高清闖紅燈抓拍系統(tǒng)總體構(gòu)架拓?fù)鋱D如下：
如上圖所示，本項(xiàng)目總體設(shè)計(jì)可劃分為：
? 高清闖紅燈(視頻偵測(cè))自動(dòng)記錄系統(tǒng)
? 通訊網(wǎng)絡(luò)傳輸系統(tǒng)
? 智能交通綜合管控平臺(tái)
1.高清闖紅燈(視頻偵測(cè))自動(dòng)記錄子系統(tǒng)
本系統(tǒng)建設(shè)充分考慮北方寒冷冰凍天氣及公路路面質(zhì)量不好等因素，采用視頻偵測(cè)技術(shù)模式進(jìn)行車輛檢測(cè)，從而避免采用地感線圈方式的施工難度及后續(xù)維護(hù)成本。視頻偵測(cè)檢測(cè)模式可以不因路邊變更渠化可能需重新埋設(shè)線圈、高緯度開(kāi)凍期和低緯度夏季路面變化嚴(yán)重導(dǎo)致線圈斷裂損壞而增加維護(hù)難度及成本，具有成本低(無(wú)需埋設(shè)地感線圈)、適應(yīng)范圍廣、維護(hù)方便簡(jiǎn)單等特點(diǎn)。
高清闖紅燈(視頻偵測(cè))自動(dòng)記錄系統(tǒng)一般也由車輛檢測(cè)單元、圖像采集單元、數(shù)據(jù)處理存儲(chǔ)單元、傳輸單元和輔助照明單元等組成。
1.1車輛檢測(cè)單元
本系統(tǒng)的車輛檢測(cè)單元主要采用了虛擬線圈及號(hào)牌特征檢測(cè)算法，并集合多種圖像處理和分析技術(shù)來(lái)減少車牌的檢測(cè)錯(cuò)誤率，提高車輛精確度。其優(yōu)勢(shì)在于在虛擬線圈判斷的基礎(chǔ)上首先加入了在線學(xué)習(xí)模塊，采用最新的反饋型學(xué)習(xí)模型來(lái)自適應(yīng)環(huán)境的變化，提高了系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力；其次本系統(tǒng)在時(shí)間軸上對(duì)圖像信息密集采樣，對(duì)每一幀的全景信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析計(jì)算，用一種完全基于學(xué)習(xí)的多種特征融合的車輛定位新算法對(duì)圖像進(jìn)行車輛定位，判別出真正的車輛，進(jìn)行車輛鎖定并對(duì)鎖定的車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤；然后得到車輛的精確位置以及車輛運(yùn)動(dòng)的矢量軌跡曲線圖。
1.1.1車輛檢測(cè)原理
虛擬線圈模塊
虛擬線圈通過(guò)模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)智能算法，對(duì)區(qū)域進(jìn)行車輛檢測(cè)，濾除大燈、陰影以及雨雪等的影響，提高系統(tǒng)捕獲正確有效率，本系統(tǒng)采用每車道布設(shè)兩個(gè)一組的虛擬線圈方式進(jìn)行車輛是否存在及行駛方向的檢測(cè)判斷，進(jìn)一步減少誤拍率，提高系統(tǒng)準(zhǔn)確率及有效率
噪聲過(guò)濾模塊
噪聲過(guò)濾模塊是針對(duì)全景中出現(xiàn)的各種噪聲影響，對(duì)提高系統(tǒng)的判別正確率具有重要作用。由于噪聲的產(chǎn)生以及影響復(fù)雜多樣，因此如何濾除或減少噪聲的影響，提高系統(tǒng)的魯棒性，在學(xué)術(shù)科研領(lǐng)域和工程領(lǐng)域都是一個(gè)至關(guān)重要的課題內(nèi)容和研究方向。
以往的闖紅燈系統(tǒng)，雖然有些捕獲率有一定保證，但僅僅是針對(duì)環(huán)境中一些簡(jiǎn)單的噪聲進(jìn)行濾除，甚至沒(méi)有，因此導(dǎo)致闖紅燈系統(tǒng)的捕獲正確率較低。行人、非機(jī)動(dòng)車輛、陰影、雨雪、燈光等都會(huì)對(duì)系統(tǒng)造成誤差，導(dǎo)致捕獲圖片可用率較低，加大了業(yè)主篩選工作量。
本系統(tǒng)采用一種綜合性混合優(yōu)化的計(jì)算機(jī)人工智能算法，利用大量學(xué)習(xí)樣本，綜合分析各種噪聲的整體特征和局部特征，并采用國(guó)際上先進(jìn)的計(jì)算機(jī)啟發(fā)式混合智能優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)各種噪聲的過(guò)濾和衰弱。經(jīng)大量實(shí)驗(yàn)分析，該算法對(duì)噪聲的濾除作用明顯，對(duì)攝像機(jī)的系統(tǒng)噪聲、車輛以及樹(shù)木等等的陰影、行人、非機(jī)動(dòng)車輛、夜晚車輛大燈、大雨、雪、地面有水時(shí)的反光等等各種環(huán)境噪聲都有很好的濾除和衰減作用，大大提高了系統(tǒng)的捕獲正確有效率。特別是對(duì)夜晚環(huán)境的噪聲有較好的濾除作用，提高高清工業(yè)攝像機(jī)夜晚的畫(huà)面質(zhì)量。
車輛定位模塊
車輛定位模塊是一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確性對(duì)整體系統(tǒng)性能的影響巨大。由于車輛種類繁多，大型車小型車在外形、大小方面的差別，各種車輛的顏色各異，對(duì)車輛的自動(dòng)化定位實(shí)現(xiàn)提出了很大的挑戰(zhàn)。
以往的車輛定位系統(tǒng)，通常經(jīng)驗(yàn)性地使用一些低層特征(如顏色、邊緣信息等)，再利用簡(jiǎn)單的分類器(如經(jīng)驗(yàn)性的閾值等)進(jìn)行車輛定位。本系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，實(shí)現(xiàn)了一種完全基于學(xué)習(xí)的多種特征融合的車輛定位新算法。該算法結(jié)合車輛的低層特征與高層特征(如形狀等)，利用大量的學(xué)習(xí)樣本，從海量特征中提取出車輛內(nèi)部最不同于其他事物的特征，并采用最新的分類器算法，訓(xùn)練出快速而又可靠的車輛定位器，適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境，各種不同的天氣變化與光照變化以及不同的攝像角度。這一算法檢測(cè)率高、錯(cuò)誤率低、檢測(cè)速度快。
為了保證車輛的定位的速度，準(zhǔn)確率以及抗擊各種天氣，關(guān)照變化的影響，本系統(tǒng)的車輛定位模塊分成兩個(gè)階段：
粗定位：對(duì)整幅圖像信息進(jìn)行掃描，結(jié)合車輛的低層特征與高層特征，快速的找到車輛的位置。
精定位：為了適應(yīng)各種天氣，光照的變化，系統(tǒng)在粗定位的基礎(chǔ)上，利用粗定位的所得到的車輛位置信息，利用車輛分割、去影、去霧等圖像處理技術(shù)進(jìn)行車輛的精定位，來(lái)排除各種干擾信息，達(dá)到準(zhǔn)確判斷車輛的位置的目的，并且可以準(zhǔn)確判斷多輛車的位置。
車輛跟蹤模塊
車輛跟蹤模塊是在車輛定位的基礎(chǔ)上對(duì)時(shí)間軸上的圖像信息進(jìn)行密集采樣，對(duì)已定位的車輛進(jìn)行目標(biāo)鎖定，并對(duì)鎖定的車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，來(lái)計(jì)算出車輛的精確位置和車輛的運(yùn)動(dòng)矢量軌跡曲線圖。本系統(tǒng)首先根據(jù)已得到的車輛的運(yùn)動(dòng)矢量軌跡曲線用最新的反饋模型對(duì)車輛的下一幀狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后結(jié)合車輛的低層特征和高層特征，進(jìn)行車輛匹配，達(dá)到車輛目標(biāo)鎖定的目的。
本系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)全景中多個(gè)車輛進(jìn)行跟蹤，從而可以進(jìn)行單方向多車道闖紅燈違法行為的檢測(cè)判斷。
車牌定位模塊
車牌定位模塊是車牌識(shí)別的基礎(chǔ)，本系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，實(shí)現(xiàn)了一種完全基于學(xué)習(xí)的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。由于該算法是一種完全基于學(xué)習(xí)的算法，只要有足夠的學(xué)習(xí)樣本，可以快速訓(xùn)練出針對(duì)不同車牌類型的新的檢測(cè)模型。
車牌識(shí)別模塊
在車牌識(shí)別模塊中，本系統(tǒng)采用了多種識(shí)別模型相結(jié)合的方法，構(gòu)建了一種層次化的字符識(shí)別流程，有效地提高了字符識(shí)別的正確率。另一方面，本系統(tǒng)在字符識(shí)別之前，使用計(jì)算機(jī)智能算法對(duì)字符圖像進(jìn)行了前期處理，不僅盡可能保留了圖像信息，而且提高了圖像質(zhì)量，提高了相似字符的可區(qū)分性，保證了字符識(shí)別的可靠性。
同步校準(zhǔn)模塊
同步校準(zhǔn)模塊對(duì)虛擬線圈與車輛跟蹤模塊進(jìn)行時(shí)序上的調(diào)整，使得全景圖像與虛擬線圈的觸發(fā)達(dá)到正確的一一匹配。傳統(tǒng)的匹配方法僅僅利用對(duì)全景圖像和特寫(xiě)圖像抓拍位置這一信息進(jìn)行對(duì)應(yīng)匹配，這種方法由于信息不完整，在車流量較大的情況會(huì)出現(xiàn)較大的誤差。本系統(tǒng)綜合了車輛的位置、通過(guò)時(shí)間，圖像的特征等等更多的有用信息，通過(guò)對(duì)車輛跟蹤模塊中鎖定的目標(biāo)和虛擬線圈觸發(fā)的信息進(jìn)行一一匹配，進(jìn)一步濾除噪聲，提高系統(tǒng)的捕獲正確有效率，保證了系統(tǒng)具有更好的可靠性，和對(duì)環(huán)境可以更好的適應(yīng)能力。
在線學(xué)習(xí)模塊
由于本系統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境十分復(fù)雜，背景圖像、光照條件、鏡頭焦距、成像質(zhì)量。天氣情況等因素變化無(wú)常，任何一種一成不變的檢測(cè)和識(shí)別算法都不可能完全適應(yīng)千變?nèi)f化的應(yīng)用環(huán)境。本系統(tǒng)特別添加了在線學(xué)習(xí)模塊，該模塊采用最新的反饋型學(xué)習(xí)模型，利用決策模塊得到的圖象質(zhì)量、分類可信度評(píng)價(jià)等反饋信息，智能化地更新一些算法參數(shù)，使得系統(tǒng)能快速適應(yīng)新的應(yīng)用環(huán)境。該算法作為已有算法的一個(gè)有力補(bǔ)充，進(jìn)一步提高了系統(tǒng)性能。
1.1.2 紅綠燈檢測(cè)原理
目前路口使用的交通信號(hào)機(jī)大多是多相位紅綠燈，因此，交通信號(hào)檢測(cè)單元將分別對(duì)每一個(gè)車道應(yīng)遵循的信號(hào)燈進(jìn)行檢測(cè)，即分別將直行，左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)的紅燈信號(hào)、綠燈信號(hào)和黃閃信號(hào)(220V交流電壓信號(hào))送至檢測(cè)單元，以便路口檢測(cè)主機(jī)能實(shí)時(shí)獲得紅綠燈變化信號(hào)，配合信號(hào)燈與車道視頻檢測(cè)的邏輯關(guān)系，可確保系統(tǒng)只對(duì)紅燈狀態(tài)下闖紅燈違法車輛進(jìn)行拍照記錄，比如在紅燈信號(hào)消失、黃閃時(shí)間段內(nèi)通過(guò)停車線的車輛系統(tǒng)不予以拍照。
交通信號(hào)檢測(cè)單元由紅綠燈信號(hào)檢測(cè)器及IO設(shè)備組成，紅綠燈狀態(tài)檢測(cè)器是將接入的紅路燈工作電源接入檢測(cè)器，IO設(shè)備將220V交流模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成5V開(kāi)關(guān)量信號(hào)供路口檢測(cè)主機(jī)使用，紅綠燈信號(hào)檢測(cè)器及IO設(shè)備一般都安裝在路口落地設(shè)備箱中，用于獲得車輛檢測(cè)信號(hào)和路口紅綠燈狀態(tài)信號(hào)。
1.1.3 闖紅燈檢測(cè)原理
在紅燈信號(hào)時(shí)，當(dāng)車輛繼續(xù)行駛進(jìn)行闖紅燈行為時(shí)，系統(tǒng)就通過(guò)先進(jìn)的虛擬線圈檢測(cè)及號(hào)牌特征檢測(cè)算法相結(jié)合的辦法進(jìn)行確認(rèn)判斷，當(dāng)確認(rèn)在紅燈狀態(tài)下有車輛通過(guò)且具有完整車牌時(shí)系統(tǒng)就會(huì)進(jìn)行闖紅燈違法行為的記錄，可有效剔除無(wú)牌及號(hào)牌遮擋的無(wú)效闖紅燈違法記錄信息。
1.2 圖像采集單元
圖像采集技術(shù)的應(yīng)用主要為兩百萬(wàn)CCD高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)。
針對(duì)車速19km/h～180km/h范圍內(nèi)違法闖紅燈的車輛在經(jīng)過(guò)停車線區(qū)域附件內(nèi)的圖像捕獲率可達(dá)99%以上，其中車輛闖紅燈數(shù)據(jù)庫(kù)完全符合公司部行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)GAT496-2009《闖紅燈自動(dòng)記錄系統(tǒng)通用技術(shù)條件》的數(shù)據(jù)庫(kù)格式要求。
由于采用高清攝像系統(tǒng)，拍攝下來(lái)的車輛的圖片分辨率可達(dá)1628*1236像素(200萬(wàn))，圖像質(zhì)量相當(dāng)清晰，不僅可以清晰的分辨車輛的后牌照，車牌像素比以往的高兩倍，而且可以有效判別箭頭燈等；夜間由于采用了多種曝光技術(shù)和補(bǔ)光技術(shù)，車輛的車牌信息、紅綠燈的狀態(tài)信息及路口環(huán)境信息都能得以有效體現(xiàn)。
系統(tǒng)利用200W可有效記錄機(jī)動(dòng)車闖紅燈過(guò)程中連續(xù)2-3張圖片用以反映機(jī)動(dòng)車違法過(guò)程：第一張闖紅燈圖片應(yīng)能清晰辨別闖紅燈時(shí)間、車輛類型、紅燈信號(hào)、機(jī)動(dòng)車車身未越過(guò)停止線的情況；第二和第三圖片應(yīng)能清晰辨別闖紅燈時(shí)間、車輛類型、紅燈信號(hào)和整個(gè)機(jī)動(dòng)車車身已經(jīng)越過(guò)停止線并且在相應(yīng)紅燈相位繼續(xù)行駛的情況。系統(tǒng)連續(xù)2-3張闖紅燈違法行為的記錄不會(huì)應(yīng)間距太大影響對(duì)違法機(jī)動(dòng)車進(jìn)行認(rèn)為的判斷。
白天闖紅燈高清實(shí)例
