ocrwintone http://blog.okbase.net/ocrwintone 手机扫描识别车牌号原理 http://blog.okbase.net/ocrwintone/archive/56615.html ocrwintone 2018/4/8 18:49:26 一、移动端车牌识别流程

移动端车牌识别是一项基于OCR识别的应用技术。移动端车牌识别过程主要包含五个步骤,其中包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出结果等一系列计算机算法运算,其流程图如下:

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第一步【图像采集】:此步骤通过前端采集视频流数据,再通过硬件或软件对视频流进行进行解帧识别(常见的车牌识别一体机为硬识别,移动端设备往往通过软件识别,为软识别),移动端车牌识别的识别速度为毫秒级别,相较于大家平时用的手机扫码,移动端车牌识别的识别速度更为快速。在视频模式下采集图像时,移动端车牌识别会自动触发,无需外接信号。

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第二步【预处理】:一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论,实现相机的自动逆光处理、自动白平衡处理、自动曝光处理、自动过爆处理等,并对图像进行图像缩放、噪声过滤、对比度增强等处理。

第三步【车牌定位】:对车牌的的定位一般会依据所采集的图像中纹理特征、颜色特征和形状特征等信息,采用投影分析、连通域分析、机器学习等算法检测车牌。

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第四步【字符分割】:字符分割的主要思路是,基于车牌的二值化结果或边缘提取结果,利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息,一方面把单个字符分别提取出来,也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理;另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有:投影分析、连通域分析,字符聚类和模板匹配等。

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第五步【字符识别】:当前成熟应用的字符识别算法有:模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配,最后选取匹配度最高的结果以输出。

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​二、移动端车牌识别技术参数

支持平台

Android4.0 以上、iOS7.0 以上

支持二次开发

提供 Android 开发 JAR 包,iOS 平台.a 静态库开发包

车牌识别识别模式

视频预览识别模式

车牌识别种类

普通蓝牌、黄牌(双层)、军牌(双)、武警牌(双)、警 牌、新能源车牌等

识别准确率

识别准确率≥98%

识别速度

识别时间<1 秒

 

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用ocr技术识别证件,ocr证件识别,你的不二选择 http://blog.okbase.net/ocrwintone/archive/56614.html ocrwintone 2018/4/8 18:28:08 一、使用ocr识别技术识别身份证应用背景

这些年,随着移动互联网的的发展,越来越多的企业都推出了自己的移动APP,这些APP多数都涉及到个人身份证信息的输入认证(即实名认证),如果手动去输入身份证号码和姓名,速度非常慢,且用户体验非常差。为了提高在移动终端上输入身份证信息的速度和准确性,我们开发出使用ocr识别技术识别身份证SDK,以满足各行业应用需求,给用户带来更好的体验。只需将使用ocr识别技术识别身份证SDK集成到APP中,即可通过手机摄像头扫描识别身份信息。

 

二、使用ocr识别技术识别身份证简介

    使用ocr识别技术识别身份证SDK可支持Android、iOS主流移动操作系统,android平台提供jar包,ios提供静态库.a文件。APP集成使用ocr识别技术识别身份证SDK后,用户采用手机、平板电脑对身份证进行拍摄识别即可自动识别身份证信息(如图-1所示);

 

 

                         如图-1所示

使用ocr识别技术识别身份证技术还可以部署在识别服务器上,可支持Linux 32/64位操作系统、Windows 32位/64位操作系统。用户可部署到自有服务器上,APP可直接调用使用ocr识别技术识别身份证服务识别身份证信息。

使用使用ocr识别技术识别身份证技术后,大大地提升了APP的用户体验。

三、使用ocr识别技术识别身份证技术功能特点

1.识别身份证种类多:可识别二代身份证(包含汉族身份证和少数民族身份证)、香港身份证、澳门身份证、台湾身份证及部分国外身份证;

2.识别速度快:单张使用ocr识别技术识别身份证速度小于2 秒;

3.通过调用识别功能Activity,实现APP应用程序接口调用,支持JAVA、Object-C等多种语言开发调用。

 

四、使用ocr识别技术识别身份证技术主要应用领域

1.金融保险:移动展业、移动查勘录入身份证信息;

2.金融P2P:实名认证;

3.银行:直销银行、手机银行实名认证;

4.移动支付:实名认证;

 

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无人值守地磅称重系统应用车牌识别,防作弊利器 http://blog.okbase.net/ocrwintone/archive/56613.html ocrwintone 2018/4/2 18:55:10 无人值守磅房业务概述

 一直以来,电子衡器在大宗物资行业得到了广泛的应用。但这些电子计量设备,却一直停留在辅助手工计量、人工读数、专人再汇总的层面上,严重滞后于企业整体的信息化管理进程。 在手工记录计量下,如何有效的监控整个计量过程,防止舞弊行为,更大的提升应用及管理效率成为企业领导人十分关心的问题,有的企业采取频繁更换司磅员、设置监磅员、安装电子监控设备等办法来监控计量过程,但不能从根本上杜绝舞弊行为。

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无人值守磅房管理的难点分析

 由于通过磅房计量的物资大多采用露天堆放,或筒仓存放,不易二次准确计量,且存在一定的损耗,一旦司磅过程中出现问题,很难及时发现,往往会给企业造成巨大损失。 由于司磅业务量巨大,单据繁多,出现问题很难及时进行查找核对。 如果根据货物质量进行结算,结算工作量十分巨大,而且易处现差错。 由于司磅数据量巨大,且保存在磅房内,各级领导无法全面监控司磅业务。

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利用车牌识别技术,实现地磅称重无人管理,使业务办理过程实现网络化、电子化及自动化,能够进一步加强了企业内部管理、有效的堵塞各种管理漏洞、大大提高了工作效率。

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称重管理系统需要在测量车辆载重的同时记录车牌号码,并建立对应关系。采用人工录入车牌方式,需要较长的等待时间,且容易产生失误甚至等问题。应用高清车牌识别相机产品,在车辆称重的同时自动识别车牌号码,同时记录车辆图像、检测数据等信息。大大节省了检测时间,提高了工作效率且有效避免人为因素影响。车辆信息还可自动上传到管理中心实现联网操作。结合称重系统,高清车牌识别相机产品可广泛应用于公路治超检测站、高速动态称重、源头企业超限治理、称重付费等领域。

 

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汽修行业用车牌识别,解放人工,提高效率 http://blog.okbase.net/ocrwintone/archive/56611.html ocrwintone 2018/4/2 18:34:04 随着国内汽车保有量迅速增加,汽车快修连锁行业的发展也如鱼得水,管理者希望快速登记和管理到店车辆,车主希望实时了解自己车辆的维修进度。迫切需要一套完整的车辆管理系统,企业管理者可以通过管理系统实时监控到店车辆信息,车主也可以通过移动端APP实时了解在修车辆进度。目前部分汽修企业已经开始着手开发自己的管理软件,前端信息采集设备需要由专业厂家提供。

 

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较为可行的前端信息采集设备只有高清车牌识别摄像机。主要优势在于无需对车辆进行改装或加装,内置算法,识别速度快,车辆通行率高;车辆识别的同时能够保存图像方便建立客户档案。

 

 

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1.进厂

客户车辆到店后通过安装在大门的车牌识别摄像机,识别并采集到店车辆的车牌信息。上传识别结果和进场画面到前台客户端,客户端可根据预设自动分配接待人员或由前台人工指派。(可以通过语音引导客户行驶至专属车位。)

2.维修环节

维修员接收车辆后在每项维修环节时,通过安装在维修车间的车牌识别摄像机记录每一个维修节点,在维修结束后根据记录核对维修项目。(车主可以通过APP实时了解维修进度)

 

 

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3.出厂

车辆在每次出厂时安装在出口的车牌识别摄像机都会记录并上传图片和识别结果给后台,确保每一次车辆出厂都有据可循。(可以从一定程度避免私自挪用客户车辆的问题。)

易泊时代专业提供车牌识别设备生产厂家。自主研发车牌识别核心算法,并有汽车Vin码识别车辆信息,应用在汽车维修当中,免去繁琐的车辆信息录入过程。

 

 

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好消息!车牌识别配合噪声定位,实现违法鸣笛抓拍,准确定位 http://blog.okbase.net/ocrwintone/archive/56610.html ocrwintone 2018/4/2 18:17:45 背景

为了减少因闯红灯而造成的交通事故,在大中城市的交通十字路口都安装了全天候的电子警察,对违章闯红灯的行为进行实时监控,并将拍摄到的违法图片作为处罚的依据。现有的闯红灯自动抓拍系统主要依靠在十字路口设置摄像头拍摄违章的行人及车辆进行车辆的车牌识别,但由于各种原因不一定能保证拍摄图像的清晰度。另外,在有些住户较为密集的街道上不允许鸣笛,但却有不少司机违规鸣笛,影响城市居民的生活。因此为减缓此类事件的发生,有必要涉及一种可以检测定位和抓拍鸣笛闯红灯车辆的系统,方便交通管理人员对此类事件进行管理。

 

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汽车乱鸣喇叭声音“看得见”

系统对指定车道进行不间断的自动检测,并且对车牌进行识别,当汽车鸣喇叭时,在系统平台上形成一个声场声压变化云图,其中红色区域代表声压值较大, 蓝色区域表示声压值较小。

 

 

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自动抓拍乱鸣喇叭车辆信息

系统自动抓拍乱鸣喇叭车辆信息,通过箭头简单、清晰地标记鸣喇叭车辆位置,同时记录车辆乱鸣喇叭时间、地点,并自动识别提出车牌号。

 

 

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      鸣笛噪声采集单元、鸣笛噪声识别单元和噪声源定位单元采用麦克风声源定位技术,麦克风声源定位技术是利用麦克风拾取语音信号,并用数字信号处理技术对其进行分析和处理,继而确定和跟踪声源的空间位置;传统的单个麦克风的拾音范围很有限,拾取信号的质量不高,因此提出了用麦克风阵列进行语音处理的方法;麦克风阵列具有去噪、声源定位和跟踪等功能,从而大大提高了语音信号处理质量。

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ocr文字识别用在称重系统中 http://blog.okbase.net/ocrwintone/archive/56607.html ocrwintone 2018/3/30 18:25:43 称重系统用车牌识别算法

车牌识别一体机整合了牌照识别模块、摄像机、补光灯以及摄像和补光控制电路,全部设备内置于一个防护罩中,安装非常简单,用户只需连接电源线及网线即可工作。牌照识别模块采用以DSP为核心的嵌入式设计方式,将视频图像采集及压缩、视频车辆检测、图像识别等功能集成于一体,不需计算机即可独立完成视频采集、车辆检测、牌照识别、识别结果传送等工作,而且识别速度快、运行稳定不干扰用户系统。通过视频图像的亮度分析功能,产品可智能地调节摄像机及补光灯的工作状态,以适应复杂的环境、气候及光照变化,全天候都可拍摄到最清晰的图像。在夜间环境下,产品自动开启补光灯,并且能够有效抑制车灯眩光及图像噪声,使牌照号码清晰可辨,显著提升牌照识别正确率。LED补光灯采用同步脉冲发光技术,极大地降低了灯光对视觉的影响,并延长了光源的使用寿命。

技术指标

规格参数

像素1/2.5-inch 约200万像素(4:3)

处理器TI3730芯片(1GHz Cortex-A8, 800MHz DSP)

图像分辨率1280×960(宽×高)

工作电压/功率DC12V/5W

通信接口IP网络接口

其他接口RS485

工作温度-35℃~85℃

镜头焦距2.8-12mm(电动变焦)

图像压缩格式JPEG(静态)

相机启动时间12s

视频输出JPEG视频流输出 、H.264输出

脱机半脱机、全脱机

触发 方式视频触、地感线圈,红外对射触发

补光灯内置LED爆闪灯

补光灯开启方式开关量信号

防护等级IP66

防护罩12寸、无温控

车牌识别率>99.7%

识别速度500ms

识别要素车牌号码、车牌颜色、车辆型号

车牌宽度60-400个像素

车辆速度<30公里/小时

支持车牌蓝牌、黄牌、新能源车牌、新军牌、警牌、新武警车牌、教练车牌、大使馆车牌、领事馆车牌、农用车牌、个性化车牌、港澳出入境车牌、民航车牌等(单双层车牌)

运行环境Windows;Linux

注释:①车辆号牌完整、清晰、安装规范,且无遮挡、无污损

​触摸屏司机自助无人值守

   即在地磅旁安装一个触摸屏电脑,司机上磅时,司机在触摸屏上自助输入自己的车牌号和物资名单位,软件实现自动称重保存重量同时抓拍称重时的照片 ,通过照片可以比对司机信息是否输入正确。

 

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深度学习车牌识别应用称重系统 http://blog.okbase.net/ocrwintone/archive/56606.html ocrwintone 2018/3/30 18:21:44 称重管理系统需要在测量车辆载重的同时记录车牌号码,并建立对应关系。采用人工录入车牌方式,需要较长的等待时间,且容易产生失误甚至作弊等问题。车牌识别称重系统是车牌识系统和称重两种系统相结合,实现工厂、矿业等运输辆进出称重的防作弊管理。在无人干预的情况下迅速、准确、安全、稳定、可靠地完成称重流称,实现计量过程中信息采集的全自动化管理。工厂内部车辆和外部车辆智能化管理,清析显示车辆称重情况,是进货还是出货,防止车辆出货时带走工厂货物或进厂时少货情况的产生,充分保障工厂的利益和国家的财产不会受到损失。

称重管理系统应用深度学习算法车牌识别技术

车牌识别称重系统操作过程:车辆通过压地感或者模拟线圈——触发信号抓拍车牌号码——道闸开闸通行——红外感应车身全部上磅——上地磅称重——入口称重重量上传——语音播放进口称重重量——装货或卸货后——压地感(车辆检测器)触发信号——红外感应车身全部上磅——出口称重——出口称重重量数据上传——语音播放称重重量、毛重是多少、净重是多少等等或者是显示屏显示,或是显示屏和语音同时提示——车辆离开下地磅——车辆出口压地感开闸或者手动开闸。

称重管理系统应用深度学习算法车牌识别技术

1、应用通道数量:单通道或多通道,每个通道上的地磅均可双向过衡称重管理,单机管理或联网多台电脑管理。

2、固定车辆称重原理:该部分车辆主要是针对工厂经常进出的固定车辆或内部车辆管理,通过车牌识别一体机抓拍车牌号码来控制车辆出入。

进入时,不停车过衡,通过车牌识别一体机抓拍车牌号与系统中车辆信息一致辞时充许过衡称重,称重后语音播报车身重量。

出时,不停车过衡,通过车牌识别一体机抓拍车牌号与系统中车辆信息一致时充许过衡称重,称重后语音播报是进货还是出货,出货时通报出货重量,进货是通报进货重量。

备注:出货重量=出时车身重量即为拉货的重-进入时车身重量,进货重量=进入时车身重量-出时车身重量即为拉货的重,软可自动识别是进货还是出货,并能对车辆进出进行考勤记录,车辆是通过多少次,每次通过时车辆重量,是出货还是进货,进数据分析和导出数据,清析显示车辆进出重量信息,方便对进出车辆考勤。

称重管理系统应用深度学习算法车牌识别技术

3、临时外来车辆管理原理:同样可以采用车牌识别一体机抓拍车牌号码,记录该车牌号码,系统中显示为临时车辆,并记录该车牌号码下车身的重量,语音播报重量。出时,过衡称重后,通过车牌识别一体机自动抓拍车牌,与进口信息一致方可开闸通行,播报进货或出货重量。

车牌识别称重系统相比于传统系统,具有以下明显优势:

1、采用车牌识别一体机,避免人工手动录入车牌信息,缩短了车辆在磅上的等待时间,避免高峰拥堵,提高工作效率及服务质量;

2、车牌识别一体机自动、准确地记录并上传车牌号牌信息,有效避免人为因素,加强了执法透明度;

3、基于嵌入式的车牌识别算法、智能爆闪补光技术,全天候的高识别率保障了系统性能;

4、嵌入式识别方式,结构、功能模块化,新系统搭建简单,原有系统改造方便;

5、车牌识别一体机独立工作,只将识别结果发给系统主机,工作稳定、可靠性高;

6、历史记录该车是否有超载、作弊行为,可计入黑名单;

7、车牌识别一体机具备优秀的图像检测车辆功能,可以和地感线圈配合使用,通过地感触发拍照补光识别,可靠方便实用!

称重管理系统应用深度学习算法车牌识别技术

车牌识别称重系统主要是对车辆进出及货物运输进行智能化管理,汽车衡在无人干预的情况下迅速、准确、安全、稳定、可靠的完成整个称重的流程,实现计量过程中数据信息采集的全自动化,在保证信息采集的准确性和公证性的同时大大降低人员的劳动强度,提高工作效率,彻底堵住计量中的漏洞。

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移动端车牌识别和电脑版车牌识别软件 http://blog.okbase.net/ocrwintone/archive/56605.html ocrwintone 2018/3/29 18:55:26 车牌识别普遍应用,在方方面面,都有车牌是被的应用,停车场的出入口可曾留意过那相机?在汽车后市场,平安城市,智慧停车等诸多行业都有着很重要的地位,那么您知道车牌识别的原理吗?

 

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息。深度剖析移动端车牌识别与PC端车牌识别有何不同,车牌识别又分为PC端车牌识别与移动端车牌识别及服务器端车牌识别

手机端车牌识别扫描识别OCR技术是易泊开发的基于移动平台的车牌识别软件开发包,支持android、ios等多种主流移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像,然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别。

手机端车牌识别扫描录入技术:支持平台:Android、iOS系统支持二次开发:提供Android开发JAR包,iOS平台.a静态库应用车牌识别识别模式:首创视频预览模式

 

 

手机端扫描车牌识别OCR技术扫描车牌识别技术的界面移动端车牌识别OCR技术的规范拍摄:保持水平,合理光照,避免倾斜,设备能自动对焦,详解如下:尽量使车牌在画面中保持水平,拍摄时注意光照的影响,尽量避免反光和黑影,可以开闪光灯,不要使拍摄角度倾斜过大,以免造成车牌严重变型,避免图像模糊不清楚。

 

 

手机端扫描车牌识别技术功能1. 整牌识别率高,尤其汉字识别遥遥领先同类产品;2. 识别速度快,极致优化的车牌定位和识别算法;3. 支持车牌的牌照全

深度剖析移动端车牌识别与PC端车牌识别有何不同

优点:移动端车牌前端识别软件界面简洁明了,功能按钮清晰易懂,杜绝任何繁琐操作导致的易出错问题,适合各类车辆查验人员使用。移动端车牌前端识别,可在无网络环境下识别,识别速度毫秒级别,对硬件配置要求低,对软件系统要求低,适合绝大部分的平台使用。移动端车牌前端识别种类也非常齐全,囊括蓝牌、黄牌(双)、军牌(双)、武警牌(双)、警牌、农用车牌、教练车牌、大使馆等各种规格汽车牌照。

移动端车牌前端识别对车牌宽度要求低,车牌宽度≥70个像素,移动端车牌前端识别植入到警务通、手持收费机、PAD、手机等终端上。Android、IOS移动端车牌识别sdk可嵌入APP中,通过Android、IOS设备摄像头对需要管理的车辆进行自动识别车牌号码,连接上系统上,生成的时间、车主信息的,是一个车牌号前端采集不可或缺的工具可以大大减少管理人员的工作量。其实无论是PC端车牌识别还是移动端车牌识别,都是通过技术人员一次次的研发,测试,才有现在如此方便的车牌识别软件!

PC端车牌识别:

 

 

深度剖析移动端车牌识别与PC端车牌识别有何不同

优点:PC端车牌识别sdk是专为对车牌识别有需求的用户,有软件产品开发的客户设计的。采用TH-OCR算法,通过计算机视觉和图像处理算法以及神经网络算法而研发出来的产品。适用于城市交通管理、超速监控、公路计费、停车场管理、被盗车辆侦破等应用开发。

 

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车辆违法鸣笛快速确定违法车辆就用车牌识别 http://blog.okbase.net/ocrwintone/archive/56604.html ocrwintone 2018/3/29 18:15:33 背景技术

为了减少因闯红灯而造成的交通事故,在大中城市的交通十字路口都安装了全天候的电子警察,对违章闯红灯的行为进行实时监控,并将拍摄到的违法图片作为处罚的依据。现有的闯红灯自动抓拍系统主要依靠在十字路口设置摄像头拍摄违章的行人及车辆,但由于各种原因不一定能保证拍摄图像的清晰度。另外,在有些住户较为密集的街道上不允许鸣笛,但却有不少司机违规鸣笛,影响城市居民的生活。因此为减缓此类事件的发生,有必要涉及一种可以检测定位和抓拍鸣笛闯红灯车辆的系统,方便交通管理人员对此类事件进行管理。

发明内容

本发明的目的是为解决住户较为密集的街道上发生的闯红灯和鸣笛抓拍的问题,提供汽车鸣笛闯红灯抓拍系统,能够检测定位和抓拍鸣笛、闯红灯车辆,方便交通管理人员对交通和居民生活环境进行管理和改善。

为达到上述目的,本发明是采取如下技术方案予以实现的:

汽车鸣笛闯红灯抓拍系统,包括

信号灯状态检测单元,用于检测和输入信号灯的状态;

车辆检测单元,用于根据中央控制单元的指令检测红灯状态下十字路口是否有车辆经过;

GPS定位单元,用于定位闯红灯车辆;

鸣笛噪声采集单元,用于采集汽车的鸣笛声波信号;

鸣笛噪声识别单元,用于滤波,筛选出鸣笛声波信号;

噪声源定位单元,用于定位该鸣笛声波信号的来源;

图像采集单元,用于采集闯红灯和鸣笛车辆的图像数据;

中央控制单元,用于根据上述各单元检测到的数据作出比较判断和发出控制指令,控制图像采集单元自动抓拍闯红灯和/或鸣笛的车辆,并通过车牌识别技术识别出车牌号码;

交通中心管理单元,用于接收上述各单元经中央控制单元处理后的数据;

信号灯状态检测单元、车辆检测单元、GPS定位单元和图像采集单元均连接于中央控制单元,鸣笛噪声采集单元、鸣笛噪声识别单元和噪声源定位单元依次连接后由噪声源定位单元连接于中央控制单元,中央控制单元经4G无线网络与交通中心管理单元通信连接。

进一步的,车辆检测单元采用地感式车辆检测器。

进一步的,图像采集单元包括能见度检测模块、图像存储模块、图像去噪模块和至少一个图像抓拍模块,图像抓拍模块的数量根据现场实际环境设置。

进一步的,图像抓拍模块采用CCD摄像机,最低拍摄频率为20帧/秒,各CCD摄像机的拍摄频率相差5帧/秒。

进一步的,能见度检测模块采用透射式能见度检测仪。

进一步的,图像去噪模块采用自适应维纳滤波器或形态学噪声滤除器。

进一步的,中央控制单元采用X86架构的芯片。

进一步的,鸣笛噪声采集单元、鸣笛噪声识别单元和噪声源定位单元采用麦克风声源定位技术。

进一步的,图像采集单元通过4G无线网络与中央控制单元通信连接。

与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:

1).本发明采用上述方案,就可以同时实现鸣笛车辆的定位抓拍和闯红灯车辆的定位抓拍,避免了现有技术中的技术较为单一的问题,而且本发明还增加了GPS定位单元,用于针对闯红灯车辆的定位,相比于现有技术,这样更能够准确定位;另外,本发明的中央控制单元采用4G无线网络与交通中心管理单元通信连接,相比于现有技术中的3G网络,明显加快了数据的传输速率,在街道上的车辆多的时候,也能提供较好的数据传输服务,而随经济和技术的发展,4G无线网络页越来越普及,其成本也会越来越低,因此,本发明能够在保证生产成本的前提下,具备更好的处理效率,解决了住户较为密集的街道上发生的闯红灯和鸣笛抓拍的问题,也能够检测定位和抓拍鸣笛、闯红灯车辆,方便方便交通管理人员对交通和居民生活环境进行管理和改善。

2).本发明的图像采集单元还采用了能见度检测模块,使得中央控制单元可以根据现场能见度的变化选择合适的CCD摄像机,这样一来,不论是对闯红灯车辆的抓拍,还是对鸣笛车辆的抓拍,都能提供更优的拍摄效果,适应了不同的环境,相比于现有技术中只可以对鸣笛车辆进行较单一环境的抓拍,技术效果明显更好。

附图说明

图1本发明的总体结构示意图; 

图2本发明的图像采集单元与中央控制单元的关系示意图。 

具体实施方式

下面结合附图说明本发明的实施例。

参考图1~图2,本发明提供的是汽车鸣笛闯红灯抓拍系统,包括

信号灯状态检测单元,用于检测和输入信号灯的状态;

车辆检测单元,采用车辆检测器,用于根据中央控制单元的指令检测红灯状态下十字路口是否有车辆经过;

GPS定位单元,用于定位闯红灯车辆;

鸣笛噪声采集单元,用于采集汽车的鸣笛声波信号;

鸣笛噪声识别单元,用于滤波,筛选出鸣笛声波信号;

噪声源定位单元,用于定位该鸣笛声波信号的来源;

图像采集单元,用于采集闯红灯和鸣笛车辆的图像数据;

中央控制单元,用于根据上述各单元检测到的数据作出比较判断和发出控制指令,控制图像采集单元自动抓拍闯红灯和/或鸣笛的车辆;

交通中心管理单元,用于接收上述各单元经中央控制单元处理后的数据;

信号灯状态检测单元、车辆检测单元和GPS定位单元均连接于中央控制单元,鸣笛噪声采集单元、鸣笛噪声识别单元和噪声源定位单元依次连接后由噪声源定位单元连接于中央控制单元,图像采集单元通过4G无线网络与中央控制单元通信连接,中央控制单元经4G无线网络与交通中心管理单元通信连接。

参考图1~图2,上述各单元的具体结构和基本原理如下所述:

车辆检测单元采用地感式车辆检测器,地感式车辆检测器是以单片机为中心配以相关的功能电路组成,它包括CPU、地感线圈C1和C2,地感线圈C1和C2因车辆进过产生电感变化,CPU将变化的电感和基准频率发生器F0产生的基准频率进行比较运算,当频率大于或等于特定差值时,CPU输出控制信号。

图像采集单元包括能见度检测模块、图像存储模块、图像去噪模块和至少一个图像抓拍模块,图像抓拍模块的数量根据现场实际环境设置。

能见度检测模块采用透射式能见度检测仪,并具有以下特点:

1).监测数据稳定、及时和准确;

2).独特的瞄准装置;

3)独创的镜头保护装置,无需进行镜头清洗;

4).安装和调试快捷,可选择移动和固定两种安装方式;

5).压铸铝外壳,表面喷塑,防护等级IP66;

6).基线可选10M、15M;

7).采用WINDOWS界面,易于操作。

​图像抓拍模块采用CCD摄像机,最低拍摄频率为20帧/秒,各CCD摄像机的拍摄频率相差5帧/秒,中央控制单元根据当透射式能见度检测仪检测的能见度高低选择合适拍摄频率的CCD摄像机;能见度检测模块可根据天气的实际情况,如晴天、大雾、大雨等调节图像抓拍模块的拍摄频率,提高了车辆图像的捕获力。

各个CCD摄像机面对车辆行驶的方向设置于十字路口信号灯杆上。

图像去噪模块采用自适应维纳滤波器或形态学噪声滤除器,提高了拍摄违规车辆的图像的清晰度;自适应维纳滤波器,能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出,局部方差越大,滤波器的平滑作用越强;它的最终目标是使恢复图像f^(x,y)与原始图像f(x,y)的均方误差e2=E[(f(x,y)-f^(x,y)2]最小;该方法的滤波效果比均值滤波器效果要好,对保留图像的边缘和其他高频部分很有用,不过计算量较大;维纳滤波器对具有白噪声的图象滤波效果最佳;而形态学噪声滤除器,将开启和闭合结合起来可用来滤除噪声,首先对有噪声图象进行开启操作,可选择结构要素矩阵比噪声的尺寸大,因而开启的结果是将背景上的噪声去除;最后是对前一步得到的图象进行闭合操作,将图象上的噪声去掉;根据此方法的特点可以知道,此方法适用的图像类型是图象中的对象尺寸都比较大,且没有细小的细节,对这种类型的图像除噪的效果会比较好。

中央控制单元采用X86架构的芯片,而通常中央控制单元采用的是ARM架构,ARM架构相比于X86架构,其ARM是典型的RISC,指令集精简,指令等长,执行简单命令的处理效率较高,但是本发明需要对在信号灯是“红灯”下十字路口是否有车辆经过进行检测,对鸣笛噪声进行识别定位,对闯红灯和/或鸣笛的车辆进行抓拍等,功能相对来说较为复杂;而X86架构属于典型的CISC,指令集丰富,指令不等长,善于执行复杂工作,更强调串行性能,再结合其性价比高的特点,选择X86架构的芯片更能有效发挥本发明的特点。

鸣笛噪声采集单元、鸣笛噪声识别单元和噪声源定位单元采用麦克风声源定位技术,麦克风声源定位技术是利用麦克风拾取语音信号,并用数字信号处理技术对其进行分析和处理,继而确定和跟踪声源的空间位置;传统的单个麦克风的拾音范围很有限,拾取信号的质量不高,因此提出了用麦克风阵列进行语音处理的方法;麦克风阵列具有去噪、声源定位和跟踪等功能,从而大大提高了语音信号处理质量。

 

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车牌识别助力道路违法鸣笛抓拍,快准狠 http://blog.okbase.net/ocrwintone/archive/56602.html ocrwintone 2018/3/27 16:36:24  

机动车辆只要按喇叭,立刻就会被鸣笛抓拍电子警察所捕捉,带有车牌识别功能的抓拍系统便会启动,拍摄下车辆的画面,车辆号牌显示到显示屏上,整个过程仅需2秒钟。

对违法鸣笛进行抓拍,这是今年新加入交通监管的智能化系统,由鸣笛抓拍电子警察、声源定位、车牌识别系统组成,定位精准、识别精准,更具警示作用。

如果有车主在“禁止鸣笛”区域按喇叭,鸣笛抓拍电子警察就会通过声源定位系统立刻捕捉车辆图片,然后通过车牌识别系统,将车牌号码经道路交通违法鸣笛抓拍系统后,就会公示在监控杆上的电子显示屏上面,所以大家一定要注意不要再“禁鸣”区域按喇叭。

违法鸣笛电子警察抓拍系统的一般安装位置

常见安装位置是在监控杆上,它与其他监控杆不同,在立杆距离地面大约3米的地方有一块黄色牌子,上面写着“违法鸣笛监管”字样,下面有一块LED显示屏,会显示违章鸣笛车辆的车牌号码。

沈阳交通警察局科研处违法图像科副科长魏朝辉称,监控杆横杆最前端对着来车方向的四个设备就是用来抓拍“乱鸣笛”的。两侧的是夜间用来给抓拍补光的照明设备,中间的长形探头是用来录像拍照的。中间圆形像喇叭一样的设备,就是声呐采集设备,对于违法鸣笛进行捕抓与声源定位全都由它来完成。

在探头可以捕捉的范围内,只要有车鸣笛,旁边的电子显示屏就会立即显示出违法车辆的号牌,最新被抓拍的车辆号牌在最上方显示。

违法鸣笛抓拍速度快,秒出车牌

一辆蓝色的小型轿车由北向南驶入,由于北路口进出环岛的车辆较多,车辆不时变更车道,行驶较慢,蓝色轿车长按了几下喇叭,抓拍系统只用2秒钟就将鸣笛车辆的车牌号牌显示出来。交警人员根据观察和系统显示,立即将该车进行拦停。

根据《交通法实施条例》62条8项规定,机动车在禁止鸣喇叭的区域或者路段鸣喇叭的,处50元罚款。周边有学校、医院和居民区,是严令禁止鸣笛的,乱鸣笛不仅干扰他人的正常出行,带来的噪声污染危害也是相当大的。

揭秘 道路交通违法鸣笛抓拍是如何实现的?

监控杆上的四个小设备就能实现对鸣笛的抓拍,而且达到准确无误,这是如何实现的呢?

鸣笛抓拍系统主要由声学探头、车牌识别系统、电子警察抓拍系统、后台执法系统三部分组成,这其中最有玄机的当数神奇的声学探头,这个声学探头最标准的名称应该叫做声学成像仪,也叫声相仪。

声相仪是噪声源识别定位和分析的系统,它由多个麦克风按照一定规律排列,通过阵列信号处理算法声称声音在一个平面上的声压分布,以彩色等高线图的方式实现声音的可视化,通过照片来显示被测物体的声音分布。这套系统可将机动车喇叭声与电动车喇叭声、车辆行驶声、刹车声、轰鸣声等噪声精确区分。

当车辆发出鸣笛的声音,立刻就会被声学探头所捕捉,之后带有车牌识别功能的电子警察抓拍系统便会启动,拍摄下车辆在禁鸣区时的图像。

这套鸣笛抓拍系统对于喇叭声音的采集十分精准,即使是车辆并行、同时鸣笛,系统也能根据每个车道进行识别,对于喇叭声音的来源方向,鸣笛抓拍系统都能识别定位,所以不会存在误判的现象。

同时,交警的移动端手持设备中装有违法鸣笛抓拍系统的管理平台,“鸣笛抓拍电子警察”抓拍的违法车辆的号牌、违法地点、带有声源定位捕捉的静态画面以及长达近10秒的录像,完整地记录下了车辆鸣笛的整个过程。

为何要对鸣笛进行抓拍? 

噪声污染影响我们日常的生活、工作和学习,为了治理噪声污染,城市中的交通主干线、居民区、医院、学校周边皆被划为禁鸣区域,重点道路被列为禁鸣示范路。所以交警对“乱鸣笛”、“安装高音喇叭”、“安装报警器及标志灯具”等对违法行为进行集中整治,通过声呐电子警察对违法行为进行抓拍是非常有效的一种方式。

使用声呐定位违法鸣笛抓拍系统后的效果怎样?

目前,该设备最远探测距离是50米,探测宽度为3个车道。如果路段有多辆车同时鸣笛,违法鸣笛电子警察抓拍系统也可以精确区分和定位到鸣笛的车辆。违法鸣笛的车辆一旦被抓拍,其车牌号牌就会实时显示在电子牌上。声呐定位误差仅为两厘米,所以说其准确率达98%。

​对于乱鸣笛,交警如何现场执法?

针对“路怒族”的乱鸣笛,定点管控民警、巡逻民警在路面整治中会根据携带的记录仪直接对其进行查处,移动执法记录仪具备移动端身份证、驾驶证、行驶证等证件识别功能、移动端车牌识别功能,可对违法人员的证件信息识读提取,并对违法车辆进行记录。

溜车等特殊情况鸣笛,如何避免被抓拍?

主要查处违法鸣笛,对于有足够证据证明前方有溜车等情况而被电子警察抓拍者,驾驶员可以对现场交警进行说明,或者向交警部门提出行政复议。

 

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