越强；它的最终目标是使恢复图像f~(x，y)与原始图像f(x，y)的均方误差e2=E[(f (X，y)-f' (x, y) 2]最小；该方法的滤波效果比均值滤波器效果要好，对保留图像的边缘和其他高频部分很有用，不过计算量较大；维纳滤波器对具有白噪声的图象滤波效果最佳；而形态学噪声滤除器，将开启和闭合结合起来可用来滤除噪声，首先对有噪声图象进行开启操作，可选择结构要素矩阵比噪声的尺寸大，因而开启的结果是将背景上的噪声去除；最后是对前一步得到的图象进行闭合操作，将图象上的噪声去掉；根据此方法的特点可以知道，此方法适用的图像类型是图象中的对象尺寸都比较大，且没有细小的细节，对这种类型的图像除噪的效果会比较好。
[0024]中央控制单元采用X86架构的芯片，而通常中央控制单元采用的是ARM架构，ARM架构相比于X86架构，其ARM是典型的RISC，指令集精简，指令等长，执行简单命令的处理效率较高，但是本发明需要对在信号灯是“红灯”下十字路口是否有车辆经过进行检测，对鸣笛噪声进行识别定位，对闯红灯和/或鸣笛的车辆进行抓拍等，功能相对来说较为复杂；而X86架构属于典型的CISC，指令集丰富，指令不等长，善于执行复杂工作，更强调串行性能，再结合其性价比高的特点，选择X86架构的芯片更能有效发挥本发明的特点。
[0025]鸣笛噪声采集单元、鸣笛噪声识别单元和噪声源定位单元采用麦克风声源定位技术，麦克风声源定位技术是利用麦克风拾取语音信号，并用数字信号处理技术对其进行分析和处理，继而确定和跟踪声源的空间位置；传统的单个麦克风的拾音范围很有限，拾取信号的质量不高，因此提出了用麦克风阵列进行语音处理的方法；麦克风阵列具有去噪、声源定位和跟踪等功能，从而大大提高了语音信号处理质量。
[0026]具体的，下面对鸣笛和闯红灯两种情况作进一步阐述:
鸣笛噪声采集单元、鸣笛噪声识别单元包括多个阵列拾声器，阵列拾声器通过依次连接于高通滤波器和A/D转换器构成连接在一起的鸣笛噪声采集单元、鸣笛噪声识别单元，鸣笛噪声识别单元再连接于噪声源定位单元，噪声源定位单元采用的是基于一种ESPRIT算法的联合估计法，可以准确得到鸣笛汽车的方位；然后中央控制单元就可以根据该准确方位和当时的能见度情况发出控制指令，选择合适拍摄频率的CCD摄像机对该方位的汽车进行抓拍，并通过4G网络传输给交通中心管理单元。
[0027]当十字路口的红绿灯跳转成红色时，信号灯状态检测单元输出“禁行”信息给中央控制单元，中央控制单元收到信息后向车辆检测单元发出“检测”指令，车辆检测单元开始运行，当检测到有车辆闯红灯，将此信息传递给中央控制单元，中央控制单元收到信息后向图像采集单元发出“采集”指令，图像采集单元拍摄违规车辆的图像并进行处理存储，并通过4G网络传输给交通中心管理单元。如果车辆违规是白天，能见度检测模块自动设定为白天模式，如果当时的天气状况是晴天，CCD摄像机以20帧/秒的频率拍摄违规车辆的图像(若当时是其他天气情况，则根据设定好的值，选择合适的CCD摄像机进行抓拍)，采用形态学噪声滤除器对存储的图像进行去噪，并将去噪后的图像存储在图像存储模块中；
当十字路口的红绿灯跳转成红色时，信号灯状态输入单元输出“禁行”信息给中央控制单元，中央控制单元收到信息后向车辆检测单元发出“检测”指令，车辆检测单元开始运行，当检测到有车辆闯红灯，将此信息传递给中央控制单元，中央控制单元收到信息后向图像采集单元发出“采集”指令，图像采集单元拍摄违规车辆的图像并进行处理存储，并通过4G网络传输给交通中心管理单元。如果车辆违规是夜晚，能见度检测模块自动设定为夜晚模式，如果当时的天气状况是大雾、能见度较低，图像抓拍模块则以最高的拍摄频率拍摄违规车辆的图像，采用自适应维纳滤波器对存储的图像进行去噪，并将去噪后的图像存储在图像存储模块中。
[0028]上述去噪和存储图像的通常做法是，先进行存储，然后再对存储后的图像进行去噪；而从上述结构和原理描述上看，本发明则是先去噪，后存储，这样具有提高图像存储模块的使用寿命等特点，在一定程度上也可以节省开支，加快处理效率。
上述情况中，抓拍到的车辆信息会通过中央控制单元传输到交通中心管理单元，交通中心管理单元的管理人员就可以根据接收到的车辆信息进行相应的处理，因此，本发明解决了住户较为密集的街道上发生的闯红灯和鸣笛抓拍的问题，方便了交通管理人员对交通和居民生活环境进行管理和改善。
【主权项】
1.汽车鸣笛闯红灯抓拍系统，其特征在于，包括 信号灯状态检测单元，用于检测和输入信号灯的状态； 车辆检测单元，用于根据中央控制单元的指令检测红灯状态下十字路口是否有车辆经过； GPS定位单元，用于定位闯红灯车辆； 鸣笛噪声采集单元，用于采集汽车的鸣笛声波信号； 鸣笛噪声识别单元，用于滤波，筛选出鸣笛声波信号； 噪声源定位单元，用于定位该鸣笛声波信号的来源； 图像采集单元，用于采集闯红灯和鸣笛车辆的图像数据； 中央控制单元，用于根据上述各单元检测到的数据作出比较判断和发出控制指令，控制图像采集单元自动抓拍闯红灯和/或鸣笛的车辆； 交通中心管理单元，用于接收上述各单元经中央控制单元处理后的数据； 信号灯状态检测单元、车辆检测单元、GPS定位单元和图像采集单元均连接于中央控制单元，鸣笛噪声采集单元、鸣笛噪声识别单元和噪声源定位单元依次连接后由噪声源定位单元连接于中央控制单元，中央控制单元经4G无线网络与交通中心管理单元通信连接。2.如权利要求1所述的汽车鸣笛闯红灯抓拍系统，其特征在于，车辆检测单元采用地感式车辆检测器。3.如权利要求1所述的汽车鸣笛闯红灯抓拍系统，其特征在于，图像采集单元包括能见度检测模块、图像存储模块、图像去噪模块和至少一个图像抓拍模块。4.如权利要求3所述的汽车鸣笛闯红灯抓拍系统，其特征在于，图像抓拍模块采用CCD摄像机，最低拍摄频率为20帧/秒，各CCD摄像机的拍摄频率相差5帧/秒。5.如权利要求3所述的汽车鸣笛闯红灯抓拍系统，其特征在于，能见度检测模块采用透射式能见度检测仪。6.如权利要求3所述的汽车鸣笛闯红灯抓拍系统，其特征在于，图像去噪模块采用自适应维纳滤波器或形态学噪声滤除器。7.如权利要求1所述的汽车鸣笛闯红灯抓拍系统，其特征在于，中央控制单元采用X86架构的芯片。8.如权利要求1所述的汽车鸣笛闯红灯抓拍系统，其特征在于，鸣笛噪声采集单元、鸣笛噪声识别单元和噪声源定位单元采用麦克风声源定位技术。9.如权利要求1所述的汽车鸣笛闯红灯抓拍系统，其特征在于，图像采集单元通过4G无线网络与中央控制单元通信连接。
【专利摘要】本发明公开了汽车鸣笛闯红灯抓拍系统，包括信号灯状态检测单元、车辆检测单元、GPS定位单元、鸣笛噪声采集单元、鸣笛噪声识别单元、声源定位单元、图像采集单元、中央控制单元和交通中心管理单元，信号灯状态检测单元、车辆检测单元、GPS定位单元和图像采集单元均连接于中央控制单元，鸣笛噪声采集单元、鸣笛噪声识别单元和噪声源定位单元依次连接后由噪声源定位单元连接于中央控制单元，中央控制单元经4G无线网络与交通中心管理单元通信连接。本发明解决了住户较为密集的街道上发生的闯红灯和鸣笛抓拍的问题，能够检测定位和抓拍鸣笛、闯红灯车辆，方便交通管理人员对交通和居民生活环境进行管理和改善。
【IPC分类】G08G1/017
【公开号】CN105096606
【申请号】CN201510545511
【发明人】汪海, 李国
【申请人】成都众孚理想科技有限公司
【公开日】2015年11月25日
【申请日】2015年8月31日...