[发明专利]一种同时处理同一视频中多个远光灯车辆的方法

说明书

本发明涉及一种同时处理同一视频中多个远光灯车辆的方法，包括：首先远光灯硬件检测模块检测到远光灯，将远光灯信号发送至上位机程序；在上位机程序接收到模块发出的“模块1远光灯”信号后，开始调用摄像机sdk，下载视频，并保存至本地工控机上；通过处理系统同时处理同一视频中多个远光灯车辆，进行车牌的抓取筛选，处理完成后，将数据写入数据库，用于数据的上传。本发明通过采用软硬件结合方式，利用远光灯检测模块，同时加入基于深度学习的目标检测技术，双重保证，有效的解决了安装难、调试难问题，检测率高、适应性强。采用多线程、多视频同时处理技术，补充和提高了捕获率，大大提升了抓拍的实时性。

技术领域

本发明涉及公路机动车车牌抓拍领域，特别涉及一种同时处理同一视频中多个远光灯车辆的方法。

背景技术

机动车驾驶人夜间行驶时不按规定使用远光灯，很可能造成跟车或者对向来车驾驶员几秒内的失明，是引发夜间交通事故的主要原因。传统远光灯检测利用视频压光找双灯筒技术，速度快，但是捕获率低，只能捕获到双灯筒车辆，不具有普遍性。传统远光灯违规车辆检测技术利用硬件装置检测，采用视频压光找双灯筒技术，有一定的局限性，体现在只可捕获双灯筒车型，无法捕获到单灯筒、多灯筒等，不具有证据公平性、公正性，捕获率只有60%，无法做到车型、灯筒全覆盖。采用硬件装置对远光灯进行检测的方法，由于检测方式的不可视化，安装和调试难度较大，容易受道路平坦度的影响，适应性较差。现有技术中，采用基于深度学习的目标跟踪算法进行远光灯检测，有效的解决了传统远光灯检测方法安装困难和虚警率高等问题，但是，实时性较视频处理差一些因此，急需一种可以解决远光灯抓拍的实时性、全覆盖性、虚警率高等问题的一种同时处理同一视频中多个远光灯车辆的方法。

发明内容

本发明要解决的问题在于提供一种实时性、全覆盖性、虚警率低的一种同时处理同一视频中多个远光灯车辆的方法。

为解决上述问题，本发明提供一种同时处理同一视频中多个远光灯车辆的方法，包括以下步骤:

S1：首先远光灯硬件检测模块检测到远光灯，将远光灯信号发送至上位机程序；

S2：在上位机程序接收到模块发出的“模块1远光灯”信号后，开始调用摄像机sdk，下载视频，并保存至本地工控机上；

S3：通过处理系统同时处理同一视频中多个远光灯车辆，进行车牌的抓取筛选，处理完成后，将数据写入数据库，用于数据的上传。

本发明的有益效果是，通过采用软硬件结合方式，利用远光灯检测模块，同时加入基于深度学习的目标检测技术，双重保证，有效的解决了安装难、调试难问题，检测率高、适应性强。采用多线程、多视频同时处理技术，补充和提高了捕获率，大大提升了抓拍的实时性，更为不按规定使用远光灯现场执法打下了坚定的基础。

进一步的，所述步骤S3中还包括以下步骤：

A1：首先对远光灯的检测判断,根据远光灯数量相同的文件夹，其中，每个文件夹中的视频，对应每个初始远光灯车辆的坐标位置；

A2: 远光灯车辆的追踪与车牌识别,删除重复车辆信息；

A3：将整理好的数据写入数据库，用于数据的上传。

进一步的，所述步骤A1中还包括以下步骤：

B1：首先在主线程中开启一个子线程，用于检测远光灯车辆信息；

B2：通过基于深度学习的远光灯检测算法，提取到视频第一帧，并找出视频帧中含有的远光灯车辆；

B3：检测完成后，根据检测到的不按规定使用远光灯车辆的数量信息，拷贝出不同的文件夹，文件夹中包含初始视频信息，并记录车辆的坐标位置，将坐标和文件夹路径发送到主线程中，等待主线程的处理；