[发明专利]一种车载伪基站实时智能取证方法

权利要求书

1.一种车载伪基站实时智能取证方法，其特征在于，包括：

实时检测和识别伪基站，并对伪基站进行定位；

利用雷达对载有伪基站的车辆进行跟踪和定位；

对所述载有伪基站的车辆进行视频取证，对包含有车牌图像的视频帧进行车牌识别，得到载有伪基站车辆的车牌信息。

2.根据权利要求1所述的一种车载伪基站实时智能取证方法，其特征在于，所述实时检测和识别伪基站并对伪基站进行定位具体包括：

通过检测终端对周边基站信号进行检测；

当选定一个基站信号之后，检测终端向客服中心发送任意字节短信，当收到自动回复时，获得基站参数，所述基站参数包括初始位置区域码LAC和初始经纬度坐标；若没有收到回复，则判定与所述检测终端连接的基站是伪基站；

检测终端检测到基站信号区域位置码LAC发生变化时，获取所述LAC以及经纬度坐标；

若所述LAC与初始LAC的变化量超过了预设值，或者所述经纬度坐标与初始经纬度坐标的变化量超过经纬度坐标预设值，则判定与所述检测终端连接的基站是伪基站；

采用无线电侧向定位技术对伪基站进行定位。

3.根据权利要求1所述的一种车载伪基站实时智能取证方法，其特征在于，所述利用雷达对载有伪基站的车辆进行跟踪和定位具体包括：

根据伪基站信号的定位信息，计算伪基站信号到检测终端之间的距离；

判断此距离是否小于摄像头能视频取证到清晰画面的最大距离，当该距离大于能视频取证到清晰画面的最大距离时，放弃对载有伪基站车辆的跟踪，继续进行伪基站信号的检测；当该距离依然在信号跟踪有效距离之内，则对该伪基站信号进行定位跟踪；

通过雷达对车辆进行跟踪，根据伪基站信号的定位信息，雷达为定位信息处的车辆建立Kalman滤波器，利用Kalman滤波器对该车辆进行跟踪定位。

4.根据权利要求1所述的一种车载伪基站实时智能取证方法，其特征在于，所述对所述载有伪基站的车辆进行视频取证，对包含有车牌图像的视频帧进行车牌识别具体包括：

图像预处理，包括：从实时视频中抽取图像帧并输入图像；对图像进行灰度化处理；运用梯度法对图像垂直轮廓特征进行增强；运用全局阈值对图片进行二值化处理以进一步增强车牌区域特征；

车牌定位，包括：轮廓图像提取；在轮廓图像中对车牌进行定位，获取包含车牌上下左右边界的位置的车牌区域图像；

字符分割，包括：对车牌区域图像进行全局阈值二值化处理；对二值化后的车牌区域图像进行垂直投影分析，获取车牌字符间的相对位置和间隔大小；在得到车牌字符间的相对位置和间隔大小的基础上，运用连通域分析对字符进行精确分割；

字符识别，生成待识别字符模板和匹配模板，运用模板匹配的方法进行字符识别。

5.根据权利要求4所述的一种车载伪基站实时智能取证方法，其特征在于，所述轮廓图像提取具体包括：

以车牌二值化后的图像左上角为坐标原点，从上到下、从左至右地逐行扫每个像素的灰度值；

设左右临近两个像素x_L，x_R初始灰度值都为白色，如果x_L为白，x_R为黑，则x_L，x_R两个的像素的灰度值保持x_L为白，x_R为黑；如果x_L为黑且x_R为白，或者x_L，x_R都为白，或者x_L，x_R都为黑，则x_L，x_R像素值都为白。

6.根据权利要求4所述的一种车载伪基站实时智能取证方法，其特征在于，所述在轮廓图像中对车牌进行定位具体包括：对图像进行行扫描，利用行扫描的水平线穿越字符垂直轮廓线的穿越点统计特征，确定车牌区域的上下左右边界。

7.根据权利要求4所述的一种车载伪基站实时智能取证方法，其特征在于，所述生成待识别字符模板和匹配模板之前还包括：对样本集进行预分类处理，按照我国车牌号的第一位为汉字，第二位为字母，其余五位为数字和字母的组合，将车牌区域中的字符分为三组，第一组为汉字组，第二组为字母组，第三组为数字和字母混合组。