一種基于智能交通的套牌車輛識(shí)別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于智能交通的套牌車輛識(shí)別方法，首先雙基基站獲取所有過車的RFID、視頻兩種數(shù)據(jù)；以車牌號(hào)和車牌顏色作為條件，獲取每天目標(biāo)車輛時(shí)間序列RFID軌跡數(shù)據(jù)；取得該車輛通過每個(gè)基站的視頻抓拍數(shù)據(jù)并按基站進(jìn)行分組；依據(jù)視頻識(shí)別到的車牌，統(tǒng)計(jì)每組視頻抓拍數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的高頻車輛；若高頻車輛中包含被檢測(cè)車輛，則非套牌車，若無被檢測(cè)車輛，則將高頻車輛列為疑似套牌車輛；對(duì)每天計(jì)算出的疑似套牌車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，若某疑似套牌車輛達(dá)到規(guī)定次數(shù)，則確定為套牌車。本發(fā)明利用了RFID數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，與視頻抓拍數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，具有對(duì)套用外地、虛假車牌的捕獲能力，且精確度高，無須最終人工判斷。
【專利說明】—種基于智能交通的套牌車輛識(shí)別方法
[0001]
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0002]本發(fā)明屬于智能交通領(lǐng)域，具體涉及一種基于智能交通的套牌車輛識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】
[0003]套牌車俗稱克隆車，是指通過偽造或者非法套取其它車輛號(hào)牌及行駛證等手續(xù)上路行駛的車輛。使用偽造、變?cè)斓臋C(jī)動(dòng)車號(hào)牌、使用其他車輛的機(jī)動(dòng)車號(hào)牌、使用欺騙、賄賂手段取得機(jī)動(dòng)車號(hào)牌的機(jī)動(dòng)車均可以稱為套牌車。
[0004]出現(xiàn)套牌車輛主要原因有以下幾種情況:
1、有些車輛來路不明，沒有合法手續(xù)，例如非法走私車、盜搶車、報(bào)廢車等。這些車輛根本不可能申領(lǐng)到合法號(hào)牌，為上路行駛故套用號(hào)牌。
[0005]2、不少車主受經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)使，買車后不辦理注冊(cè)登記，直接套用別的車輛號(hào)牌上路行駛。逃避應(yīng)該繳納的稅費(fèi)，而且逃避參加車輛年檢。
[0006]3、有些車主為不受電子警察的限制，套用別的號(hào)牌或涂改、遮擋車牌，隨意違法行駛。即使被電子警察抓拍到，也不會(huì)查到自己頭上，從而逍遙法外。
[0007]現(xiàn)有的套牌車輛的識(shí)別方法通常是基于視頻車流數(shù)據(jù)，根據(jù)車輛短時(shí)內(nèi)在不同地點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間差，判斷車輛的出現(xiàn)是否符合邏輯，從而達(dá)到識(shí)別套牌車輛的目的。
[0008]這種方法的缺點(diǎn)在于:
1、捕獲率低。該方法要求疑似`套牌車與真車必須在短時(shí)間內(nèi)同時(shí)上路且都被視頻捕捉，然而這種情況極少發(fā)生，大大減低了套牌的捕獲率。
[0009]2、識(shí)別精度低。該方法主要基于視頻車流數(shù)據(jù)，而視頻識(shí)別車牌的準(zhǔn)確率受天氣、光線等外界因素的影響較大，直接影響了套牌車輛的識(shí)別精度。
[0010]因此，通過一種技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)套牌車的長(zhǎng)期跟蹤、自動(dòng)捕獲，保持對(duì)套牌車的常態(tài)打擊態(tài)勢(shì)，是公安交通管理部門的較強(qiáng)需求。然而基于目前的視頻手段還很難做到。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011]本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種基于智能交通RFID、視頻雙基基站采集到的兩種過車數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，并對(duì)比對(duì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而精確識(shí)別套牌車輛的方法。
[0012]本發(fā)明所述的一種基于智能交通的套牌車輛識(shí)別方法，該方法依托可采集RFID、視頻的智能交通雙基基站覆蓋城市大部分主干道，且車輛張貼RFID電子標(biāo)簽，RFID電子標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中記載有該車真實(shí)的車牌號(hào)和車牌顏色，該方法包括下列步驟:
1)智能交通雙基基站獲取所有過車的RFID、視頻兩種過車數(shù)據(jù)；
2)以每輛目標(biāo)車輛的車牌號(hào)和車牌顏色作為條件，獲取每天該目標(biāo)車輛時(shí)間序列RFID軌跡數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包含通過基站編號(hào)和通過時(shí)間； 3)從智能交通雙基基站獲取的視頻數(shù)據(jù)庫中取得該車輛選定時(shí)間段內(nèi)通過每個(gè)基站上下30秒間所有的視頻抓拍數(shù)據(jù)，并按基站進(jìn)行分組；
4)依據(jù)視頻中的顯示的車牌,統(tǒng)計(jì)每組視頻抓拍數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的高頻車輛,高頻車輛為在半數(shù)以上組中出現(xiàn)的車輛；
5)若高頻車輛中包含被檢測(cè)車輛，即該高頻車輛在視頻中顯示的車牌與RFID的真實(shí)數(shù)據(jù)相一致，則非套牌車，若無被檢測(cè)車輛，則將高頻車輛列入疑似套牌車輛庫，疑似套牌車輛庫信息包括:視頻檢測(cè)車牌號(hào)、視頻檢測(cè)車牌顏色、RFID識(shí)別車牌號(hào)、RFID識(shí)別車牌顏色、識(shí)別次數(shù)、更新時(shí)間；
6)對(duì)每天計(jì)算出的疑似套牌車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，若某疑似套牌車輛出現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)列表中的次數(shù)達(dá)到規(guī)定次數(shù)，則該疑似套牌車輛確定為套牌車。
[0013]所述步驟6)中的判定條件存在兩種情況:
情況1:對(duì)于長(zhǎng)期套牌且經(jīng)常更換車牌的套牌車輛，判定條件為:列為疑似套牌車輛的次數(shù)占統(tǒng)計(jì)總次數(shù)的70%以上的。
[0014]情況2:偶發(fā)性套牌的的套牌車輛，判定條件為:在疑似套牌車輛庫中出現(xiàn)連續(xù)若干天套用同一個(gè)車牌。
[0015]本發(fā)明的有益效果:
首先，傳統(tǒng)的套牌識(shí)別方法的前提是套牌車輛所套的車牌是真實(shí)上路的車輛牌照，對(duì)于套用外地、虛假車牌的捕獲能力幾乎為零。而本發(fā)明利用了 RFID數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，與視頻抓拍數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，很好地解決了這一問題。
[0016]其次，傳統(tǒng)識(shí)別套牌的方法只能列出疑似套牌車輛，最終需要人工判斷下定論。本發(fā)明對(duì)每日計(jì)算出的疑似套牌車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，識(shí)別結(jié)果的精確度接近100%，無須最終人工判斷，大大提高了效率。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1為本發(fā)明的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0018]首先，本發(fā)明必須具備的前提場(chǎng)景是所建設(shè)的雙基基站覆蓋城市大部分主干道，車輛張貼RFID電子標(biāo)簽，基站能正常采集RFID、視頻過車數(shù)據(jù)并發(fā)送至數(shù)據(jù)中心。
[0019]其中，雙基基站是指RFID (射頻)基站和視頻基站。由于車輛RFID電子卡的登記信息具備合法效應(yīng)，故視RFID讀取到的過車數(shù)據(jù)為真實(shí)、可靠的信息。本場(chǎng)景主要運(yùn)用了RFID的準(zhǔn)確性和視頻的全面性，兩者形成互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)了城市道路車輛靜態(tài)信息和時(shí)空信息的自動(dòng)采集。
[0020]基于以上場(chǎng)景，如圖1所示，具體實(shí)施步驟如下:
1、選定時(shí)間段內(nèi)被RFID檢測(cè)到車牌和車牌顏色清單；
通過對(duì)選定時(shí)間段內(nèi)的RFID過車記錄中的車輛號(hào)碼和車牌顏色進(jìn)行去重，從而得到清單。
[0021]加車牌顏色作為條件是由于存在兩輛車使用同一車牌號(hào)碼，車牌分別是藍(lán)色、黃色的案例，其中藍(lán)牌代表私車、黃牌代表公車。[0022]、依次獲取每輛車在該時(shí)段內(nèi)所有的RFID過車記錄；
一輛車的RFID過車記錄示例如下:
【權(quán)利要求】
1.一種基于智能交通的套牌車輛識(shí)別方法，該方法依托可采集RFID、視頻的智能交通雙基基站覆蓋城市大部分主干道，且車輛張貼RFID電子標(biāo)簽，RFID電子標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中記載有該車真實(shí)的車牌號(hào)和車牌顏色，其特征在于，該方法包括下列步驟: 1)智能交通雙基基站獲取所有過車的RFID、視頻兩種過車數(shù)據(jù)； 2)以每輛目標(biāo)車輛的車牌號(hào)和車牌顏色作為條件，獲取每天該目標(biāo)車輛時(shí)間序列RFID軌跡數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包含通過基站編號(hào)和通過時(shí)間； 3)從智能交通雙基基站獲取的視頻數(shù)據(jù)庫中取得該車輛選定時(shí)間段內(nèi)通過每個(gè)基站上下30秒間所有的視頻抓拍數(shù)據(jù)，并按基站進(jìn)行分組； 4)依據(jù)視頻識(shí)別到的車牌，統(tǒng)計(jì)每組視頻抓拍數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的高頻車輛，高頻車輛為在半數(shù)以上組中出現(xiàn)的車輛； 5)若高頻車輛中包含被檢測(cè)車輛，即該高頻車輛在視頻中顯示的車牌與RFID的真實(shí)數(shù)據(jù)相一致，則非套牌車，若無被檢測(cè)車輛，則將高頻車輛列入疑似套牌車輛庫，疑似套牌車輛庫信息包括:視頻檢測(cè)車牌號(hào)、視頻檢測(cè)車牌顏色、RFID識(shí)別車牌號(hào)、RFID識(shí)別車牌顏色、識(shí)別次數(shù)、更新時(shí)間； 6)對(duì)每天計(jì)算出的疑似套牌車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，若某疑似套牌車輛出現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)列表中的次數(shù)達(dá)到規(guī)定次數(shù)，則該疑似套牌車輛確定為套牌車。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能交通的套牌車輛識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟6)中的判定條件存在兩種情況: 情況1:對(duì)于長(zhǎng)期套牌且經(jīng)常更換車牌的套牌車輛，判定條件為:列為疑似套牌車輛的次數(shù)占統(tǒng)計(jì)總次數(shù)的70%以上的； 情況2:偶發(fā)性套牌的的套牌車輛，判定條件為:在疑似套牌車輛庫中出現(xiàn)連續(xù)若干天套用同一個(gè)車牌。
【文檔編號(hào)】G08G1/017GK103514745SQ201310483664
【公開日】2014年1月15日 申請(qǐng)日期:2013年10月16日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月16日
【發(fā)明者】張梁俊, 袁高峰, 郭棟, 朱琦 申請(qǐng)人:南京城市智能交通有限公司