TWI651695B - 應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統及其方法 - Google Patents
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Abstract
本發明為一種應用於自由流多車道的車輛辨識之配對學習系統及其方法。該配對學習方法包括：定義一辨識時間區間；利用車牌辨識設備對辨識時間區間所有通過之車輛的車牌進行影像辨識，以依據車牌的面積比例大小給予一車牌辨識品質指數；同步利用第三方標籤讀取設備對辨識時間區間所有通過之車輛的第三方標籤進行讀取並記錄其讀取信號強度，以依據該信號強度給予一第三方標籤信號品質指數；以及利用辨識主機對車牌辨識品質指數與第三方標籤信號品質指數計算其配對信任指數，以取得一組配對資料，再將該組配對資料及其信任指數最大值資料寫入配對學習資料庫以進行累積。
Description
本發明係關於針對行進間的車輛進行辨識，特別的是，係一種應用於自由流多車道的車輛辨識之配對學習系統及其方法。
習知使用車牌辨識的車輛感應閘道係以車牌為唯一車輛識別作為門禁通行管制依據，以目前車輛監理法規，每台車輛均需配掛車牌，因此以車牌辨識做為管制主體可以減少於車體黏貼識別載具的不便，然而採用純粹車牌辨識於實務上因天候、車牌反光、車牌汙損等環境因素造成約5%的辨識錯誤率，造成少數車牌辨識錯誤導致相關系統錯誤動作的困擾。
另一種習知技術(如高速公路ETC)為感應第三方標籤辨識技術(eTag)，搭配預先建立之車牌與第三方標籤配對之資料庫，進行車輛辨識。但由於現行車輛監理法規中並未強制規範裝置第三方標籤，且在現有車用第三方標籤中普及率較高的高速公路無線射頻識別(eTag)也因為相關法律與合約的限制，除高速公路收費之應用外，無法直接
查詢與車牌的配對資料，因此並不適合直接作為一般環境下之車輛感應閘道辨識的通行主體。
另一種習知技術為應用於管制式單車道環境下，採用累積配對通行次數的方式，進行自我學習車牌與第三方標籤配對並進行輔助車牌辨識。此習知技術若應用於多車道自由流環境時，將會因為存在多部車輛同時通行、跨車道行駛、車輛通行速率快等多種問題，出現多重配對或取像不完整等狀況，造成學習機制出現混淆。且採用累積通行次數機制進行學習時，自我學習配對的速率相對緩慢，並可能增加錯誤配對學習的機率與學習資料庫的資源負擔。
由此可見，上述習用方式仍有諸多缺失，實非一良善之設計，而亟待加以改良。故如何結合車牌辨識與第三方識別技術，進而提升自由流多車道環境下之車輛辨識閘道辨識率之技術，此將成為本技術領域人員努力追求之目標。
本發明提出一種應用於自由流多車道的車輛辨識之配對學習方法，包括：定義一辨識時間區間；利用車牌辨識設備對該辨識時間區間所有通過之車輛的車牌進行影像辨識，以依據該車牌的面積比例大小給予一車牌辨識品質指數；同步利用第三方標籤讀取設備對該辨識時間區間所有通過之車輛的第三方標籤進行讀取並記錄該第三方標籤之讀取信號強度，以依據該信號強度給予一第三方標籤信號品質指數；以及利用辨識主機對該車牌辨識品質指數與該第三方標籤信號品質指數計算其配對信任指數，以取得一
組配對資料，若該組配對資料的該信任指數高於一配對可能門檻值的配對，則交叉比對以取得一信任指數最大值，再將該組配對資料及其信任指數最大值資料寫入一配對學習資料庫以進行該組配對資料及其信任指數最大值資料的累積。
本發明復提出一種應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，包括：多車道車輛感應閘道，包括：複數車牌辨識設備，用以擷取車牌影像；複數第三方標籤讀取設備，用以讀取第三方標籤；車道辨識控制主機，用以辨識該車牌影像；比對資料庫，儲存複數車牌配對資料，以供該車道辨識控制主機執行一辨識方法；以及配對學習資料庫，儲存複數配對資料，以供該車道辨識控制主機執行上述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習方法。
前述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習方法，更包括於該信任指數低於該配對可能門檻值時，放棄該組配對資料不使用。
前述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習方法，更包括：定期檢查該配對學習資料庫中的所有配對資料，以於該組配對所累積的信任指數超過一配對信任門檻值，且該筆配對為此第三方標籤之所有配對中信任指數最高者時，將該筆配對視為一可信賴的配對並存入該比對資料庫以供使用。
前述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習方法，其中，該配對可能門檻值與該配對信任門檻值為系統參數。
前述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，其中，該些第三方標籤係裝設於車輛上，其中第三方標籤為無線射頻標籤(RFID)、車上單元(OBU)或ZigBee(紫蜂)標籤。
前述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，其中，該第三方標籤讀取設備為無線射頻標籤(RFID)讀取器、車上單元(OBU)讀取器或ZigBee(紫蜂)讀取器。
前述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，其中，多車道車輛感應閘道更包括多車道感應閘道門架，俾供該些車牌辨識設備與該些第三方標籤讀取設備設置其上。
前述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，其中，多車道車輛感應閘道更包括複數車輛感知線圈，藉以感應該些車輛的進入車道與離開車道的時間點。
前述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，其中，該辨識方法係包括：定義一辨識時間區間；利用車牌辨識設備對該辨識時間區間所有通過之車輛的車牌進行影像辨識，以依據該車牌的面積比例大小給予一車牌辨識品質指數；同步利用第三方標籤讀取設備對該辨識時間區間所有通過之車輛的第三方標籤進行讀取並記錄該第三方標籤之讀取信號強度，以依據該信號強度給予一第三方標籤信號品質指數；以及利用該第三方標籤信號品質指數進行可信賴配對，當可信賴配對查詢成功時，比對該可信賴配對所對應之車牌號碼與車牌辨識設備所辨識之車牌號碼，若
兩者車牌號碼比對誤差低於一半時，則輸出該可信賴配對之車牌號碼做為辨識結果；若兩者車牌號碼比對誤差高於或等於一半時，則輸出該車道辨識設備所辨識之車牌號碼做為辨識結果。
前述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，更包括於該可信賴配對查詢失敗時，直接輸出該車道辨識設備所辨識之車牌號碼做為該車道的辨識結果。
由上述可知，本發明方法可針對透過單一車道車牌辨識品質指數及第三方標籤信號品質指數，先篩選出配對可能性較高的組合。並透過設定配對可能門檻值以及搭配鄰近車道聯合學習的機制，同時兼顧有效配對學習機率並降低錯誤配對產生的機率。可有效降低配對學習資料庫中儲存無效配對紀錄的成本。對比習知技術以通行次數累計所有配對可能的方式，本發明方法在可大幅降低無效的錯誤配對，減少後端資料庫的資源使用。
此外，本發明方法改採累計信任指數的方式取代習知技術僅累計次數的方式，對高辨識品質的配對給予高信任指數，加速在配對學習資料庫中學習的速率，可縮短跨過信任門檻作為後續第三方標籤輔助車輛辨識使用所需的學習時間，並可減少低辨識品質之配對錯誤累積為信任配對的機會。對比習知技術僅單純累計次數的方式，本發明方法在高低辨識品質配對的學習速度差別最高可提高為25倍。
再者，本發明可在不需要預先建立已知配對資料庫的
前提下，透過利用車輛通行資料的自我配對學習機制，自動且快速學習出可信賴的車牌辨識與第三方標籤配對連結資料庫，取代習用技術之預先建立配對資料庫之方法。可有效免除須預先取得車牌與第三方標籤配對資料時相關之個資與法律問題。
此外，本發明之方法可以依據讀取第三方標籤信號品質指數，先排序篩選出高可能性的第三方標籤，再使用比對資料庫快速選取可信賴之第三方載具號碼與車牌辨識配對連結，搭配車牌辨識設備辨識出的不完整車牌號碼做對照，若對照結果有一半以下車牌字碼錯誤或完全無法有效辨識之狀況，則以可信賴配對資料庫中查詢到的車牌號碼修正取代之，可同時兼顧並提升多車道自由流環境下車輛辨識效率及正確率。
相較於現行習用車輛辨識系統在多車道自由流應用情境下，由於存在多部車輛同時通行之問題，導致車牌辨識時可能在取像時，同時出現多重車牌辨識結果問題，降低辨識結果的正確性。若在無法取得第三方標籤輔助辨識之狀況時，本發明仍可透過計算每個可能車牌辨識結果之品質指數，可以用以篩選較高取像品質的車牌，減少其他較低取像品質的車牌影響辨識結果。相較於純影像辨識之習知技術而言，可提升多車道自由流環境下車牌辨識的正確性。
100‧‧‧多車道車輛感應閘道
101‧‧‧多車道感應閘道門架
102‧‧‧車輛感知線圈
103‧‧‧車牌辨識設備
104‧‧‧第三方標籤讀取設備
105‧‧‧車道辨識控制主機
106‧‧‧車輛
107‧‧‧車牌
108‧‧‧第三方標籤
202‧‧‧車輛感知線圈
203‧‧‧車牌辨識設備
204‧‧‧第三方標籤讀取設備
205‧‧‧車道辨識控制主機
206‧‧‧車輛
207‧‧‧車牌
208‧‧‧第三方標籤
301‧‧‧配對學習資料庫
401‧‧‧比對資料庫
第1圖為本發明應用於多車道的車輛辨識之配對學習
系統示意圖(1)；第2圖為本發明應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統示意圖(2)；第3圖為本發明應用於多車道的車輛辨識之配對學習方法之流程圖；以及第4圖為本發明應用於多車道的車輛辨識之辨識方法之流程圖。
以下藉由特定的具體實施形態說明本發明之技術內容，熟悉此技藝之人士可由本說明書所揭示之內容輕易地瞭解本發明之優點與功效。然本發明亦可藉由其他不同的具體實施形態加以施行或應用。
第1圖與第2圖分別為本發明應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統示意圖(1)、(2)。該應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，包括：多車道車輛感應閘道100、車道辨識控制主機105/205、配對學習資料庫301與比對資料庫401。
多車道車輛感應閘道100包括：多車道感應閘道門架101、複數車輛感知線圈102/202、複數車牌辨識設備103/203與複數第三方標籤讀取設備104/204。多車道感應閘道門架101可為一拱門架，用以讓該些車牌辨識設備103/203與該些第三方標籤讀取設備104/204設置其上。複數車輛感知線圈102/202設置於地面上，用以感應該車輛106/206的移動方式，如車輛的通過時間。複數車牌辨識設
備103/203則用以擷取車輛106/206上的車牌107/207上的影像。複數第三方標籤讀取設備104/204則用以讀取車輛106/206上的第三方標籤108/208。換句話說，車輛106/206可裝設有第三方標籤108/208，且第三方標籤可為無線射頻標籤(RFID)。其中該第三方標籤讀取設備104/204為無線射頻標籤(RFID)讀取器、車上單元(OBU)讀取器或ZigBee(紫蜂)讀取器等。
車道辨識控制主機105/205則可利用車牌辨識設備103/203擷取的畫面進行該車牌107/207的影像辨識。其中辨識方式可為利用儲存複數車牌107/207號碼的比對資料庫401，該車道辨識控制主機105/205電性連接該比對資料庫401後，利用該車牌號碼進行比對。配對學習資料庫301則儲存複數配對資料，以供該車道辨識控制主機105/205進行配對學習。
第3圖為本發明應用於多車道的車輛辨識之配對學習方法之流程圖。具體來說，同時透過複數車牌辨識設備103/203擷取車輛106/206上車牌107/207的影像與第三方標籤讀取設備104/204讀取車輛106/206上第三方標籤108/208，再利用車道辨識控制主機105/205進行配對學習。相關車輛辨識之配對學習方法詳述如下。
步驟S11：定義一辨識時間區間。當車輛106/206通過一感應閘道而觸發任一或多個車輛感知線圈102/202時，至離開感知線圈停止辨識為止，本系統定義此為辨識時間區間。
步驟S12：利用車牌辨識設備103/203對該辨識時間區間所有通過之車輛106/206的車牌107/207進行影像辨識，以依據該車牌107/207的面積比例大小給予一車牌辨識品質指數I。換句話說，在辨識時間區間內，各感應車道的車道辨識控制主機105/205將會分別控制車牌辨識設備103/203，以進行車道影像擷取並進行車牌影像辨識，以針對所有辨識出來的可能車牌107/207分別運算其車牌107/207影像面積相對於全圖的面積比例，並依面積比例大小給予1~5之車牌辨識品質指數I。
步驟S13：同步利用第三方標籤讀取設備104/204對該辨識時間區間所有通過之車輛106/206的第三方標籤108/208進行讀取並記錄該第三方標籤108/208之讀取信號強度，以依據該信號強度給予一第三方標籤信號品質指數R。換句話說，車道辨識控制主機105/205亦同步控制第三方標籤讀取設備104/204，進行第三方標籤108/208讀取並記錄每個第三方標籤108/208之讀取信號強度，以依據信號強度給予1~5之第三方標籤信號品質指數R。
步驟S14：利用車道辨識控制主機105/205對該車牌辨識品質指數I與該第三方標籤信號品質指數R計算其配對信任指數T，以取得一組配對資料，若該組配對資料的該信任指數T高於一配對可能門檻值T1的配對，則交叉比對以取得一信任指數T最大值，再將該組配對資料及其信任指數T最大值資料寫入一配對學習資料庫301以進行該組配對資料及其信任指數最大值資料的累積。其中，信任
指數T可為車牌辨識品質指數I與第三方標籤信號品質指數R的乘積(T=I*R)。
在一些實施例中，當該信任指數T低於該配對可能門檻值T1，則放棄該組配對資料不使用。
在一些實施例中，該配對學習方法更包括：定期檢查該配對學習資料庫301中的所有配對資料，當該組配對所累積的信任指數T超過一配對信任門檻值T2時，且該筆配對為此第三方標籤108/208之所有配對中信任指數T最高者時，則將該筆配對視為一可信賴的配對並存入該比對資料庫401以供使用。其中該配對可能門檻值T1與該配對信任門檻值T2可為系統參數。配對可能門檻值T1越大代表不容易受到其他車輛雜訊干擾，配對信任門檻值T2越大代表需要在各感應車道累積更多超過配對可能門檻值T1的配對信任指數T才可成為信賴的配對資料，且可根據實際建置系統環境與需求進行設定與調整。
由上述可知，本發明方法可針對透過單一車道車牌辨識品質指數I及第三方標籤信號品質指數R，先篩選出配對可能性較高的組合。並透過設定配對可能門檻值以及搭配鄰近車道聯合學習的機制，同時兼顧有效配對學習機率並降低錯誤配對產生的機率。可有效降低配對學習資料庫中儲存無效配對紀錄的成本。對比習知技術以通行次數累計所有配對可能的方式，本發明方法在可大幅降低無效的錯誤配對，減少後端資料庫的資源使用。
此外，本發明方法改採累計信任指數的方式取代習知
技術僅累計次數的方式，對高辨識品質的配對給予高信任指數，加速在配對學習資料庫中學習的速率，可縮短跨過信任門檻作為後續第三方標籤輔助車輛辨識使用所需的學習時間，並可減少低辨識品質之配對誤累積為信任配對的機會。對比習知技術僅單純累計次數的方式，本發明方法在高低辨識品質配對的學習速度差別最高可提高為25倍。
另外，本發明之比對資料庫401係儲存複數配對資料，以供該車道辨識控制主機執行一辨識方法，該辨識方法具體來說為，車輛106/206行經感應閘道時，也可能同時以車牌107/207辨識為主要通行依據，再輔以第三方標籤108/208辨識技術取得辨識資料，透過讀取第三方標籤108/208的信號強度，選擇最有可能的第三方標籤108/208後搭配比對資料庫，則可做為車牌107/207辨識修正參考。相關車輛辨識之辨識方法詳述如下。
步驟S21：定義一辨識時間區間。當車輛106/206通過一感應閘道而觸發任一或多個車輛感知線圈102/202時，至離開感知線圈停止辨識為止，本系統定義此為辨識時間區間。
步驟S22：利用車牌辨識設備103/203對該辨識時間區間所有通過之車輛106/206的車牌107/207進行影像辨識，以依據該車牌107/207的面積比例大小給予一車牌辨識品質指數I。換句話說，在辨識時間區間內，各感應車道的車道辨識控制主機105/205將會分別控制車牌辨識設備103/203，以進行車道影像擷取並進行車牌107/207影像辨
識，以針對所有辨識出來的可能車牌107/207分別運算其車牌107/207影像面積相對於全圖的面積比例，並依面積比例大小給予1~5之車牌辨識品質指數I。
步驟S23：同步利用第三方標籤讀取設備104/204對該辨識時間區間所有通過之車輛106/206的第三方標籤108/208進行讀取並記錄該第三方標籤108/208之讀取信號強度，以依據該信號強度給予一第三方標籤信號品質指數R。換句話說，車道辨識控制主機105/205亦同步控制第三方標籤讀取設備104/204，進行第三方標籤108/208讀取並記錄每個第三方標籤108/208之讀取信號強度，以依信號強度給予1~5之第三方標籤信號品質指數R。
步驟S24：利用該第三方標籤信號品質指數R進行可信賴配對，當可信賴配對查詢成功時，比對該可信賴配對所對應之車牌號碼與車牌辨識設備所辨識之車牌號碼，若當兩者車牌號碼比對誤差低於一半時，則輸出該可信賴配對之車牌號碼做為辨識結果；若當兩者車牌號碼比對誤差高於或等於一半時，則輸出該車道辨識設備所辨識之車牌號碼做為辨識結果。
在一些實施例中，當該可信賴配對查詢失敗時，則直接輸出該車道辨識設備所辨識之車牌號碼做為辨識結果。
由上述可知，可在不需要預先建立已知配對資料庫的前提下，透過利用車輛通行資料的自我配對學習機制，自動且快速學習出可信賴的車牌辨識與第三方標籤配對連結資料庫，取代習用技術之預先建立配對資料庫之方法。可
有效免除須預先取得車牌與第三方標籤配對資料時相關之個資與法律問題。
此外，現行習用車輛辨識系統在利用第三方標籤輔助車牌辨識時，因為在多車道自由流應用情境下，由於多部車輛可能同時通行之因素，導致可能同時讀取到多組第三方標籤，在進一步反查可信賴的比對資料庫時，可能出現混淆或時效不足的問題。本發明之方法可以依據讀取第三方標籤信號品質指數R，先排序篩選出高可能性的第三方標籤，再使用比對資料庫快速選取可信賴之第三方載具號碼與車牌辨識配對連結，搭配車牌辨識設備辨識出的不完整車牌號碼做對照，若對照結果有一半以下車牌字碼錯誤或完全無法有效辨識之狀況，則以可信賴配對資料庫中查詢到的車牌號碼修正取代之，可同時兼顧並提升多車道自由流環境下車輛辨識效率及正確率。
相較於現行習用車輛辨識系統在多車道自由流應用情境下，由於存在多部車輛同時通行之問題，導致車牌辨識時可能在取像時，同時出現多重車牌辨識結果問題，降低辨識結果的正確性。若在無法取得第三方標籤輔助辨識之狀況時，本發明仍可透過計算每個可能車牌辨識結果之品質指數I，可以用以篩選較高取像品質的車牌，減少其他較低取像品質的車牌影響辨識結果。相較於純影像辨識之習知技術而言，可提升多車道自由流環境下車牌辨識的正確性。
上列詳細說明乃針對本發明之可行實施例進行具體
說明，惟該實施例並非用以限制本發明之專利範圍，凡未脫離本發明技藝精神所為之等效實施或變更，均應包含於本案之專利範圍中。
Claims (11)
- 一種應用於多車道的車輛辨識之配對學習方法，包括：定義一辨識時間區間，其中，該辨識時間區間係為當車輛通過一感應閘道而觸發任一或多個車輛感知線圈時，至該車輛離開該車輛感知線圈停止辨識為止；利用車牌辨識設備對該辨識時間區間所有通過之車輛的車牌進行影像辨識，以依據該車牌的面積比例大小給予一車牌辨識品質指數；同步利用第三方標籤讀取設備對該辨識時間區間所有通過之車輛的第三方標籤進行讀取並記錄該第三方標籤之讀取信號強度，以依據該信號強度給予一第三方標籤信號品質指數；以及利用辨識主機對該車牌辨識品質指數與該第三方標籤信號品質指數計算其配對信任指數，以取得一組配對資料，若該組配對資料的該信任指數高於一配對可能門檻值的配對，則交叉比對以取得一信任指數最大值，再將該組配對資料及其信任指數最大值資料寫入一配對學習資料庫以進行該組配對資料及其信任指數最大值資料的累積。
- 如申請專利範圍第1項所述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習方法，更包括於該信任指數低於該配對可能門檻值時，放棄該組配對資料不使用。
- 如申請專利範圍第1項所述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習方法，更包括： 定期檢查該配對學習資料庫中的所有配對資料，以於該組配對所累積的信任指數超過一配對信任門檻值，且該筆配對為此第三方標籤之所有配對中信任指數最高者時，將該筆配對視為一可信賴的配對並存入該比對資料庫以供使用。
- 如申請專利範圍第1項所述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習方法，其中，該配對可能門檻值與該配對信任門檻值為系統參數。
- 一種應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，包括：多車道車輛感應閘道，包括：複數車牌辨識設備，用以擷取車牌影像；及複數第三方標籤讀取設備，用以讀取第三方標籤；車道辨識控制主機，用以辨識該車牌影像；比對資料庫，儲存複數配對資料，以供該車道辨識控制主機執行一辨識方法；以及配對學習資料庫，儲存複數配對資料，以供該車道辨識控制主機執行如申請專利範圍第1至4項所述之配對學習方法。
- 如申請專利範圍第5項所述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，其中，該些第三方標籤係裝設於車輛上，且第三方標籤為無線射頻標籤(RFID)、車上單元(OBU)或ZigBee(紫蜂)標籤。
- 如申請專利範圍第5項所述之應用於多車道的車輛辨 識之配對學習系統，其中，該第三方標籤讀取設備為無線射頻標籤(RFID)讀取器、車上單元(OBU)讀取器或ZigBee(紫蜂)讀取器。
- 如申請專利範圍第5項所述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，其中，該多車道車輛感應閘道更包括多車道感應閘道門架，俾供該些車牌辨識設備與該些第三方標籤讀取設備設置其上。
- 如申請專利範圍第5項所述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，其中，該多車道車輛感應閘道更包括複數車輛感知線圈，藉以感應該些車輛進入車道與離開車道的時間點。
- 如申請專利範圍第5項所述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，該辨識方法係包括：定義一辨識時間區間；利用車牌辨識設備對該辨識時間區間所有通過之車輛的車牌進行影像辨識，以依據該車牌的面積比例大小給予一車牌辨識品質指數；同步利用第三方標籤讀取設備對該辨識時間區間所有通過之車輛的第三方標籤進行讀取並記錄該第三方標籤之讀取信號強度，以依據該信號強度給予一第三方標籤信號品質指數；以及利用該第三方標籤信號品質指數進行可信賴配對，當可信賴配對查詢查詢成功時，比對該信賴配對所對應之車牌號碼與車牌辨識設備所辨識之車牌號碼，若 兩者車牌號碼比對誤差低於一半時，則輸出該可信賴配對之車牌號碼做為辨識結果；若兩者車牌號碼比對誤差高於或等於一半時，則輸出該車道辨識設備所辨識之車牌號碼做為辨識結果。
- 如申請專利範圍第10項所述之應用於多車道的車輛辨識之配對學習系統，更包括於該可信賴配對查詢失敗時，直接輸出該車道辨識設備所辨識之車牌號碼做為辨識結果。
Priority Applications (1)
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