一种带有固定装置的探测器的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于智能视频分析监控领域，尤其涉及一种带有固定装置的探测器。
【背景技术】
[0002] 随着我国交通设施的不断发展完善，公路已经延伸到全国各地，我国车辆数目也 在快速增长。但是，在车辆行驶过程中，很容易超速，并埋下交通事故的隐患。每年我国交 通事故中，有九成是超速行驶引发的。所以，如何有效监视车辆超速信息并及时处理，是减 少我国交通事故一项重要措施。目前常用的方法有单点测速、区间测速、流动测速。单点测 速，在司机熟知测速点的情况下，可以通过刹车降低车速逃避处罚，很容易造成追尾事故； 区间测速需要在每个区间安装多台摄像设备并且需要交通管理人员进行分析，不能实时处 理超速状况；流动测速安装在车上容易发现并减速避让。现有测速装置测速结果容易被干 扰，并且测速结果只能用于处罚而达不到实时处理超速状况避免事故的发生的目的。现有 装置和技术已经不能达到测速的目的意义，无法实现实时监控，监控效率低。车辆智能测速 装置能够实现智能测速，而且成本低，可靠性高，并及时发现超速事件进行报警，提前预防 事故的发生，有巨大的经济效益与社会效益。
[0003] 当前，在某些极限条件下，需要使用防爆型探测器，由于防爆型探测器重量大、成 本高，固定起来比较困难，因此，给使用带来了极大的不便。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提供一种带有固定装置的探测器，以解决现有技术中存在的在 某些极限条件下，需要使用防爆型探测器时，由于防爆型探测器重量大、成本高，固定起来 比较困难，给使用带来了极大的不便的问题。
[0005] 为了实现本发明的目的，本发明采用的技术方案是：一种带有固定装置的探测器， 包括防雨隔热罩、探测器外壳、探测器本体、固定装置，所述固定装置包括左侧挡板、右侧挡 板以及底座，所述左侧挡板和右侧挡板结构对称，均包括从上到下的水平固定段、第一垂直 固定段、拱形段以及第二垂直固定段，所述底座为左右对称结构，上端开口，下端底板的宽 大于上端开口的宽度，其中，左右两侧均包括第三垂直固定段和倾斜段，所述倾斜段的上端 与第三垂直固定段的下端固定连接，下端与下端底板的一端固定连接，所述左侧挡板和右 侧挡板对称放置，其中，拱形段围成的结构的形状以及大小与所述探测器外壳的形状以及 大小相配合，第一垂直固定段、第二垂直固定段、第三垂直固定段均设置有固定孔，左右两 侧的相对应的固定孔，可通过螺钉固定，两侧的水平固定段至少有一个设置有固定孔，其中 所述防雨隔热罩通过所述水平固定段的固定孔与固定装置相连接，所述防雨隔热罩与所述 探测器外壳之间留有通风间隙，所述左右两侧的第二垂直固定段与第三垂直固定段的固定 孔通过螺钉固定连接，所述探测器本体设置在所述探测器外壳内。
[0006] 其中，所述探测器外壳包括上盖、中间壳体、上法兰、下法兰，所述上盖和中间壳体 的上端螺纹连接，同时，所述上盖和中间壳体也通过螺母连接，所述中间壳体的下端与所述 上法兰为一体式结构，所述下法兰为一下盖，其与所述中间壳体通过螺纹连接，同时，所述 上下法兰通过螺母连接。
[0007] 其中，所述探测器本体包括钣金件、电路板、镜头、尾线，所述电路板安装在所述钣 金件上，所述镜头包括第一镜头和第二镜头，所述第一镜头安装在黑白摄像机前端，所述第 一镜头前端通过滤光片转接环安装有一滤光片，所述第二镜头安装在彩色摄像机前端，所 述第一镜头和第二镜头均与所述电路板连接。
[0008] 其中，所述探测器包括图像采集模块、存储模块、显示模块、视频处理模块、报警模 块；所述探测器可用于车辆智能测速检测，具体包括如下：
[0009] (1)图像采集模块采集彩色视频图像信息，传输到视频处理模块进行车辆测速检 测，同时压缩编码后传输到存储模块、显示模块，存储模块用于存储实时视频信息用于存档 备案，显示模块将视频解码后实时显示公路交通实况信息；
[0010] ⑵视频处理模块接收图像采集模块传输来的彩色视频图像信息，通过背景建模、 前景检测、设定测速线、车辆信息匹配更新、超速检测及报警步骤，最终检测得到车辆超速 信息，并将超速车辆信息传输给显示模块并显示超速车辆，同时将超速信息传输给报警模 块，并将超速车辆信息传输到存储模块存储备案，作为处罚依据；
[0011] (3)报警模块接收视频处理模块传输来的报警信号，进行报警，提醒交通管理人员 进行实时超速处理，并查看超速车辆与路况。
[0012] 所述背景建模就是本装置智能学习周围环境信息的过程，通过视频采集模块采集 到的视频图像信息，建立起可以定量定性描述的参量，使系统可以有参照比对的明确信息。 本发明采集到的是彩色YUV格式的图像视频信息，通过图像的灰度、色彩、饱和度等已知信 息，建立起每个像素点的自身的信息库。本发明采用的是自适应混合高斯模型进行背景建 模。自适应混合高斯模型每个对应的像素点建立起3~5个高斯模型，本发明每个像素点 建立4个高斯模型，描述每个像素点的高斯模型参数为平均灰度、平均色度、平均饱和度、 模型方差、模型权重。首先，建立每个像素点的第一个高斯模型，传输来的第一帧图像的像 素点的Y、U、V信息作为高斯模型参数中的平均灰度、平均色度、平均饱和度的值，权重取值 为10,均值取0,其余三个高斯模型平均灰度、平均色度、平均饱和度取0,权重取值为1，均 值取〇,四个高斯模型方差均取值为500 ;传输来的第二帧图像的平均灰度、平均色度、平均 饱和度与第一个高斯模型比对，对应平均灰度、平均色度、平均饱和度差值小于一定阈值， 则第一个高斯模型权重加1，否则，存入第二个高斯模型。同理，依次对传输来的图像进行 高斯训练学习，如果新一帧图像对应像素点处的高斯模型信息与已有四个高斯模型均不匹 配，则替换掉权重最小的高斯模型并继续进行学习。当像素点有高斯模型权重达到300时， 则该像素点建模成功，对图像中建模成功的点进行计数，若达到图像中像素点总数的1/3， 则背景建模成功，每个像素点建模成功的背景参数信息即为权重最大的高斯模型的信息。 同时，背景将继续进行学习，以适应环境中的光线等情景变化。
[0013] 高斯模型的权值不会无限增大，当建模点高斯模型最大权重达到500以后，将按 照一定速率进行减少，权值变化规则为：
[0014] ω t= (1- α ) · ω t i
[0015] 其中，α是学习率，α的大小与背景更新速度有关，α越大，背景更新速度越快， α越小，背景更新速度越慢，为新一帧图像背景学习后的权重，ω tl为上一帧图像高斯 模型权重。
[0016] 方差的更新策略为：
[0017] 〇;=(!-/?)〇-；,+/?(r-r ,?+β?υ,-υ, .,γ +β(Κ~Κ ,)2
[0018] 其中，< 为新一帧图像背景学习后的模型方差，为上一帧图像高斯模型方差， ￥1、队、￥1分别为新一帧图像的平