高速公路车辆的测速方法、装置、编解码器及存储装置与流程

本申请涉及视频车速分析技术领域，特别是涉及一种高速公路车辆的测速方法、装置、编解码器及存储装置。

背景技术：

随着科技的迅猛发展，机动车在给人们生活带来便捷的同时，也造成的一系列安全隐患，其中超速驾驶已经成为交通事故的主要原因，故此，对机动车进行测速以及监控超速车辆已经成为智能交通管制系统中不可或缺的一部分。目前基于雷达和传感器的车辆测速方法已经相对成熟，但在一些没有雷达区域，基于视频图像的车辆测速方法就显得尤为重要，该方法主要需要解决的问题是从图像序列中获得车辆移动的距离和时间，但在高速公路上由于车速较快，获取车辆移动的距离和时间的精度较差，因此，如何智能地对高速公路上的车辆进行精准测速是人们日益关心的问题。

技术实现要素：

本申请提供一种高速公路车辆的测速方法、装置、编解码器及存储装置，能够在高速公路场景通过双相机标定智能地算出相同车牌号码的车辆位移和时间，从而计算车辆的行驶速度，测速精度高。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种高速公路车辆的测速方法，采用双相机对车辆进行测速，所述双相机包括第一相机和第二相机，对应所述第一相机设有第一标志物，对应所述第二相机设有第二标志物，所述测速方法包括：

对所述第一相机和所述第二相机进行标定，将像素坐标转换为实际坐标；

采集所述第一相机抓拍的多帧第一图像，从所述多帧第一图像中确定第一目标图像，识别所述第一目标图像中每一辆车的车牌号码，记录所述第一目标图像的拍摄时间，并计算此时所述第一目标图像中的车辆与第一标志物的距离；

采集所述第二相机抓拍的多帧第二图像，从所述多帧第二图像中确定第二目标图像，识别所述第二目标图像中每一辆车的车牌号码，记录所述第二目标图像的拍摄时间，并计算此时所述第二目标图像中的车辆与第二标志物的距离；

获取第一标志物与第二标志物的距离，根据第一标志物与第二标志物的距离、所述第一目标图像中的车辆与第一标志物的距离、所述第二目标图像中的车辆与第二标志物的距离计算同一车牌号码对应车辆的移动距离，根据所述移动距离、所述第一目标图像的拍摄时间以及第二目标图像的拍摄时间计算车辆的行驶速度。

为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种高速公路车辆的测速装置，包括：相机标定模块：用于对所述第一相机和所述第二相机进行标定，将像素坐标转换为实际坐标；

第一抓拍模块：用于采集所述第一相机抓拍的多帧第一图像，从所述多帧第一图像中确定第一目标图像，识别所述第一目标图像中每一辆车的车牌号码，记录所述第一目标图像的拍摄时间，并计算此时所述第一目标图像中的车辆与第一标志物的距离；

第二抓拍模块：用于采集所述第二相机抓拍的多帧第二图像，从所述多帧第二图像中确定第二目标图像，识别所述第二目标图像中每一辆车的车牌号码，记录所述第二目标图像的拍摄时间，并计算此时所述第二目标图像中的车辆与第二标志物的距离；

车速计算模块：用于获取第一标志物与第二标志物的距离，根据第一标志物与第二标志物的距离、所述第一目标图像中的车辆与第一标志物的距离、所述第二目标图像中的车辆与第二标志物的距离计算同一车牌号码对应车辆的移动距离，根据所述移动距离、所述第一目标图像的拍摄时间以及第二目标图像的拍摄时间计算车辆的行驶速度。

为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种编解码器，该编解码器包括处理器、与处理器耦接的存储器，其中，存储器存储有用于实现上述测速方法的程序指令；处理器用于执行存储器存储的程序指令以测量车辆的行驶速度。

为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种存储装置，存储有能够实现上述测速方法的程序文件。

本申请的有益效果是：本发明的高速公路车辆的测速方法、装置、编解码器及存储装置采用双相机进行测速，通过上述方式，本发明能够在高速公路场景通过双相机标定智能地算出相同车牌号码的车辆位移和时间，从而计算车辆的行驶速度，测速精度高，对于高速公路场景下车速120码以上的车辆具有良好的测速精度。

附图说明

图1是本发明实施例的高速公路车辆的测速方法的流程示意图；

图2是本发明第一实施例的双相机设置方向示意图；

图3是本发明第二实施例的双相机设置方向示意图；

图4是本发明实施例的高速公路车辆的测速装置的结构示意图；

图5是图4的测速装置中第一抓拍模块的结构示意图；

图6是图4的测速装置中第二抓拍模块的结构示意图；

图7是本发明实施例的编解码器的结构示意图；

图8是本发明实施例的存储装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本发明实施例中采用双相机对车辆进行测速，双相机包括第一相机和第二相机，对应第一相机设有第一标志物，对应第二相机设有第二标志物。

图1是本发明实施例的高速公路车辆的测速方法的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的方法并不以图1所示的流程顺序为限。如图1所示，该方法包括步骤：

步骤s101：对第一相机和第二相机进行标定，将像素坐标转换为实际坐标。

在步骤s101中，利用投影矩阵m法将像素坐标转换为实际坐标，即将像素距离换算成实际距离。

步骤s102：采集第一相机抓拍的多帧第一图像，从多帧第一图像中确定第一目标图像，识别第一目标图像中每一辆车的车牌号码，记录第一目标图像的拍摄时间，并计算此时第一目标图像中的车辆与第一标志物的距离。

在步骤s102中，采集第一相机抓拍的多帧第一图像，从多帧第一图像中确定第一目标图像的步骤包括：评价第一相机抓拍的多帧第一图像的图像质量；利用优选算法将图像质量最佳的一帧图像作为第一目标图像。

本实施例中，识别第一目标图像中每一辆车的车牌号码包括：

利用yolo3检测算法检测第一目标图像中每一辆车的车牌位置坐标，根据车牌位置坐标，利用gru算法识别每一辆车的车牌号码，在识别第一目标图像中每一辆车的车牌号码之后包括：缓存第一目标图像中每一辆车的车牌号码。在本实施例中，视频图像中可以有多辆车辆，采用yolo3检测算法和gru算法识别视频图像中所有车辆的车牌号码，准确度高，结果可靠。在后续计算车辆的行驶速度时，需要找出同一车辆在不同视频图像中的移动距离和时间。

计算此时第一目标图像中的车辆与第一标志物的距离的步骤包括：利用yolo3检测算法检测第一目标图像中第一标志物坐标和第一目标图像中的车辆的第一坐标，根据车辆的第一坐标和第一标志物坐标，利用标定算法计算第一目标图像中的车辆与第一标志物的距离。

步骤s103：采集第二相机抓拍的多帧第二图像，从多帧第二图像中确定第二目标图像，识别第二目标图像中每一辆车的车牌号码，记录第二目标图像的拍摄时间，并计算此时第二目标图像中的车辆与第二标志物的距离。

在步骤s103中，采集第二相机抓拍的多帧第二图像，从多帧第二图像中确定第二目标图像的步骤包括：评价第二相机抓拍的多帧第二图像的图像质量；利用优选算法将图像质量最佳的一帧图像作为第二目标图像。

本实施例中，识别第二目标图像中每一辆车的车牌号码包括：利用yolo3检测算法检测第二目标图像中每一辆车的车牌位置坐标，根据车牌位置坐标，利用gru算法识别每一辆车的车牌号码，在识别第二目标图像中每一辆车的车牌号码之后包括：将第一目标图像中每一辆车的车牌号码与第二目标图像中每一辆车的车牌号码进行比对，根据比对结果将相同的车牌号码进行关联，在后续计算车辆的行驶速度时，根据同一车辆行驶数据计算行驶速度。

计算此时第二目标图像中的车辆与第二标志物的距离的步骤包括：利用yolo3检测算法检测第二目标图像中第二标志物的坐标和车辆的第二坐标；根据车辆的第二坐标和第二标志物的坐标，利用标定算法计算第二目标图像中的车辆与第二标志物的距离。

步骤s104：获取第一标志物与第二标志物的距离，根据第一标志物与第二标志物的距离、第一目标图像中的车辆与第一标志物的距离、第二目标图像中的车辆与第二标志物的距离计算同一车牌号码对应车辆的移动距离，根据移动距离、第一目标图像的拍摄时间以及第二目标图像的拍摄时间计算车辆的行驶速度。

一实施例中，当第一相机和第二相机设置为同向时，如图2所示，图2是本发明第一实施例的双相机设置方向示意图，此时，按照如下公式计算车辆的行驶速度：

v＝(dis1+dis2-dis3)/(t2-t1)，其中，v为车辆的行驶速度，dis1为第一标志物与第二标志物的距离，dis2为第一目标图像中的某一车辆与第一标志物的距离，dis3为第二目标图像中该车辆与第二标志物的距离，t1为第一目标图像的拍摄时间，t2为第二目标图像的拍摄时间。

另一实施例中，当第一相机和第二相机设置为反向时，如图3所示，图3是本发明第二实施例的双相机设置方向示意图，此时，按照如下公式计算车辆的行驶速度：

v＝(dis1+dis2+dis3)/(t2-t1)，其中，v为车辆的行驶速度，dis1为第一标志物与第二标志物的距离，dis2为第一目标图像中的某一车辆与第一标志物的距离，dis3为第二目标图像中该车辆与第二标志物的距离，t1为第一目标图像的拍摄时间，t2为第二目标图像的拍摄时间。

本发明第一实施例的高速公路车辆测速方法能够在高速公路场景通过双相机标定智能地算出相同车牌号码的车辆位移和时间，从而计算车辆的行驶速度，测速精度高，对于高速公路场景下车速120码以上的车辆具有良好的测速精度。

图4是本发明实施例的高速公路车辆的测速装置的结构示意图。如图4所示，该装置40包括相机标定模块41、第一抓拍模块42、第二抓拍模块43和车速计算模块44。

相机标定模块41用于对第一相机和第二相机进行标定，将像素坐标转换为实际坐标。

在本实施例中，利用投影矩阵m法将像素坐标转换为实际坐标，即将像素距离换算成实际距离。

第一抓拍模块42与相机标定模块41耦接，用于采集第一相机抓拍的多帧第一图像，从多帧第一图像中确定第一目标图像，识别第一目标图像中每一辆车的车牌号码，记录第一目标图像的拍摄时间，并计算此时第一目标图像中的车辆与第一标志物的距离。

优选地，请参见图5，第一抓拍模块42包括：第一确定单元421、第一识别单元422、缓存单元423和第一计算单元424，第一确定单元421评价第一相机抓拍的多帧第一图像的图像质量，利用优选算法将图像质量最佳的一帧图像作为第一目标图像；第一识别单元422利用yolo3检测算法检测第一目标图像中每一辆车的车牌位置坐标，根据车牌位置坐标，利用gru算法识别每一辆车的车牌号码；缓存单元423缓存第一识别单元422识别的车辆的车牌号码；第一计算单元424利用yolo3检测算法检测第一目标图像中第一标志物坐标和车辆的第一坐标，根据车辆的第一坐标和第一标志物坐标，利用标定算法计算第一目标图像中的车辆与第一标志物的距离。

第二抓拍模块43与相机标定模块41耦接，用于采集第二相机抓拍的多帧第二图像，从多帧第二图像中确定第二目标图像，识别第二目标图像中每一辆车的车牌号码，记录第二目标图像的拍摄时间，并计算此时第二目标图像中的车辆与第二标志物的距离。

优选地，请参见图6，第二抓拍模块43包括：第二确定单元431、第二识别单元432、比对及关联单元433和第二计算单元434，第二确定单元431评价第二相机抓拍的多帧第二图像的图像质量，利用优选算法将图像质量最佳的一帧图像作为第二目标图像；第二识别单元432利用yolo3检测算法检测第二目标图像中每一辆车的车牌位置坐标，根据车牌位置坐标，利用gru算法识别每一辆车的车牌号码；比对及关联单元433将第一目标图像中每一辆车的车牌号码与第二目标图像中每一辆车的车牌号码进行比对，根据比对结果将相同的车牌号码进行关联；第二计算单元434利用yolo3检测算法检测第二目标图像中第二标志物的坐标和车辆的第二坐标；根据车辆的第二坐标和第二标志物的坐标，利用标定算法计算第二目标图像中的车辆与第二标志物的距离。

车速计算模块44分别与第一抓拍模块42、第二抓拍模块43耦接，车速计算模块44用于获取第一标志物与第二标志物的距离，根据第一标志物与第二标志物的距离、第一目标图像中的车辆与第一标志物的距离、第二目标图像中的车辆与第二标志物的距离计算同一车牌号码对应车辆的移动距离，根据移动距离、第一目标图像的拍摄时间以及第二目标图像的拍摄时间计算车辆的行驶速度。

可选地，当第一相机和第二相机设置为同向时，车速计算模块44按照如下公式计算车辆的行驶速度：

v＝(dis1+dis2-dis3)/(t2-t1)，其中，v为车辆的行驶速度，dis1为第一标志物与第二标志物的距离，dis2为第一目标图像中的某一车辆与第一标志物的距离，dis3为第二目标图像中该车辆与第二标志物的距离，t1为第一目标图像的拍摄时间，t2为第二目标图像的拍摄时间。

可选地，当第一相机和第二相机设置为反向时，车速计算模块44按照如下公式计算车辆的行驶速度：

v＝(dis1+dis2+dis3)/(t2-t1)，其中，v为车辆的行驶速度，dis1为第一标志物与第二标志物的距离，dis2为第一目标图像中的某一车辆与第一标志物的距离，dis3为第二目标图像中该车辆与第二标志物的距离，t1为第一目标图像的拍摄时间，t2为第二目标图像的拍摄时间。

请参阅图7，图7为本发明实施例的编解码器的结构示意图。如图7所示，该编解码器70包括处理器71及和处理器71耦接的存储器72。

存储器72存储有用于实现上述任一实施例的高速公路车辆的测速方法的程序指令。

处理器71用于执行存储器72存储的程序指令以获测量车辆的行驶速度。

其中，处理器71还可以称为cpu(centralprocessingunit，中央处理单元)。处理器71可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器71还可以是通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

参阅图8，图8为本发明实施例的存储装置的结构示意图。本发明实施例的存储装置存储有能够实现上述所有方法的程序文件81，其中，该程序文件81可以以软件产品的形式存储在上述存储装置中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储装置包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。