牌号遮蔽的智能监控方法和系统与流程

本发明涉及视频监控技术领域，具体涉及一种牌号遮蔽的智能监控方法和系统。

背景技术：

随着宽带网络的普及、计算机技术的发展以及图像处理技术的提高，视频监控技术正越来越广泛地渗透到教育、政府、娱乐、医疗、酒店等各种领域。尤其在安防领域，视频监控是协助公共安全部门打击犯罪、维持社会安定的重要手段。然而现有的视频监控分析方法仍停留在基于所采集的监控视频进行事后人力分析的低层次水平，并不利于车辆监控分析场景下对牌号遮蔽的实时分析与判断。而在当今社会，为使自己的违章行为免受处罚，一部分人选择遮蔽车辆牌号上路，这种违章行为极大地影响了交通秩序的维护和管理，因此，急需一种能够对监控视频中的车辆牌号遮蔽行为进行实时分析判断的智能监控方式。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供了一种牌号遮蔽的智能监控方法和系统，解决了现有技术中的视频监控方式无法对监控视频中的车辆牌号遮蔽行为进行实时分析判断的问题。

本发明实施例提供的一种牌号遮蔽的智能监控方法，包括：实时采集视频监控数据；实时提取视频监控数据中车辆的车辆特征信息并生成车辆牌号的序号码缺失位数信息，其中，所述车辆特征信息包括车辆牌号；根据所述实时提取的车辆特征信息和所生成的序号码缺失位数信息，判断车辆是否存在遮蔽牌号的行为。

本发明实施例提供的一种牌号遮蔽的智能监控系统，包括：环境感知装置，用于实时采集视频监控数据；对象特征分析装置，用于根据所述环境感知装置所采集的视频监控数据，实时提取视频监控数据中车辆的车辆特征信息并生成车辆牌号的序号码缺失位数信息，其中，所述车辆特征信息包括车辆牌号；以及决策装置，用于根据对象特征分析装置实时提取的车辆特征信息和所生成的序号码缺失位数信息判断车辆是否存在遮蔽牌号的行为。

本发明实施例提供的牌号遮蔽的智能监控方法和系统，实时采集视频监控数据中车辆的车辆特征信息并生成车辆牌号的序号码缺失位数信息，当检测到序号码的位数有缺失时，便可认定该车辆进行了遮蔽牌号行为，从而实现了对监控视频中的车辆牌号遮蔽行为的实时分析判断，为交通秩序的维护和管理提供了支持与便利。

附图说明

图1所示为本发明一实施例提供的一种牌号遮蔽的智能监控方法的流程图。

图2所示为本发明另一实施例提供的一种牌号遮蔽的智能监控方法的流程图。

图3所示为本发明一实施例提供的一种牌号遮蔽的智能监控系统的结构示意图。

图4所示为本发明一实施例提供的一种牌号遮蔽的智能监控系统所基于的监控视频智能信息模型图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

图1所示为本发明一实施例提供的一种牌号遮蔽的智能监控方法的流程示意图。如图1所示，该牌号遮蔽的智能监控方法包括：

步骤101：实时采集视频监控数据。

该视频监控数据为前端视频采集设备所直接采集到的一些基本信息，直接作为后续进行进一步实时智能分析的基本资源数据。在本发明一实施例中，实时采集的视频监控数据也可直接发给监控中心的监控人员查看，使得监控人员能够实时监督牌号遮蔽智能监控过程的自动进行。

在本发明一实施例中，该实时采集的视频监控数据可包括监控视频以及以下几项中的一种或多种：视频采集位置信息和视频采集时间信息。其中监控视频是后续车辆特征信息提取和序号码缺失位数信息生成的资源数据，视频采集位置信息和视频采集时间信息可作为附加的属性信息用于明确牌号被违章遮蔽的时间和地点。

步骤102：实时提取视频监控数据中车辆的车辆特征信息并生成车辆牌号的序号码缺失位数信息，其中，所述车辆特征信息包括车辆牌号。

在本发明一实施例中，车辆特征信息除了车辆牌号，还包括以下几项中的一种或多种：车辆品牌和车辆类型，用于进一步明确车辆的特征。在本发明一实施例中，该车辆特征信息的提取过程可基于对车辆特征信息的预训练所得模型实现。例如，提前生成车辆类型与车辆形状对应关系的预训练所得模型，当识别出监控视频中的车辆的体型较小且不带有车斗时，基于该模型可判断该车辆为小汽车。基于提取的车辆牌号，可生成该车辆牌号的序号码缺失位数信息。在本发明一实施例中，该序号码缺失位数信息的生成过程也可基于对车辆牌号的预训练所得模型实现。通过预训练过程学习正常机动车辆的牌号由7位字符构成，第1位为一个汉字，代表省的简称；第2位为一个英文字母，代表城市代号；第3至7位为5位阿拉伯数字或阿拉伯数字/英文字母的组合，代表5位序号码，例如，当提取到车辆A的牌号为鲁A 678__，则生成该牌号的序号码缺失位数信息为3位。

步骤103：根据实时提取的车辆特征信息和所生成的序号码缺失位数信息判断车辆是否存在遮蔽牌号的行为。

基于车辆特征信息可确认车辆的特征，包括车辆牌号、车辆品牌和车辆类型；基于车辆牌号可生成序号码缺失位数信息，从而确认序号码的缺失位数。在本发明一实施例中，可以是基于对违章条款的机器描述的预训练所得模型，实时判断车辆是否存在违法遮蔽牌号的行为。通过预训练过程学习一旦车辆牌号的5位序号码有缺失现象，则可判断该车辆存在遮蔽牌号行为，违反了交通规则。例如，车辆A的车辆特征信息包括：车辆牌号为鲁A 678__，车辆品牌为YY，车辆类型为小汽车，根据车辆牌号生成的序号码缺失位数信息为2位，则可判断该车辆牌号为鲁A 678__，车辆品牌为YY，车辆类型为小汽车的车辆A对牌号进行了违法遮蔽。

在本发明一实施例中，当判断车辆存在遮蔽牌号行为后，可进一步基于车辆特征信息和车辆牌号的序号码缺失位数信息给出违章处罚结果。例如“车辆A存在遮蔽牌号的违法行为，建议扣除XX分，罚款YY元……”。

利用本实施例所提供的智能监控方法，可实现对监控视频中的车辆牌号遮蔽行为的实时分析判断，为交通秩序的维护和管理提供了支持与便利。

在本发明一实施例中，车辆的车辆特征信息和车辆牌号序号码缺失位数信息可被保存起来，以便于后续的追溯和查询。例如，可在接收以车辆特征信息和车辆牌号序号码缺失位数信息为查询条件的查询指令后，调取其对应的所有位置信息和时间信息，从而实现对于某一具体车辆遮蔽牌号上路的行踪记录的查询。

在本发明一实施例中，由于车辆的正常使用牌号行为并不需要进行违章处理，因此若判断车辆不存在遮蔽牌号行为，则可不保存与车辆对应的车辆特征信息和序号码缺失位数信息，以提高存储硬件资源的利用效率。

图2所示为本发明另一实施例提供的一种牌号遮蔽的智能监控方法的流程示意图。如图2所示，该牌号遮蔽的智能监控方法包括：

步骤201：实时采集视频监控数据。

步骤202：从视频监控数据中截取车辆所处区域的区域视频监控数据。

通过从视频监控数据中截取区域视频监控数据，去掉与当前监控车辆无关的区域的视频监控数据，减少了后续提取车辆特征信息和生成车辆牌号序号码缺失位数信息的计算量，减轻了硬件分析资源的计算负担。

应当理解，该区域视频监控数据的区域大小可由开发人员根据实际场景的需求而定，例如前端视频采集设备的监控范围包括两个街区，而监控人员所关注的仅为其中的一个街区的非法遮蔽牌号情况，此时便可从视频监控数据中截取当前一个街区的区域视频监控数据。

步骤203：从区域视频监控数据中提取车辆特征信息并生成车辆牌号的序号码缺失位数信息，其中，该车辆特征信息包括车辆牌号。

车辆特征信息的具体提取方式和/或序号码缺失位数信息的生成过程仍可通过预训练所得模型实现，此处不再赘述。由于原始的视频监控数据已被截取为区域视频监控数据，因此车辆特征信息提取过程和序号码缺失位数信息生成过程的计算量得以降低，减轻了硬件分析资源的计算负担。

步骤204：基于车辆特征信息和序号码缺失位数信息生成语义分析结果。

例如，车辆A的车辆特征信息包括：牌号为鲁A 678__，品牌为YY，车型为小汽车，根据车辆牌号生成的序号码缺失位数信息为2位，则存入语义数据库中的整体信息可表示为牌号为鲁A 678__，品牌为YY，车型为小汽车的车辆A的牌号缺失两位。

步骤205：基于该语义分析结果和对违章条款的机器描述的预训练所得模型，实时判断车辆是否存在遮蔽牌号的行为。

例如，基于上述语义分析结果，则可判断牌号为鲁A 678__，品牌为YY，车型为小汽车的车辆A对牌号进行了遮蔽。

应当注意，本发明所述方法中的步骤编号仅用作该步骤的附图标记，并不表示执行顺序，因为一些动作可以按照与这里描述和标示的顺序不同的顺序出现，本发明要求保护的主题内容将不受这些动作的执行顺序所限制。另外，前述步骤的描述不排除该方法还可以包括可能取得附加效果的附加步骤。还应当理解，不同的实施方式或者流程中描述的方法步骤可以相互组合或者替换。

图3所示为本发明一实施例提供的一种牌号遮蔽的智能监控系统的结构示意图。如图3所示，该牌号遮蔽的智能监控系统包括：

环境感知装置301，用于实时采集视频监控数据；

对象特征分析装置302，用于根据环境感知装置301所采集的视频监控数据，实时提取车辆特征信息并生成车辆牌号的序号码缺失位数信息，其中，车辆特征信息包括车辆牌号；以及

决策装置303，用于根据对象特征分析装置302实时提取的车辆特征信息和所生成的序号码缺失位数信息，判断车辆是否存在遮蔽牌号的行为。

在本发明一实施例中，该牌号遮蔽的智能监控系统进一步包括：

语义分析装置304，用于基于对象特征分析装置302实时提取的车辆特征信息和所生成的序号码缺失位数信息生成语义分析结果；

其中，决策装置303进一步用于：

基于语义分析装置304所生成的语义分析结果和对违章条款的机器描述的预训练所得模型，实时判断车辆是否存在遮蔽牌号的行为。

在本发明一实施例中，该决策装置303进一步用于：

若判断车辆不存在遮蔽牌号行为，则不保存与车辆对应的车辆特征信息和序号码缺失位数信息。

在本发明一实施例中，该牌号遮蔽的智能监控系统进一步包括：

对象区域提取装置305，用于从环境感知装置301所采集的视频监控数据中截取车辆所处区域的区域视频监控数据；

其中，对象特征分析装置302进一步用于：从区域视频监控数据中提取车辆特征信息并生成车辆牌号的序号码缺失位数信息，其中，车辆特征信息包括车辆牌号。

在本发明一实施例中，对象特征分析装置302进一步用于：

基于对车辆特征信息的预训练所得模型，从视频监控数据中提取车辆特征信息；和/或，

基于对车辆牌号的预训练所得模型，生成车辆牌号的序号码缺失位数信息。

在本发明一实施例中，该决策装置304进一步配置为：当判断结果为是时，根据车辆的车辆特征信息和序号码缺失位数信息给出违章处罚结果。

由此可见，本发明实施例所提供的牌号遮蔽的智能监控系统实质是基于一种监控视频智能信息模型实现的。该监控视频智能信息模型中的信息流可分为不同的层面提取，而且相邻的层面之间存在一定的依赖关系。如图4所示，在环境感知装置301采集视频监控数据的过程中，将视频和现场感知数据(如：相机的地理位置、时间、温度、气象、相机位姿等)存入环境感知层，这些信息是传统视频监控和智能视频监控提供监控场景的基本要素，为顶层决策提供必要的支持。在前端处理过程中，将原始采集的视频监控数据进行初步处理(包括传统预处理，以及基于统计学习方法的前端智能分析等)，并将初步处理的结果存入特征层和对象层，分别对应对象特征分析装置302提取车辆特征信息、生成车辆牌号的序号码缺失位数信息的过程以及对象区域提取装置305从原始采集的视频监控数据中截取区域视频监控数据的过程。在后端处理过程中，将根据不同的应用需要，综合前述的相应各层，利用机器学习技术进行分析和处理，将相关的处理结果存入语义层，对应语义分析装置304生成语义分析结果的过程。对于语义数据库304中的语义分析结果，利用机器学习技术训练的判断模型可以给出不同的决策建议供监控人员参考；同时，监控人员还可以向系统发出指令，以查询监控数据中相应的内容，这些属于决策/理解层。其中的判断模型和通过其判断得到的决策建议，属于决策范畴。监控人员在观察过程中，向监控系统发出某种指令以查询某一事件中具备某类特征的目标，系统将其指令解释成符合本结构模型的描述方式，对其所掌握的数据进行检索，属于理解范畴。

应当理解，当牌号遮蔽的智能监控系统包括前端视频采集设备和后端视频分析设备时，环境感知装置301可设置在前端视频采集设备中，而对象区域提取装置305、对象特征分析装置302、语义分析装置304、决策装置303可分别设置在前端视频采集设备中或设置在后端视频分析设备中。只要牌号遮蔽的智能监控系统中的所有装置能够实现各自的分析提取功能以及信息流的逐步提取，以最终达到语义决策的目的即可。本发明对牌号遮蔽的智能监控系统中的装置具体设置在前端视频采集设备还是后端视频分析设备不做具体限定。

本发明的教导还可以实现为一种计算机可读存储介质的计算机程序产品，包括计算机程序代码，当计算机程序代码由处理器执行时，其使得处理器能够按照本发明实施方式的方法来实现如本文实施方式所述的牌号遮蔽智能监控方法。计算机存储介质可以为任何有形媒介，例如软盘、CD-ROM、DVD、硬盘驱动器、甚至网络介质等。

应当理解，虽然以上描述了本发明实施方式的一种实现形式可以是计算机程序产品，但是本发明的实施方式的方法或装置可以被依软件、硬件、或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的方法和设备可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的方法和装置可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

应当理解，尽管在上文的详细描述中提及了装置的若干模块或单元，但是这种划分仅仅是示例性而非强制性的。实际上，根据本发明的示例性实施方式，上文描述的两个或更多模块/单元的特征和功能可以在一个模块/单元中实现，反之，上文描述的一个模块/单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块/单元来实现。此外，上文描述的某些模块/单元在某些应用场景下可被省略。例如当硬件计算资源的计算能力不受限制时，也可不包括对象区域提取装置。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。