智能交通高清电子警察系统原理
系统中主要设备由嵌入式一体化高清摄像机、补光单元、网络传输和中心管理等部分组成，系统核心设备为嵌入式一体化高清摄像机，集抓拍、控制、识别、录像、压缩、传输于一体。具有先进的视频检测功能，可以对视频图像进行逐帧识别，同时自动匹配对应车道，对过往车辆进行轨迹跟踪并做行为判断，如有违章车辆即进行抓拍、车牌识别、录像、存储，处理结果上传到后台。同时系统兼顾卡口功能，即绿灯正常行驶的车辆，系统也可以进行记录。 控制单元检测单元
嵌入式抓拍
模块
同步补光模
复合硅微粉块嵌入式主控
模块
车辆行为判
定
红灯信号
检测
信号灯
存储服务器查询终端
传输模块
后台处理服务器
通信网络
后台管理系统
车辆检测
高清摄像
低频声波吹灰器
化学镀镍磷合金
模块电子警察系统原理图
3.3.1车辆检测原理
采用基于运动检测的车辆检测方法，其核心原理是通过学习建立道路背景模型，将当前帧图像与背景模型进行背景差分得到运动前景像素点，然后对这些运动前景像素进行处理得到车辆信息。该方法效果的优劣依赖于背景建模算法的
性能。其流程图如下所示。
整个检测过程分为以下几个步骤：
1、由高清摄像抓拍主机获取实时的视频流。
2、利用背景差分算法检测运动前景。首先通过初始多帧视频图像的自学习建立一个背景模型，然后对当前帧图像与背景模型进行差分运算，消除背景的影响，从而获取运动目标的前景区域。 摄像机视频序列
前景区域检测
背景更新
车辆跟踪
是否到达触发线触发车辆检测
是
扁平足鞋垫否
车辆检测流程图
3、根据背景差分运算中运动目标检测的结果，有选择性地更新背景模型，并保存背景模型。
4、过滤噪声，并获取准确的车辆位置。
5、运用时空信息、匹配和预测等算法，对车辆进行准确的跟踪，得到车辆对象的运动轨迹，并保存车辆对象的轨迹信息。
6、判断车辆是否到达触发线位置，如果没有到达，则进行下一帧的检测，如果到达则发出触发信号。
车辆的抓拍触发综合运用了车牌检测算法和车辆检测算法，如下图： 车辆到达触发线
是否有牌照输出信息
输出牌照信息对应输出车辆检测模式对应输出
是否
车辆抓拍触发原理示意图
系统首先采用车牌检测算法，在车辆到达触发线的时刻，若系统检测到图像中存在车牌，则触发抓拍，并进行车牌识别；对于无后车牌或后车牌遮挡的车辆，系统无法检测到车牌，此时将启用车辆检测算法，若运动对象与系统内建的车辆模型相匹配，则触发抓拍，并记录为无牌车辆。
3.3.2红绿灯检测原理
1、视频检测红绿灯信号
视频分析算法对于红绿灯的检测综合运用了亮度比较算法与灰度比较算法，在场景中红绿灯所在位置划定检测区域，并对该区域的亮度与灰度的变化进行实时地检测与判断，从而获知当前的红绿灯状态。
2、信号检测器检测红绿灯信号
为确保信号灯检测的准确性，在本方案中配置了信号检测器来对红绿灯信号进行检测，以便在某些不利于进行视频检测的场合，用来确保对红绿灯信号判断的准确性。信号检测器内置红绿灯检测电路，将被检测车道的红绿灯信号引入到信号检测器，220V的红绿灯交流信号被转换为低电压，通过光耦器件送至内部的数字逻辑门电路，从而完成红绿灯信号的检测。
信号检测器收集红灯的信息，当有车辆在红灯期间驶过检测线，则通过RS485接口向摄相机发送抓拍指令，获取相
应违章图片。
3.3.3车牌识别原理
车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下图所示：
图像采集
预处理
车牌定位
字符分割
字符识别结果输出平滑、Gama 校正、
加雷沙星对比度调整……
湘A Q 2191
车牌号码：湘AQ2191
车牌颜：蓝
车牌识别原理示意图
图像采集：通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。
人型JY采集器预处理：图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议