CN112115946B - 车牌的套牌识别方法、装置、存储介质和电子设备 - Google Patents
车牌的套牌识别方法、装置、存储介质和电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112115946B CN112115946B CN202011023670.7A CN202011023670A CN112115946B CN 112115946 B CN112115946 B CN 112115946B CN 202011023670 A CN202011023670 A CN 202011023670A CN 112115946 B CN112115946 B CN 112115946B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- bayonet
- identification
- target
- adjacent
- license plate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 79
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 88
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 36
- 239000000725 suspension Substances 0.000 claims description 23
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 21
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 2
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 2
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 2
- 201000004384 Alopecia Diseases 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 208000024963 hair loss Diseases 0.000 description 1
- 230000003676 hair loss Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/62—Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
- G06V20/625—License plates
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请的实施例提供了一种车牌的套牌识别方法、装置、存储介质和电子设备，涉及车牌识别领域。该方法包括：获取目标车牌的抓拍序列；抓拍序列包括多个卡口标识，一个卡口标识对应一个抓拍时间，多个卡口标识按抓拍时间的先后顺序排列；获取抓拍序列中的所有目标卡口标识组；根据目标卡口标识组的数量，确定目标车牌的套牌数量。在一段时间内，若目标卡口标识组的数量超过1，则说明这段时间内同时存在多辆车牌均为目标车牌的车辆在行驶，因此，根据目标卡口标识组的数量，即可确定目标车牌的套牌数量，进而使得本申请实施例能够有效识别出套牌的数量，提升车牌的套牌识别的精度。
Description
技术领域
本申请涉及车牌识别领域，具体而言，涉及一种车牌的套牌识别方法、装置、存储介质和电子设备。
背景技术
***是指依照真实牌照，将号牌相同的假牌使用在其它车辆上。
现有的套牌识别方法，利用路网大量卡口相机抓拍经过车辆，通过车牌识别算法识别车牌，对车牌通行时空轨迹进行规则限制和相关挖掘，发现车牌行驶轨迹的不合理性，从而判定车牌是否存在被套牌的可能成为检测***的一种行之有效的手段。
但是现有的套牌识别方法，在识别套牌时，无法识别出套牌的数量，识别效果差。
发明内容
本申请的目的包括，提供了一种车牌的套牌识别方法、装置、存储介质和电子设备，其能够有效识别出套牌的数量，提升车牌的套牌识别的精度。
本申请的实施例可以这样实现：
第一方面，本申请实施例提供一种车牌的套牌识别方法，包括：
获取目标车牌的抓拍序列；所述抓拍序列包括多个卡口标识，一个所述卡口标识对应一个抓拍时间，多个所述卡口标识按所述抓拍时间的先后顺序排列；
获取所述抓拍序列中的所有目标卡口标识组；
其中，每个所述目标卡口标识组均包括按所述抓拍时间的先后顺序排列的多个目标卡口标识，且任意相邻的两个所述目标卡口标识均满足所述预设条件；所述预设条件表征，任意相邻的两个所述目标卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，所述任意相邻的两个所述目标卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；
根据所述目标卡口标识组的数量，确定所述目标车牌的套牌数量。
第二方面，本申请实施例提供一种车牌的套牌识别装置，包括：
获取模块，用于获取目标车牌的抓拍序列；所述抓拍序列包括多个卡口标识，一个所述卡口标识对应一个抓拍时间，多个所述卡口标识按所述抓拍时间的先后顺序排列；
识别模块，用于获取所述抓拍序列中的所有目标卡口标识组；
其中，每个所述目标卡口标识组均包括按所述抓拍时间的先后顺序排列的多个目标卡口标识，且任意相邻的两个所述目标卡口标识均满足所述预设条件；所述预设条件表征，任意相邻的两个所述目标卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，所述任意相邻的两个所述目标卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；
所述识别模块，还用于根据所述目标卡口标识组的数量，确定所述目标车牌的套牌数量。
第三方面，本申请实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述实施方式中任一项所述的方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述实施方式中任一项所述方法的步骤。
本申请实施例的有益效果包括：由于每个目标卡口标识组均包括按抓拍时间的先后顺序排列的多个目标卡口标识，且任意相邻的两个目标卡口标识均满足预设条件；预设条件表征，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间。因此，目标卡口标识组中的多个目标卡口标识实际表征目标车牌的一个时空轨迹序列。而在一段时间内，若目标卡口标识组的数量超过1，则说明这段时间内同时存在多辆车牌均为目标车牌的车辆在行驶，因此，根据目标卡口标识组的数量，即可确定目标车牌的套牌数量，进而使得本申请实施例能够有效识别出套牌的数量，提升车牌的套牌识别的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图；
图2为本申请实施例提供的一种车牌的套牌识别方法的流程示意图；
图3为图2所示的车牌的套牌识别方法的S200的一种可行实施方式的流程示意图；
图4为图2所示的车牌的套牌识别方法的S210的一种可行实施方式的流程示意图；
图5为图4所示的车牌的套牌识别方法S211的一种可行实施的流程示意图；
图6为图2所示的车牌的套牌识别方法的S210的可行实施方式的流程示意图；
图7为本申请实施例提供的执行第一悬挂卡口判断步骤S210B的流程示意图；
图8为本申请实施例提供的执行第一悬挂卡口判断步骤S210C的流程示意图；
图9为本申请实施例提供的执行异常卡口判断步骤S210D的流程示意图；
图10为本申请实施例提供的执行第二悬挂卡口判断步骤S210E的流程示意图；
图11为本申请实施例提供的本申请实施例提供的某车牌路网行驶经过卡口情况的示意图；
图12为本申请实施例提供的本申请实施例提供的某车牌路网行驶经过卡口情况的另一种示意图；
图13为本申请实施例提供的一种车牌的套牌识别装置的一种功能模块图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例中的特征可以相互结合。
在实现本申请实施例的技术方案的过程中，本申请发明人发现：
***，是指依照真实牌照，将号牌相同的假牌使用在其它车辆上。目前，违法人员在进行套牌时，一般会选择相同品牌、相同车型、相同颜色的车辆牌照进行套牌，该种情况下，很难直接通过外观和牌照对比方式发现车辆牌照是否正常。因此，在对车牌的套牌识别时，传统的基于车辆注册登记的信息比对不适用。
随着车牌识别技术的成熟，车牌识别精度已经达到较高水平，利用路网大量卡口相机抓拍经过车辆，通过车牌识别算法识别车牌，对车牌通行时空轨迹进行规则限制和相关挖掘，发现车牌行驶轨迹的不合理性，从而判定车牌是否存在被套牌的可能成为检测***的一种行之有效的手段。
在利用卡口过车抓拍数据检测***的方案中，判断规则和方法一般两种方式：其一，基于卡口连通性判断，对被抓拍的车牌按抓拍时间形成一个空间轨迹序列，结合预先的路网卡口直接联通关系图，分析车牌在连续经过的卡口序列，判断该车牌的各个卡口点的连通性是否合理，从而判断是否为套牌；其二，基于时空合理性判断，对抓拍的车牌按抓拍时间形成一个空间轨迹序列，通过分析连续的相同车牌通行记录，判断该相同车牌对应的车辆在上游卡口和下游卡口之间的通行是否合理来判断是否套牌，判断的依据可以是通行时间是否小于该两个卡口所需最小时间，和平均速度是否大于该两个卡口最大速度。
现有对车牌的套牌识别的方法，仅仅基于卡口连通性和卡口通行时空合理性判断***，其存在着三个个无法回避的问题：
其一，***识别方法对车牌识别错误异常敏感，由于相机布局参数(高度、水平角度、倾斜角度等)不合理、车牌本身污损、拍照物理条件差、雨雪特殊不适合拍照天气等因素影响，使得车牌识别具有一定概率的错误(经验值约占2％左右)，而错误识别车牌较大可能与路网正常行驶车牌相同，但空间位置距离较远，这种现象使得不合理情形异常明显，成为影响***识别精度的最重要因素；
其二，相机存在多拍漏拍的可能，也会影响卡口联通性和时空合理性的判断，尤其是漏拍情况。
其三，基于平均速度的卡口通行时空合理性判断，需要计算两个卡口之间的距离，比较精确的距离计算需按照导航路径的距离，而不是经纬度坐标之间的直线距离，往往需要借助利用专业地图导航，但前端相机抓拍结果往往处于专网中，无互联网，因此难易获取。
因此，现有的套牌识别方法，在识别套牌时，无法识别出套牌的数量，识别效果差。
为了解决背景技术以及发明人的发现中提出的不足，本申请实施例提供一种电子设备110。请参照图1，为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。该电子设备110可以包括存储器111、处理器112、总线和通信接口，该存储器111、处理器112和通信接口相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条总线或信号线实现电性连接。
处理器112可以处理与车牌的套牌识别方法有关的信息和/或数据，以执行本申请中描述的车牌的套牌识别方法的一个或多个功能。例如，处理器112可以：获取目标车牌的抓拍序列；抓拍序列包括多个卡口标识，一个卡口标识对应一个抓拍时间，多个卡口标识按抓拍时间的先后顺序排列；获取抓拍序列中的所有目标卡口标识组；其中，每个目标卡口标识组均包括按抓拍时间的先后顺序排列的多个目标卡口标识，且任意相邻的两个目标卡口标识均满足预设条件；预设条件表征，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；根据目标卡口标识组的数量，确定目标车牌的套牌数量，进而实现本申请提供的车牌的套牌识别方法。
其中，存储器111可以是但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器112可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器112可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以理解，图1所示的结构仅为示意，该电子设备110还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。例如，上述的电子设备110可以是计算机、服务器、平板电脑等，因此，本申请对于电子设备110的具体类型不作限定。
在图1示出的电子设备110的基础上，本申请实施例还提供一种车牌的套牌识别方法，可以应用于电子设备110，请参见图2，图2为本申请实施例提供的一种车牌的套牌识别方法的流程示意图，该车牌的套牌识别方法可以包括以下步骤：
S200，获取目标车牌的抓拍序列；抓拍序列包括多个卡口标识，一个卡口标识对应一个抓拍时间，多个卡口标识按抓拍时间的先后顺序排列。
本申请实施例中的目标车牌可以理解为车牌号码，卡口标识可以理解为表示卡口相机的标识码，抓拍时间为卡口抓拍车牌的时间。
S210，获取抓拍序列中的所有目标卡口标识组。
其中，每个目标卡口标识组均包括按抓拍时间的先后顺序排列的多个目标卡口标识，且任意相邻的两个目标卡口标识均满足预设条件；预设条件表征，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间。
可以理解，在抓拍序列中获取的每个目标卡口标识组，其满足的条件是：每个目标卡口标识组均包括按抓拍时间的先后顺序排列的多个目标卡口标识，且任意相邻的两个目标卡口标识均满足预设条件；预设条件表征，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间。
其中，若两个卡口抓拍到目标车牌的时间差值大于或等于该两个卡口之间车辆的最短经过时间，则说明目标车牌在这两个卡口抓拍到目标车牌的抓拍时间经过了这两个卡口是合理的。进而上述“任意相邻的两个目标卡口标识均满足预设条件”也可以理解为，目标车牌对应车辆按抓拍时间的先后顺序依次经过了目标卡口标识组中的多个目标卡口标识对应的多个卡口。因此，一个目标卡口标识组表征目标车牌对应车辆的一个时空轨迹序列。
S220，根据目标卡口标识组的数量，确定目标车牌的套牌数量。
可以理解，在一段时间内，若目标卡口标识组的数量超过1，则说明这段时间内同时存在多辆车牌均为目标车牌的车辆在行驶，因此，根据目标卡口标识组的数量，即可确定目标车牌的套牌数量。
需要说明的是，本申请实施例中的卡口不仅指的是卡口相机，在实际应用中，其还可以是电警相机、普通摄像头、监控摄像机等等。也即是说，本申请实施例中的卡口指的是摄像头。
对于上述的方法实施例S200至S220，应理解，由于每个目标卡口标识组均包括按抓拍时间的先后顺序排列的多个目标卡口标识，且任意相邻的两个目标卡口标识均满足预设条件；预设条件表征，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间。因此，目标卡口标识组中的多个目标卡口标识实际表征目标车牌的一个时空轨迹序列。而在一段时间内，若目标卡口标识组的数量超过1，则说明这段时间内同时存在多辆车牌均为目标车牌的车辆在行驶，因此，根据目标卡口标识组的数量，即可确定目标车牌的套牌数量，进而使得本申请实施例能够有效识别出套牌的数量，提升车牌的套牌识别的精度。
进一步的，在一些可行的实施例中，图2所示的车牌的套牌识别方法的S200的一种可行实施方式如下，请参照图3，S200可以包括：
S201，获取多个卡口抓拍的多个车牌数据；一个车牌数据对应一个抓拍时间和一个卡口标识。
在本申请实施例中，车牌数据可以包括车辆的车牌图像。
其中，当某一卡口在对经过车辆的车牌进行抓拍时，可能某一车辆在经过该卡口时，会被该卡口抓拍数次。为了减少数据量，提高计算效率，可以仅将车辆经过该卡口时，该卡口抓拍到该车辆的车牌图像、抓拍时间和该卡口的标识作为一个车牌数据。
S202，对多个车牌数据中的数字进行识别，以识别出多个车牌数据中属于目标车牌的多个目标车牌数据。
在本申请实施例中，多个车牌数据对应有多个车牌，通过对多个车牌数据中的数字进行识别，以识别出多个车牌数据中属于目标车牌的多个目标车牌数据。所得到的多个目标车牌数据的车牌号码均与目标车牌一致。
由于常见的车牌的形式通常是：“川A66666”，而现有的车牌的图像识别方法在识别汉字时通常准确率较低，因此，可以在识别车牌数据的车牌图像时，仅识别该车牌图像中数字部分，以识别出具体的车牌号码。剔除汉字识别错误的影响。
S203，根据多个目标车牌数据对应的抓拍时间和卡口标识，确定目标车牌的抓拍序列。
例如，所获取到的目标车牌的抓拍序列的形式可以如下所示：
目标车牌按抓拍时间的先后顺序经过的卡口标识的序列(即抓拍序列)为Cseq＝[C1,C2,C3,C4,C5,C6,C7,C8]，经过各卡口标识的时间戳(即抓拍时间)为Tseq＝[‘2020/5/420:10:00’,‘2020/5/4 20:12:05’,‘2020/5/4 20:12:45’,‘2020/5/4 20:14:52’,‘2020/5/4 20:17:02’,‘2020/5/4 20:18:11’,‘2020/5/4 20:17:02’,‘2020/5/4 20:18:45’]。可以理解Cseq序列与Tseq序列中的元素一一对应，例如，卡口标识C1对应抓拍时间‘2020/5/420:10:00’。
进一步的，在一些可行的实施例中，图2所示的车牌的套牌识别方法的S210的一种可行实施方式如下，请参照图4，S210可以包括：
S211，获取多个卡口的一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵；其中，一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵表征，多个卡口中任意两个卡口之间的最短经过时间。
本申请实施例中，可以首先获取多个卡口标识对应的多个卡口的一阶卡口邻接矩阵，再根据一阶卡口邻接矩阵，获取多个卡口的一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵(可以参见下文中的S211A至S211H)。其中，一阶卡口邻接矩阵表征，多个卡口中任意两个卡口之间的相邻关系。
例如，假设多个卡口标识包括：C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7、C8，则首先获取多个卡口标识对应的多个卡口的一阶卡口邻接矩阵可以如下：
其中，
例如，A12＝1，说明C1对应的卡口与C2对应的卡口是相邻卡口。
然后，根据上述矩阵A和各个卡口拍摄到的历史过车数据即可得到一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵。例如，多个卡口标识对应的多个卡口的一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵可以如下：
其中，Tij的值为车辆经过两个卡口的最短经过时间(单位可以为秒)，inf为无穷大，表示两个卡口不相邻，车辆不会依次经过这两个卡口。
在本申请实施例中，大部分应用场景可以直接利用上述的一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵，以获取目标车辆的合理轨迹。也即是说，根据上述的一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵，获取抓拍序列中的所有目标卡口标识组。
而发明人发现，路网设备异常可能导致卡口漏拍车辆的车牌，而路网设备异常主要体现为：由于市政施工、市政停电、前端相机设备损坏等情况造成某个或某些小范围相机发生漏拍情况。对于设备漏拍的情况，使得原本不邻接的两卡口从过车抓拍数据前后放在了一起，导致利用上述的一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵判断出来的目标卡口标识组(即目标车辆的轨迹)不合理。因为漏拍可能会使得，一阶卡口邻接矩阵中本不邻接的卡口变为邻接，但该邻接关系并未出现在一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵中(或旅行时间为无穷大)。
例如，矩阵A中的A13＝0，是不邻接的，由于卡口出现了漏拍，导致矩阵A中的A13变为1，C1与C3变为邻接。但是，由于一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵是通过历史数据获取，从历史大量过车序列数据中统计出来的)，默认历史大量数据统计(去除异常值)的结果为准确的，因此，在一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵T中，T13仍为inf，表示C1与C3不邻接，此时，利用上述的一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵，以获取抓拍序列中的所有目标卡口标识组，所判断出来的目标车辆的轨迹不合理。)。因此为了解决该问题，需对利用上述的邻接卡口最短旅行时间矩阵做一定处理(如下的S212、S213)。
此外，本申请实施例中，在获取到多个卡口的一阶卡口邻接矩阵后，还可以：根据一阶卡口邻接矩阵和如下公式，确定多个卡口的二阶卡口邻接矩阵：
其中，A为一阶卡口邻接矩阵，A*为二阶卡口邻接矩阵，⊙表示矩阵相乘，/>
表示矩阵对应元素相加，trunc为截断函数，当元素大于等于1时，以1截断，否则输出0。
例如，根据一阶卡口邻接矩阵和上述公式，所确定多个卡口的二阶卡口邻接矩阵可以如下：
可以理解，二阶卡口邻接矩阵能体现路网卡口中的二阶邻接关系，对于某些单个相机漏拍的情况下，仍能有效处理，增加本申请实施例提供的车牌的套牌识别方法的鲁棒性。
S212，根据一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵和如下公式，确定多个卡口的二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵：
其中，Tik为一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的第i行第k列的元素，Tkj为一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的第k行第i列的元素，k为卡口标识的序号，N为卡口标识的总数，/>
为二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的第i行第j列的元素。
例如，根据一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵和上述公式，所确定多个卡口的二阶卡口邻接矩阵可以如下：
S213，根据二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵，获取抓拍序列中的所有目标卡口标识组。
在根据二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵，获取抓拍序列中的所有目标卡口标识组的过程中，会判断“两个卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，是否大于或等于，这两个卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间”(即对两个卡口标识进行合理性判断，以对目标车辆经过两个卡口的合理性进行判断，可以参见S210A-2等步骤)。这里的两个卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间，是指所有构成二阶邻接关系的卡口所用时间之和的最短值。比如C1和C3不邻接，但可通过两组中间卡口使得C1和C3二阶邻接，例如C1和C4邻接，C4和C3邻接；或C1和C5邻接，C5和C3邻接。此处的最短时间是指这两组(第一组C1、C4、C3，第二组C1、C5、C3)中总时间的最小值，假设第一组(A1和A4邻接，A4和A3邻接)所花时间为60秒(A1到A4最短时间20秒，A4到A3最短时间40秒)，第二组所花时间为80秒(A1到A5最短时间50秒，A5到A3最短时间30秒)，则A1到A3的二阶邻接最短时间为第一组所花时间的60秒。
进一步的，根据一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵和公式
确定多个卡口的二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的过程中，实际所确定出来的每个/>
实际是卡口Ci到Cj所有二阶邻接关系中卡口所用时间之和的最短值(min(Tik+Tkj))，但是，这会忽略卡口Ci与Cj本身就相邻时两者之间的通行时间，因此，还可以对S212作如下优化：
根据一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵和如下公式，确定多个卡口的二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵：
其中，Tik为一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的第i行第k列的元素，Tkj为一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的第k行第i列的元素，N为卡口总数，
为二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的第i行第j列的元素。其中，这里的加法操作和最小操作可能对无穷大值(inf)作处理，统一约定，“inf+inf”或“c+inf”的结果仍为“inf”(无穷大)，“min(c，inf)”结果为c，“min(inf，inf)的结果为inf”，c为常数。
可以理解，由于
将卡口Ci与Cj本身就相邻时两者之间的通行时间，与卡口Ci到Cj所有二阶邻接关系中卡口所用时间之和的最短值综合考虑，将其中的最小值作为/>
的值，使得二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵与实际情况更贴切，进一步使得本申请实施例所提供的方法对于对于真实场景具有较强的鲁棒性，方法更科学，得出的结果准确性更高。
可以理解，由于二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵中的inf表示对应的两个卡口之间不相邻(也称不联通)，因此当抓拍序列中两个相邻卡口不联通时，可以直接判断为不合理。故，此处可仅用二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵T**判断车辆行驶经过卡口联通性和时空合理性。
应理解，卡口漏拍是客观存在的，且卡口是否发生了漏拍预先也是无法进行判断的，而漏拍可能会使得利用一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵判断出来的目标车辆的轨迹不合理。本申请实施例所提供的方法通过构建二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵，可以解决漏拍所导致的问题，因此，本申请实施例所提供的车牌的套牌识别方法对于真实场景具有较强的鲁棒性，方法更科学，得出的结果准确性更高。
进一步的，在一些可行的实施例中，请参照图5，图5提供了图4所示的车牌的套牌识别方法S211的一种可行实施方式，S211可以包括：
S211A，获取预设时间段内多个车辆通过第一目标卡口的第一次数。
例如，获取过去5天内所有通过第一目标卡口的车辆数量，作为第一次数。
S211B，获取预设时间段内多个车辆连续通过第一目标卡口和第二目标卡口的第二次数。
车辆连续通过第一目标卡口和第二目标卡口，是指，车辆通过了第一目标卡口后紧接着通过了第二目标卡口。
例如，获取同样过去的5天内所有通过连续通过第一目标卡口和第二目标卡口的车辆数量，作为第二次数。
S211C，获取第二次数与第一次数的比值。
理论上，不相邻的第一目标卡口和第二目标卡口不可能出现车辆能够连续通过，也即第二次数为0。但是，实际应用中由于数据可能会出错，因此第二次数可能大于0。但是数据出错的概率往往很小，因此，第二次数与第一次数的比值很小。
并且，可以理解，第二次数与第一次数的比值表征的是第一目标卡口与第二目标卡口相邻的可能性。
S211D，判断比值是否大于预设阈值；若是，则确定第一目标卡口与第二目标卡口为相邻卡口；若否，则确定第一目标卡口与第二目标卡口为不相邻卡口。
上述的预设阈值可以根据路网特点进行设置(该值可以是一个经验值)，例如1％、5％、10％等等，本申请对此不作限定。
S211E，重复执行上述步骤，直至获取到多个卡口中任意两个卡口之间的相邻关系。
S211F，获取多个卡口中，任意相邻两个卡口之间的车辆最短经过时间。
S211G，根据多个卡口中任意两个卡口之间的相邻关系，确定多个卡口的一阶卡口邻接矩阵。
S211H，根据一阶卡口邻接矩阵和多个卡口中任意相邻两个卡口之间的车辆最短经过时间，确定多个卡口的一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵。
下面结合实际应用对上述的S211A至S211H作进一步解释。
首先，从过车数据库中获取路网一段时间各卡口抓拍的所有过车数据，以车牌分组，按车牌经过卡口的先后顺序，形成卡口序列集合Cset。
具体地，假设过车数据库中有存在m个车牌，车牌i(i＝1,2,…,m)，经过ni个卡口，分别为
M个车牌形成的卡口序列集合Cset；
其中，Cset的每个元素表示一个卡口序列。
然后，对所有车牌经过的卡口序列进行拆分，拆分成卡口对(Cup,Cdowm)，一个卡口对表示车辆从上游卡口到下游卡口的一次通行记录。具体地，对每个车牌经过的卡口序列，以2为窗口大小进行滑窗取出卡口对，从第一个卡口滑动到最后一个卡口，形成能n-1(n表示车牌经过的卡口个数)个卡口对。
然后，以所有车牌拆分出来的卡口对作为基础数据，以每个上游卡口为基础，统计车辆从该上游卡口Cup到达各下游卡口Cdowm的车辆通行发生次数nij，并计算其在所有以Ci为上游卡口的过车记录中的占比rij。
其中，公式为：nij＝∑(cup＝ci,cdown＝ccj),rij＝nij/∑(cup＝ci)。
根据路网特点，设置阈值θ，如果rij大于θ，则认为该卡口对为相邻卡口，否则认为该上下游卡口不相邻。以此，对所有卡口构建卡口邻接矩阵A。此处A∈RN×N(N表示路网中卡口数量)，且
之后，对所有邻接的卡口Ci和Cj，根据其过车记录，分析其过车时间分布，根据异常检测算法提出异常值，判断正常时间分布范围，找到卡口最短通行时间Tminij，形成一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵T。Tij与Aij一一对应。特别地，当Aij为0时，Tij为无穷大。
具体地，此处的异常检测算法很多，可根据IQR值计算出时间的正常分布，如对时间低于第一四分位数1.5倍IQR的过车时间数据认为是异常过车记录，并以该值截断，作为该卡口最小通行时间Tminij；也可假定该相邻卡口之间的过车时间分布服从高斯分布，通过3σ原则找到最小通行时间Tminij。
以最短时间Tminij为标准，作为时空合理性的判断依据，若在判断过程中，发现某车牌在相邻卡口旅行时间小于最小时间，则判断为异常。
应理解，本申请实施例利用了路网中大量的历史过车数据，以邻接卡口经过最短时间为标准，作为抓拍序列中相邻两个卡口的联通性和时空合理性主要判断手段。即，利用了路网过车数据计算时空合理性及卡口连通性判断标准值，使得本申请实施例所提供的车牌的套牌识别方法结果可信度更高。
在本申请实施例中，电子设备110中可以预设抓拍序列的第一个卡口标识为当前卡口标识，预设合理轨迹列表、异常卡口列表和悬挂卡口列表，合理轨迹列表用于保存目标卡口标识组，悬挂卡口列表用于保存悬挂卡口标识。
进一步的，本申请实施例还提供了图2所示的车牌的套牌识别方法的S210的可行实施方式，为了更清楚地对实施例进行描述，在此之前作如下假设：
电子设备100在存储介质中预先存储有合理轨迹列表tralst(用于存放目标卡口标识组，目标卡口标识组在初始化时是一个空的子序列列表，表征车牌的一个连续时空轨迹)；异常卡口列表outlst(用于存放异常卡口标识，表示对应的卡口抓拍到的目标车牌出现异常)；悬挂卡口列表hanglst(用于保存悬挂卡口标识，表示待检查的卡口)。
以某个车牌p(目标车牌)的抓拍序列为例，假定，某个车牌p在统计时间范围内经过的抓拍序列为Cseq，其序列Cseq＝[C1,C2,C3,…,Cn]，相应的每个卡口抓拍到该车牌p的抓拍时间为Tseq＝[t1,t2,t3,…,tn]。
首先，请参照图6，S210(获取抓拍序列中的所有目标卡口标识组的步骤)可以包括：
S210A-1，获取当前卡口标识及与当前卡口标识相邻的第一卡口标识。
例如，首先获取序列Cseq中的C1和C2，C1为当前卡口标识，C2为当前卡口标识相邻的第一卡口标识，依次类推，在每次返回该步骤时，均会获取到两个相邻的卡口标识。
S210A-2，判断当前卡口标识和第一卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，是否大于或等于，当前卡口标识和第一卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间。
可以理解，当前卡口标识和第一卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，表示这两个卡口标识对应的两个卡口抓拍到目标车牌的时间之差；当前卡口标识和第一卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间，表示这两个卡口标识对应的两个卡口之间车辆的最短经过时间。
S210A-3，若是，则将当前卡口标识和第一卡口标识复制到当前卡口标识所属的目标卡口标识组。
若当前卡口标识和第一卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，当前卡口标识和第一卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间，则表示目标车牌经过了这两个卡口是合理的，进而这两个卡口标识可以一起表示目标车牌的一段时空轨迹。进而，可以将当前卡口标识和第一卡口标识复制到当前卡口标识所属的目标卡口标识组，以确定目标车牌对应车辆的一个时空轨迹序列。
S210A-4，若否，则执行第一悬挂卡口判断步骤。
若当前卡口标识和第一卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，不大于或不等于，当前卡口标识和第一卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间，则表示目标车牌经过了这两个卡口是不合理的，进而这两个卡口标识不能表示目标车牌的一段时空轨迹，需要执行第一悬挂卡口判断步骤，以进一步判断。
S210A-5，将第一卡口标识作为当前卡口标识，并重复执行上述步骤，直至遍历完抓拍序列，得到抓拍序列中的所有目标卡口标识组。
例如，C2为第一卡口标识，则先将C2作为当前卡口标识，然后返回执行S210A-1，直至遍历完抓拍序列，得到抓拍序列中的所有目标卡口标识组。
需要说明的是，本申请实施例中的描述，一卡口到另一卡口合理，指的是目标车牌经过了这两个卡口是合理的，进而这两个卡口标识可以一起表示目标车牌的一段时空轨迹。
下面结合实际应用对上述的S210A-1至S210A-5作进一步解释。
首先，初始选择C1作为当前卡口标识Ccurr，初始化变量i，设置i＝2。
从抓拍序列中取出第i号元素Ci(i≤n)，作为当前卡口标识相邻的第一卡口标识，判断C1到Ci的时空合理性(即执行S210A-2)。
若C1到Ci的时空合理性判断结果为是，则将Ccurr和Ci加入到其前序卡口(上一个到Ccurr时空合理的卡口)所在的目标卡口标识组，若Ccurr不存在前序卡口，则在tralst中新增1个合理序列轨迹列表，并将Ccurr和Ci添加进去，并以Ci作为当前卡口Ccurr，令i＝i+1，返回执行S210A-1。
若C1到Ci的时空合理性判断结果为否，则执行S210B。
进一步的，请参照图7，执行第一悬挂卡口判断步骤S210B可以包括：
S210B-1，判断悬挂卡口列表中是否存在第一目标悬挂卡口标识；第一目标悬挂卡口标识与第一卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，第一目标悬挂卡口标识与第一卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间。
S210B-2，若是，则将第一卡口标识复制到第一目标悬挂卡口标识所属的目标卡口标识组，并将第一目标悬挂卡口删除；以及将当前卡口标识作为悬挂卡口标识复制到悬挂卡口列表；以及将第一卡口标识作为当前卡口标识，返回执行获取当前卡口标识及与当前卡口标识相邻的第一卡口标识的步骤。
可以理解，若悬挂卡口列表中存在第一目标悬挂卡口标识，则说明第一目标悬挂卡口标识对应的卡口，到第一卡口标识对应的卡口合理(目标车牌经过了这两个卡口是合理的)。
S210B-3，若否，且未遍历完抓拍序列，则执行异常卡口判断步骤。
可以理解，若悬挂卡口列表中不存在第一目标悬挂卡口标识，则说明悬挂卡口列表中不存在到第一卡口标识对应的卡口合理的悬挂卡口标识。
下面结合实际应用对上述的S210B-1至S210B-3作进一步解释。
从后往前依次扫描悬挂卡口列表中的每个悬挂卡口标识，检查是否存在一悬挂卡口标识到Ci合理(即执行S210B-1)，如果某个悬挂卡口Cm到Ci时空合理，则将Cm添加到Cm前序卡口所在的目标卡口标识组的末尾，且将Cm从悬挂卡口列表中删除，将Ccurr添加到悬挂卡口列表末尾，并将Ci作为当前卡口Ccurr，令i＝i+1，返回执行S210A-1。
如果悬挂卡口列表中所有的悬挂卡口标识到Ci均不合理，则判断Ci是否到达Cseq序列末尾，若Ci已到达Cseq末尾，将Ci添加到异常卡口列表outlst，并确定车牌的套牌识别方法完成。若Ci未到达Cseq末尾，则执行异常卡口判断步骤S210C。
进一步的，请参照图8，执行异常卡口判断步骤S210C可以包括：
S210C-1，获取与第一卡口标识相邻的第二卡口标识。
可以理解，在抓拍序列Cseq，Ci为第一卡口标识，则Ci+1为与第一卡口标识相邻的第二卡口标识。
S210C-2，判断当前卡口标识和第二卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，是否大于或等于，当前卡口标识和第二卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间。
S210C-3，若是，则将第二卡口标识复制到当前卡口标识所属的目标卡口标识组，将第一卡口标识复制到异常卡口列表；以及将第二卡口标识作为当前卡口标识，返回执行获取当前卡口标识及与当前卡口标识相邻的第一卡口标识的步骤。
可以理解，若当前卡口标识和第二卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，当前卡口标识和第二卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；则说明当前卡口标识对应的卡口，到第二卡口标识对应的卡口合理(目标车牌经过了这两个卡口是合理的)。
S210C-4，若否，则执行第二悬挂卡口判断步骤。
可以理解，若否，则说明当前卡口标识对应的卡口到第二卡口标识对应的卡口不合理。
下面结合实际应用对上述的S210C-1至S210C-4作进一步解释。
首先，检查卡口Ccurr到Ci+1是否合理(即执行S210C-2)。
若S210C-2的执行结果为是，则将Ci添加到异常卡口列表outlst(添加到列表最后)，将Ccurr添加到其前序卡口所在的目标卡口标识组末尾。将Ci+1作为当前卡口Ccurr，令i＝i+2，返回执行S210A-1。
若S210C-2的执行结果为否，则执行第二悬挂卡口判断步骤S210D。
进一步的，请参照图9，执行第二悬挂卡口判断步骤S210D可以包括：
S210D-1，判断悬挂卡口列表中是否存在第二目标悬挂卡口标识；第二目标悬挂卡口标识与第二卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，第二目标悬挂卡口标识与第二卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间。
S210D-2，若是，则将第二卡口标识复制到第二目标悬挂卡口所属的目标卡口标识组，并将第二目标悬挂卡口删除；以及将第一卡口标识复制到异常卡口列表；以及将第二卡口标识作为当前卡口标识，返回执行获取当前卡口标识及与当前卡口标识相邻的第一卡口标识的步骤。
可以理解，若悬挂卡口列表中存在第二目标悬挂卡口标识，则说明第二目标悬挂卡口标识对应的卡口，到第二卡口标识对应的卡口合理(目标车牌经过了这两个卡口是合理的)。
S210D-3，若否，则执行第二轨迹识别步骤。
可以理解，若否，则说明悬挂卡口列表中不存在悬挂卡口标识到第二卡口标识对应的卡口合理。
下面结合实际应用对上述的S210D-1至S210D-3作进一步解释。
从后往前依次扫描悬挂卡口列表中的每个悬挂卡口标识，检查是否存在一悬挂卡口到Ci+1是否合理(即执行S210D-1)，如果某个悬挂卡口Cm到Ci+1时空合理，则将Cm添加到Cm前序卡口所在的目标卡口标识组的末尾，且将Cm从悬挂卡口列表中删除，将Ci添加到异常卡口列表outlst，将Ccurr添加到悬挂卡口列表末尾，并将Ci+1作为当前卡口Ccurr，令i＝i+2，返回执行S210A-1。如果所有的悬挂卡口到Ci+1均不合理，则对Ci到Ci+1进行时空合理性判断，相当于执行第二轨迹识别步骤S210E。
进一步的，请参照图10，执行第二轨迹识别步骤S210E可以包括：
S210E-1，判断第一卡口标识与第二卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，是否大于或等于，第一卡口标识与第二卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间。
S210E-2，若是，则在合理轨迹列表中新增一目标卡口标识组，将第一卡口标识与第二卡口标识复制到新增的目标卡口标识组；以及将第二卡口标识作为当前卡口标识，返回执行获取当前卡口标识及与当前卡口标识相邻的第一卡口标识的步骤。
可以理解，若第一卡口标识与第二卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，第一卡口标识与第二卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；说明目标车牌经过了这两个卡口是合理的，进而这两个卡口标识可以一起表示目标车牌的一段时空轨迹。
S210E-3，若否，则将第一卡口标识复制到异常卡口列表，并将第二卡口标识作为当前卡口标识，返回执行获取当前卡口标识及与当前卡口标识相邻的第一卡口标识的步骤。
下面结合实际应用对上述的S210E-1至S210E-2作进一步解释。
若Ci到Ci+1的时空合理性判断结果为是，则以Ci为起始卡口标识，在合理轨迹列表tralst中形成一条新的行车轨迹，即在轨迹列表tralst中新增加一个目标卡口标识组，并将Ci添加进该目标卡口标识组，以Ci+1为当前卡口标识Ccurr，令i＝i+2，返回执行S210A-1；
若Ci到Ci+1的时空合理性判断结果为否，则确定卡口标识Ci到卡口标识Ci+1不合理，则将Ci添加到异常卡口列表，令i＝i+2，返回执行S210A-1。
在上述操作过程中，如果第一卡口标识已经到达Cseq末尾，则将所有的检测不合理的卡口加入异常卡口列表，所有悬挂卡口添加到其前序卡口所在的轨迹列表。
判断合理轨迹列表tralst中目标卡口标识组的个数N(子列表个数)，如果N大于1，则认为存在套牌，且***辆个数为N-1，否则认为不存在套牌。
可以理解的是，本申请实施例可通过大量的路过卡口过车数据来生成邻接关系，判断两个卡口邻接(直接相邻和二阶邻接)，并通过路网大量过车数据来计算邻接卡口间所需的最小旅行时间，数据更合理更科学。而原来通过计算两个卡口的经纬度距离，从而计算平均速度的方式来判断车辆经过两个卡口的时空合理性。而现有方法由于通过经纬度计算距离误差太大，无法真实体现两个卡口直接或者间接连通性。
为详细阐述本申请实施例对于车牌的套牌识别方法的应用方式，特举如下两个例子作为说明，每个举例代表不同的应用场景(是否有***和车牌识别错误点)，应当以为，下述实施例是对本申请的说明，而不是本申请使用的限制。
例1，车牌轨迹序列中存在被错误识别为该车牌，无套牌。
请参照图11，为本申请实施例提供的某车牌路网行驶经过卡口情况的示意图。该车牌经过卡口序列中，不存在套牌(多条轨迹)情况，但有被错误识别的车牌。
为了阐述本申请实施例对于车牌的套牌识别方法的实施过程，二阶卡口邻接矩阵和二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的构建过程不做详细说明，假定二阶卡口邻接矩阵和二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵已构建完成。
假定某车牌经过按时间经过卡口序列为Cseq＝[C1,C2,C3,C4,C5,C6,C7,C8]，经过各卡口时间戳Tseq＝[‘2020/5/4 20:10:00’,‘2020/5/4 20:12:05’,‘2020/5/4 20:12:45’,‘2020/5/4 20:14:52’,‘2020/5/4 20:17:02’,‘2020/5/4 20:18:11’,‘2020/5/4 20:17:02’,‘2020/5/4 20:18:45’]，各卡口的二阶邻接关系为：
相应的二阶卡口旅行时间矩阵(单位为秒)为：
下面对车牌的套牌识别方法的过程按步骤做详细说明：
步骤1：初始化各种参数。
初始化合理轨迹列表tralst为包含一个空列表的列表[[]]；异常卡口列表outlst为空列表[]；卡口连通性和时空合理性判断条件cond(此处即为二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵T**)；悬挂卡口列表hanglst为空列表[]。
步骤2：对一段时间内抓拍的所有车牌分组，并对每个车牌经过卡口按时间排序，形成卡口序列，删除重复拍摄(解析)车牌。此处即为上述实施例中的Cseq和Tseq。
步骤3：初始选择C1作为当前卡口Ccurr，初始化变量i＝2。
步骤4：从卡口序列中取出第i号元素Ci(i≤n)，作为待检查卡口，判断当前卡口到待检车卡口Ci的时空合理性。
此处选择第二个卡口C2作为待检查卡口，根据二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵T**，判断卡口C1到卡口C2的时空合理性，分析发现该车牌从C1到卡口C2历时125秒，而该两个卡口最短旅行时间为100秒，检查结果为合理。将卡口C1添加到合理卡口列表(此时合理卡口列表tralst变为[[C1]])，当前卡口为C2，待检查卡口为C3。重复该步。
步骤5：经过检查发现直到卡口C4，旅行时间均合理。
此时合理卡口列表tralst变为[[C1,C2，C3]],当前卡口为C4，待检查卡口为C5，检查发现卡口C4到卡口为C5不合理(C4到卡口为C5最小时间为无穷大)。
步骤6：以卡口C6作为待检查卡口，发现当前卡口C4到C6时空合理，则将卡口C5添加到异常卡口列表，C4添加到其前序卡口C3所在列表中(此时合理卡口列表为[[C1,C2，C3]])，C6作为当前卡口，C7为待检查卡口，检查卡口C6到卡口C7的合理性。
步骤7：检查结果发下卡口C6到卡口C7时空合理性为不合理(两卡口之间最小旅行时间为无穷大)，以C8作为待检查卡口，重复步骤6，检查卡口C6到C8的时空合理。
步骤8：检查结果发现，卡口C6到C8的时空合理，则将卡口C7添加到异常卡口列表(此时异常卡口列表outlst为[C5,C7]),将C6添加到其前序卡口C4所在轨迹序列中(此时合理卡口列表为[[C1,C2，C3，C4，C6]])，C8作为当前卡口。
步骤9：检查发下C8已经到大卡口列表的末尾，则将当前卡口C8添加到其前序卡口C6所在轨迹序列中(此时合理卡口列表为[[C1,C2，C3，C4，C6，C8]])。
步骤10：查看轨迹序列中轨迹条数，确定是否存在套牌及套牌次数。
合理轨迹列表中仅有一条轨迹，不存在套牌。异常卡口列表中有两个异常卡口，该车牌序列中存在两个车牌识别错误的卡口。
例2，车牌轨迹序列中存在错误识别车牌且存在套牌情况。
请参照图12，为本申请实施例提供的某车牌路网行驶经过卡口情况的另一种示意图。该车牌经过卡口序列中，存在套牌(多条轨迹)情况，且有被错误识别的车牌。
假定某车牌经过按时间顺序经过卡口序列为Cseq＝[C1,C2,C3,C4,C5,C6,C7,C8,C9,C10,C11]，经过各卡口时间戳Tseq＝[‘2020/5/4 20:10:00’,‘2020/5/4 20:12:05’,‘2020/5/4 20:12:45’,‘2020/5/4 20:14:52’,‘2020/5/4 20:17:02’,‘2020/5/4 20:18:11’,‘2020/5/4 20:17:02’,‘2020/5/4 20:18:45’,‘2020/5/4 20:31:02’,‘2020/5/4 20:50:02’]，各卡口的二阶邻接关系为：
相应的二阶卡口旅行时间矩阵(单位为秒)为：
下面对车牌的套牌识别方法的过程按步骤做详细说明：
步骤1：初始化各种参数。
初始化合理轨迹列表tralst为包含一个空列表的列表[[]]；异常卡口列表outlst为空列表[]；卡口连通性和时空合理性判断条件cond(此处即为二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵T**)；悬挂卡口列表hanglst为空列表[]。
步骤2：对一段时间内抓拍的所有车牌分组，并对每个车牌经过卡口按时间排序，形成卡口序列，删除重复拍摄(解析)车牌。此处即为上述的Cseq和Tseq。
步骤3：初始选择C1作为当前卡口Ccurr，初始化变量i＝2。
步骤4：从卡口序列中取出第i号元素Ci(i≤n)，作为待检查卡口，判断当前卡口到待检车卡口Ci的时空合理性。
此处选择第二个卡口C2作为待检查卡口，根据二阶卡口联通旅行最短时间矩阵T**，判断卡口C1到卡口C2的时空合理性，分析发现该车牌从C1到卡口C2历时125秒，而该两个卡口最短旅行时间为100秒，检查结果为合理。将卡口C1添加到合理卡口列表(此时合理卡口列表tralst变为[[C1]])，当前卡口为C2，待检查卡口为C3。重复该步。
步骤5：经过检查发现直到卡口C3，旅行时间均合理。
此时合理卡口列表tralst变为[[C1,C2]],当前卡口为C3，待检查卡口为C4，检查发现卡口C3到卡口为C4不合理(卡口C3到卡口为C4最小时间为无穷大)。
步骤6：以卡口C5作为待检查卡口，检查发现当前卡口C3到C5时空不合理(卡口C3到卡口为C4最小时间为无穷大)，由于悬挂卡口列表为空，故无悬挂卡口与待检查卡口进行时空合理性判断。将C3添加到悬挂卡口列表(添加后悬挂卡口列表为[C3])，则以卡口C4作为当前卡口，检查卡口C4到卡口C5时空合理性。
步骤7：检查发现，卡口C4到卡口C5时空合理(所用时间大于最小时间)，则将卡口C4作为新的轨迹开始点添加到合理轨迹列表中的第二个子列表中(此时合理卡口列表为[[C1,C2],[C4]])，C5作为当前卡口，C6作为待检查卡口，检测卡口C5到卡口C6时空合理性。
步骤8：检查发现卡口C5到卡口C6时空合理，则将卡口C5添加到前序卡口C4所在列表中(添加后合理卡口列表为[[C1,C2],[C4,C5]]),以卡口C6作为当前卡口，C7作为待检查卡口,检测卡口C6到卡口C7的时空合理性。
步骤9：检查发现卡口C6到卡口C7的时空不合理，则将C6添加到悬挂卡口列表，依次扫描悬挂卡口列表，当前悬挂卡口列表为[C3,C6]，则以C3作为当前卡口，检查卡口C3到卡口C7时空合理性。
步骤10：检查发现C3到卡口C7时空不合理，即所有悬挂卡口到C7均不合理，开始检查当前卡口C3到卡口C8时空合理性。
步骤11：检查发现，当前卡口C3到卡口C8时空合理，则将C3添加到其前序卡口C2所在轨迹列表中(此时合理轨迹列表为[[C1,C2，C3],[C4,C5]])，并将其从悬挂卡口列表中删除(此时悬挂卡口列表为[C6]),将C7添加到异常卡口列表(添加后异常卡口列表为[C7]),将C8作为当前卡口，检查卡口C8到卡口C9时空合理性。
步骤12：检查发现，当前卡口C8到卡口C9时空合理，则将卡口C8添加到其前序卡口C3所在列表(添加后合理轨迹列表为[[C1,C2，C3，C8],[C4,C5]])，以C9作为当前卡口，C10作为待检查卡口，检查卡口C9到卡口C10时空合理性。
步骤13：检查发现，当前卡口C9到卡口C10时空不合理，将其添加到悬挂卡口列表，则扫描悬挂卡口列表，此时悬挂卡口仅为[C6，C9]，检查卡口C6到卡口C10时空合理性。
步骤14：检查发现，当前卡口C6到卡口C10时空合理，则将卡口C6添加到其前序卡口C5所在轨迹列表(此时合理轨迹列表为[[C1,C2，C3，C8],[C4,C5，C6]])，并将其从悬挂卡口列表中删除(删除后悬挂卡口仅为[C9])，以C10作为当前卡口，检查卡口C10到卡口C11时空合理性。
步骤15：检查发现，当前卡口C10到卡口C11时空不合理，则将卡口C10添加到悬挂卡口列表(添加后悬挂卡口列表为[C9，C10])，以C9为当前卡口，检查其到卡口C11的时空合理性。
步骤16：检查发现，当前卡口C9到卡口C11时空合理，则将卡口C9添加到其前序卡口C8所在轨迹列表中，由于此时C11已经到达卡口序列末尾，将悬挂卡口C10添加到其前序卡口C6所在轨迹序列中，将C11添加到其前序卡口C9所在轨迹列表中，此时合理估计列表为[C1,C2，C3，C8，C9，C11],[C4,C5，C6，C10]]，检查结束。
步骤17：分析发现，异常卡口为C7,可能为车牌识别错误点；合理估计列表存在两条合理轨迹，说明该车牌被套牌。
为了执行上述实施例及各个可能的方式中的相应步骤，下面给出另一种车牌的套牌识别装置的实现方式，请参阅图13，图13示出了本申请实施例提供的一种车牌的套牌识别装置的一种功能模块图。需要说明的是，本实施例所提供的一种车牌的套牌识别装置300，其基本原理及产生的技术效果和上述实施例相同，为简要描述，本实施例部分未提及之处，可参考上述的实施例中相应内容。该车牌的套牌识别装置300包括：获取模块310、识别模块320。
可选地，上述模块可以软件或固件(Firmware)的形式存储于存储器中或固化于本申请提供的电子设备110的操作***(Operating System，OS)中，并可由电子设备110中的处理器执行。同时，执行上述模块所需的数据、程序的代码等可以存储在存储器中。
获取模块310，用于获取目标车牌的抓拍序列；抓拍序列包括多个卡口标识，一个卡口标识对应一个抓拍时间，多个卡口标识按抓拍时间的先后顺序排列；
识别模块320，用于获取抓拍序列中的所有目标卡口标识组；
其中，每个目标卡口标识组均包括按抓拍时间的先后顺序排列的多个目标卡口标识，且任意相邻的两个目标卡口标识均满足预设条件；预设条件表征，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；
识别模块320，还用于根据目标卡口标识组的数量，确定目标车牌的套牌数量。
可以理解的是，获取模块310可以用于支持电子设备110执行上述S200等，和/或用于本文所描述的技术的其他过程，例如，S201至S203；识别模块320可以用于支持电子设备110执行上述S210、S220等，和/或用于本文所描述的技术的其他过程，例如，S211至S214，S211A至S211H，S210A-1至S210A-5，S210B-1至S210B-3，S210C-1至S210C-4，S210D-1至S210D-3，S210E-1至S210E-3。
基于上述方法实施例，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述车牌的套牌识别方法的步骤。
具体地，该存储介质可以为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述车牌的套牌识别方法，从而解决“现有的套牌识别方法，在识别套牌时，无法识别出套牌的数量，识别效果差”的问题，实现能够有效识别出套牌的数量，提升车牌的套牌识别的精度的目的。
综上所述，本申请实施例提供了一种车牌的套牌识别方法、装置、存储介质和电子设备。该方法包括：获取目标车牌的抓拍序列；抓拍序列包括多个卡口标识，一个卡口标识对应一个抓拍时间，多个卡口标识按抓拍时间的先后顺序排列；获取抓拍序列中的所有目标卡口标识组；其中，每个目标卡口标识组均包括按抓拍时间的先后顺序排列的多个目标卡口标识，且任意相邻的两个目标卡口标识均满足预设条件；预设条件表征，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；根据目标卡口标识组的数量，确定目标车牌的套牌数量。
由于每个目标卡口标识组均包括按抓拍时间的先后顺序排列的多个目标卡口标识，且任意相邻的两个目标卡口标识均满足预设条件；预设条件表征，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，任意相邻的两个目标卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间。因此，目标卡口标识组中的多个目标卡口标识实际表征目标车牌的一个时空轨迹序列。而在一段时间内，若目标卡口标识组的数量超过1，则说明这段时间内同时存在多辆车牌均为目标车牌的车辆在行驶，因此，根据目标卡口标识组的数量，即可确定目标车牌的套牌数量，进而使得本申请实施例能够有效识别出套牌的数量，提升车牌的套牌识别的精度。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (11)
1.一种车牌的套牌识别方法，其特征在于，包括：
获取目标车牌的抓拍序列；所述抓拍序列包括多个卡口标识，一个所述卡口标识对应一个抓拍时间，多个所述卡口标识按所述抓拍时间的先后顺序排列；
获取多个卡口的一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵；其中，所述一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵表征，多个所述卡口中任意两个所述卡口之间的最短经过时间；
根据所述一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵和如下公式，确定多个所述卡口的二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵：
其中，Tik为所述一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的第i行第k列的元素，Tkj为所述一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的第k行第i列的元素，
为所述二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的第i行第j列的元素；所述二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵表征，多个所述卡口中的任意两个卡口所用时间之和的最短值；
根据所述二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵，获取所述抓拍序列中的所有目标卡口标识组；
其中，每个所述目标卡口标识组均包括按所述抓拍时间的先后顺序排列的多个目标卡口标识，所述多个目标卡口标识表征所述目标车牌的一个时空轨迹序列，且任意相邻的两个所述目标卡口标识均满足预设条件；所述预设条件表征，任意相邻的两个所述目标卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，所述任意相邻的两个所述目标卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；
根据所述目标卡口标识组的数量，确定所述目标车牌的套牌数量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车牌的抓拍序列的步骤，包括：
获取多个卡口抓拍的多个车牌数据；一个所述车牌数据对应一个所述抓拍时间和一个所述卡口标识；
对所述多个车牌数据中的数字进行识别，以识别出所述多个车牌数据中属于所述目标车牌的多个目标车牌数据；
根据多个所述目标车牌数据对应的抓拍时间和卡口标识，确定目标车牌的抓拍序列。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个所述卡口的一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的步骤，包括：
获取预设时间段内多个车辆通过第一目标卡口的第一次数；
获取所述预设时间段内所述多个车辆连续通过所述第一目标卡口和第二目标卡口的第二次数；
获取所述第二次数与所述第一次数的比值；
判断所述比值是否大于预设阈值；若是，则确定所述第一目标卡口与所述第二目标卡口为相邻卡口；若否，则确定所述第一目标卡口与所述第二目标卡口为不相邻卡口；
重复执行上述步骤，直至获取到多个所述卡口中任意两个所述卡口之间的相邻关系；
获取多个所述卡口中，任意相邻两个所述卡口之间的车辆最短经过时间；
根据多个所述卡口中任意两个所述卡口之间的相邻关系，确定多个所述卡口的一阶卡口邻接矩阵；
根据所述一阶卡口邻接矩阵和多个所述卡口中任意相邻两个卡口之间的车辆最短经过时间，确定多个所述卡口的一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预设所述抓拍序列的第一个所述卡口标识为当前卡口标识，预设合理轨迹列表、异常卡口列表和悬挂卡口列表，所述合理轨迹列表用于保存所述目标卡口标识组，所述悬挂卡口列表用于保存悬挂卡口标识；
所述获取所述抓拍序列中的所有目标卡口标识组的步骤，包括：
获取所述当前卡口标识及与所述当前卡口标识相邻的第一卡口标识；
判断所述当前卡口标识和所述第一卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，是否大于或等于，所述当前卡口标识和所述第一卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；
若是，则将所述当前卡口标识和所述第一卡口标识复制到所述当前卡口标识所属的目标卡口标识组；
若否，则执行第一悬挂卡口判断步骤；
将所述第一卡口标识作为所述当前卡口标识，并重复执行上述步骤，直至遍历完所述抓拍序列，得到所述抓拍序列中的所有目标卡口标识组。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述执行第一悬挂卡口判断步骤，包括：
判断所述悬挂卡口列表中是否存在第一目标悬挂卡口标识；所述第一目标悬挂卡口标识与所述第一卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，所述第一目标悬挂卡口标识与所述第一卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；
若是，则将所述第一卡口标识复制到所述第一目标悬挂卡口标识所属的目标卡口标识组，并将所述第一目标悬挂卡口删除；以及将所述当前卡口标识作为悬挂卡口标识复制到所述悬挂卡口列表；以及将所述第一卡口标识作为所述当前卡口标识，返回执行所述获取所述当前卡口标识及与所述当前卡口标识相邻的第一卡口标识的步骤；
若否，且未遍历完所述抓拍序列，则执行异常卡口判断步骤。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述执行异常卡口判断步骤，包括：
获取与所述第一卡口标识相邻的第二卡口标识；
判断所述当前卡口标识和所述第二卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，是否大于或等于，所述当前卡口标识和所述第二卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；
若是，则将所述第二卡口标识复制到所述当前卡口标识所属的目标卡口标识组，将所述第一卡口标识复制到所述异常卡口列表；以及将所述第二卡口标识作为所述当前卡口标识，返回执行所述获取所述当前卡口标识及与所述当前卡口标识相邻的第一卡口标识的步骤；
若否，则执行第二悬挂卡口判断步骤。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述执行第二悬挂卡口判断步骤，包括：
判断所述悬挂卡口列表中是否存在第二目标悬挂卡口标识；所述第二目标悬挂卡口标识与所述第二卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，所述第二目标悬挂卡口标识与所述第二卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；
若是，则将所述第二卡口标识复制到所述第二目标悬挂卡口所属的目标卡口标识组，并将所述第二目标悬挂卡口删除；以及将所述第一卡口标识复制到所述异常卡口列表；以及将所述第二卡口标识作为所述当前卡口标识，返回执行所述获取所述当前卡口标识及与所述当前卡口标识相邻的第一卡口标识的步骤；
若否，则执行第二轨迹识别步骤。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述执行第二轨迹识别步骤，包括：
判断所述第一卡口标识与所述第二卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，是否大于或等于，所述第一卡口标识与所述第二卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；
若是，则在所述合理轨迹列表中新增一目标卡口标识组，将所述第一卡口标识与所述第二卡口标识复制到新增的目标卡口标识组；以及将所述第二卡口标识作为所述当前卡口标识，返回执行所述获取所述当前卡口标识及与所述当前卡口标识相邻的第一卡口标识的步骤；
若否，则将所述第一卡口标识复制到所述异常卡口列表，并将所述第二卡口标识作为所述当前卡口标识，返回执行所述获取所述当前卡口标识及与所述当前卡口标识相邻的第一卡口标识的步骤。
9.一种车牌的套牌识别装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标车牌的抓拍序列；所述抓拍序列包括多个卡口标识，一个所述卡口标识对应一个抓拍时间，多个所述卡口标识按所述抓拍时间的先后顺序排列；
识别模块，用于：
获取多个卡口的一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵；其中，所述一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵表征，多个所述卡口中任意两个所述卡口之间的最短经过时间；
根据所述一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵和如下公式，确定多个所述卡口的二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵：
其中，Tik为所述一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的第i行第k列的元素，Tkj为所述一阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的第k行第i列的元素，
为所述二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵的第i行第j列的元素；所述二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵表征，多个所述卡口中的任意两个卡口所用时间之和的最短值；
根据所述二阶邻接卡口最短旅行时间矩阵，获取所述抓拍序列中的所有目标卡口标识组；其中，每个所述目标卡口标识组均包括按所述抓拍时间的先后顺序排列的多个目标卡口标识，所述多个目标卡口标识表征所述目标车牌的一个时空轨迹序列，且任意相邻的两个所述目标卡口标识均满足预设条件；所述预设条件表征，任意相邻的两个所述目标卡口标识分别对应的两个抓拍时间的差值，大于或等于，所述任意相邻的两个所述目标卡口标识分别对应的两个卡口之间的最短经过时间；
所述识别模块，还用于根据所述目标卡口标识组的数量，确定所述目标车牌的套牌数量。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011023670.7A CN112115946B (zh) | 2020-09-25 | 2020-09-25 | 车牌的套牌识别方法、装置、存储介质和电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011023670.7A CN112115946B (zh) | 2020-09-25 | 2020-09-25 | 车牌的套牌识别方法、装置、存储介质和电子设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112115946A CN112115946A (zh) | 2020-12-22 |
| CN112115946B true CN112115946B (zh) | 2023-03-24 |
Family
ID=73798597
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011023670.7A Active CN112115946B (zh) | 2020-09-25 | 2020-09-25 | 车牌的套牌识别方法、装置、存储介质和电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112115946B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112885101B (zh) * | 2021-03-30 | 2022-06-14 | 浙江大华技术股份有限公司 | 确定异常设备的方法、装置、存储介质及电子装置 |
| CN113160565B (zh) * | 2021-04-14 | 2022-12-30 | 北京掌行通信息技术有限公司 | 一种***辆的识别方法、装置、存储介质及终端 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9025825B2 (en) * | 2013-05-10 | 2015-05-05 | Palo Alto Research Center Incorporated | System and method for visual motion based object segmentation and tracking |
| CN111325054B (zh) * | 2018-12-14 | 2023-05-23 | 航天信息股份有限公司 | 一种确定克隆车辆的方法、装置及计算设备 |
| CN110164137B (zh) * | 2019-05-17 | 2020-12-25 | 湖南科创信息技术股份有限公司 | 基于卡口对行车时间的***辆的识别方法及***、介质 |
| CN111369805B (zh) * | 2020-01-09 | 2021-08-06 | 杭州海康威视***技术有限公司 | 套牌检测的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
-
2020
- 2020-09-25 CN CN202011023670.7A patent/CN112115946B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112115946A (zh) | 2020-12-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109961106B (zh) | 轨迹分类模型的训练方法和装置、电子设备 | |
| CN112115946B (zh) | 车牌的套牌识别方法、装置、存储介质和电子设备 | |
| CN112183367B (zh) | 车辆数据检错方法、装置、服务器及存储介质 | |
| CN111369805B (zh) | 套牌检测的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| CN111652912A (zh) | 车辆计数方法和***、数据处理设备及智能拍摄设备 | |
| CN112309126B (zh) | 车牌检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| CN112750317A (zh) | 车辆逆行检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN114743165A (zh) | 车辆轨迹线的确定方法、装置、存储介质及电子装置 | |
| CN117242489A (zh) | 目标跟踪方法及装置、电子设备、计算机可读介质 | |
| CN111724607B (zh) | 转向灯使用检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN111369790B (zh) | 过车记录校正方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115620098B (zh) | 跨摄像头行人跟踪算法的评价方法、***和电子设备 | |
| CN111371984B (zh) | 确定抓拍机异常的方法、装置及存储介质 | |
| CN110718070A (zh) | 一种伴随车辆识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113327336B (zh) | 人车关系的识别方法、装置和电子设备 | |
| CN110895692A (zh) | 车辆品牌识别方法、装置及可读存储介质 | |
| CN111708769B (zh) | 一种实现信息处理的方法、***、计算机存储介质及终端 | |
| CN111639640A (zh) | 基于人工智能的车牌识别方法、装置及设备 | |
| CN109740518B (zh) | 一种视频中对象的确定方法及装置 | |
| CN113160565A (zh) | 一种***辆的识别方法、装置、存储介质及终端 | |
| CN112597924A (zh) | 电动自行车轨迹追踪方法、摄像机装置和服务器 | |
| CN112885101B (zh) | 确定异常设备的方法、装置、存储介质及电子装置 | |
| CN111369791A (zh) | 落脚点确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN111223305B (zh) | 涉牌违法的检测方法和装置 | |
| CN111369803B (zh) | 边际卡口的检测方法、装置及计算机可读存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |