專利名稱：伴隨車(chē)檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像識(shí)別及海量數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及到一種基于海量數(shù)據(jù)挖掘算法的交通流伴隨車(chē)檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
經(jīng)多年努力，我國(guó)公安交通領(lǐng)域的電子化、智能化、人文化管理水平不斷提高，為社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)、快速發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。然而，隨著經(jīng)濟(jì)的持續(xù)高速發(fā)展，機(jī)動(dòng)車(chē)、駕駛?cè)撕凸吠ㄜ?chē)?yán)锍痰难该驮鲩L(zhǎng)，人、車(chē)、路之間的矛盾呈現(xiàn)進(jìn)一步加劇的趨勢(shì)。因此，研究整合現(xiàn)有道路安全監(jiān)控軟、硬件資源的技術(shù)方案，探索對(duì)電子警察系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析的方法，進(jìn)而為公安交警管理手段的決策與實(shí)施提供更加翔實(shí)的依據(jù)。據(jù)刑偵統(tǒng)計(jì)，利用機(jī)動(dòng)車(chē)進(jìn)行違法、犯罪活動(dòng)的嫌疑人采用結(jié)伴而行的方式較多。因此，在海量卡口過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)中主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和識(shí)別出伴隨車(chē)，對(duì)公安、交警主動(dòng)預(yù)警和事后偵查具有重要意義， 對(duì)提升現(xiàn)有道路安全監(jiān)控資源的利用率，保障道路交通安全、順暢運(yùn)行具有重要意義。隨著信息技術(shù)在交通領(lǐng)域的快速發(fā)展和應(yīng)用，對(duì)獲得的海量交通流信息進(jìn)行深入挖掘分析和利用成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。其中的伴隨車(chē)檢測(cè)就是其中的重要應(yīng)用之一。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種伴隨車(chē)檢測(cè)方法。本發(fā)明中所謂的伴隨車(chē)，既是在海量動(dòng)態(tài)交通流中，如果兩輛車(chē)從同一方向、小于一定的時(shí)間差經(jīng)過(guò)同一個(gè)卡口，我們將此兩輛車(chē)作為一個(gè)組合標(biāo)記為1次，如果該兩輛車(chē)組成的以上組合在交通系統(tǒng)中的眾多卡口中出現(xiàn)5次以上，我們則認(rèn)為這兩輛車(chē)存在伴隨嫌疑，并將這兩輛車(chē)定義為伴隨車(chē)。本發(fā)明的主要目標(biāo)和內(nèi)容即是，從海量交通流信息中發(fā)現(xiàn)那些在某一時(shí)間段內(nèi)從同一個(gè)方向相繼通過(guò)某一監(jiān)控卡口的伴隨車(chē)。本發(fā)明技術(shù)方案的主要構(gòu)思是以卡口為單位，對(duì)其中四個(gè)方向的過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行檢測(cè)，找出那些過(guò)車(chē)時(shí)間間隔在某一時(shí)間范圍內(nèi)的車(chē)輛的組合，組成一個(gè)伴隨車(chē)組合， 里面的車(chē)牌號(hào)碼不分先后。在檢測(cè)完所有卡口、所有方向后，對(duì)伴隨車(chē)組合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到每一種組合在檢測(cè)范圍內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)，既是完成了伴隨車(chē)檢測(cè)的工作。本發(fā)明方法包括以下步驟
步驟(1).通過(guò)外場(chǎng)前端圖像采集設(shè)備采集過(guò)車(chē)車(chē)牌圖像。步驟O).根據(jù)圖像識(shí)別算法得出車(chē)輛信息，所述的車(chē)輛信息包括車(chē)牌和車(chē)型。步驟(3).各個(gè)外場(chǎng)設(shè)備卡口獲得的過(guò)車(chē)車(chē)牌信息發(fā)送至中央數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)記錄過(guò)車(chē)時(shí)間、過(guò)車(chē)方向和過(guò)車(chē)卡口代號(hào)信息。步驟卡口過(guò)車(chē)信息數(shù)據(jù)預(yù)處理，具體是將車(chē)牌圖像不能被識(shí)別的從中央數(shù)據(jù)庫(kù)中刪除。步驟( .根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘算法，對(duì)獲得的車(chē)牌信息進(jìn)行分析處理，尋找那些在設(shè)定時(shí)間段內(nèi)從同一個(gè)方向通過(guò)卡口的兩輛車(chē)，在該設(shè)定時(shí)間段任意兩輛車(chē)構(gòu)成一個(gè)組合，當(dāng)這樣的組合在海量交通流中出現(xiàn)的次數(shù)大于等于5次，則認(rèn)為這一組合的車(chē)輛存在伴隨的嫌疑，具體包括以下步驟
5-1.以經(jīng)過(guò)卡口的車(chē)輛信息為單元構(gòu)建過(guò)車(chē)信息子集合
^Ki ( e ^KGT ^ Ta <Tn >Tb){\<i<L),其中￡表示卡口過(guò)車(chē)信息集合；κ表示
卡口編號(hào)；T表示車(chē)輛經(jīng)過(guò)卡口的時(shí)間；H表示車(chē)輛號(hào)牌號(hào)碼；L表示卡口總數(shù)；G表示車(chē)輛經(jīng)過(guò)卡口時(shí)的行駛方向，分為東、西、南、北四個(gè)方向；Hffil·表示包括所有卡口、所有方向、 所有時(shí)間的所有過(guò)車(chē)車(chē)牌信息總集合；^表示設(shè)定時(shí)間的上限τ表示設(shè)定時(shí)間的下限； %表示在Ta與7；之間的某個(gè)時(shí)間: ,表示第i個(gè)卡口過(guò)車(chē)信息中包括四個(gè)方向的所有過(guò)車(chē)時(shí)間落在7； , %中的過(guò)車(chē)信息。5-2.過(guò)車(chē)信息子集合Ij^i中按方向構(gòu)建子集合i^gii^G^ E ^ffrjL其中
Ok.G.表示J^1中屬于同一方向的過(guò)車(chē)信息的子集合，^KiGj 存在如下關(guān)系 4
^Ki = LJ °
J=J5-3.在子集合Ω;.,中檢測(cè)任意兩輛過(guò)車(chē)信息中過(guò)車(chē)時(shí)間的差值，并與設(shè)定
時(shí)間段Dl進(jìn)行比較；如果兩輛車(chē)的過(guò)車(chē)時(shí)間差值小于Di則將這兩個(gè)過(guò)車(chē)信息記錄分別記為『mHn，放于組合<> (Pare nnrn)中，并將組合計(jì)數(shù)pare_nUm
加1，pare_nUm表示< Hm,H" >這一組合出現(xiàn)的次數(shù)。5-4.對(duì)海量交通流中所有卡口中的所有Ij^1子集合中的所有四個(gè)方向過(guò)車(chē)信息
子集合，重復(fù)執(zhí)行步驟5-3，獲得伴隨嫌疑組合< Hm,Hn > (Pare num)，其
中<HMJT >與 <『’『 > 視為相同的組合；如果某個(gè)組合的出現(xiàn)次數(shù)Parejum大于5 次，則認(rèn)為這一組合具有伴隨的嫌疑，從而完成了伴隨車(chē)的檢測(cè)。本發(fā)明具有的有益效果利用本發(fā)明所定義的伴隨車(chē)，對(duì)利用車(chē)輛進(jìn)行違法犯罪活動(dòng)的打擊將起到良好的威懾效果。
具體實(shí)施例方式步驟(1).通過(guò)外場(chǎng)前端圖像采集設(shè)備采集過(guò)車(chē)車(chē)牌圖像；
步驟O).根據(jù)圖像識(shí)別算法得出車(chē)輛信息，車(chē)輛信息包括車(chē)牌和車(chē)型；車(chē)牌定位算法主要應(yīng)用了車(chē)牌區(qū)域的紋理特征，投影特征和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)，該算法屬于現(xiàn)有的技術(shù)。(1)紋理特征在牌照的灰度圖像中，牌照字符與牌照底色間有著明顯的灰度跳變，這種跳變與光照無(wú)關(guān)。(2)投影特征牌照的紋理特征導(dǎo)致在圖像的邊緣檢測(cè)投影圖上，牌照區(qū)域呈現(xiàn)獨(dú)特的峰谷分布特征。(3)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)通過(guò)對(duì)可疑區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，然后運(yùn)用形態(tài)學(xué)的閉運(yùn)算能較好的定位車(chē)牌區(qū)域，且閉運(yùn)算后白色區(qū)域大小與標(biāo)記區(qū)域的大小相差不大。對(duì)車(chē)牌在圖像中進(jìn)行精確定位后，根據(jù)模式識(shí)別算法獲取過(guò)車(chē)車(chē)牌信息。步驟(3).各個(gè)外場(chǎng)設(shè)備卡口將獲得的過(guò)車(chē)車(chē)牌信息發(fā)送至中央數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)記錄過(guò)車(chē)時(shí)間、過(guò)車(chē)方向和過(guò)車(chē)卡口代號(hào)信息。步驟由于某些情形下的車(chē)牌圖像不能被準(zhǔn)確識(shí)別，因此系統(tǒng)會(huì)將這樣的過(guò)車(chē)圖像信息在中央數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)識(shí)為“未識(shí)別”，對(duì)于本發(fā)明內(nèi)容而言，此類“未識(shí)別，，信息屬于無(wú)效數(shù)據(jù)，在進(jìn)行伴隨車(chē)識(shí)別檢測(cè)時(shí)，從檢測(cè)效率方面考慮，將“未識(shí)別”數(shù)據(jù)刪除。此步驟我們稱之為“卡口過(guò)車(chē)信息數(shù)據(jù)預(yù)處理”。步驟( .根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘算法，對(duì)獲得的車(chē)牌信息進(jìn)行分析處理，尋找那些在設(shè)定
時(shí)間段Di內(nèi)從同一個(gè)方向通過(guò)卡口的兩輛車(chē)，在該設(shè)定時(shí)間段任意兩輛車(chē)構(gòu)成一個(gè)組
合，當(dāng)這樣的組合在海量交通流中出現(xiàn)的次數(shù)大于等于5次，我們認(rèn)為這一組合的車(chē)輛存在伴隨的嫌疑。具體包括以下步驟
5-1.以內(nèi)經(jīng)過(guò)卡口的過(guò)車(chē)信息為單元構(gòu)建過(guò)車(chē)信息子集合
Ek. {Ηι ε HmrX <Tn>Tb)i^<i<L) ,\\ V Ξ 表示卡口過(guò)車(chē)信息集合；κ 表示
卡口編號(hào)；T表示車(chē)輛經(jīng)過(guò)卡口的時(shí)間，以北京時(shí)間為準(zhǔn)H表示車(chē)輛號(hào)牌號(hào)碼；L表示卡口總數(shù)；G表示車(chē)輛經(jīng)過(guò)卡口時(shí)的行駛方向，主要為東、西、南、北四個(gè)方向㈣表示包括所
有卡口、所有方向、所有時(shí)間的所有過(guò)車(chē)車(chē)牌信息總集合；？；表示一定時(shí)間的上限、7；表示
一定時(shí)間的下限，例如= O表示從1天的凌晨0點(diǎn)開(kāi)始、石24表示到凌晨M時(shí)結(jié)束；表示在？；，？；中的某個(gè)時(shí)間^S41;表示第i個(gè)卡口過(guò)車(chē)信息中包括四個(gè)方向的所有過(guò)車(chē)
時(shí)間落在1,巧中的過(guò)車(chē)信息，也就是說(shuō)我們將卡口 i中的所有過(guò)車(chē)信息按時(shí)間段Ta, 7；
劃分成若干子集合，以丑Zj表示。亦即，假設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄了 30天內(nèi)經(jīng)過(guò)卡口&的車(chē)牌信息，我們可以用M小時(shí)為單位，將卡口 K1中這30天內(nèi)的過(guò)車(chē)信息劃分成30個(gè)子集合五& 5-2.在以時(shí)間為標(biāo)準(zhǔn)劃分的卡口過(guò)車(chē)信息子集合中按方向構(gòu)建子集合 KiGjTxJ<4),其中，Q1.表示車(chē)輛經(jīng)過(guò)卡口時(shí)的行駛方向，主要為
東、西、南、北四個(gè)方向，j表示方向。QKiGj表示中屬于同一方向的過(guò)車(chē)信息的子集合。亦即，我們將一個(gè)1 子集合中的所有四個(gè)方向的過(guò)車(chē)信息按方向分成四個(gè)子集合，每個(gè)集合中是丑&所有同一方向的過(guò)車(chē)信息的集合。因此，^KiQ.與EKi存在如下關(guān)系
權(quán)利要求
1.伴隨車(chē)檢測(cè)方法，其特征在于該方法包括如下步驟 步驟(1).通過(guò)外場(chǎng)前端圖像采集設(shè)備采集過(guò)車(chē)車(chē)牌圖像； 步驟O).根據(jù)圖像識(shí)別算法得出車(chē)輛信息，所述的車(chē)輛信息包括車(chē)牌和車(chē)型； 步驟(3).各個(gè)外場(chǎng)設(shè)備卡口獲得的過(guò)車(chē)車(chē)牌信息發(fā)送至中央數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)記錄過(guò)車(chē)時(shí)間、過(guò)車(chē)方向和過(guò)車(chē)卡口代號(hào)信息；步驟卡口過(guò)車(chē)信息數(shù)據(jù)預(yù)處理，具體是將車(chē)牌圖像不能被識(shí)別的從中央數(shù)據(jù)庫(kù)中刪除；步驟(5).根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘算法，對(duì)獲得的車(chē)牌信息進(jìn)行分析處理，尋找那些在設(shè)定時(shí)間段內(nèi)從同一個(gè)方向通過(guò)卡口的兩輛車(chē)，在該設(shè)定時(shí)間段任意兩輛車(chē)構(gòu)成一個(gè)組合，當(dāng)這樣的組合在海量交通流中出現(xiàn)的次數(shù)大于等于5次，則認(rèn)為這一組合的車(chē)輛存在伴隨的嫌疑，具體包括以下步驟5-1.以經(jīng)過(guò)卡口的車(chē)輛信息為單元構(gòu)建過(guò)車(chē)信息子集合
全文摘要
本發(fā)明涉及一種伴隨車(chē)檢測(cè)方法。本發(fā)明以卡口為單位，對(duì)其中四個(gè)方向的過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行檢測(cè)，找出那些過(guò)車(chē)時(shí)間間隔在某一時(shí)間范圍內(nèi)的車(chē)輛的組合，組成一個(gè)伴隨車(chē)組合，里面的車(chē)牌號(hào)碼不分先后。在檢測(cè)完所有卡口、所有方向后，對(duì)伴隨車(chē)組合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到每一種組合在檢測(cè)范圍內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)，既是完成了伴隨車(chē)檢測(cè)的工作。利用本發(fā)明所定義的伴隨車(chē)，對(duì)利用車(chē)輛進(jìn)行違法犯罪活動(dòng)的打擊將起到良好的威懾效果。
文檔編號(hào)G06K9/00GK102289659SQ20111017088
公開(kāi)日2011年12月21日 申請(qǐng)日期2011年6月23日 優(yōu)先權(quán)日2011年6月23日
發(fā)明者周誠(chéng)彪, 彭蔚祿, 陳旭, 陳海濤, 黃冬發(fā) 申請(qǐng)人:杭州誠(chéng)道科技有限公司