[发明专利]基于图像识别和神经网络算法的智能交通控制系统

说明书

本发明公开了基于图像识别和神经网络算法的智能交通控制系统，属于智能交通管理技术领域。监测中心，监测中心作为系统的数据处理中心，实现对违章车辆图像的存储、分析、打印以及违章车牌的数据库管理；站点，各监测站点作为整个网络结构上的从站，实现对本路口车辆的监测和分析，同时它能根据监测中心的指令，将所需的图像信息传递给处理中心；摄像机，每个路口另需一台全景摄像机来监测违章车辆的位鬣，每个车道需要一个高分辨率的ＣＣＤ摄像头监测违章车辆的牌照，如果有两个车道则需两个摄像头来监测路口。本发明结构简单、使用方便，实用性强，适合推广使用。

技术领域

本发明涉及智能交通管理技术领域，尤其涉及基于图像识别和神经网络算法的智能交通控制系统。

背景技术

中国是一个发展中国家，伴随着经济的发展，城市化、汽车化进程加快，目前我国城市化水平和汽车化水平都远远不如工业化国家，但大城市交通拥堵以及能源、环境问题已相当严重，主要原因是我国道路基础设施同发达国家相比差距甚远，加上混合交通特点及交通管理科学化水平不高，另外交通运输体系与结构也与发达国家不同，因此发展我国的智能交通系统要结合中国的实际。智能交通系统又称智能运输系统，是将先进的科学技术（信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学、人工智能等）有效地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合运输系统。

但，一般的智能交通控制系统在交通使用时存在较多的缺陷，现有的智能交通控制系统因其设计不合理，并不能及时的反馈路面交通情况，且工作灵活性较差，有时会给路面的车辆行驶带来不便。因此，针对上述问题提出基于图像识别和神经网络算法的智能交通控制系统。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述智能交通系统工作灵活性差，且不便于交通智能管理的问题而提供基于图像识别和神经网络算法的智能交通控制系统，具有网络化管理的优点。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

基于图像识别和神经网络算法的智能交通控制系统，包括

监测中心，监测中心作为系统的数据处理中心，实现对违章车辆图像的存储、分析、打印以及违章车牌的数据库管理；

站点，各监测站点作为整个网络结构上的从站，实现对本路口车辆的监测和分析，同时它能根据监测中心的指令，将所需的图像信息传递给处理中心；

摄像机， 每个路口另需一台全景摄像机来监测违章车辆的位鬣， 每个车道需要一个高分辨率的ＣＣＤ摄像头监测违章车辆的牌照，如果有两个车道则需两个摄像头来监测路口。

进一步的技术方案，所述监测中心硬件设备是由一台高性能的微机、一台高分辨率的彩色打印机以及网络设备组成的。

所述监测中心、所述站点、所述摄像机之间通过无线网络连接，且无线网络的通讯采取公用电话网。

所述所述检测中心中的模式识别系统由数据获取、预处理、特征提取和选择、决策分类组成，且模式识别的方法为神经网络模式识别。

所述监测中心还包括车牌自动识别系统，车辆牌照识别技术用于道路交通流监控、交通事故现场勘查、交通违章自动纪录、高速公路自动收费系统、停车场自动安全管理。

所述监测中心中车牌自动识别系统的车牌提取方法为基于神经网络的车牌提取。

所述基于神经网络的车牌提取的步骤为先收集一定数量的车牌样本，用ＢＰ算法对其进行训练，达到一定正确率后，训练结束，得到一个对牌照敏感的神经网络，提取牌照时，对输入图像进行预处理，然后利用训练出的神经网络来搜索车牌。

有益效果

本发明与现有技术相比，具有如下显著优点：