一种基于智慧城市车辆违规的智能识别方法与流程

1.本发明涉及智能交通技术领域，特别涉及一种基于智慧城市车辆违规的智能识别方法。


背景技术：

2.随着居民生活水平的提高，现如今基本每户人家都拥有私家车。由此车辆违停的现象也是层出不穷，车辆违停不仅会导致城市的品味以及形象受到影响，而且会增加碰撞事故以及追尾意外的发生，还会造成不必要的堵塞，影响其他车辆行人的正常通行。
3.为了减少路面上车辆违规，市面上采用交通摄像头以拍照取证方式来识别车辆是否违规，然而，传统方式中，交通摄像头只能实现抓拍闯红灯以及压线等行为，无法识别车辆是否逆行，大大降低了用户的体验。


技术实现要素：

4.本发明主要解决的技术问题是提供一种基于智慧城市车辆违规的智能识别方法，能够识别车辆逆行行为，以满足智慧城市的高质量要求，大大提升了用户的体验。
5.为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：本发明提供一种基于智慧城市车辆违规的智能识别方法，其特征在于，包括：步骤s101：利用摄像头在第一时间点朝第一方向拍摄路面上的第一车辆图片，其中第一方向为车辆逆行方向；步骤s102：从第一车辆图片中解析出机动车车辆，并解析出该车辆的车牌号及其对应的位置，选取固定不动的物体作为第一参考点，并统计出该车牌号的车辆与第一参考点沿第一方向的第一距离值；步骤s103：利用摄像头在第二时间点朝第一方向拍摄路面上的第二车辆图片，其中第二时间点比第一时间点晚；步骤s104：从第二车辆图片中解析出机动车车辆，并解析出该车辆的车牌号及其对应的位置，从第二车辆图片中选取出与第一车辆图片中的车牌号相同的车辆，并统计出与第一车辆图片中的车牌号相同的车辆与第一参考点沿第一方向的第二距离值；步骤s105：当第一参考点处于第一车轮图片中的车辆的后方时，如果第二距离值小于第一距离值时，判定该车牌号的车辆属于逆行违规行为。
6.进一步的，该方法还包括：步骤s106：当第一参考点处于第一车轮图片中的车辆的前方时，如果第二距离值大于第一距离值时，判定该车牌号的车辆属于逆行违规行为。
7.进一步的，所述第一参考点包括摄像头、路面旁边的房子和路面旁边的树木。
8.进一步的，该方法还包括：步骤s201：利用摄像头在第三时间点朝第二方向拍摄路面上的第三车辆图片，其中第二方向为车辆顺行方向；步骤s202：从第三车辆图片中解析出车辆的车牌号及其对应的位置，选取固定不动的物体作为第二参考点，并统计出该车牌号的车辆与第二参考点沿第二方向的第三距离值；步骤s203：利用摄像头在第四时间点朝第二方向拍摄路面上的第四车辆图片，其中第四时间点比第三时间点晚；步骤s204：从第四车辆图片中解析出车辆的车牌号及其对应的位置，从第四车辆图片中选取出与第三车辆图片中的车牌号相同的车辆，并统计出与第三车辆图片中的车牌号相同的车辆与第二参考点沿
第二方向的第四距离值；步骤s205：当第一参考点处于第三车轮图片中的车辆的后方时，如果第四距离值小于第三距离值时，判定该车牌号的车辆属于逆行违规行为。
9.进一步的，该方法还包括：步骤s206：当第二参考点处于第三车轮图片中的车辆的前方时，如果第四距离值大于第三距离值时，判定该车牌号的车辆属于逆行违规行为。
10.进一步的，所述第二参考点包括摄像头、路面旁边的房子和路面旁边的树木。
11.进一步的，该路面为单行车道路面，所述摄像头转动设置在路面的上方的支撑架的控制面板中，所述控制面板设置有红灯、绿灯和黄灯，该方法包括：当绿灯亮时，控制摄像头朝向逆行方向，并执行步骤s101
‑
步骤s106；当红灯亮时，控制摄像头转动并朝向顺行方向，并执行步骤s201
‑
步骤s206。
12.进一步的，该路面为单行车道路面，所述摄像头转动设置在路面的上方的支撑架的控制面板中，所述控制面板中设置有红灯、绿灯和黄灯，该方法包括：当绿灯亮时，控制摄像头朝向逆行方向，并执行步骤s101
‑
步骤s106，且在执行完步骤s101
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步骤s106时，控制摄像头转动并朝向顺行方向，并执行步骤s201
‑
步骤s206，且在执行完步骤s201
‑
步骤s206后，再次控制摄像头朝向逆行方向。
13.进一步的，该方法还包括：当红灯亮时，从第一车辆图片中解析出停止在路面上排队的车辆，统计出所停止在每一车道上的排队车辆的总长度；判断所停止在每一车道上的排队车辆的总长度最长的车道所停止的排队车辆的长度是否大于预设长度值；如果是，则为所对应的控制面板中的绿灯提供一种新的亮灯时长方式，其中新的亮灯时长方式的亮灯时长比正常亮灯时长长。
14.本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明所公开的基于智慧城市车辆违规的智能识别方法包括：利用摄像头拍摄路面上的第一车辆图片；从第一车辆图片中解析出机动车车辆的车牌号及其对应的位置，统计出该车牌号的车辆与第一参考点的第一距离值；利用摄像头拍摄路面上的第二车辆图片；从第二车辆图片中解析出机动车车辆的车牌号及其对应的位置，从第二车辆图片中选取出车牌号相同的车辆，并统计出车牌号相同的车辆与第一参考点的第二距离值；当第一参考点处于第一车轮图片中的车辆的后方时，如果第二距离值小于第一距离值时，判定该车牌号的车辆属于逆行违规行为。通过上述方式，本发明能够根据机动车与参考点的距离来判断车辆是否逆行，能够实现识别车辆逆行行为，智能化更高。
附图说明
15.图1是本发明基于智慧城市车辆违规的智能识别方法的流程示意图。
具体实施方式
16.请参阅图1，该基于智慧城市车辆违规的智能识别方法包括以下步骤：
17.步骤s101：利用摄像头在第一时间点朝第一方向拍摄路面上的第一车辆图片。
18.优选地，第一方向为车辆逆行方向。
19.步骤s102：从第一车辆图片中解析出机动车车辆，并解析出该车辆的车牌号及其对应的位置，选取固定不动的物体作为第一参考点，并统计出该车牌号的车辆与第一参考点沿第一方向的第一距离值。
20.应理解，在步骤s102中，只从第一车辆图片中解析出是属于机动车的车辆，自行车和行人是不会解析出来的。
21.应理解，在一些实施例中，从第一车辆图片中解析出机动车车辆的步骤包括：选取第一车辆图片中宽度大于预设宽度、高度大于预设高度、固定设置有牌匾以及牌匾设置有文字、字母以及数字的轮廓作为机动车车辆。值得注意的是，预设宽度是满足机动车的宽度的，预设高度是满足机动车的高度，而牌匾是车牌，满足机动车的车牌的。
22.在本实施例中，第一参考点是固定不动的，优选地，第一参考点包括摄像头、路面旁边的房子和路面旁边的树木。
23.步骤s103：利用摄像头在第二时间点朝第一方向拍摄路面上的第二车辆图片。
24.在本实施例中，第二时间点比第一时间点晚，优选地，第二时间点比第一时间点晚的时间范围为1
‑
3秒。
25.步骤s104：从第二车辆图片中解析出机动车车辆，并解析出该车辆的车牌号及其对应的位置，从第二车辆图片中选取出与第一车辆图片中的车牌号相同的车辆，并统计出与第一车辆图片中的车牌号相同的车辆与第一参考点沿第一方向的第二距离值。
26.应理解，在步骤s104中，只从第二车辆图片中解析出是属于机动车的车辆，自行车和行人是不会解析出来的。
27.应理解，在一些实施例中，从第二车辆图片中解析出机动车车辆的步骤包括：选取第二车辆图片中宽度大于预设宽度、高度大于预设高度、固定设置有牌匾以及牌匾设置有文字、字母以及数字的轮廓作为机动车车辆。值得注意的是，预设宽度是满足机动车的宽度的，预设高度是满足机动车的高度，而牌匾是车牌，满足机动车的车牌的。
28.步骤s105：当第一参考点处于第一车轮图片中的车辆的后方时，如果第二距离值小于第一距离值时，判定该车牌号的车辆属于逆行违规行为。
29.应理解，当第一参考点处于第一车轮图片中的车辆的后方时，如果第二距离值小于第一距离值，说明相同车牌号的车辆是往靠近第一参考点的方向移动了，说明是逆行。
30.进一步的，该基于智慧城市车辆违规的智能识别方法，还包括：
31.步骤s106：当第一参考点处于第一车轮图片中的车辆的前方时，如果第二距离值大于第一距离值时，判定该车牌号的车辆属于逆行违规行为。
32.应理解，当第一参考点处于第一车轮图片中的车辆的前方时，如果第二距离值大于第一距离值，说明相同车牌号的车辆是往远离第一参考点的方向移动了，说明是逆行。
33.在本实施例中，步骤s101
‑
步骤s106，摄像头是朝车辆逆行方向拍摄的，因此是拍摄车辆逆行方向的车辆是否有逆行。
34.进一步的，该基于智慧城市车辆违规的智能识别方法还包括：
35.步骤s201：利用摄像头在第三时间点朝第二方向拍摄路面上的第三车辆图片。
36.优选地，第二方向为车辆顺行方向。
37.步骤s202：从第三车辆图片中解析出车辆的车牌号及其对应的位置，选取固定不动的物体作为第二参考点，并统计出该车牌号的车辆与第二参考点沿第二方向的第三距离值。
38.应理解，在步骤s202中，只从第三车辆图片中解析出是属于机动车的车辆，自行车和行人是不会解析出来的。
39.应理解，在一些实施例中，从第三车辆图片中解析出机动车车辆的步骤包括：选取第三车辆图片中宽度大于预设宽度、高度大于预设高度、固定设置有牌匾以及牌匾设置有文字、字母以及数字的轮廓作为机动车车辆。值得注意的是，预设宽度是满足机动车的宽度的，预设高度是满足机动车的高度，而牌匾是车牌，满足机动车的车牌的。
40.在本实施例中，第二参考点是固定不动的，优选地，第一参考点包括摄像头、路面旁边的房子和路面旁边的树木。
41.步骤s203：利用摄像头在第四时间点朝第二方向拍摄路面上的第四车辆图片。
42.在本实施例中，第四时间点比第三时间点晚，优选地，第四时间点比第三时间点晚的时间范围为1
‑
3秒。
43.步骤s204：从第四车辆图片中解析出车辆的车牌号及其对应的位置，从第四车辆图片中选取出与第三车辆图片中的车牌号相同的车辆，并统计出与第三车辆图片中的车牌号相同的车辆与第二参考点沿第二方向的第四距离值。
44.应理解，在步骤s204中，只从第四车辆图片中解析出是属于机动车的车辆，自行车和行人是不会解析出来的。
45.应理解，在一些实施例中，从第四车辆图片中解析出机动车车辆的步骤包括：选取第四车辆图片中宽度大于预设宽度、高度大于预设高度、固定设置有牌匾以及牌匾设置有文字、字母以及数字的轮廓作为机动车车辆。值得注意的是，预设宽度是满足机动车的宽度的，预设高度是满足机动车的高度，而牌匾是车牌，满足机动车的车牌的。
46.步骤s205：当第一参考点处于第三车轮图片中的车辆的后方时，如果第四距离值小于第三距离值时，判定该车牌号的车辆属于逆行违规行为。
47.应理解，当第一参考点处于第三车轮图片中的车辆的后方时，如果第四距离值小于第三距离值，说明相同车牌号的车辆是往靠近第二参考点的方向移动了，说明是逆行。
48.进一步的，该基于智慧城市车辆违规的智能识别方法还包括：
49.步骤s206：当第二参考点处于第三车轮图片中的车辆的前方时，如果第四距离值大于第三距离值时，判定该车牌号的车辆属于逆行违规行为。
50.应理解，当第二参考点处于第三车轮图片中的车辆的前方时，如果第四距离值大于第三距离值，说明相同车牌号的车辆是往远离第二参考点的方向移动，说明是逆行。
51.另外，在一些实施例中，该路面为单行车道路面，所述摄像头转动设置在路面的上方的支撑架的控制面板中，控制面板设置有红灯、绿灯和黄灯，该基于智慧城市车辆违规的智能识别方法包括：当绿灯亮时，控制摄像头朝向逆行方向，并执行步骤s101
‑
步骤s106；当红灯亮时，控制摄像头转动并朝向顺行方向，并执行步骤s201
‑
步骤s206。
52.另外，在一些实施例中，该路面为单行车道路面，所述摄像头转动设置在路面的上方的支撑架的控制面板中，所述控制面板中设置有红灯、绿灯和黄灯，该基于智慧城市车辆违规的智能识别方法包括：当绿灯亮时，控制摄像头朝向逆行方向，并执行步骤s101
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步骤s106，且在执行完步骤s101
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步骤s106时，控制摄像头转动并朝向顺行方向，并执行步骤s201
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步骤s206，且在执行完步骤s201
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步骤s206后，再次控制摄像头朝向逆行方向。
53.进一步的，该基于智慧城市车辆违规的智能识别方法还包括：
54.步骤s301：当红灯亮时，从第一车辆图片中解析出停止在路面上排队的车辆，统计出所停止在每一车道上的排队车辆的总长度。
55.步骤s302：判断所停止在每一车道上的排队车辆的总长度最长的车道所停止的排队车辆的长度是否大于预设长度值。
56.步骤s303：如果是，则为所对应的控制面板中的绿灯提供一种新的亮灯时长方式。
57.优选地，新的亮灯时长方式的亮灯时长比正常亮灯时长长。
58.应理解，步骤s301
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步骤s303能够根据车辆等红灯的排队长度来实现红绿灯显示时长的控制。
59.进一步的，在一些实施例中，该路面不为单行车道，该路面为十字路路口路面，控制面板中设置有与左转车道对应的第一红灯、与左转车道对应的第一绿灯、与左转车道对应的第一黄灯、与中间车道对应的第一红灯、与中间车道对应的第一绿灯、与中间车道对应的第一黄灯、与右转车道对应的第一红灯、与右转车道对应的第一绿灯以及与右转车道对应的第一黄灯，控制面板中的第一红灯、第二红灯和第三红灯的亮灭时间一样，控制面板中的第一绿灯、第二绿灯和第三绿灯的亮灭时间一样，控制面板中的第一黄灯、第二黄灯和第三黄灯的亮灭时间一样。该基于智慧城市车辆违规的智能识别方法还包括：
60.步骤s401：在确定左转车道对应的第一红灯、中间车道对应的第二红灯和右转车道对应的第三红灯亮时，利用控制面板中的摄像头拍摄控制面板所对应的路面的路面图片。
61.步骤s402：解析出出路面图片中路面所对应的左转车道、中间车道和右转车道。
62.步骤s403：识别出出路面图片中的车辆，并识别出左转车道、中间车道和右转车道中的车辆。
63.步骤s404：统计左转车道、中间车道和右转车道中的车辆排队的长度。
64.步骤s405：判断左转车道、中间车道和右转车道中的车辆排队的长度是否满足标准长度。
65.步骤s406：如果是，则左转车道所对应的第一红灯、左转车道所对应的第一绿灯、左转车道所对应的第一黄灯、中间车道所对应的第二红灯、中间车道所对应的第二绿灯、中间车道所对应的第二黄灯、右转车道所对应的第三红灯、右转车道所对应的第三绿灯以及右转车道所对应的第三黄灯按照正常标准时间亮灭。
66.综上，本发明能够实现识别逆行车辆的同时，还能够根据车辆的排队长度来控制交通灯的亮灭时间，如当车辆的排队长度比较长时，延长绿灯亮的时长，当车辆的排队长度比较短时，缩短绿灯亮的时长，灵活性高，智能化高，能够满足智慧城市的高质量要求。
67.以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。