[发明专利]一种多轴车自动识别取证装置、系统及方法

说明书

本公开提供了一种多轴车自动识别取证装置、系统及方法，其中，所述装置包括前端服务器以及联动设置的正装抓拍单元和侧装抓拍单元，所述正装抓拍单元，被配置为对车辆正面进行抓拍，并根据正面抓拍图片对车辆车牌和车型进行自动识别；所述侧装抓拍单元，被配置为与正装抓拍单元同步动作用于对车辆侧面进行抓拍，并根据侧面抓拍图片对车辆轴数进行自动识别；所述前端服务器，被配置为当车轴数达到设定值时，根据侧面抓拍记录的流水号找到对应正面抓拍图片用于违法合成，并按照取证要求叠加车辆的信息以及违法行为后进行图片的合成及上传。本公开利用对高清视频图像内的车辆轴数自动识别，实现对大货车内的五轴、六轴及以上车型自动筛选。

技术领域

本公开涉及智能交通监控技术领域，尤其涉及一种多轴车自动识别取证装置、系统及方法。

背景技术

在高速公路扩建期间，为保证高速公路道路畅通，全力预防道路交通事故，需要禁止五轴及以上货车在高速公路的行驶。但就发明人所知，原有的电子警察抓拍系统无法做到对车辆车轴数的自动识别，即使通过车辆管控系统对某一卡口按照黄牌车条件进行筛选后过车数据量仍然很大，通过人工对筛选后的数据进行二次审核效率非常低。

因此，为了实现对违法行为更为有效准确的打击，高速交警每天通过排班执勤民警到高速路边对禁行大货车违法行为进行现场取证。通过这种方式虽然可以解决违法取证难的问题，但是全天候实时性、交警的人身安全等问题又无法得到有效保证。

“AI+交通”模式的形成，引领了未来交通、智能安防发展的新路径，视频监控层面从最初的数字化、网络化、高清化向智能化快速转变。随着交通视频接入规模的迅猛增长及视频监控对高清、智能、联网的要求越来越高，浅层次分析识别的传统算法，已无法满足监控需求。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种多轴车自动识别取证装置、系统及方法，利用视频联动技术，通过侧面相机和正面相机的关联，对车道内车辆进行联动抓拍，利用深度学习算法，对抓拍图片中的车辆轴数自动识别，实现对大货车内的五轴、六轴及以上车型自动筛选，实现对违法车辆闯禁行的行为进行取证合成。

为了实现上述目的，本公开的技术方案如下：

一种多轴车自动识别取证装置，包括前端服务器以及联动设置的正装抓拍单元和侧装抓拍单元，其中

所述正装抓拍单元，被配置为对车辆正面进行抓拍，并根据正面抓拍图片对车辆车牌和车型进行自动识别；

所述侧装抓拍单元，被配置为与正装抓拍单元同步动作用于对车辆侧面进行抓拍，并根据侧面抓拍图片对车辆轴数进行自动识别；

所述前端服务器，被配置为当车轴数达到设定值时，根据侧面抓拍记录的流水号找到对应正面抓拍图片，并按照取证要求叠加车辆的信息以及违法行为后进行图片的合成及上传。

进一步的，所述正装抓拍单元通过车牌识别算法和车型识别算法对车辆正面图片进行车牌和车型识别，并将车辆正面图片及识别结果发送至前端服务器。

进一步的，所述侧装抓拍单元通过深度学习算法对车抽数进行识别，并当车抽数达到设定值时将车辆侧面图片及识别结果发送至前端服务器。

进一步的，所述深度学习算法具体包括：

根据不同环境下的各种车型的特征，建立车辆样本训练库；

建立深度卷积神经网络模型，并将车辆样本训练库输入深度卷积神经网络模型进行训练；

利用训练后的深度卷积神经模型对实时的车辆图片进行轴数检测识别。

进一步的，所述车型特征包括车辆轮廓、车辆尺寸及车辆轴数。