CN110288838A - 电动自行车闯红灯识别***及方法 - Google Patents

电动自行车闯红灯识别***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电动自行车闯红灯识别***及方法，其方法包括以下步骤：交通灯亮红灯时，触发视频抓拍设备进行抓拍，生成抓拍信息通过网关传输至kafka模块；电子自行车携带的RFID标签发出标签信息，RFID接收基站接收到标签信息，将标签信息通过网关传输至kafka模块；kafka模块将抓拍信息和标签信息传输至Mysql数据库、Elasticsearch模块和Redis高速缓存模块；Elasticsearch模块利用日志信息调取抓拍信息和标签信息进行数据处理，获取电动自行车的车牌信息及闯红灯违章信息传输至违章处理平台。相对现有技术，本发明能减少拍摄图片数量，提升识别闯红灯行为的精准度，实现实时监控能力。

Description

电动自行车闯红灯识别***及方法
技术领域
本发明涉及违章识别技术领域，特别涉及电动自行车闯红灯识别***及方法。
背景技术
电动车已经成为市民出行的便捷交通工具，与此同时，电动车也成为交通事故的主要元凶。据武汉交警大数据显示，2017年全市涉及电动车的交通事故23563起，其中，事故中电动车存在违法、有过错的11765起，占事故总数近5成。城市管理部门也是费尽心机，交警罚，协警纠，管制神器横空出世，纵使千般能耐，也止不住中国式过马路。闯红灯是拿自己的生命做赌注，害了自己，也害了他人。
而现有电动车闯红灯取证大部分是现场执法拍照，需前后拍摄三张违章图片费时费力，且很难做到实时监控，所以有必要对这些问题进行解决。
发明内容
本发明的目的是提供一种电动自行车闯红灯识别方法，所要解决的技术问题是：如何能减少拍摄图片数量，提升识别闯红灯行为的精准度，实现实时监控能力的电动自行车闯红灯识别***及方法。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：电动自行车闯红灯识别方法，包括以下步骤：
交通灯亮红灯时，触发视频抓拍设备进行抓拍，生成抓拍信息通过网关传输至kafka模块；经过该交通灯处的电子自行车，其携带的RFID标签发出标签信息，该交通灯处的RFID接收基站接收到标签信息，将标签信息通过网关传输至kafka模块；
所述kafka模块将抓拍信息进行打包传输至Mysql数据库进行存储，还将抓拍信息和标签信息的日志信息传输至Elasticsearch模块，还将标签信息传输至Redis高速缓存模块；
所述Elasticsearch模块利用日志信息调取抓拍信息和标签信息，所述Elasticsearch模块对抓拍信息和标签信息进行数据处理，获取电动自行车的车牌信息及闯红灯违章信息传输至违章处理平台。
本发明的有益效果是：能减少拍摄图片数量，通过RFID及大数据处理，数据处理效率高，能有效提升识别闯红灯行为的精准度，提升对闯红灯违章的监控能力。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述Elasticsearch模块利用抓拍信息获取电动自行车的第一车牌信息，利用第一车牌信息与标签信息内对应的第二车牌信息进行对比，当第一车牌信息和第二车牌信息一致时，获取标签信息内对应电动自行车的车牌信息和车辆信息；将车牌信息和车辆信息传输至违章处理平台。
采用上述进一步方案的有益效果是：能快速认定对应的电动自行车存在闯红灯行为，避免出现不能完全拍到车牌而导致的遗漏监控。
进一步，所述Elasticsearch模块利用大规模神经网络识别算法或启发式车牌定位算法对电动自行车进行车牌识别，生成第一车牌信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：大规模神经网络识别算法能很好区分车牌特征，大规模神经网络识别算法或启发式车牌定位算法均能大幅提升识别效果。
进一步，所述启发式车牌定位算法利用图像金字塔结构将抓拍信息中的车牌图像分级处理，将车牌区域字符密集特征量化为跳变特征，利用动态规划算法计算统计矩阵，根据事先实验得到的车牌跳变特征范围筛选统计矩阵得到候选矩形框；根据颜色特征、车牌尺寸特征和字符个数特征的筛选候选区域得到定位结果，获得第一车牌信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：有效地提升了算法的性能，能精确、高效地定位车牌并且对环境的适应能力比较好。
进一步，所述Elasticsearch模块利用Kibana单元对日志信息进行处理，提取抓拍信息；采用深度学***台。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过深度学习算法能有效检测出电动自行车的闯红灯违章行为，所需图片少，处理效率高，能快速实现对闯红灯违法记录的有效性，降低人工成本。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：电动自行车闯红灯识别***，包括：
视频抓拍设备，所述视频抓拍设备在交通灯亮红灯时触发进行抓拍，生成抓拍信息通过网关传输至kafka模块；
RFID接收基站，所述RFID接收基站接收电子自行车携带的RFID标签发出的标签信息，将标签信息通过网关传输至kafka模块；
kafka模块，所述kafka模块将抓拍信息进行打包传输至Mysql数据库进行存储，还将抓拍信息和标签信息的日志信息传输至Elasticsearch模块，还将标签信息传输至Redis高速缓存模块；
Elasticsearch模块，所述Elasticsearch模块利用日志信息调取抓拍信息和标签信息，所述Elasticsearch模块对抓拍信息和标签信息进行数据处理，获取电动自行车的车牌信息及闯红灯违章信息传输至违章处理平台。
本发明的有益效果是：能减少拍摄图片数量，通过RFID及大数据处理，数据处理效率高，能有效提升识别闯红灯行为的精准度，提升对闯红灯违章的监控能力。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述Elasticsearch模块利用抓拍信息获取电动自行车的第一车牌信息，利用第一车牌信息与标签信息内对应的第二车牌信息进行对比，当第一车牌信息和第二车牌信息一致时，获取标签信息内对应电动自行车的车牌信息和车辆信息；将车牌信息和车辆信息传输至违章处理平台。
采用上述进一步方案的有益效果是：能快速认定对应的电动自行车存在闯红灯行为，避免出现不能完全拍到车牌而导致的遗漏监控。
进一步，所述Elasticsearch模块利用大规模神经网络识别算法或启发式车牌定位算法对电动自行车进行车牌识别，生成第一车牌信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：大规模神经网络识别算法能很好区分车牌特征，大规模神经网络识别算法或启发式车牌定位算法均能大幅提升识别效果。
进一步，所述启发式车牌定位算法利用图像金字塔结构将抓拍信息中的车牌图像分级处理，将车牌区域字符密集特征量化为跳变特征，利用动态规划算法计算统计矩阵，根据事先实验得到的车牌跳变特征范围筛选统计矩阵得到候选矩形框；根据颜色特征、车牌尺寸特征和字符个数特征的筛选候选区域得到定位结果，获得第一车牌信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：有效地提升了算法的性能，能精确、高效地定位车牌并且对环境的适应能力比较好。
进一步，所述Elasticsearch模块利用Kibana单元对日志信息进行处理，提取抓拍信息；采用深度学***台。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过深度学习算法能有效检测出电动自行车的闯红灯违章行为，所需图片少，处理效率高，能快速实现对闯红灯违法记录的有效性，降低人工成本。
附图说明
图1为本发明电动自行车闯红灯识别方法的流程图；
图2为本发明电动自行车闯红灯识别***的框架示意图。
附图中，各标号所代表的部件列表如下：
1、视频抓拍设备，2、RFID接收基站，3、网关，4、kafka模块，5、Mysql数据库，6、Elasticsearch模块，7、Redis高速缓存模块，8、违章处理平台。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
实施例1：
如图1所示，电动自行车闯红灯识别方法，包括以下步骤：
交通灯亮红灯时，触发视频抓拍设备1进行抓拍，生成抓拍信息通过网关3传输至kafka模块4；经过该交通灯处的电子自行车，其携带的RFID标签发出标签信息，该交通灯处的RFID接收基站2接收到标签信息，将标签信息通过网关3传输至kafka模块4；
所述kafka模块4将抓拍信息进行打包传输至Mysql数据库5进行存储，还将抓拍信息和标签信息的日志信息传输至Elasticsearch模块6，还将标签信息传输至Redis高速缓存模块7；
所述Elasticsearch模块6利用日志信息调取抓拍信息和标签信息，所述Elasticsearch模块6对抓拍信息和标签信息进行数据处理，获取电动自行车的车牌信息及闯红灯违章信息传输至违章处理平台8。
利用RFID接收基站2接收标签信息，能有效识别电子自行车上RFID标签发出的标签信息，能有效处理多个电动自行车同时闯红灯时，实时记载电动自行车的通行数量，再利用抓拍信息将各个电动车进行一一对应，能有效快速识别各个电动自行车，提升闯红灯监控效率。
Elasticsearch模块6利用抓拍信息获取每个电动自行车进入该交通灯处的定位位置，根据电动自行车的定位位置判断，能有效判别电动自行车的闯红灯行为，还可以获取电动自行车的车牌，通过RFID及大数据处理，提升数据处理效率和精度，提升对闯红灯违章的监控能力。
本实施例方案成本低，简单高效，数据处理效率高，能有效实时监控确认闯红灯违章行为。
上述实施例中，所述Elasticsearch模块6利用抓拍信息获取电动自行车的第一车牌信息，利用第一车牌信息与标签信息内对应的第二车牌信息进行对比，当第一车牌信息和第二车牌信息一致时，获取标签信息内对应电动自行车的车牌信息和车辆信息；将车牌信息和车辆信息传输至违章处理平台8。
当多个电动自行车闯红灯时，由于部分电动自行车的车牌会存在部分遮挡，也可以利用第一车牌信息与标签信息内对应的第二车牌信息进行对比，当第一车牌信息和第二车牌信息部分一致时，也可以快速认定对应的电动自行车存在闯红灯行为，监控高效，能有效实时监控确认闯红灯违章行为，避免出现不能完全拍到车牌而导致的遗漏监控。
上述实施例中，所述Elasticsearch模块6利用大规模神经网络识别算法或启发式车牌定位算法对电动自行车进行车牌识别，生成第一车牌信息。
大规模神经网络识别算法能很好区分车牌特征，大规模神经网络识别算法或启发式车牌定位算法均能大幅提升识别效果。
上述实施例中，所述启发式车牌定位算法利用图像金字塔结构将抓拍信息中的车牌图像分级处理，将车牌区域字符密集特征量化为跳变特征，利用动态规划算法计算统计矩阵，根据事先实验得到的车牌跳变特征范围筛选统计矩阵得到候选矩形框；根据颜色特征、车牌尺寸特征和字符个数特征的筛选候选区域得到定位结果，获得第一车牌信息。
通过值的变化将车牌区域字符密集的特征有效地转变为数字计量特征，有效地提升了算法的性能，能精确、高效地定位车牌并且对环境的适应能力比较好。
上述实施例中，所述Elasticsearch模块6利用Kibana单元对日志信息进行处理，提取抓拍信息；采用深度学***台8。
通过深度学习算法能有效检测出电动自行车的闯红灯违章行为，所需图片少，处理效率高，能快速实现对闯红灯违法记录的有效性，无需进行人工审核，可提高非现场执法原始检测记录审核工作的效率，降低人工成本。
实施例2：
如图2所示，电动自行车闯红灯识别***，包括：
在电动自行车上安装RFID标签，并在交通路口的交通灯处安装RFID接收基站2和视频抓拍设备1；
视频抓拍设备1，所述视频抓拍设备1在交通灯亮红灯时触发进行抓拍，生成抓拍信息通过网关3传输至kafka模块4；
RFID接收基站2，所述RFID接收基站2接收电子自行车携带的RFID标签发出的标签信息，将标签信息通过网关3传输至kafka模块4；
kafka模块4，所述kafka模块4将抓拍信息进行打包传输至Mysql数据库5进行存储，还将抓拍信息和标签信息的日志信息传输至Elasticsearch模块6，还将标签信息传输至Redis高速缓存模块7；
Elasticsearch模块6，所述Elasticsearch模块6利用日志信息调取抓拍信息和标签信息，所述Elasticsearch模块6对抓拍信息和标签信息进行数据处理，获取电动自行车的车牌信息及闯红灯违章信息传输至违章处理平台8。
利用RFID接收基站2接收标签信息，能有效识别电子自行车上RFID标签发出的标签信息，能有效处理多个电动自行车同时闯红灯时，实时记载电动自行车的通行数量，再利用抓拍信息将各个电动车进行一一对应，能有效快速识别各个电动自行车，提升闯红灯监控效率。
Elasticsearch模块6利用抓拍信息获取每个电动自行车进入该交通灯处的定位位置，根据电动自行车的定位位置判断，能有效判别电动自行车的闯红灯行为，还可以获取电动自行车的车牌，通过RFID及大数据处理，提升数据处理效率和精度，提升对闯红灯违章的监控能力。
本实施例方案成本低，简单高效，数据处理效率高，能有效实时监控确认闯红灯违章行为。
上述实施例中，所述Elasticsearch模块6利用抓拍信息获取电动自行车的第一车牌信息，利用第一车牌信息与标签信息内对应的第二车牌信息进行对比，当第一车牌信息和第二车牌信息一致时，获取标签信息内对应电动自行车的车牌信息和车辆信息；将车牌信息和车辆信息传输至违章处理平台8。
当多个电动自行车闯红灯时，由于部分电动自行车的车牌会存在部分遮挡，也可以利用第一车牌信息与标签信息内对应的第二车牌信息进行对比，当第一车牌信息和第二车牌信息部分一致时，也可以快速认定对应的电动自行车存在闯红灯行为，监控高效，能有效实时监控确认闯红灯违章行为，避免出现不能完全拍到车牌而导致的遗漏监控。
上述实施例中，所述Elasticsearch模块6利用大规模神经网络识别算法或启发式车牌定位算法对电动自行车进行车牌识别，生成第一车牌信息。
大规模神经网络识别算法能很好区分车牌特征，大规模神经网络识别算法或启发式车牌定位算法均能大幅提升识别效果。
上述实施例中，所述启发式车牌定位算法利用图像金字塔结构将抓拍信息中的车牌图像分级处理，将车牌区域字符密集特征量化为跳变特征，利用动态规划算法计算统计矩阵，根据事先实验得到的车牌跳变特征范围筛选统计矩阵得到候选矩形框；根据颜色特征、车牌尺寸特征和字符个数特征的筛选候选区域得到定位结果，获得第一车牌信息。
通过值的变化将车牌区域字符密集的特征有效地转变为数字计量特征，有效地提升了算法的性能，能精确、高效地定位车牌并且对环境的适应能力比较好。
上述实施例中，所述Elasticsearch模块6利用Kibana单元对日志信息进行处理，提取抓拍信息；采用深度学***台8。
通过深度学习算法能有效检测出电动自行车的闯红灯违章行为，所需图片少，处理效率高，能快速实现对闯红灯违法记录的有效性，无需进行人工审核，可提高非现场执法原始检测记录审核工作的效率，降低人工成本。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.电动自行车闯红灯识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
交通灯亮红灯时，触发视频抓拍设备(1)进行抓拍，生成抓拍信息通过网关(3)传输至kafka模块(4)；经过该交通灯处的电子自行车，其携带的RFID标签发出标签信息，该交通灯处的RFID接收基站(2)接收到标签信息，将标签信息通过网关(3)传输至kafka模块(4)；
所述kafka模块(4)将抓拍信息进行打包传输至Mysql数据库(5)进行存储，还将抓拍信息和标签信息的日志信息传输至Elasticsearch模块(6)，还将标签信息传输至Redis高速缓存模块(7)；
所述Elasticsearch模块(6)利用日志信息调取抓拍信息和标签信息，所述Elasticsearch模块(6)对抓拍信息和标签信息进行数据处理，获取电动自行车的车牌信息及闯红灯违章信息传输至违章处理平台(8)。
2.根据权利要求1所述的电动自行车闯红灯识别方法，其特征在于：所述Elasticsearch模块(6)利用抓拍信息获取电动自行车的第一车牌信息，利用第一车牌信息与标签信息内对应的第二车牌信息进行对比，当第一车牌信息和第二车牌信息一致时，获取标签信息内对应电动自行车的车牌信息和车辆信息；将车牌信息和车辆信息传输至违章处理平台(8)。
3.根据权利要求2所述的电动自行车闯红灯识别方法，其特征在于：所述Elasticsearch模块(6)利用大规模神经网络识别算法或启发式车牌定位算法对电动自行车进行车牌识别，生成第一车牌信息。
4.根据权利要求3所述的电动自行车闯红灯识别方法，其特征在于：所述启发式车牌定位算法利用图像金字塔结构将抓拍信息中的车牌图像分级处理，将车牌区域字符密集特征量化为跳变特征，利用动态规划算法计算统计矩阵，根据事先实验得到的车牌跳变特征范围筛选统计矩阵得到候选矩形框；根据颜色特征、车牌尺寸特征和字符个数特征的筛选候选区域得到定位结果，获得第一车牌信息。
5.根据权利要求1所述的电动自行车闯红灯识别方法，其特征在于：所述Elasticsearch模块(6)利用Kibana单元对日志信息进行处理，提取抓拍信息；采用深度学***台(8)。
6.电动自行车闯红灯识别***，其特征在于，包括：
视频抓拍设备(1)，所述视频抓拍设备(1)在交通灯亮红灯时触发进行抓拍，生成抓拍信息通过网关(3)传输至kafka模块(4)；
RFID接收基站(2)，所述RFID接收基站(2)接收电子自行车携带的RFID标签发出的标签信息，将标签信息通过网关(3)传输至kafka模块(4)；
kafka模块(4)，所述kafka模块(4)将抓拍信息进行打包传输至Mysql数据库(5)进行存储，还将抓拍信息和标签信息的日志信息传输至Elasticsearch模块(6)，还将标签信息传输至Redis高速缓存模块(7)；
Elasticsearch模块(6)，所述Elasticsearch模块(6)利用日志信息调取抓拍信息和标签信息，所述Elasticsearch模块(6)对抓拍信息和标签信息进行数据处理，获取电动自行车的车牌信息及闯红灯违章信息传输至违章处理平台(8)。
7.根据权利要求6所述的电动自行车闯红灯识别***，其特征在于，所述Elasticsearch模块(6)利用抓拍信息获取电动自行车的第一车牌信息，利用第一车牌信息与标签信息内对应的第二车牌信息进行对比，当第一车牌信息和第二车牌信息一致时，获取标签信息内对应电动自行车的车牌信息和车辆信息；将车牌信息和车辆信息传输至违章处理平台(8)。
8.根据权利要求7所述的电动自行车闯红灯识别***，其特征在于，所述Elasticsearch模块(6)利用大规模神经网络识别算法或启发式车牌定位算法对电动自行车进行车牌识别，生成第一车牌信息。
9.根据权利要求8所述的电动自行车闯红灯识别***，其特征在于，所述启发式车牌定位算法利用图像金字塔结构将抓拍信息中的车牌图像分级处理，将车牌区域字符密集特征量化为跳变特征，利用动态规划算法计算统计矩阵，根据事先实验得到的车牌跳变特征范围筛选统计矩阵得到候选矩形框；根据颜色特征、车牌尺寸特征和字符个数特征的筛选候选区域得到定位结果，获得第一车牌信息。
10.根据权利要求6所述的电动自行车闯红灯识别***，其特征在于，所述Elasticsearch模块(6)利用Kibana单元对日志信息进行处理，提取抓拍信息；采用深度学***台(8)。
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