[发明专利]分布式车载实时智能违章抓拍上报系统

说明书

本发明公开了分布式车载实时智能违章抓拍上报系统，包括包括摄像头传感模块、数据处理模块和车联网模块。数据处理模块负责视频数据流和计算能力之间的负载均衡，按时间间隔I将视频数据流转换为能被即时处理的图片数据并存在缓存中，然后采用卷积神经网络对缓存的图片数据进行违章识别，最终得到是否违章结果，通过车联网模块将处理后得到的违章信息上报给服务器端，I的计算方法为：I＝I_init+a*S+b*P+c*E。本发明的智能违章上报系统可安装于城市公交车或出租车等营运车辆及私家汽车上，实现城市交通道路的分布式、智能化、动态违章抓拍取证，解决目前定点监测方式存在的测量死角问题。

技术领域

本发明涉及智能汽车技术领域，具体为分布式车载实时智能违章抓拍上 报系统。

背景技术

目前的车辆违章采集系统主要分为两类，第一类是道路的定点测量监控 系统，例如闯红灯抓拍，不按规定道路行驶或超速测量等。这种定点监控系 统的缺点显而易见，只能在固定的位置对车辆是否违章进行抓拍取证，而无 法获取到安装地点以外的违章信息，经常有车主在监控地点以外的死角区域 进行违章行为；第二类是车载的本车违章信息获取系统，如部分公交车上面 安装的，结合地图信息和GPS获取本车行驶路线，判断是否超出预定行驶线 路或车辆是否超速等。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了一种分布式车载实时智能违章抓拍上报 系统，利用安装在本车辆前方的视频摄像头作为采集装置，采集本车辆前方 摄像头区域内是否有其它车辆存在各类型的违章行为，摄像头采集的图像经 预处理后得到图片数据，进入卷积神经网络违章识别模型作违章判断，如果 存在违章行为则提取出图片中的违章车辆车牌及违章内容信息，通过车载的 车联网系统上报到服务器端，实现实时智能违章上报流程，具体技术方案如 下：

分布式车载实时智能违章抓拍上报系统，包括摄像头传感模块、数据处 理模块和车联网模块，

所述摄像头传感模块负责采集车辆前方的图像视频数据，形成视频数据 流并传输给数据处理模块；

所述数据处理模块负责视频数据流和计算能力之间的负载均衡，将视频 数据流转换为能被即时处理的图片数据并存在缓存中，然后采用卷积神经网 络对缓存的图片数据进行违章识别，最终得到是否违章结果；

所述车联网模块负责将处理后得到的违章信息上报给服务器端。

优选的，所述数据处理模块根据后续图片数据分析处理的实时负载情况， 按时间间隔I将视频流转存为图片数据，放入缓存中，时间间隔I按下式计 算：

I＝I_init+a*+b*P+c*E

式中：

I_init代表初始的时间间隔；

S为缓存使用情况；

P为当前识别算法的进度；

E为当前车辆所处的环境信息；

a为缓存使用情况对时间间隔的影响系数；

b为当前识别算法的进度影响系数；

c为当前车辆所处的环境信息影响系数。

优选的，所述卷积神经网络的训练过程如下：输入层的数据为各种违章 图片数据，通过卷积池化层进行特征提取，通过全连接层进行加权融合，最 终输出向量代表不同类型的违章结果。

优选的，卷积神经网络的训练过程，隐藏层激活函数使用修正线性单元 ReLU(x)：

ReLU(x)函数的输入值x代表隐藏层某个单元的加权后输入；