[发明专利]一种两/三轮车的违法行为的识别管理方法和系统

说明书

本发明公开了一种两/三轮车的违法行为的识别管理方法和系统，所述方法包括以下步骤：训练三类神经网络模型；对抓拍的过车图像，运行第一模型得出两/三轮车目标位置及轮廓信息；从过车图像中依次裁剪出全部的两/三轮车特写图像，从两/三轮车特写图像运行第二模型找出特征目标对应的目标位置及轮廓信息；从第二模型找出的特征目标中，对车牌特征目标的特写图像，运行第三模型进行摩托车车牌识别得到车牌号码；对其他特征目标运行第二模型处理分析判断该两/三轮车被抓拍时是否存在违法行为；并结合车牌识别和人脸识别从而判断图像中的两/三轮车是否存在违法行为，及对存在的两/三轮车的违法行为进行处理。

技术领域

本发明涉及机动车及非机动车的违法行为识别领域，尤其涉及一种两/三轮车的违法行为识别管理方法和系统。

背景技术

摩托车、轻便摩托车、电动自行车、自行车等两/三轮车的违法现象普遍存在，成为影响道路交通安全的主要因素之一。对两/三轮车违法行为的治理通常采用民警拦截，现场及时处罚的方式，由于两/三轮车的驾驶人交通法规意识淡薄，实际查处过程中，摩托车、电动自行车的驾驶人不服从交警指挥、不接受现场处罚的现象时有发生。加之社会文明意识还不够高，民警在场不在场两个样。由于警力有限，全面覆盖管控难度大，整体治理效果不理想。长期以来，公安交警部门在对小汽车、货车等机动车驾驶人的管理方面取得了明显的成效，而对摩托车、电动自行车的驾驶人的管理由于难度大，形成了薄弱环节，该类违法行为已成为维护交通秩序、降低交通事故的“瓶颈”。

在交通管理规范上，摩托车、轻便摩托车、电动自行车均需要办理车牌方能上路行驶，由于摩托车、轻便摩托车、电动自行车的车牌仅挂在车辆的尾部，为识别摩托车、轻便摩托车、电动自行车的车牌，需要在道路上设置能够拍摄车辆尾部图像的摄像头。

摩托车、电动自行车等两/三轮车的违法行为主要包括使用伞具、驾乘人员未带头盔、超载、闯红灯和逆行等违法行为，和汽车等机动车的违法行为存在许多明显差别，有必要进一步优化道路的智能监控系统，对摩托车、轻便摩托车、电动自行车等两/三轮车的违法进行智能识别和管理，以维护交通秩序、降低交通事故。

发明内容

本发明的目的在于提供一种两/三轮车的违法行为的识别管理方法，以有效识别摩托车、电动自行车等两/三轮车的违法行为，并分类管理。

实现本发明目的的技术方案为：

一种两/三轮车的违法行为的识别管理方法，包括以下步骤：

步骤S0，训练神经网络模型：训练用于两/三轮车目标识别的第一模型；训练用于多特征目标识别的第二模型；训练用于车牌识别的第三模型；

步骤S1：获取抓拍的过车图像，对过车图像运行第一模型进行处理分析，得出过车图像中全部的两/三轮车目标，并分别对这些两/三轮车目标进行轮廓选定及标定出目标位置及轮廓信息；

步骤S2：根据步骤S1中的两/三轮车目标的识别和定位结果，从过车图像中依次裁剪出全部的两/三轮车特写图像，分别对每一张特写图像均运行第二模型进行处理分析，找出每一张特写图像中多个特征目标分别在两/三轮车特写图像中的位置，并分别对这些特征目标进行轮廓选定得到特征目标的特写图像及标定出这些特征目标的目标位置及轮廓信息，其中的特征目标包括但不限于：车牌特征目标、驾乘人员头部特征目标、车辆改装特征目标；

步骤S3：根据步骤S2中得到的车牌特征目标的识别和定位结果，如果识别到车牌特征目标，用对应车牌特征目标的特写图像运行第三模型进行处理分析，进行车牌识别得到车牌号码；如果未识别到车牌特征目标，用对应的驾乘人员头部特征目标的特写图像运行第二模型进行处理分析，判断是否存在驾驶员的人脸特征目标，如果存在驾驶员的人脸特征目标，将包含人脸特征目标的特写图像推送到相应的人脸识别系统中进行身份识别；