采用的是触发抓拍的方式,其原理是通过相关检测技术检测到车辆违规再触发进行拍照留证明,包括微波检测、红外线检测、磁力计检测、感应线圈检测等,而这些检测要么得破坏公路埋线圈,要么得安装相关发射设备,同时受环境影响较大,这大大的提高了成本和影响了效果。

发明内容

为克服现有技术中的上述问题,本发明提供了一种高速公路机动车非法占用应急车道的监控系统及实现方法,利用智能视频分析技术,实现实时对视频图像采集设备所监控的公路区域内占据应急车道的行为及时捕取,为交通安防的智能监控提供及时、有价值的信息,有效遏制非法占用应急车道的违法行为。

为了实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:

高速公路机动车非法占用应急车道的监控系统,包括视频图像采集设备、监控中心和智能视频分析系统;所述视频图像采集设备安装在能够同时采集应急车道内部图像及识别线的地方;所述视频图像采集设备通过数据传输线路同时与监控中心和智能视频分析系统连接,所述监控中心与智能视频分析系统之间通过网络进行数据传输。

进一步地,所述视频图像采集设备采集的视频图像帧的单张图片具备车牌识别的基本条件。

本发明还提供了该监控系统的实现方法,包括以下步骤:

(1)向智能视频分析系统输入监控视频流;

(2)对监控视频流进行图像分割;

(3)对分割后的应急车道图像进行分析,判断应急车道内是否有车辆:如果无车辆,则继续步骤(1);如果有车辆,则执行步骤(4);

(4)对分割后应急车道所在的区域进行车牌识别;

(5)输出占用应急车道的车辆信息并保存。

进一步地,所述步骤(1)中,传输至智能视频分析系统的监控视频流要经过隔帧处理。

进一步地,所述监控视频流可以是由视频图像采集设备实时传输的;也可以是按需求从监控中心调用传输的。

进一步地,所述步骤(2)中,图像分割是利用图像分割算法而进行的自动分割,其分割依据是根据应急车道识别线为基础所进行的。

作为优选,所述步骤(2)中,图像分割区域在视频图像采集设备安装调试时设置,且分隔区域的大小根据当地交通管理法规定实际路面占多少算违法而定。

再进一步地,所述步骤(3)中,判断应急车道内是否有车辆,是指判断经过图像分割的区域内是否有车牌。

更进一步地,所述步骤(4)中,车牌识别的步骤依次包括:车辆图像的获取、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别。

作为优选,所述步骤(5)中,输出信息包括占用应急车道车辆的车牌号,以及图像分割前的原帧图片。

与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:

(1)本发明实现了对应急车道的日常监控,对应急车道被占保存有效数据,为交通执法提供了有力凭证,增加了应急车道监管力度,当有公路交通事故时,保证了生命通道的畅通,减少了因抢救不及时而造成的伤亡,对公路交通管理发挥积极作用。

(2)本发明对监控视频流经过隔帧处理后再传输至智能视频分析系统,以提高图像实时监控的效率。

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