CN113674442A - 无感通行方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供一种无感通行方法、装置以及电子设备和计算机可读存储介质。无感通行方法包括:图像采集设备对目标车辆进行图像采集,获得目标车辆图像;图像处理设备对所述目标车辆图像进行图像处理,以获得所述目标车辆的车辆特征信息;扣费设备根据所述车辆特征信息确定所述目标车辆的涉费信息和扣费渠道;所述扣费设备根据所述涉费信息确定所述目标车辆的待缴费用;所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费;确定所述目标车辆扣费成功,则所述目标车辆通过无收费杆的无感通行出口。通过本实施例提供的技术方案可以保证车辆不减速通过无感通行出口,以减少通行出口位置处的拥堵。
Description
技术领域
本公开涉及计算机与互联网技术领域,尤其涉及一种无感通行方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。
背景技术
目前的高速公路收费方案有基于电子标签方式,以及基于人脸、车牌识别的方式等类型。其中,基于电子标签方式,车辆需事先安装标签,在收费站卡口处进行收费,因此,车辆需减速通过,待扣费成功后抬杆通行。基于人脸识别的方式,若在途中因驾驶员休息等原因,更换驾驶员,则导致扣费异常。
在车辆高速行驶过程中,对车辆内部的驾驶员进行人脸识别,因准确度差等问题,易造成识别失败。特别是在夜间,受前大灯的影响,人脸识别难以使用。基于车牌识别方式的方案,对于识别失败,扣费不成功或者车辆不愿接受无感扣费方式的车辆,尚未提出解决方案。
因此,亟需发明一种取消高速公路收费杆的无感扣费引导方案。
需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解。
发明内容
本公开的目的在于提供一种无感通行方法、装置、电子设备以及和计算机可读存储介质,能够让目标车辆无感通过无感通行出口的同时,还能够针对目标车辆进行成功扣费。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本公开的实践而习得。
本公开实施例提供了一种无感通行方法,包括:图像采集设备对目标车辆进行图像采集,获得目标车辆图像;图像处理设备对所述目标车辆图像进行图像处理,以获得所述目标车辆的车辆特征信息;扣费设备根据所述车辆特征信息确定所述目标车辆的涉费信息和扣费渠道;所述扣费设备根据所述涉费信息确定所述目标车辆的待缴费用;所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费;确定所述目标车辆扣费成功,则所述目标车辆通过无收费杆的无感通行出口。
在一些实施例中,,所述扣费渠道包括电子不停车收费ETC扣费渠道和目标扣费渠道,所述车辆特征信息包括无感通行信息;其中,所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费,包括:所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述电子不停车收费ETC扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费;若通过所述电子不停车收费ETC扣费渠道对所述目标车辆扣费失败,则所述扣费设备根据所述无感通行信息确定所述目标车辆提供的所述目标扣费渠道;所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述目标扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费。
在一些实施例中,所述方法还包括:确定所述目标车辆缴费不成功,通过至少一个引导屏引导所述目标车辆至目标有杆收费车道以便所述目标车辆进行缴费;或者,根据所述车辆特征信息将所述目标车辆计入异常名单,以便所述目标车辆进行费用补缴。
在一些实施例中,所述车辆特征信息是所述图像采集设备在与所述无感通行出口距离第一距离位置处获取的,所述至少一个引导屏包括目标引导屏;其中,通过至少一个引导屏引导所述目标车辆至目标有杆收费车道以便所述目标车辆进行缴费,包括:确定所述目标车辆与所述无感通行出口距离第二距离位置处的目标位置信息;根据所述目标位置信息确定所述目标车辆与所述无感通行出口距离第二距离位置处所处的目标车道,所述第二距离位置小于所述第一距离位置;通过所述目标车道上的所述目标引导屏对所述目标车辆进行引导。
在一些实施例中,确定所述目标车辆与所述无感通行出口距离第二距离位置处的目标位置信息,包括:获取所述目标车辆在所述第一距离位置处的位置信息、车辆速度信息、车头距信息;通过位置预测神经网络对所述目标车辆在所述第一距离位置处的位置信息、车辆速度信息、车头距信息进行处理,以确定所述目标车辆在所述第二距离位置处的所述目标位置信息。
在一些实施例中,所述目标车辆图像包括至少两张车辆图像,各个目标车辆图像是在对应的目标时刻采集的;其中,获取所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度信息,包括:获取所述目标车辆在各个目标车辆图像中的图像位置信息;根据所述目标车辆在各个目标车辆图像中的图像位置信息,确定所述目标车辆在各个目标时刻的实际位置信息;根据所述目标车辆在各个目标时刻的实际位置信息,确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度信息。
在一些实施例中,所述实际位置信息用来描述所述目标车辆距离所述无感通行出口的实际距离;其中,根据所述目标车辆在各个目标时刻的实际位置信息,确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度信息,包括:获取所述目标车辆在各个目标车辆图像中的车道信息;根据所述目标车辆在各个目标时刻的实际位置信息和所述车道信息,确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度标量信息和车辆速度矢量信息;根据所述车辆速度标量信息和所述车辆速度矢量信息确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度信息。
本公开实施例提供了一种无感通行***,包括:图像采集设备、扣费设备、无感通行控制设备、至少一个引导屏。
其中,图像采集设备,设置于距离无感通行出口第一距离位置处,用于对目标车辆进行图像采集,获得目标车辆图像,对所述目标车辆图像进行图像处理,以获得所述目标车辆的车辆特征信息。
扣费设备,设置于距离所述无感通行出口第一距离位置处,用于根据所述车辆特征信息确定所述目标车辆的涉费信息和扣费渠道;还用于根据所述涉费信息确定所述目标车辆的待缴费用;还用于根据所述待缴费用通过所述扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费。
无感通行控制设备,用于确定所述目标车辆扣费成功,则所述目标车辆通过无收费杆的无感通行出口。
至少一个引导屏,设置于所述无感通行出口与距离所述无感通行出口第二距离位置之间,用于在所述无感通行控制设备确定所述目标车辆缴费不成功时,引导所述目标车辆至目标有杆收费车道以便所述目标车辆进行缴费。
所述无感通行控制设备,还用于在所述目标车辆通过所述扣费设备缴费不成功,且所述目标车辆没有通过所述有杆收费车道进行缴费时,根据所述车辆特征信息将所述目标车辆计入异常名单,以便所述目标车辆进行费用补缴。
本公开实施例提出一种电子设备,该电子设备包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现上述任一项所述的无感通行方法。
本公开实施例提出一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的无感通行方法。
本公开实施例提出一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行上述无感通行方法。
本公开实施例提供的无感通行方法、装置及电子设备和计算机可读存储介质,一方面在通过图像处理设备、扣费设备的联合操作下,实现了对目标车辆的准确、便捷扣费;另一方面在对目标车辆完成扣费的同时还使得目标车辆能够无感通过无感通行出口,提高了目标车辆的通行速度,进而避免了无感通行出口位置处的拥堵情况。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例,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的附图。
图1示根据一示例性实施例示出了一种无感通行***的示意图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种无感通行方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种无感通行方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种车辆引导方法流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种确定目标车辆的目标位置信息的方法流程图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种无感通行方法的流程图。
图7是图6中步骤S614在一示例性实施例中的流程图。
图8是图6中步骤S616在一示例性实施例中的流程图。
图9示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而,示例实施例能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的实施例;相反,提供这些实施例使得本公开将全面和完整,并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分,因而将省略对它们的重复描述。
本公开所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本公开的技术方案而省略特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。
附图仅为本公开的示意性图解,图中相同的附图标记表示相同或类似的部分,因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明,不是必须包括所有的内容和步骤,也不是必须按所描述的顺序执行。例如,有的步骤还可以分解,而有的步骤可以合并或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
本说明书中,用语“一个”、“一”、“该”、“所述”和“至少一个”用以表示存在一个或多个要素/组成部分/等;用语“包含”、“包括”和“具有”用以表示开放式的包括在内的意思并且是指除了列出的要素/组成部分/等之外还可存在另外的要素/组成部分/等;用语“第一”、“第二”和“第三”等仅作为标记使用,不是对其对象的数量限制。
下面结合附图对本公开示例实施方式进行详细说明。
图1示根据一示例性实施例示出了一种无感通行***的示意图。
在一些实施例中,无感通信***可以包括:图像采集设备(例如图1所示的摄像头)、扣费设备(如图1所示的扣费***)、无感通行控制设备(未在图1中示出)、至少一个引导屏(如图1中的引导冗余***)。
其中,图像采集设备,可以设置于距离无感通行出口第一距离位置处,用于对目标车辆进行图像采集,获得目标车辆图像,对所述目标车辆图像进行图像处理,以获得所述目标车辆的车辆特征信息。
图像采集设备可以是任何可以进行图像采集的设备,例如图1所示的摄像头,本公开对此不做限制。
第一距离位置可例如是距离无感通行出口200-400米的位置处,本领域技术人员可以根据实际需求进行设置。
扣费设备,设置于距离所述无感通行出口第一距离位置处,用于根据所述车辆特征信息确定所述目标车辆的涉费信息和扣费渠道;还用于根据所述涉费信息确定所述目标车辆的待缴费用;还用于根据所述待缴费用通过所述扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费。
其中,扣费设备可以是可以用来进行扣费的设备,例如电子不停车收费***ETC对应的收费设备、可以是某银行卡对应的收费设备、又或者是某第三方支付软件对应的支付设备(例如某宝、某信)等,本公开对此不做限制。
无感通行控制设备,用于确定所述目标车辆扣费成功,则所述目标车辆通过无收费杆的无感通行出口。
无感通行控制设备可以是一种用来对无感通行***进行总控的设备,该无感通行设备可以是一台电脑、笔记本、服务器等,本公开对此不做限制。
可以理解的是,上述无感通行控制设备、扣费设备以及图像采集设备所对应的功能可以集成在同一设备上完成,也可以在不同的设备上完成,本公开对此不做限制。
至少一个引导屏,设置于所述无感通行出口与距离所述无感通行出口第二距离位置之间,用于在所述无感通行控制设备确定所述目标车辆缴费不成功时,引导所述目标车辆至目标有杆收费车道以便所述目标车辆进行缴费。
在一些实施例中,在通过图像处理设备、扣费设备的联合操作下,实现了对目标车辆的准确、便捷扣费;另一方面在对目标车辆完成扣费的同时还使得目标车辆能够无感通过无感通行出口,提高了目标车辆的通行速度,进而避免了无感通行出口位置处的拥堵情况。
上述引导屏可以是LED屏、液晶屏等,任意可以对车辆进行引导的屏幕均可以是上述引导屏,本公开对此不做限制。
在一些实施例中,第二距离位置可以位于无感通行出口与第一距离位置之间。
无感通行控制设备,还可以用于在所述目标车辆通过所述扣费设备缴费不成功,且所述目标车辆没有通过所述有杆收费车道进行缴费时,根据所述车辆特征信息将所述目标车辆计入异常名单,以便所述目标车辆进行费用补缴。
在一些实施例中,上述无感通行***可以应用在高速公路收费站前,以完成车辆在高速公路上的缴费操作。
如图1所示,可以在车辆驶出收费站(即无感通行出口)前第一距离位置处的特定检测路段S1安装图像采集设备,如提前600-800米处,然后利用图像采集设备对车辆进行信息采集。上述图像采集设备包括摄像头、抓拍机、微波等采集设备。
在一些实施例中,可以在车辆驶出收费站(即无感通行出口)前特定扣费路段(例如距离无感通信出口第一距离位置处)安装扣费设备,如提前600-800米处。该设备可安装于与上述图像采集设备所处的同一门架或者L架等支架上。
在一些实施例中,可以在收费站前提前安装图像采集设备和扣费设备,是因为若无感扣费不成功,则可在收费站处某些车道进行人工缴费。
在一些实施例中,可以在图像采集设备前的特定检测路段,如图像采集设备前100米,200米,300米,400米等处的路侧或门架、L架等支架上安装辅助图像采集设备,包括摄像头、抓拍机等设备。安装辅助图像设备的目的是以防S1位置(即第一距离位置)处的图像采集设备检测不到车牌信息,可以考虑用前一段的车牌及车辆特征信息来补全,增加***适用性。
在一些实施例中,可以在车辆驶出收费站前特定引导路段,如扣费后20-30米处,安装至少一个引导屏(例如电子屏),例如图1中的引导***和引导冗余***,该至少一个引导屏可以分布在不同的车道上,每个车道又可以隔一段距离分布一个引导屏,本公开对此不做限制。
本公开可以安装多层次引导屏,以防一次引导司机没有关注到。在扣费后一定距离安装引导设备,是因为无感通行控制设备计算及下发指令需要时间,错位安装可解决时间差问题。
图2是根据一示例性实施例示出的一种无感通行方法的流程图。
本公开提供的无感通行技术方案可以应用在任意需要进行收费操作的路口,例如高速公路的收费路口、停车场的收费口等,本公开将以高速公路收费口为例进行说明,但本公开并不以此为限。
在实施本公开提供的技术方案之前,需要进行车辆辆驶入信息采集。即可以在高速公路的入口处采集车辆信息,包括车牌,车辆驶入站,车型等涉费信息以及车辆颜色,实习标,年检标等车辆特征信息。采集方式可用传统人工方式、镜头拍摄方式等。
参照图2,本公开实施例提供的无感通行方法可以包括以下步骤。
步骤S202,图像采集设备对目标车辆进行图像采集,获得目标车辆图像。
在一些实施例中,可以在距离无感通行出口的第一距离位置处安装图像采集设备,以便对目标车辆进行图像采集,获得目标车辆图像。
例如,可以在车辆驶出收费站(一种无感通行出口)前特定图像检测路段,如在收费站前600-800米处,采用图像采集设备对车辆进行信息采集。其中,图像采集设备可包括摄像头、抓拍机等设备。
步骤S204,图像处理设备对所述目标车辆图像进行图像处理,以获得所述目标车辆的车辆特征信息。
在一些实施例中,可以采用帧间差分等算法,提取出含有车辆信息的关键帧。然后在关键帧中对目标车辆进行特征提取,以确定目标车辆的车辆特征信息。
需要注意的是,上述目标车辆不特指某一车辆,任意在关键帧中识别出来的车辆均可以是目标车辆。
在一些实施例中,可以采用多维度信息识别方法对目标车辆图像进行图像处理,以识别出关键帧上的车辆静态信息(即车辆特征信息)。
上述车辆特征信息可以包括:车牌、车型、车辆颜色,实习标,年检标等信息,本公开对此不做限制。
步骤S206,扣费设备根据所述车辆特征信息确定所述目标车辆的涉费信息和扣费渠道。
在一些实施例中,当图像采集设备确定了目标车辆的车辆特征信息后,可以根据该车辆特征信息进一步的确定该目标车辆提前预设的扣费渠道,该扣费渠道可例如是ETC扣费渠道、某银行扣费渠道、某第三方支付软件扣费渠道,本公开对此不做限制。
步骤S208,所述扣费设备根据所述涉费信息确定所述目标车辆的待缴费用。
在一些实施例中,上述车辆特征信息可以包括车牌、车型等涉费信息,扣费设备可以根据车牌、车型确定目标车辆的驶入站等,然后根据车牌、车型以及驶入站等涉费信息确定目标车辆的待缴费用。
步骤S210,所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费。
在一些实施例中,目标车辆的车辆特征信息还可以包括无感通行信息,该无感通行信息可以是目标车辆提前同意的无感通行的协议,该无感通行协议不仅会包括目标车辆同意进行无感通行的协议内容,还可能会包括目标车辆提供的无感通行的扣费渠道信息。
该目标车辆提供扣费渠道可以包括电子不停车收费ETC扣费渠道,也可以包括目标扣费渠道,该目标扣费渠道可以包括非ETC扣费渠道以外的其他扣费渠道,例如某银行扣费渠道,某第三方支付应用软件的扣费渠道,本公开对此不做限制。
在一些实施例中,扣费设备可以调用目标车辆所对应的扣费渠道的收费渠道接口对车辆进行扣费。例如,扣费设备可以根据待缴费用通过电子不停车收费ETC扣费渠道对目标车辆进行自动扣费;若通过电子不停车收费ETC扣费渠道对目标车辆扣费失败,则扣费设备根据无感通行信息确定目标车辆提供的目标扣费渠道;扣费设备根据待缴费用通过目标扣费渠道对目标车辆进行自动扣费。
例如,若目标车辆安装有ETC,则扣费设备可以直接通过ETC扣费***完成扣费操作,若目标车辆没有安装ETC,但是同意通过某银行提供的扣费接口进行扣费,则可以调用该银行的收费渠道接口,对车辆进行扣费。
步骤S212,确定所述目标车辆扣费成功,则所述目标车辆通过无收费杆的无感通行出口。
在一些实施例中,若针对目标车辆扣费成功,则向该目标车辆发送短信,提示扣费成功,车辆可快速通过指定无杆车道。
传统的高速收费方式需要车辆在收费站停下来,高速收费站前面经常排起长队,造成道路拥堵,特别是节假日出行高峰期,问题更加凸显。即便有ETC收费,车主仍然要减速通过。通过本公开提供的技术方案,目标车辆在进入高速收费站前特定距离的收费检测路段时,***自动完成车辆号牌识别、无感扣费,彻底取消某些卡口的收费杆。对于扣费不成功的车辆进行引导通行;扣费成功的车辆在指定的无杆车道通过,无需减速通过收费站,极大的提高了通行效率,减少拥堵,具有重大的社会价值。
本发明的目的在于提供一种高速公路无感扣费引导方案。旨在取消车道收费杆,降低因识别失败等原因造成的扣费失败现象,车辆无需减速即可通过收费站,提高通行效率,减少拥堵,调动人们群众出行积极性。
在一些实施例中,扣费设备通过扣费渠道对目标车辆进行扣费可能会因为网络异常、扣费账户异常等原因导致扣费失败。针对自动扣费失败等情况,本实施例提出了另一种无感通行方案。
图3是根据一示例性实施例示出的一种无感通行方法的流程图。
参照图3,本实施例提供的无感通行方法可以包括以下步骤。
步骤S302,图像采集设备对目标车辆进行图像采集,获得目标车辆图像。
步骤S304,图像处理设备对所述目标车辆图像进行图像处理,以获得所述目标车辆的车辆特征信息。
步骤S306,扣费设备根据所述车辆特征信息确定所述目标车辆的涉费信息和扣费渠道。
步骤S308,所述扣费设备根据所述涉费信息确定所述目标车辆的待缴费用。
步骤S310,所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费。
在一些实施例中,目标车辆对应的扣费渠道包括电子不停车收费ETC扣费渠道和目标扣费渠道,所述车辆特征信息包括无感通行信息;其中,所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费,包括:所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述电子不停车收费ETC扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费;若通过所述电子不停车收费ETC扣费渠道对所述目标车辆扣费失败,则所述扣费设备根据所述无感通行信息确定所述目标车辆提供的所述目标扣费渠道;所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述目标扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费。
在一些实施例中,可以根据车辆静态信息,对于有ETC设备的车辆,采用ETC门架进行扣费;对于没有ETC设备的车辆,如该车辆事先在APP或官网等渠道上同意了无感通行的协议,则根据协议在指定付款渠道进行扣费。
步骤S312,确定所述目标车辆扣费成功,则所述目标车辆通过无收费杆的无感通行出口。
对于扣费成功的目标车辆,可以进入无感通行环节。即目标车辆可以直接通过无收费杆的无感通行出口。
步骤S314,确定所述目标车辆缴费不成功,通过至少一个引导屏引导所述目标车辆至目标有杆收费车道以便所述目标车辆进行缴费。
对于没有ETC,也不同意无感扣费的车辆,可以进入车辆引导步骤。即对于扣费不成功的车辆,通过引导屏引导车辆到指定人工收费口进行缴费。由于车辆识别到推送信息存在时间差,因此要对推送时间点的车辆位置进行预测,以保障车辆能够看到引导信息。
步骤S316,根据所述车辆特征信息将所述目标车辆计入异常名单,以便所述目标车辆进行费用补缴。
在一些实施例中,若扣费设备对目标车辆扣费失败(可能是网络异常导致、可能由账户余额不足导致,本公开对扣费失败原因不做限制)且该目标车辆也没有在目标有杆收费车道进行费用补缴(例如人工收费窗口付费),则根据所述车辆特征信息将所述目标车辆计入异常名单,以便所述目标车辆进行费用补缴。
在一些实施例中,若扣费设备因网络异常等原因查询不到扣费状态,则车辆可以通过无杆车道驶出高速公路,***后期以短信形式通知驾驶员是否需要交费。
在另外一些实施例中,对于扣费不成功,但是走了无杆车道的车辆,***计入异常名单,该车辆可事后在APP或官网等渠道上自行缴费。或在下一次在高速入口处进行缴费。
综上所述,本公开提供了一种高速公路无感扣费引导方案。该方案在车辆驶出收费站前的特定检测路段对车辆进行无感扣费和引导。提出了基于行为特征的动态预测的车辆预测及引导方案,对于扣费不成功的车辆进行引导。对于扣费成功车辆无需减速即可通过收费站,达到提高通行效率,减少拥堵的效果。
图4是根据一示例性实施例示出的一种车辆引导方法流程图。
在一些实施例中,目标车辆的车辆特征信息是所述图像采集设备在与所述无感通行出口距离第一距离位置处获取的,所述至少一个引导屏包括目标引导屏。
在一些实施例中,可以在道路中安装至少一个引导屏对目标车辆进行引导。
但是,从扣费设备完成扣费到发送引导信息到引导屏将会需要一定的时间(假设该一定的时间为目标时间差),在这段时间内目标车辆可能已经行进了一段距离。那么目标车辆当时所在的位置就是目标位置信息,该目标位置信息距离无感通行出口的距离就是第二距离位置。
可以理解的是,不同车辆在第一距离位置处的速度可能不同,因此在经历了相同的时间差后,该不同的车辆所对应的第二距离位置处也可以是不同的。
参考图4,上述车辆引导方法可以包括以下步骤。
步骤S402,确定所述目标车辆与所述无感通行出口距离第二距离位置处的目标位置信息。
在一些实施例中,还可以根据图像采集设备采集的目标车辆图像确定目标车辆在第一距离位置处的速度,假设目标车辆在目标时间差内沿着直线前行,然后根据目标时间差确定目标车辆的行进距离,进而根据目标车辆在目标时间差内的行进距离确定目标车辆在目标时间差结束后的目标位置信息。
在一些实施例中,可以通过一些方法预测目标车辆在经历目标时间差后到达的目标位置信息,例如可以通过训练完成的神经网络预测目标车辆在目标时间差后的目标位置信息。
对于不接受无感扣费协议或扣费不成功的车辆,需对车辆进行引导于指定人工收费口收费。当车辆在高速公路上高速行驶,从识别出车辆到展示给驾驶员指导信息,存在时间差,此时车辆已经行驶出一段距离,为保证车辆能够看到引导屏信息,则需要判断车辆行驶在哪条行车道,并推送相应信息到该行车道的引导屏上。
步骤S404,根据所述目标位置信息确定所述目标车辆与所述无感通行出口距离第二距离位置处所处的目标车道,所述第二距离位置小于所述第一距离位置。
在一些实施例中,为了防止目标车辆看不到引导信息,提高引导成功率,可以在目标车辆所在车道对安置引导屏,以对目标车辆进行引导。因此可以将引导信息发送至目标车辆所在的目标车道,以完成对目标车辆的引导。
步骤S406,通过所述目标车道上的所述目标引导屏对所述目标车辆进行引导。
在一些实施例中,可以在目标车道上每隔一段距离设置一个目标引导屏,以引导目标车辆到指定车道,通过人工收费窗口进行收费。
在一些实施例中,目标车辆在第二距离位置至无感通行出口可能会进行多次变道,为了更为准确、高效地对目标车辆进行引导,可以在每个目标引导屏之前的一段距离内安装图像采集装置,然后根据该图像采集装置采集的图像信息确定目标车辆所在车道,以进一步的根据目标车辆所在车道确定将引导信息发送给那个车道上的引导屏。
图5是根据一示例性实施例示出的一种确定目标车辆的目标位置信息的方法流程图。
在一些实施例中,所述目标车辆图像包括至少两张车辆图像,各个目标车辆图像是在对应的目标时刻采集的。
步骤S502,获取所述目标车辆在各个目标车辆图像中的图像位置信息。
步骤S504,根据所述目标车辆在各个目标车辆图像中的图像位置信息,确定所述目标车辆在各个目标时刻的实际位置信息。
在一些实施例中,可以根据上述图像位置信息在目标车辆图像中准确地确定目标车辆。
在一些实施例中,可以通过训练完成的神经网络对各个目标车辆图像中的车辆进行处理,以确定目标车辆在各个目标时刻的实际位置信息。该实际位置信息可以指的是目标车辆距离无感通信出口的纵向距离确定的位置信息,也可以是由目标车辆距离无感通信出口的纵向距离和目标车辆所在车道对应的横向距离确定的实际位置信息,本公开对此不做限制。
例如,可以用已知车辆距离图像采集设备的实际距离以及车辆在图像中的具***置信息的车辆图像对神经网络进行训练。然后用该训练完成的神经网络对各个目标车辆图像进行处理,就可以得到目标车辆在目标时刻距离图像采集设备的实际距离。
在另外一些实施例中,还可以通过对各个目标车辆图像进行车道线识别,以确定各个目标车辆图像中各个车辆所在的车道位置,进而确定目标车辆所在的目标车道。
通过目标车辆距离图像采集设备的实际距离、目标车辆所在的目标车道,进而可以确定目标车辆的实际位置信息。
步骤S506,根据所述目标车辆在各个目标时刻的实际位置信息,确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度信息。
在一些实施例中,目标车辆图像是图像采集设备在不同时刻采集的多个车辆图像,可以根据目标车辆在各个目标车辆图像中的实际位置信息,结合各个目标车辆图像的采集时刻,确定目标车辆在第一距离位置处的车辆速度信息。
步骤S508,获取所述目标车辆在所述第一距离位置处的位置信息、车辆速度信息、车头距信息。
在一些实施例中,车头距可以指的是目标车辆与目标车辆的前一车辆的距离,可以从目标车辆图像中确定。
步骤S510,通过位置预测神经网络对所述目标车辆在所述第一距离位置处的位置信息、车辆速度信息、车头距信息进行处理,以确定所述目标车辆在所述第二距离位置处的所述目标位置信息。
在一些实时中,目标车辆的实际位置信息可以用来描述所述目标车辆距离所述无感通行出口的实际距离,那么对应的目标车辆的目标位置信息也可以用来描述目标车辆在第二距离位置处距离无感通信出口的实际距离。
步骤S508,获取所述目标车辆在各个目标车辆图像中的车道信息。
在一些实施例中,可以识别目标车辆以及对应的地面划线的信息,判断车辆识别时刻车辆所在车道。
步骤S510,根据所述目标车辆在各个目标时刻的实际位置信息和所述车道信息,确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度标量信息和车辆速度矢量信息。
在一些实施例中,假设目标车辆图像包括第一车辆图像和第二车辆图像,所述目标时刻包括第一目标时刻和第二目标时刻,所述第一车辆图像是在所述第一目标时刻采集的,所述第二车辆图像是在所述第二目标时刻采集的。
那么可以通过以下方法确定目标车辆在第一距离位置处的车辆速度标量信息。
根据所述目标车辆在所述第一车辆图像中的实际位置信息和所述目标车辆在所述第二车辆图像中的实际位置信息,确定所述目标车辆的纵向移动信息;根据所述目标车辆在所述第一车辆图像中的车道信息和所述目标车辆在所述第二车辆图像中的车道信息,确定所述目标车辆的横向移动信息;确定第一目标时刻和所述第二目标时刻确定目标时间差;根据所述纵向移动信息、所述横向移动信息、以及所述目标时间差,确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的所述车辆速度标量信息。
在一些实施例中,可以通过以下方法确定目标车辆在第一距离位置处的车辆速度矢量信息。
在所述第一车辆图像和所述第二车辆图像之间针对所述目标车辆进行位置插值,以确定所述目标车辆从所述第一车辆图像中所述目标车辆所在位置移动至所述第二车辆图像中所述目标车辆所在位置的目标移动轨迹;根据所述目标移动轨迹确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的所述车辆速度矢量信息。
事实上,为了保证轨迹的真实性,可以对所述目标车辆图像按照时间顺序进行插值处理,以确定目标车辆的整个行动轨迹估计,进而确定目标车辆在第一距离位置处的所述车辆速度矢量信息。
步骤S512,根据所述车辆速度标量信息和所述车辆速度矢量信息确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度信息。
本公开实施例提供的技术方案,准确且高效地确定了目标车辆在第一距离位置处的车辆速度信息。
图6是根据一示例性实施例示出的一种无感通行方法的流程图。参考图6,上述无感通行费方法可以包括以下步骤。
步骤S602,车辆驶入信息采集。
在高速公路的入口处采集车辆信息,包括车牌,车辆驶入站,车型等涉费信息以及车辆颜色,实习标,年检标等车辆特征信息。采集方式可用传统人工方式,镜头拍摄方式等。建立车辆的唯一信息标识ID。ID与车牌号关联。
式中,Vehi为唯一的车辆ID号,i为大于或者等于1的整数。feej为车辆的涉费信息,如扣费标识,车辆驶入站,车辆驶出站,车型,免费车等,j为大于或者等于1且小于或者等于m1的整数,m1为涉费信息的个数。其中feeID为车辆的扣费标识信息,如ETC的识别码,扣费识别标识与车辆一一对应,扣费识别码可为空值,车辆驶入站fee1,车辆驶出站fee2为动态信息位,车辆驶出站在当前时刻的值为空fee2=Φ。attrk为车辆的特征信息,车牌号,车辆颜色,品牌,车型,实习标,年检标等,k为大于或者等于1,小于或者等于m2的整数,m2为特征信息的个数,其中attrID为车牌号码。
步骤S604,检测点车辆驶出信息采集。
在车辆驶出收费站前特定检测路段,如提前600-800米处,采用图像采集设备对车辆进行信息采集。包括摄像头、抓拍机、微波等采集设备。设置该站的驶出站信息为k,k为大于或者等于1的整数。
步骤S606,检测点关键帧提取。
采用帧间差分等算法,对摄像头采集到的连续图片,提取出含有车辆信息的关键帧,剔除无车辆图片及模糊图片。Ωi=(Veh?1…Veh?k),其中Ωi为关键帧,Veh?j代表该关键帧中第j个待识别车辆,j为大于或者等于1的整数。
步骤S608,检测点车辆静态信息识别。
识别出关键帧上的车辆静态信息,包括车牌,车辆驶入站,车型等涉费信息以及车辆颜色,实习标,年检标等车辆特征信息。
本步骤需要将车辆识别的信息与车辆的行驶信息进行匹配。即与S602步骤里面建立的车辆唯一标识进行匹配。
首先,建立车辆扣费前置动态库
在无感采集设备前收集车辆的通行信息。对无感采集设备前的路段进行多段车牌识别,将每段摄像头识别到的全部车牌信息与S602步骤中的全部驶入信息进行匹配,匹配成功的车牌ID存入车辆扣费前置动态信息库。若多阶段的摄像头拍摄到同一辆车,则信息库仅储存一次。
建立信息库如下:
Vi=(Veh1…Vehk),k为大于或者等于1的整数。
其次,在检测点建立车辆匹配。
设识别出来的车辆信息为:
设定阈值ε,则
公式意味着,若扣费ID或者车牌ID能够识别,则车辆可以识别出来为Vi中的某辆车。若无法识别车牌及扣费ID,也可以用车辆颜色,品牌,车型,实习标等车辆多维信息对车辆进行匹配。
步骤S610,车辆无感扣费。
对车辆进行扣费,调用银行、微信、支付宝等收费渠道接口,对车辆进行扣费。
根据出入站信息,及车型信息按照高速公路收费标准对车辆进行扣费。记录车辆行驶及扣费信息到扣费信息库。
将无感扣费及人工扣费成功后的车辆,于车辆扣费前置动态库中移除,以提升对比速度,降低***资源。对于S602步骤中的信息库不变。
步骤S612,无感通行。
扣费成功车辆,向车辆发送短信,提示扣费成功,车辆可快速通过指定无杆车道。
步骤S614,车辆引导,对于扣费不成功的车辆,通过引导屏引导车辆到指定人工收费口进行缴费。
步骤S616,异常处理。
对于扣费不成功,但是走了无杆车道的车辆,***计入异常名单,该车辆可事后在应用程序或官网等渠道上自行缴费。或在下一次在高速入口处进行缴费。
对于对于不接受无感通行协议,或扣费不成功的车辆,要进行车辆引导,引导车辆到指定收费口收费。当车辆在高速公路上高速行驶,从识别出车辆到展示给驾驶员指导信息,存在时间差,此时车辆已经行驶出一段距离,为保证车辆能够看到引导屏信息,则需要判断车辆行驶在哪条行车道,并推送相应信息到该行车道的引导屏上。
如图7所示,步骤S614对应的车辆引导可以包括以下步骤:
步骤S702,车道识别。
识别车辆以及对应的地面划线的信息,判断车辆识别时刻车辆所在车道。
首先,建立车辆引导前置动态库
在车辆引导设备前收集车辆的通行信息。对车辆引导设备前的路段进行多段车牌识别,将每段摄像头识别到的全部车牌信息与S01步骤中的全部驶入信息进行匹配,匹配成功的车牌ID存入车辆引导前置动态信息库。若多阶段的摄像头拍摄到同一辆车,则信息库仅储存一次。建立信息库如下:
Vei=(Veh1…Vehk),k为大于或者等于1的整数。
其次,在每一组间隔位置的摄像头处建立车辆与车道匹配。
设识别出来的车辆信息为:
其中lane?ji为车辆所处车道信息。
设定阈值δ,则
公式意味着,若车牌ID能够识别,则车辆可以识别出来为Vi中的某辆车。若无法识别车牌及扣费ID,也可以用车辆多维信息对车辆进行匹配。
步骤S704,车辆动态信息识别。根据摄像头采集的多帧信息,包括视距,时间差等,判断车辆的行驶方向和速度。
对于图1所示布置图中的某摄像头,假设视距为100米,则在这100米内,某一辆车通过将被若干帧拍摄到。
设某一帧拍摄到的已完成信息匹配的某辆车信息如下:
其中Sj为该帧中该车辆的离摄像头的视距。视距可由SIFT(Scale-invariantfeature transform,尺度不变特征变换)等算法计算得到。
再次,计算车辆行驶的速度及方向。
速度的标量为:
其中t1,t2为相邻两帧的时刻。
速度的矢量为:
步骤S706,车辆行为预测。
根据车辆行驶方向和速度预测车辆的行车轨迹以及异常停车,逆行等行为。
首先,计算司机看到引导屏的时刻。
根据车速,车辆当前位置,引导屏及摄像头安装的相对位置信息,预测算法计算所需时间,信号发送到引导屏所需时间,计算出司机看到引导屏时刻距离当前时刻(车辆识别时刻)的时间差。
其次,计算该时刻车辆位置。
ELM(Extreme Learning Machine,极限学习机)具有学习速率快,预测精度高等优点,适用于时间序列预测。可用ELM建立模型,计算司机看到引导屏时刻车辆所属位置。
因为车辆是有意识的行为,因此在传统的ELM学习的过程中,除了车辆位置外,加入行为特征的影响因素,包括不限于车流速,车头距,车速等信息
已知某车相关的信息(xi,ti)1≤i≤N,其中xi=[xi1,xi2,…,xiM]T∈RM为车辆信息,ti=[ti1,ti2,…,tin]T∈Rn为时间信息.
xi1,分别为车辆位置,xi2,…,xiM为车流速,车头距,车速等行为特征影响因素,M为大于或者等于1的整数,M代表特征影响因素的个数。
采用基于行为特征的改进ELM算法对司机看到引导屏时刻的车辆位置进行动态预测得到(xi1M+1,tin+1)。
再次,匹配该位置所属车道。
经坐标匹配,匹配司机看到引导屏的位置到所属车道。
最后,可判断异常信息进行***提示。
如发生车辆逆行,异常停车等情况。
步骤S708,引导车辆到指定车道。
在具体引导屏上展示车辆引导信息,引导具体车辆到指定人工收费窗口进行收费。
如图8所示,步骤S616对应的异常处理可以包括以下步骤:
扣费模块发送是否扣费成功的信息给到异常处理模块,若扣费成功,则发送扣费成功短信给到驾驶员,驾驶员可以通过无杆车道驶出高速公路;若因网络异常等原因查询不到扣费状态,则车辆可以通过无杆车道驶出高速公路,***后期以短信形式通知驾驶员是否需要交费;若如扣费失败,***发送引导信息到引导屏,驾驶员驶入指定人工收费窗口付费;如扣费有误,***发送引导信息到引导屏,驾驶员驶入指定人工收费窗口付费,如驾驶员误驶入无感车道,***保存异常名单,待交费后方可取消异常。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;例如本方案描述了单个高速公路收费站的收费场景,按照本实施例说明,该方案可应用在多个收费站共同作用下的无感通行情形。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
此外,上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明,而不是限制目的。易于理解,上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外,也易于理解,这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
图9示出了适于用来实现本公开实施例的终端设备或服务器的电子设备的结构示意图。需要说明的是,图9示出的电子设备900仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图9所示,电子设备900包括中央处理单元(CPU)901,其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从储存部分908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中,还存储有电子设备900操作所需的各种程序和数据。CPU 901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。
以下部件连接至I/O接口905:包括键盘、鼠标等的输入部分906;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分907;包括硬盘等的储存部分908;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质911,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器910上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分908。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)901执行时,执行本申请的***中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开所示的计算机可读存储介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
作为另一方面,本申请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可以是上述实施例中描述的设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该设备中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时,使得该设备可实现功能包括:图像采集设备对目标车辆进行图像采集,获得目标车辆图像;图像处理设备对所述目标车辆图像进行图像处理,以获得所述目标车辆的车辆特征信息;扣费设备根据所述车辆特征信息确定所述目标车辆的涉费信息和扣费渠道;所述扣费设备根据所述涉费信息确定所述目标车辆的待缴费用;所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费;确定所述目标车辆扣费成功,则所述目标车辆通过无收费杆的无感通行出口。
根据本申请的一个方面,提供了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行上述实施例的各种可选实现方式中提供的方法。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施方式可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中,包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者智能设备等)执行根据本公开实施例的方法,例如图2的一个或多个所示的步骤。
本领域技术人员在考虑说明书及实践在这里公开的公开后,将容易想到本公开的其他实施例。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未申请的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不限于这里已经示出的详细结构、附图方式或实现方法,相反,本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。
Claims (11)
1.一种无感通行方法,其特征在于,包括:
图像采集设备对目标车辆进行图像采集,获得目标车辆图像;
图像处理设备对所述目标车辆图像进行图像处理,以获得所述目标车辆的车辆特征信息;
扣费设备根据所述车辆特征信息确定所述目标车辆的涉费信息和扣费渠道;
所述扣费设备根据所述涉费信息确定所述目标车辆的待缴费用;
所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费;
确定所述目标车辆扣费成功,则所述目标车辆通过无收费杆的无感通行出口。
2.根据权利要求1所述方法,其特征在于,所述扣费渠道包括电子不停车收费ETC扣费渠道和目标扣费渠道,所述车辆特征信息包括无感通行信息;其中,所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费,包括:
所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述电子不停车收费ETC扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费;
若通过所述电子不停车收费ETC扣费渠道对所述目标车辆扣费失败,则所述扣费设备根据所述无感通行信息确定所述目标车辆提供的所述目标扣费渠道;
所述扣费设备根据所述待缴费用通过所述目标扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费。
3.根据权利要求1所述方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定所述目标车辆缴费不成功,通过至少一个引导屏引导所述目标车辆至目标有杆收费车道以便所述目标车辆进行缴费;或者,
根据所述车辆特征信息将所述目标车辆计入异常名单,以便所述目标车辆进行费用补缴。
4.根据权利要求3所述方法,其特征在于,所述车辆特征信息是所述图像采集设备在与所述无感通行出口距离第一距离位置处获取的,所述至少一个引导屏包括目标引导屏;其中,通过至少一个引导屏引导所述目标车辆至目标有杆收费车道以便所述目标车辆进行缴费,包括:
确定所述目标车辆与所述无感通行出口距离第二距离位置处的目标位置信息;
根据所述目标位置信息确定所述目标车辆与所述无感通行出口距离第二距离位置处所处的目标车道,所述第二距离位置小于所述第一距离位置;
通过所述目标车道上的所述目标引导屏对所述目标车辆进行引导。
5.根据权利要求4所述方法,其特征在于,确定所述目标车辆与所述无感通行出口距离第二距离位置处的目标位置信息,包括:
获取所述目标车辆在所述第一距离位置处的位置信息、车辆速度信息、车头距信息;
通过位置预测神经网络对所述目标车辆在所述第一距离位置处的位置信息、车辆速度信息、车头距信息进行处理,以确定所述目标车辆在所述第二距离位置处的所述目标位置信息。
6.根据权利要求5所述方法,其特征在于,所述目标车辆图像包括至少两张车辆图像,各个目标车辆图像是在对应的目标时刻采集的;其中,获取所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度信息,包括:
获取所述目标车辆在各个目标车辆图像中的图像位置信息;
根据所述目标车辆在各个目标车辆图像中的图像位置信息,确定所述目标车辆在各个目标时刻的实际位置信息;
根据所述目标车辆在各个目标时刻的实际位置信息,确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度信息。
7.根据权利要求6所述方法,其特征在于,所述实际位置信息用来描述所述目标车辆距离所述无感通行出口的实际距离;其中,根据所述目标车辆在各个目标时刻的实际位置信息,确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度信息,包括:
获取所述目标车辆在各个目标车辆图像中的车道信息;
根据所述目标车辆在各个目标时刻的实际位置信息和所述车道信息,确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度标量信息和车辆速度矢量信息;
根据所述车辆速度标量信息和所述车辆速度矢量信息确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度信息。
8.根据权利要求7所述方法,其特征在于,所述目标车辆图像包括第一车辆图像和第二车辆图像,所述目标时刻包括第一目标时刻和第二目标时刻,所述第一车辆图像是在所述第一目标时刻采集的,所述第二车辆图像是在所述第二目标时刻采集的;其中,根据所述目标车辆在各个目标时刻的实际位置信息和所述车道信息,确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的车辆速度标量信息和车辆速度矢量信息,包括:
根据所述目标车辆在所述第一车辆图像中的实际位置信息和所述目标车辆在所述第二车辆图像中的实际位置信息,确定所述目标车辆的纵向移动信息;
根据所述目标车辆在所述第一车辆图像中的车道信息和所述目标车辆在所述第二车辆图像中的车道信息,确定所述目标车辆的横向移动信息;
确定第一目标时刻和所述第二目标时刻确定目标时间差;
根据所述纵向移动信息、所述横向移动信息、以及所述目标时间差,确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的所述车辆速度标量信息;
在所述第一车辆图像和所述第二车辆图像之间针对所述目标车辆进行位置插值,以确定所述目标车辆从所述第一车辆图像中所述目标车辆所在位置移动至所述第二车辆图像中所述目标车辆所在位置的目标移动轨迹;
根据所述目标移动轨迹确定所述目标车辆在所述第一距离位置处的所述车辆速度矢量信息。
9.一种无感通行***,其特征在于,包括:
图像采集设备,设置于距离无感通行出口第一距离位置处,用于对目标车辆进行图像采集,获得目标车辆图像,对所述目标车辆图像进行图像处理,以获得所述目标车辆的车辆特征信息;
扣费设备,设置于距离所述无感通行出口第一距离位置处,用于根据所述车辆特征信息确定所述目标车辆的涉费信息和扣费渠道;还用于根据所述涉费信息确定所述目标车辆的待缴费用;还用于根据所述待缴费用通过所述扣费渠道对所述目标车辆进行自动扣费;
无感通行控制设备,用于确定所述目标车辆扣费成功,则所述目标车辆通过无收费杆的无感通行出口;
至少一个引导屏,设置于所述无感通行出口与距离所述无感通行出口第二距离位置之间,用于在所述无感通行控制设备确定所述目标车辆缴费不成功时,引导所述目标车辆至目标有杆收费车道以便所述目标车辆进行缴费;
所述无感通行控制设备,还用于在所述目标车辆通过所述扣费设备缴费不成功,且所述目标车辆没有通过所述有杆收费车道进行缴费时,根据所述车辆特征信息将所述目标车辆计入异常名单,以便所述目标车辆进行费用补缴。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器;以及
耦合到所述存储器的处理器,所述处理器被用于基于存储在所述存储器中的指令,执行如权利要求1-8任一项所述的无感通行方法。
11.一种计算机可读存储介质,其上存储有程序,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的无感通行方法。
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---|---|
CN (1) | CN113674442B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115439942A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-12-06 | 北京云星宇交通科技股份有限公司 | 基于智能车道导调的高速公路收费站集中管控***及方法 |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001175991A (ja) * | 1999-12-20 | 2001-06-29 | Mitsubishi Electric Corp | 車両検出装置および情報提供システム |
KR20080022659A (ko) * | 2006-09-07 | 2008-03-12 | 삼성전자주식회사 | 이동통신망을 이용하여 통행 요금을 징수하기 위한 시스템및 방법 |
US20090174575A1 (en) * | 2001-10-17 | 2009-07-09 | Jim Allen | Multilane vehicle information capture system |
JP2011252925A (ja) * | 2011-08-10 | 2011-12-15 | Toyota Motor Corp | 車両用情報提供装置 |
US20130191190A1 (en) * | 2012-01-20 | 2013-07-25 | Xerox Corporation | Method and system for motivating and optimizing usage of high occupancy vehicle/high occupancy toll lane by displaying time based cost metrics |
CN103337098A (zh) * | 2013-06-14 | 2013-10-02 | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 | 基于视频车牌识别技术的不停车收费***及其方法 |
US20140077973A1 (en) * | 2012-09-20 | 2014-03-20 | Wistron Corporation | Method of Guiding Parking Space and Related Device |
CN110136281A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-08-16 | 陕西交通电子工程科技有限公司 | 公路自助收费方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN110349417A (zh) * | 2019-06-16 | 2019-10-18 | 启东威艾信息技术有限公司 | 一种智能交通提示牌 |
CN110473300A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-11-19 | 南京硅基智能科技有限公司 | 一种用于收费站的无感支付***及方法 |
CN110619754A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-12-27 | 杭州京安交通工程设施有限公司 | 一种公路信息智能显示方法 |
CN110689629A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-01-14 | 深圳市镭神智能***有限公司 | 车辆管理装置、车辆管理服务器和车辆收费*** |
CN111243275A (zh) * | 2020-03-03 | 2020-06-05 | 徐州工程学院 | 一种基于计算机视觉的收费站交通状态监测装置和方法 |
CN111292433A (zh) * | 2020-02-06 | 2020-06-16 | 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 | 收费方法、终端设备及存储介质 |
-
2021
- 2021-06-24 CN CN202110703581.5A patent/CN113674442B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001175991A (ja) * | 1999-12-20 | 2001-06-29 | Mitsubishi Electric Corp | 車両検出装置および情報提供システム |
US20090174575A1 (en) * | 2001-10-17 | 2009-07-09 | Jim Allen | Multilane vehicle information capture system |
KR20080022659A (ko) * | 2006-09-07 | 2008-03-12 | 삼성전자주식회사 | 이동통신망을 이용하여 통행 요금을 징수하기 위한 시스템및 방법 |
JP2011252925A (ja) * | 2011-08-10 | 2011-12-15 | Toyota Motor Corp | 車両用情報提供装置 |
US20130191190A1 (en) * | 2012-01-20 | 2013-07-25 | Xerox Corporation | Method and system for motivating and optimizing usage of high occupancy vehicle/high occupancy toll lane by displaying time based cost metrics |
US20140077973A1 (en) * | 2012-09-20 | 2014-03-20 | Wistron Corporation | Method of Guiding Parking Space and Related Device |
CN103337098A (zh) * | 2013-06-14 | 2013-10-02 | 中国电子科技集团公司第三十八研究所 | 基于视频车牌识别技术的不停车收费***及其方法 |
CN110136281A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-08-16 | 陕西交通电子工程科技有限公司 | 公路自助收费方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN110349417A (zh) * | 2019-06-16 | 2019-10-18 | 启东威艾信息技术有限公司 | 一种智能交通提示牌 |
CN110473300A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-11-19 | 南京硅基智能科技有限公司 | 一种用于收费站的无感支付***及方法 |
CN110619754A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-12-27 | 杭州京安交通工程设施有限公司 | 一种公路信息智能显示方法 |
CN110689629A (zh) * | 2019-10-14 | 2020-01-14 | 深圳市镭神智能***有限公司 | 车辆管理装置、车辆管理服务器和车辆收费*** |
CN111292433A (zh) * | 2020-02-06 | 2020-06-16 | 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 | 收费方法、终端设备及存储介质 |
CN111243275A (zh) * | 2020-03-03 | 2020-06-05 | 徐州工程学院 | 一种基于计算机视觉的收费站交通状态监测装置和方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115439942A (zh) * | 2022-08-12 | 2022-12-06 | 北京云星宇交通科技股份有限公司 | 基于智能车道导调的高速公路收费站集中管控***及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN113674442B (zh) | 2023-06-23 |
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