CN113269116A - 基于车牌识别的车辆收费*** - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于车牌识别的车辆收费***，该***在收费区域的入口以及出口分别设置摄像头，并以车牌号作为车辆的唯一标识信息，基于成熟的视频车牌识别技术确定车辆进入、离开收费区域，进而进行计费和扣费，大大提高了准确性与可靠性，这样的方式无需设置收费站，不会再有排队进出收费区域的现象，提高了通行效率，同时，对车辆附加设备没有安装要求，降低了车主的负担，具有更广泛的应用范围，无感识别车牌号，提升了驾驶员的驾乘感受。

Description

基于车牌识别的车辆收费***
技术领域
本发明属于车辆收费技术领域，尤其涉及一种基于车牌识别的车辆收费***。
背景技术
目前，对于车辆进入收费区域(如高速公路、机场停车库或者大型商业停车库等等)的收费，通常需要在出入口设置收费站，以高速公路收费为例，车载通过安装在车辆挡风玻璃上的车载电子标签与在收费站ETC车道上的微波天线之间进行的专用短程通讯，实现不停车收费，由于无人工把关，后车跟车过近很容易出现被前车蹭卡的情况，同时由于车辆在高速公路速度极快，射频读卡器功率过高会读取到其它车道的电子标签，射频读卡器功率过低则有可能漏读高速通过检测点的车辆电子标签，综上所述，目前的车辆收费方式存在很大的不确定性，并且会影响通行效率。
发明内容
基于此，针对上述技术问题，提供一种准确可靠、通行效率高的基于车牌识别的车辆收费***。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种基于车牌识别的车辆收费***，其特征在于，包括用于在收费区域的入口处采集车辆图像的第一摄像头、用于在收费区域的出口处采集车辆图像的第二摄像头以及信息处理设备，所述第一摄像头以及第二摄像头分别设于所述收费区域的入口处以及出口处，且两者均与所述信息处理设备连接；
所述信息处理设备被配置为：
从所述第一摄像头采集的车辆图像中识别出车牌号，确定相应的车辆进入所述收费区域；
从所述第二摄像头采集的车辆图像中识别出车牌号，确定相应的车辆离开所述收费区域；
当进入所述收费区域的车辆离开该收费区域后，计算所述车辆的费用，并从相应的账户进行扣费。
本发明在收费区域的入口以及出口分别设置摄像头，并以车牌号作为车辆的唯一标识信息，基于成熟的视频车牌识别技术确定车辆进入、离开收费区域，进而进行计费和扣费，大大提高了准确性与可靠性，这样的方式无需设置收费站，不会再有排队进出收费区域的现象，提高了通行效率，同时，对车辆附加设备没有安装要求，降低了车主的负担，具有更广泛的应用范围，无感识别车牌号，提升了驾驶员的驾乘感受。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式本发明进行详细说明：
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明的原理图。
具体实施方式
如图1所示，本说明书实施例提供一种基于车牌识别的车辆收费***，包括用于在收费区域的入口处采集车辆图像的第一摄像头110、用于在收费区域的出口处采集车辆图像的第二摄像头120以及信息处理设备130。
如图1以及图2所示，第一摄像头110以及第二摄像头120分别设于收费区域的入口处以及出口处，且两者均与信息处理设备130连接。
收费区域为高速公路、机场停车库或者大型商业停车库等等。
其中，信息处理设备130被配置为：
一、执行如下图像处理分析流程：
1、从第一摄像头110采集的车辆图像中识别出车牌号，确定相应的车辆进入收费区域。
2、从第二摄像头采集120的车辆图像中识别出车牌号，确定相应的车辆离开收费区域。
二、执行如下计费扣费流程：
当进入收费区域的车辆离开该收费区域后，计算车辆的费用，并从相应的账户进行扣费。在本实施例中，可以接入在线支付平台，请求从相应的账户进行扣费，若在线支付平台中没有相应的账户，则通知车主办理缴费及绑定金融账户业务。
本发明在收费区域的入口以及出口分别设置摄像头，并以车牌号作为车辆的唯一标识信息，基于成熟的视频车牌识别技术确定车辆进入、离开收费区域，进而进行计费和扣费，大大提高了准确性与可靠性，这样的方式无需设置收费站，不会再有排队进出收费区域的现象，提高了通行效率，同时，对车辆附加设备没有安装要求，降低了车主的负担，具有更广泛的应用范围，无感识别车牌号，提升了驾驶员的驾乘感受。
在本实施例中，收费区域为高速公路，在高速公路的各路段还设置了用于采集车辆图像的多个第三摄像头140，多个第三摄像头140均与信息处理设备130连接。
相应地，在图像处理分析流程中，需从多个第三摄像头140采集的车辆图像中识别出车牌号，并根据多个第三摄像头140的位置确定相应车辆在高速公路上的轨迹，而在计算车辆的费用时，则根据车辆在高速公路上的轨迹，计算车辆的费用。
其中，从多个第三摄像头140采集的车辆图像中识别出车牌号的具体过程如下：
a、当车辆进入第三摄像头140的检测范围时，记录车辆的进入时间。
b、从第三摄像头140的视频流中，自进入时间开始，以预设速度从视频流中截取多张车辆图像。
可以将第三摄像头140的检测范围的边缘线作为检测线，以车辆越过检测线作为判断车辆进入第三摄像头140检测范围的基准。
c、从截取的车辆图像中识别出车牌号。
从多张车辆图像中识别车牌号，可以提高识别准确度。
较佳地，在图像处理分析流程中，将通过从多个第三摄像头140采集的车辆图像中识别出的车牌号与进入收费区域且未离开该收费区域的车辆的车牌号进行匹配，过滤不匹配的车牌号。
在本实施例中，图像处理分析流程通过以下步骤从车辆图像中识别出车牌号：
a、对车辆图像进行预处理：采用加权平均法，将彩色图片转换为灰度图片,预处理后计算边缘梯度图像，去除图像噪声数据，获得边缘梯度图像，边缘梯度图像包含车牌区域的特征更佳的中间数据。
b、对边缘梯度图像进行阈值化分割，区分出候选车牌区域(前景)和背景，并通过滤波算法去除图像噪声数据，如形态学滤波算法。
c、从阈值化分割后的图像中提取出候选车牌区域图像。
d、滤除伪车牌区域图像，得到最终的车牌区域图像。
为了提高执行效率，这里采用连线法，根据计算水平连线的分布关系以及垂直的连线分布密度等特性，计算得到前景目标(车牌)的关联性连线区域，然后通过聚类拟合等处理，实现将车牌区域以及伪车牌区域等候选区域定位提取，再辅助以号牌的几何特性(比如宽高比例等)，滤除伪车牌区域，得到最终的车牌区域图像，即车牌特写。
e、判断最终的车牌区域图像的长度方向边缘以及宽度方向边缘所占的像素点数量是否均高于阈值，若是，则该车牌区域图像为有效车牌区域图像。
f、从有效车牌区域图像中读取车牌号。
如图1以及图2所示，在高速公路收费的实际应用场景中，第一摄像头110和第二摄像头120分别设置在高速公路入口处计费点A和出口处计费点B，第一摄像头110、第二摄像头120以及第三摄像头140可以依据现场条件，采用车道旁低位安装或者龙门架高位安装，收费***的工作过程如下：
1、车辆驶入高速公路入口计费点后，由第一摄像头110采集车辆图像，并通过网络发送给信息处理设备130，信息处理设备130从车辆图像中识别出车牌号，确定该车辆进入高速公路。
2、车辆在高速公路上行驶的过程中，被沿途的各第三摄像头140捕获到车辆图像。针对高速车辆抓拍，以车速300千米每小时(约83.4米每秒)，龙门架上车牌识别摄像机有效车牌抓拍范围10米(能清晰拍摄到车牌的路面区间)为例，为了提高车牌识别准确度，信息处理设备130对每辆车从视频流中截取3张图像来识别车牌号，经计算可知每张照片抓拍的最短时间间隔为0.04秒，则视频截取速度应该为25帧每秒。
信息处理设备130从截取的3张车辆图像中识别出车牌号，并去除重复的车牌号，然后将识别出的车牌号与驶入高速且尚未驶离高速的号牌比对，去除错误识别到的车牌号，这样再结合各第三摄像头140的安装位置，可以确定各车辆在高速公路上的轨迹。
3、车辆驶入高速公路出口计费点后，由第二摄像头120采集车辆图像，并通过网络发送给信息处理设备130，信息处理设备130从车辆图像中识别出车牌号，确定该车辆离开高速公路。
4、最后，由信息处理设备130依据车辆在高速公路上的轨迹计算出此次高速费用，并将高速公路通行费用请求通过通信网络发往在线支付机构。
在本实施例中，信息处理设备130包括用于执行上述图像处理分析流程的第一信息处理装置131以及用于执行上述计费扣费流程的第二信息处理装置132，第一信息处理装置131与摄像头连接，第二信息处理装置132与第一信息处理装置131连接。
其中，第一信息处理装置131可以由多个图像分析服务器组成，包括但不限于由代理服务器响应请求并负责负载均衡的部署模式。
第二信息处理装置132可以由多个应用服务器组成，包括但不限于由代理服务器响应请求并负责负载均衡的部署模式及云服务模式。
需要指出的是，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
但是，本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

Claims (9)

1.一种基于车牌识别的车辆收费***，其特征在于，包括用于在收费区域的入口处采集车辆图像的第一摄像头、用于在收费区域的出口处采集车辆图像的第二摄像头以及信息处理设备，所述第一摄像头以及第二摄像头分别设于所述收费区域的入口处以及出口处，且两者均与所述信息处理设备连接；
所述信息处理设备被配置为：
从所述第一摄像头采集的车辆图像中识别出车牌号，确定相应的车辆进入所述收费区域；
从所述第二摄像头采集的车辆图像中识别出车牌号，确定相应的车辆离开所述收费区域；
当进入所述收费区域的车辆离开该收费区域后，计算所述车辆的费用，并从相应的账户进行扣费。
2.根据权利要求1所述的一种基于车牌识别的车辆收费***，其特征在于，所述收费区域为高速公路，该***还包括用于在高速公路的各路段采集车辆图像的多个第三摄像头，所述多个第三摄像头分别设于所述高速公路的各路段，且均与所述信息处理设备连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于车牌识别的车辆收费***，其特征在于，所述信息处理设备还被配置为：
从所述多个第三摄像头采集的车辆图像中识别出车牌号，并根据所述多个第三摄像头的位置确定相应车辆在所述高速公路上的轨迹。
4.根据权利要求3所述的一种基于车牌识别的车辆收费***，其特征在于，所述计算所述车辆的费用，进一步包括：
根据车辆在所述高速公路上的轨迹，计算所述车辆的费用。
5.根据权利要求4所述的一种基于车牌识别的车辆收费***，其特征在于，所述信息处理设备还被配置为：
将通过从所述多个第三摄像头采集的车辆图像中识别出的车牌号与进入所述收费区域且未离开该收费区域的车辆的车牌号进行匹配，过滤不匹配的车牌号。
6.根据权利要求5所述的一种基于车牌识别的车辆收费***，其特征在于，所述从所述多个第三摄像头采集的车辆图像中识别出车牌号，进一步包括：
当车辆进入所述第三摄像头的检测范围时，记录所述车辆的进入时间；
从所述第三摄像头的视频流中，自所述进入时间开始，以预设速度从所述视频流中截取多张车辆图像；
从截取的车辆图像中识别出车牌号。
7.根据权利要求1或6所述的一种基于车牌识别的车辆收费***，其特征在于，所述信息处理设备被配置为通过如下步骤从车辆图像中识别出车牌号：
对所述车辆图像进行预处理，计算边缘梯度图像，去除图像噪声数据，获得边缘梯度图像；
对所述边缘梯度图像进行阈值化分割，区分出候选车牌区域和背景，并去除图像噪声数据；
从阈值化分割后的图像中提取出候选车牌区域图像；
滤除伪车牌区域图像，得到最终的车牌区域图像；
判断最终的车牌区域图像的像素数是否高于阈值，若是，则该车牌区域图像为有效车牌区域图像；
从所述有效车牌区域图像中读取车牌号。
8.根据权利要求7所述的一种基于车牌识别的车辆收费***，其特征在于，所述信息处理设备还被配置为：
接入在线支付平台，请求从相应的账户进行扣费；
若所述在线支付平台中没有相应的账户，则通知车主办理缴费及绑定金融账户业务。
9.根据权利要求8所述的一种基于车牌识别的车辆收费***，其特征在于，所述信息处理设备包括用于图像处理分析的第一信息处理装置以及用于计费扣费的第二信息处理装置，所述第一信息处理装置与摄像头连接，所述第二信息处理装置与第一信息处理装置连接。
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