[发明专利]一种分布式车辆超速检测系统及方法在审
申请号: | 202111166000.5 | 申请日: | 2021-09-30 |
公开(公告)号: | CN113870561A | 公开(公告)日: | 2021-12-31 |
发明(设计)人: | 来彦栋;王亚亮;谭文胜 | 申请(专利权)人: | 珠海研果科技有限公司 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01;G08G1/054;G08G1/052 |
代理公司: | 广东卓林知识产权代理事务所(普通合伙) 44625 | 代理人: | 岳帅 |
地址: | 519000 广东省珠海市高新区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 分布式 车辆 超速 检测 系统 方法 | ||
1.一种分布式车辆超速检测系统,其特征在于,所述分布式车辆超速检测系统部署在本端车辆上;所述分布式车辆超速检测系统包括:
后端摄像头:设置在所述本端车辆的后端;所述后端摄像头用于获取本端车辆后面包含对端车辆的行驶图像;
定位单元:用于获取本端车辆的速度;
分析单元:与所述后端摄像头和定位单元连接,所述分析单元用于根据所述行驶图像和所述速度计算对端车辆的速度,根据所述对端车辆的速度判断对端车辆是否超速。
2.根据权利要求1所述分布式车辆超速检测系统,其特征在于,
所述分布式车辆超速检测系统还包括:
前端摄像头:设置在所述本端车辆的前端;所述前端摄像头用于获取本端车辆前面包含限速标志的限速图像。
3.根据权利要求2所述分布式车辆超速检测系统,其特征在于,
所述分析单元包括:
神经网络分析单元:与所述前端摄像头连接;所述神经网络分析单元用于利用预设的第一学习模型对所述前端摄像头的限速图像进行识别,以得到路段限速信息。
4.根据权利要求3所述分布式车辆超速检测系统,其特征在于,
所述神经网络分析单元与所述后端摄像头连接;所述神经网络分析单元还用于:利用预设的第二学习模型对所述后端摄像头的行驶图像进行识别,以得到对端车辆及其车牌信息,记录行驶图像的采集时间。
5.根据权利要求4所述分布式车辆超速检测系统,其特征在于,
所述分析单元还包括:
速度分析单元:与所述神经网络分析单元连接;所述速度分析单元用于根据所述后端摄像头两次行驶图像,计算所述对端车辆的行驶距离,根据所述两次行驶图像的采集时间,计算所述对端车辆的行驶时间,根据所述对端车辆的行驶距离和行驶时间计算所述对端车辆相对于所述本端车辆的相对速度。
6.根据权利要求5所述分布式车辆超速检测系统,其特征在于,
所述速度分析单元与所述定位单元连接;所述速度分析单元用于根据所述本端车辆的速度和所述对端车辆相对于所述本端车辆的相对速度,计算所述对端车辆的速度。
7.根据权利要求5所述分布式车辆超速检测系统,其特征在于,所述分布式车辆超速检测系统还包括:
存储卡:用于存储所述行驶图像;
所述速度分析单元与所述存储卡连接;所述速度分析单元还用于当检测出所述对端车辆的速度超过所述路段限速信息时,将所述本端车辆采集到的对端车辆的两次行驶图像存储至所述存储卡中。
8.根据权利要求7所述分布式车辆超速检测系统,其特征在于,所述分布式车辆超速检测系统还包括:
通讯单元:用于实现所述速度分析单元与云端服务器之间的通讯;
所述速度分析单元与所述通讯单元连接;所述速度分析单元还用于当检测出所述对端车辆的速度超过所述路段限速信息时,将所述本端车辆采集到的对端车辆的两次行驶图像通过所述通讯单元上传给所述云端服务器。
9.一种分布式车辆超速检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
后端摄像头获取本端车辆后面包含对端车辆的行驶图像;
定位单元获取本端车辆的速度;
分析单元根据所述行驶图像和所述速度计算对端车辆的速度,根据所述对端车辆的速度判断对端车辆是否超速。
10.根据权利要求9所述分布式车辆超速检测方法,其特征在于,在所述根据所述对端车辆的速度判断对端车辆是否超速之后,还包括:
当检测出所述对端车辆超速时,将所述本端车辆采集到的行驶图像存储至存储卡中,并通过通讯单元上传给云端服务器。
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