[发明专利]一种基于网络数据码流特征分析的车牌数据提取方法

说明书

本发明公开了一种基于网络数据码流特征分析的车牌数据提取方法，通过抓取网络数据包、滤取有效数据包获得来自停车场抓拍摄像机的有效数据包，再通过分析网络数据码流特征，得到选定特征数据头和车牌数据体的偏移数值，共同构建车牌提取算法，从而基于该车牌提取算法实现实时提取有效车牌数据。这样采用通用流程和机器学习的方式，突破了停车场车辆牌照信息采集系统厂家(品牌)的制约，解决了车牌数据采集的通用性问题，实现了无需进行私有协议对接的车牌数据采集，整个采集过程无须多方沟通，降低了开发成本、缩短了开发周期，易于采集、具备标准化和通用性的优点，可轻松实现广域范围的停车场联网采集，便于主管部门进行监管。

技术领域

本发明属于车辆车牌数据采集技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于网络数据码流特征分析的车牌数据提取方法。

背景技术

基于自动化抓拍识别技术的车辆牌照信息采集系统在停车场管理中已得到普遍应用，但各停车场均是自采自建，所用的抓拍摄像机和管理软件厂家(品牌)繁杂。

由于通讯协议尚无国家标准或行业标准，主管部门若要监管，实现对多个停车场的车牌数据进行联网采集，如图1所示，当前只能采取私有协议对接开发的方式，即向每个车辆牌照信息采集系统厂家逐一索要私有协议并逐一进行对接开发。这种开发方式的调试成本高昂、周期长、非标准、沟通困难、可复制性低，很难大范围推广普及，因此，目前还无法实现省市级别的全域停车场车牌数据的联网采集。

为达到跨厂家(品牌)、可快速复制的通用性车牌数据采集目标，降低开发成本和周期，有必要提出一种无需进行私有协议对接即可实现跨厂家的车牌数据联网采集的新方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有车牌数据联网采集方法的不足，提供一种基于网络数据码流特征分析的车牌数据提取方法，以解决车牌数据采集的通用性问题，实现无需进行私有协议对接的车牌数据采集，降低开发成本、缩短开发周期。

为实现上述发明目的，本发明基于网络数据码流特征分析的车牌数据提取方法，通过抓取网络数据包和滤取有效数据包获得来自停车场抓拍摄像机的有效数据包，通过分析网络数据码流特征生成车牌数据提取算法，从而基于该车牌数据提取算法实现车牌数据的提取，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、抓取网络数据包

让停车场网络中包含有抓拍摄像机数据的复杂网络码流进入已开启混杂模式的网卡，对复杂网络码流进行全量数据复制抓包，根据停车场网络实际拓扑情况可采用串入方式或镜像方式抓包；

(2)、滤取有效数据包

以来自指定来源IP和端口、按照特定(用于车牌数据传输)的传输层通讯协议、发往指定的目标IP和端口进行条件约束，对抓取到的网络数据包进行过滤，获得仅包含车牌数据的有效数据包；

(3)、分析网络数据码流特征

从已有的特征数据头仓库中逐一取出特征数据头在有效数据包中进行匹配；

如果匹配成功，则选定匹配的特征数据头(选定特征数据头)；

如果匹配不成功，则通过机器学习的方式进行特征数据头提取训练：在多个有效数据包中反复进行监督学习，找出可能的特征数据头待选项，然后对找出的特征数据头待选项逐一进行正确性验证，直到提取成功，得到新的特征数据头(存入特征数据头仓库)，并选定该新的特征数据头(选定特征数据头)；

借助的选定特征数据头，在有效数据包中进行标定，排除非车牌数据段，定位车牌数据体在有效数据包中的偏移数值；

(4)、构建车牌提取算法并提取有效车牌数据

由选定特征数据头和车牌数据体的偏移数值共同构建车牌提取算法，通过已开启混杂模式的网卡持续从停车场网络中抓取数据包，通过构建的车牌提取算法进行车牌数据体实时提取，得到有效车牌数据。