[发明专利]一种基于图像异常特征的智能交通抓拍设备故障诊断的方法

摘要

一种基于图像异常特征的智能交通抓拍设备故障诊断的方法，利用计算机智能地识别异常图像的方式来达到抓拍设备故障诊断的目的，以此告别繁琐、效率低的人工诊断方式。在此方法中，首先，建立了异常图像到设备故障的映射关系，且根据异常特性的需要实现了一种实用性强的基于颜色特征和字符纹理特征的车牌定位方法；接着，采用了一种基于多特征相结合的异常图像识别方法，并且研究了识别算法的自适应性；最后，对于复杂的综合设备故障信息进行一个可观性好的可视化处理。通过建立一套设备故障诊断系统，可保证抓拍设备的故障诊断能满足实时性好、准确性高、效率高的要求，提供一种人性化且科学的故障诊断方法。

主权项

一种基于图像异常特征的智能交通抓拍设备故障诊断的方法，其特征在于：包括以下步骤：1)、建立抓拍设备故障与异常图像之间的映射关系；抓拍设备故障包括摄像机常见故障、闪光灯常见故障和感应线圈常见故障；图像异常特性包括颜色异常、行为异常和其他异常；根据抓拍设备故障和图像异常特征得到它们两者之间的映射关系；2)、基于颜色特征和纹理特征的车牌定位过程：根据在图像中是否能成功定位到车牌来判断图像中是否存在有效车牌信息，能定位到车牌说明图像中有车牌信息，反之没有车牌信息；基于颜色特征和纹理特征的车牌定位主要是利用车牌的这四种颜色特性进行初步定位得到车牌的候选区域，接着根据车牌字符之间的灰度跳跃性以及字符之间的固定间隔特征在其二值化图像中进行二次定位从而得到车牌精确定位的结果；3)、基于多特征相结合的异常图像识别方法，过程为：3.1)识别颜色异常图像图像的颜色异常特性主要体现在原RGB彩色图像中R、G、B三个通道的统计规律以及灰度图像中的灰度信息中；3.2)识别行为异常图像根据划分区域法判断是否存在行为异常图像，如果存在图像中缺失目标车辆、图像中包含了异常的目标车辆和图像中的目标车辆位置异常，则判定存在异常；3.3)识别其他异常图像采用特征提取的方法得到图像的尺寸和图像所包含的特征点。