专利名称：车辆视频识别方法及其应用的制作方法
技术领域：
本发明涉及道路车辆识别监控方法，具体是一种车辆视频识别方法及车辆视频识别方法的应用。
背景技术：
从上世纪80年代初，北京天安门广场安装第一批监控系统开始，中国的安防产业经历了引进、模仿、消化吸收、创新的发展过程。经过30年的发展，中国的安防企业已经经历了模拟监控时代、数字监控时代、IP网络监控时代，并朝着高清智能化时代发展。在中国安防产业的构成中，视频监控占据了较大比重，约占55%、出入口控制占15%、防盗报警占12%、其他类别占18%，因此，视频监控的智能化应用与技术提升，必将成为中国安防产业向智能化时代迈进的关键因素与催化剂。2008年 2011年，随着高清设备的诞生，公安安防领域随即快速响应，并迅速扩展，乃至各省、地市及县级行政区的各级公安部门上马大批的高清监控设备，以适应日益发展的安防及其管理应用。2011年 2012年，就分辨率而言，高清网络摄像机的发展可以说是一日千里，除了目前接触较多的百万像素、130万像素、200万像素外，300万像素、500万像素、800万像素的产品已经在市场上出现，甚至千万及千万以上像素的产品也开始在监控行业中露出端倪，可以说，人们在追求看得更清楚的路上将永不止步。纵观视频监控技术的成长，始终以监控摄像机自身的技术以及其附加的功能为中心，不断的进行深入挖掘与研究，从而形成以监控摄像机为主体的技术纵深发展历史，由模拟发展至数字、由数字发展至高清，每一步成长无不印证着其不断将其技术精益求精的历程，而成像的清晰与精细恰恰正是目前各大厂商极力追求的目标与成果。视频监控技术发展至今，高清技术已经趋于成熟，各大厂商亦正集中于高清的研究与开发，而高清应用的发展方向与模式的确定亦正是各大厂商的重中之重、是当务之急、是挑战也是机遇。因此，随着高清监控的上马及普及，清晰的监控视频确实带给公安及交管部门更大的便利与绩效，但除了人眼的视觉感知与人为的图像分拣外，尚无一种行之有效的智能车辆识别方法。
发明内容
本发明的首要目的在于通过对现有监控设备进行视频分帧技术、图像识别技术、卫星定位技术、地理信息技术等技术的充分应用，进一步完成对监控视频信息的透视掌握，大大提高公安、安防、交通、交警等部门对于数据的有效利用，为后续系统和平台提供详实可靠的数据资料，提高自动化程度和资源利用率，最终建立起来以监控设备为智能化节点的识别、分析、应用、辅助决策的新一代智能化监控应用平台。为实现上述目的，本发明的具体方案如下
一种车辆视频识别方法，包括以下步骤对监控设备的视频数据进行解码，并分离数据帧，形成每帧视频的图像数据；对每帧图像进行车辆的车牌识别处理，建立每帧图像识别出车牌的概率性排列列表;通过对连续相邻帧图像内识别出车牌的概率性列表数据进行计算，锁定视频中的车牌信息；根据各监控设备视频中识别出的车牌，进行车牌识别准确性的再次校准，从而获得更加准确的车辆识别效果。优选的，还包括搭建地理信息环境的使用平台，将所述监控设备的位置信息设置在上述平台上；根据识别出的车牌在各监控设备视频中出现的时间先后顺序，进行车牌识别准确性的再次校准，从而获得更加准确的车辆识别效果。优选的，各监控设备所在位置的经纬度、海拔高度信息，在地理信息环境的使用平台内进行准确的描述。优选的，上述车辆视频识别方法可同时对多辆车的车牌进行分析识别。优选的，根据识别出的车牌在各监控设备视频中出现的时间及距离，计算所述识别出的车牌对应车辆在该段距离的车速。上述车辆视频识别方法在车辆出现时间、各时点位置状态、行驶路径、当前位置计算分析的应用。上述车辆视频识别方法在分析套牌车辆的应用。上述车辆视频识别方法在车辆交通违法行为计算分析的应用。上述车辆视频识别方法在车辆事故信息捕获的应用。上述车辆视频识别方法在缓解城市交通拥堵的应用。上述车辆视频识别方法在针对目标车辆的及时报警与全程追踪的应用。本发明提供的车辆视频识别方法及其应用，其主要如下五大特点改变传统的车辆单帧识别模式，采用针对高清视频的多帧连续对照识别，从而将车辆识别率程指数级大幅提升——高识别率是本发明的重要特点之一。改变了传统的车牌抓拍一次只能识别单辆车牌的方法，可以同时对多辆车的车牌进行识别分析，极大降低了车辆的遗漏比率，避免了因抓拍条件的干扰而造成抓拍失效的情况发生——低遗漏率是本发明的重要特点之一。通过监控设备的空间分布定位，将原本分散独立的设备实现了初步的联网互动，并在此基础上得以完成车辆各时点位置状态的截获、车辆行驶轨迹的计算、以及各轨迹段车速车况信息的分析与获取一一联网互动分析是本发明的重要特点之一。将车辆轨迹信息与交通路况信息进行进一步的结合分析，完成了车辆违章、违法状态等各项数据的挖掘获取。充分利用当前公安及交管等部门已经上马的各种高清设备，全面发挥已购设备的优势效能，进一步突出前期工作的效果，且无需进行额外的设备投入，即可实现监控管理的智能化应用。本发明提供的地理信息相结合的车辆视频识别方法及其应用，将为用户带来四大主要的有益效果，分别为车牌的高识别率、低遗漏率的特性为刑侦、安全、交管等部门提供了更为有效的数理保障，是的在通常情况下不易锁定的目标可以轻松完成监督控制。为刑侦部门提供了嫌疑车辆精确的行驶轨迹、停留时段、位置状态等全面的信息捕获，极大提高了案件侦破的准确性及成功率，并及时有效的实施嫌疑车辆的追踪抓捕。为安全部门提供了及时、准确、直观、全面的目标车辆运动、变化、追踪等数据信息，方便了安全等部门的安全保障、目标追踪、快速反应等行动部署及贯彻执行，并在上述基础上给出了科学有效的辅助决策依据。为交管部门建设了先进的交通车辆追踪管理平台，有效控制并惩处行驶超速、车辆套牌、违反禁行、闯红灯、违章掉头等一系列交通违法行为，并方便进行事故信息的及时捕获，以及肇事车辆的全程追踪。本发明旨在通过对现有监控设备进行视频分帧技术、图像识别技术、卫星定位技术、地理信息技术等技术的充分应用，进一步完成对监控视频信息的透视掌握，大大提高公安、安防、交通、交警等部门对于数据的有效利用，为后续系统和平台提供详实可靠的数据资料，提高自动化程度和资源利用率，最终建立起来以监控设备为智能化节点的识别、分析、应用、辅助决策的新一代智能化监控应用平台。
具体实施例方式以下结合通过实验例以及实施例对本发明进行阐述，然而本发明的保护范围并非仅仅局限于以下实施例。所属技术领域的普通技术人员依据本发明公开的内容，均可实现本发明的目的。实施例一种车辆视频识别方法，包括以下步骤1、对监控设备的视频数据进行解码，并分离数据帧，形成每帧视频的图像数据，简而言之，视频是多帧图像的连续组合，本发明将原先在监控视频中连续的帧，拆分为独立的图像，从而便于后续对单幅图像进行车辆信息的识别；2、对每帧图像进行车辆的车牌识别处理，建立视频图像车牌识别的吻合度列表，即对监控视频中拆分后的单幅图像进行车辆车牌等信息的识别处理，并将识别的结果按照其可能性的分布进行排序后，存储在车牌信息列表内，该表举例如下；视频图像车牌识别的吻合度列表
权利要求
1.一种车辆视频识别方法，其特征在于包括以下步骤对监控设备的视频数据进行解码，并分离数据帧，形成每帧视频的图像数据；对每帧图像进行车辆的车牌识别处理，建立每帧图像识别出车牌的概率性排列列表； 通过对连续相邻帧图像内车牌识别的吻合度列表数据进行计算，锁定视频中的车牌信息；根据各监控设备视频中识别出的车牌，进行车牌识别准确性的再次校准，从而获得更加准确的车辆识别效果。
2.根据权利要求1所述的车辆视频识别方法，其特征在于搭建地理信息环境的使用平台，将所述监控设备的位置信息设置在上述平台上；根据识别出的车牌在各监控设备视频中出现的时间先后顺序，进行车牌识别准确性的再次校准，从而获得更加准确的车辆识别效果。
3.根据权利要求2所述的车辆视频识别方法，其特征在于各监控设备所在位置的经纬度、海拔高度信息，在地理信息环境的使用平台内进行准确的描述。
4.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法，其特征在于同时对多辆车的车牌进行分析识别。
5.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法在车速测试的应用，其特征在于根据识别出的车牌在各监控设备视频中出现的时间及距离，计算所述识别出的车牌对应车辆在该段距离的车速。
6.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法在车辆出现时间、各时点位置状态、行驶路径、当前位置计算分析的应用。
7.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法在分析套牌车辆的应用。
8.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法在车辆交通违法行为计算分析的应用。
9.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法在缓解城市交通拥堵，以及车辆事故信息捕获方面的应用。
10.根据权利要求2或3所述的车辆视频识别方法在针对目标车辆的及时报警与全程追踪的应用。
全文摘要
本发明提供一种车辆视频识别方法，包括以下步骤对监控设备的视频数据进行解码，并分离数据帧，形成每帧视频的图像数据；对每帧图像进行车辆的车牌识别处理，建立视频图像车牌识别的吻合度列表；通过对连续相邻帧图像内识别出车牌的概率性列表数据进行计算，锁定视频中的车牌信息；根据各监控设备视频中识别出的车牌，进行车牌识别准确性的再次校准，从而获得更加准确的车辆识别效果。本发明旨在通过对现有监控设备进行充分应用，进一步完成对监控视频信息的透视掌握，提高公安、安防、交通、交警等部门对于数据的有效利用，提高自动化程度和资源利用率，建立以监控设备为智能化节点的识别、分析、应用、辅助决策的智能化监控应用平台。
文档编号G08G1/017GK103000029SQ20121047365
公开日2013年3月27日 申请日期2012年11月20日 优先权日2012年11月20日
发明者魏冀, 王继娟 申请人:河南亚视软件技术有限公司