[发明专利]基于多特征识别的违停检测方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于多特征识别的违停检测方法及系统，使用图像获取模块及停驶判定模块对监控范围内的车辆进行跟踪检测，确定停车的目标车辆后，通过图像获取模块对目标车辆放大抓拍细节特征，利用系统内置的特征识别模块对违停车辆进行包括车辆形状、颜色、停靠位置及车牌号码的特征进行识别。本发明的有益效果在于：利用多特征识别违停车辆，避免了仅凭车辆号牌分析违停的方法的局限性，大大提高了违停监控的准确率和成功率，节省了交通执法的人力成本。

技术领域

本发明涉及智能视频处理领域，尤其是指一种基于多特征识别的违停检测方法及系统。

背景技术

随着社会经济的发展，机动车车保有量急剧增加，而对应的停车位的增长相对匮乏，尤其是繁华区域和路段，车辆密度大而停车位少，在此情况下，不少车主将汽车停在了道路的两侧，造成交通堵塞等城市交通问题。由于警员有限，无法全天候稽查城市的违章停车行为，违章停车给交通管理带来了很大的障碍。为了满足交通执法需求，行业内出现了车辆违章停车的自动检测技术和抓拍设备，协助交警对违章停车进行抓捕和处罚，但是现有的自动抓拍装置还存在以下问题：

第一，现有的违章停车抓拍方法与系统多依靠前后若干次车牌识别信息比对判断是否违章停车，仅凭车辆号牌分析具有一定的局限性，比如在车牌严重反光导致过爆或车牌部分遮挡时，无法对车牌进行有效识别，因而不能反映出车辆的真实属性，进而无法作为有效的违章停车处罚证据。

第二，仅牌照识别的检索准确率低，进而导致布控报警精度下降，且对于套牌车辆违章停车缺乏高效应对手段。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种能对车辆自动检测与跟踪的智能化视频违停检测方法及系统。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种基于多特征识别的违停检测方法，包括以下步骤：

S1、设置监控区域；

S2、获取监控区域的图片数据；

S3、根据图片数据确定目标车辆；

S4、间隔获取监控区域的多幅图片数据；

S5、根据多幅图片数据判断目标车辆的位置是否变化，是则返回步骤S2，否则进入步骤S6；

S6、提取目标车辆的位置数据并保存；

S7、获取并保存包含目标车辆的远景图片数据；

S8、根据位置信息获取目标车辆的放大图片数据；

S9、根据放大图片数据对目标车辆进行识别，生成目标车辆的形状数据、颜色数据和车牌识别数据并保存；

S10、将目标车辆的位置数据、形状数据、颜色数据和车牌识别数据打包并保存为特征信息数据；

S11、标记目标车辆在远景图片数据中的位置为校验预置位；

S12、标记完成后开始计时；

S13、判断计时是否达到预设时间，是则转到步骤S14，否则返回步骤S2；

S14、获取校验预置位的放大图片数据；

S15、根据放大图片数据对目标车辆进行识别，生成新的目标车辆的形状数据、颜色数据和车牌识别数据；

S16、将新的目标车辆的位置数据、形状数据、颜色数据和车牌识别数据打包并保存为新的特征信息数据；

S17、判断新的特征信息数据与已保存的特征信息数据是否匹配，是则进入步骤S19；否则进入步骤S18；

S18、清除校验预置位的标记，删除目标车辆的特征信息数据，返回步骤S2；