卡口式电子警察系统设计方案

1、1.1 卡口式电子警察系统设计方案1.1.1 系统概述随着经济的不断发展，城市人口和机动车辆数量迅猛增长，城市道路交通的压力越来越大，路口交通事故时有发生，严重威胁人民群众的生命财产的安全，其中的重要原因之一就是机动车驾驶人在交警视线之外违法驾驶的情况非常普遍。单纯依靠人为管理，浪费人力资源，效果也不明显。道路交通违法自动记录处罚管理系统(也称“电子警察”系统 )利用高科技手段，对在道路上发生的各种违法行为进行自动取证，结合处罚管理手段，提高交通管理水平。“智能电子警察系统”的使用， 实现了对城市道路全天候、大范围的管理要求，同时，为公安交警执法提供了清晰的图像证据，提高了管理水平，减少了因交

2、通事故造成的人员伤亡和财产损失，间接的创造了巨大的经济价值。该系统的社会效益非常明显，它所形成强大的威慑力、促使广大驾驶人自觉守法驾驶，从而减少了交通事故发生的隐患，保障了交通安全。在易发生闯红灯行为的路段，建设以视频检测、高清抓拍和车牌号自动识别为核心的智能电子警察系统。该系统的建成将实现对道路交通相关区域的实时监控，对违章闯红灯行为、违反标志标线行为进行自动记录取证，满足交通管理人员对道路交通管理和监控的需求。 系统建成后可达到以下目的有效检测和记录各十字路口违章闯红灯的车辆。1.1.2 系统规范( JTJ 074-2003)GA/T496-2014闯红灯自动记录系统通用技术条件GA/T8

3、32-2014道路交通安全违法行为图像取证技术规范GB50198-94GA/T 367-2001GA38-92GBJ232-90.92机动车、驾驶员及违法管理等相关数据库规范2004 版GB5768GA/T832 2009GA/T833 2009GA408-2006GA648-2006GA36-20071.1.3 系统结构1.1.4 系统组成本系统由前端路口单元、数据传输单元和中心数据处理单元组成。 前端路口单元根据（县级市）对电子警察系统的要求，本系统在设计时在前端采用纯高清视频检测技术，整个系统无需破路，施工便捷。使整个施工过程更加便利，系统的安装不影响县容县貌，不会造成县内

4、交通的正常运行，体现现阶段智能交通最高水平所带来的使用价值。图像采集部分使用200 万像素和500 万像素的CCD高清摄像机，可以保证所抓拍的违法车辆图像清晰，过程准确，无争议。同时，也可保高清晰的图片质量，也可为交通管理和侦察破案提供有力证据。高清摄像机在实现图片抓拍的同时还可提供一路录像功能，可实现现场的实时监控。在出现处罚争议或者特殊情况时，可以直接调用前端路口的录像，实现单套系统功能的最大化。系统在每个方向安装LED频闪灯用于夜间和光线不良时的补光。LED频闪灯具有功耗低、污染小、寿命长、效果好等特点，补光灯应用了智能补光技术，与相机快门曝光时间同步，解决了常亮光源补光不足、闪光灯刺眼

5、影响驾驶安全问题。 数据传输单元系统的数据传输单元采用百兆以太网+光纤网络的模式。所有前端点位的信息通过百兆以太网汇聚，然后通过光纤网络上传中心。 中心数据处理单元依据（县级市）电警项目对中心数据处理单元建设的要求，我方在交警指挥中心建设电子警察管理平台。电子警察管理平台负责前端设备数据的接入、处理、查询、打印、流量统计、车辆布控、报 警以及对前端设备的管理等。1.1.5 系统原理系统正常时，采用感应线圈检测车辆，但当车检器或线圈的链路发生故障，摄像机在一段时间内无法检测到来自于车检器的信号时，则默认判断为线圈模式发生故障，并自动切换到纯视频检测模式；待车检器或线圈

6、链路修复后，摄像机重新检测到了来自于车检器的信号， 则又自动恢复到线圈检测模式。整个过程全部由摄像机自动处理，无需人为干预，真正做到了检测机制智能化。 线圈检测原理当车辆（金属物体）经过埋设在路面的地感线圈时，将导致地感线圈电感值减小。电感值的变化，使得车辆检测器的LC 振荡电路的振荡频率变化。通过公式2 LC ，可以看出，在车辆检测器中，C 值是一定的，来自线圈的L 值是随着有车辆（金属物体）经f11过而变化的，则 f 值变化， 因此有2 L2C 2L1C ， 式中 L1为无车辆 （金属物体）经过时线圈的电感量，L 2为有车辆（金属物体）经过时线圈的电感量，车检器通过精确检测

7、LC 振荡电路的频率变化可以准确判断是否有车辆经过。地感线圈检测具有检测稳定可靠、检测速度准确等特点，配合高性能车辆检测器，可以在 1ms内检测到线圈中任一线圈发生的0.01%的电感量变化，能够准确地捕获车速在5180 公里 /小时的车辆，捕获率达99%以上，并且可以准确地检测到经过线圈的摩托车、轿车、卡车、工程车等各种车辆。地感线圈检测技术具有如下优势：1） 抗干扰能力强，有效地解决了相邻车道之间的干扰，极大减少了误抓现象；2） 车辆检测器响应时间更短，运算速度更快，检测精度更高；3） 车辆检测器采用宽温器件，受环境影响小，具有更高的工作稳定性。系统工作流程图如下：车辆通过地感线圈时，车辆检

8、测器检测到车辆通过的信号，并根据两线圈间距和通过机将抓拍到的图片通过网络传输至中心服务器。1) 车辆触发B 线圈时，系统记录下当前的时刻TB；DBSB2) 当车辆触发线圈A时， 系统记录下当前的时刻TA， 同时计算车辆的速度TA其中DB为 B 线圈与 A线圈之间的距离；3) 车辆检测器给出触发信号，触发高清摄像机进行图像捕捉；4) 同时，高清摄像机给出触发信号同步闪光灯补光；5) 高清像机捕捉到车辆图像，并生成图像储存在主机或智能交通终端管理设备中；6) 系统对车辆图像进行处理，识别出车辆的信息，通过网络上传至控制中心服务器中。 视频检测原理采用基于运动检测的车辆检测方法，其核心

9、原理是通过学习建立道路背景模型，将当前帧图像与背景模型进行背景差分得到运动前景像素点，然后对这些运动前景像素进行处理得到车辆信息。该方法效果的优劣依赖于背景建模算法的性能。其流程图如下所示：整个检测过程分为以下几个步骤：1、由高清摄像抓拍主机获取实时的视频流。2、利用背景差分算法检测运动前景。首先通过初始多帧视频图像的自学习建立一个背 景模型，然后对当前帧图像与背景模型进行差分运算，消除背景的影响，从而获取运动目 标的前景区域。3、根据背景差分运算中运动目标检测的结果，有选择性地更新背景模型，并保存背景 模型。4、过滤噪声，并获取准确的车辆位置。5、运用时空信息、匹配和预测等算法，对车辆进行准

10、确的跟踪，得到车辆对象的运动 轨迹，并保存车辆对象的轨迹信息。6、判断车辆是否到达触发线位置，如是没有到达，则进行下一帧的检测，如果到达则 发出触发信号。车辆的抓拍触发综合运用了车牌检测算法和车辆检测算法，如下图：系统首先采用车牌检测算法，在车辆到达触发线的时刻，若系统检测到图像中存在车牌，则触发抓拍，并进行车牌识别；对于无后车牌或后车牌遮挡的车辆，系统无法检测到车牌， 此时将启用车辆检测算法，若运动对象与系统内建的车辆模型相匹配，则触发抓拍，并记录为无牌车辆。 车辆号牌识别原理车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并

11、进一步提取和识别出文本字符。识别的具体步骤分为车牌定位、车牌提取、字符识别。在自然环境中，相机首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别，车牌识别算法采用基于模板匹配算法，首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果，通过这种多次比对的方式极大了提高了车牌识别的准确率。运行流程如下图所示：图像采集：通过高清摄像抓拍主机对卡

12、口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。预处理：图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。车牌定位：车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。字符分割：在图像中定位出车

13、牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通 过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别，就 可以识别出输入的字符图像。结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。1.1.6 系统功能 车辆捕获功能采用先进的线圈和视频互补检测方式，能够对经过的所有车辆进行捕获，除了正常行驶的车辆外，系统还可以捕获逆行、超速等违章车辆，以及压、骑线车辆。 非机动车、行人捕获

14、功能系统实现对非机动车、行人较高的捕获。通过学习建立道路背景模型，将当前帧图像与背景模型进行背景差分得到运动前景像素点，然后对这些运动目标的纹理和边缘信息进行分析，以实现对目标的抓拍及识别。 高清图像记录功能系统对通过检测区域的车辆记录一张高清图片，对超速等违法车辆记录两个不同时刻的两张高清全图片。所记录的图像能清晰地反映车辆的特征、车内前排驾乘人员的脸部特征及衣着面貌、行驶车道、周围环境等。图片编码符合ISO/IEC 15444:2000的要求，以 JPEG格式存储于前端终端设备或SD卡内，并同时上传至中心进行存储。系统记录的车辆信息除车辆图像信息外，还包括车辆的通行信息，如时

15、间（精确到0.1秒） 、地点、车速、限速、方向、号牌号码、号牌颜色、车身颜色、车道号等。车辆通行信息写入关联数据库，并将相关信息叠加到图片上，抓拍效果图如下所示： 速度测定功能线圈测速原理已在前面章节表述过，视频检测时系统通过对视野中线和立杆水平距离L2，以及视野下沿和立杆水平距离L1 的标定，并通过对视频流的分析确定车辆经过的时间t，最终计算出车辆的行驶速度v。 压、骑线抓拍功能系统除了能抓拍在正常车道上行驶的车辆外，还具有抓拍压线、骑线、压黄线等各类不规范行驶的车辆。尤其是在高速公路上或者某些不允许变道等控制路段，采用本系统可对以上行为进行记录，有效遏制违法变道

16、、超速等车辆违章行为，促成驾驶员行车规范。 超速和逆行抓拍功能系统可对违法超速和逆行车辆进行有效抓拍并记录，采用2 张连续抓拍模式，清晰反映车辆明显位移，对违章和逆行行为可单独区分。 图片合成功能将几张违章图片合成到一张图片上，合成方式可灵活配置，为违章处罚提供有效依据。 全天候高清成像图像抓拍时不受雨、雪、雾等天气、环境光和相临车道通行车辆的影响。在环境无雾包括雨雪天气下，监控区域内规范行驶的车辆被记录的图片能清晰看清车辆前部所有特征、车内驾驶员、副驾驶位置情况，还能看清车辆类型、颜色和所载货物等。在环境照度比较低的情况下（例如夜晚），系统自动开启L

17、ED灯或闪光灯进行补光，以增强图片亮度，保证图片足够清晰。在强光照射下（例如晴天正午），系统会自动调整摄像机的成像模式，抑制强光影响，保证图片曝光正常，成像清晰。在逆光情况下，系统也会自动调节拍摄主体的亮度，其宽动态功能可保证车牌依然很清晰。这样，在各种环境和气 候条件下，摄像机都可以拍摄到清晰的图片，非常有利于人工辨认和机器识别牌照信息。 智能补光功能补光是卡口系统的重要组成部分，关系到最终的图像质量，系统采用了高性能、低功耗、 无光污染的补光设备，配以光敏器件，白天可自动关闭，夜间或光照弱时会自动打开。同时为了更好的提高夜间模式的捕获率和号牌识别率，在夜间情况，通过LED补光

18、灯对车道进行补光，依据车牌反光原理加大了视频检测的准确性，解决了行人、自行车、大型车辆干扰问题。通过闪光灯则可将光照打到车内，对车内进行补光，以达到看清人脸的目的，并且还能有效抑制车大灯的强光对镜头造成的影响。0 号牌自动识别功能系统采用国内领先的图像识别算法，对通过的所有车辆进行车辆号码识别、号牌颜色识别、车身颜色及车型等自动识别。1）号牌结构识别系统能识别的号牌结构包括：单排字符结构的号牌，如军队用小型汽车号牌、GA36-2007中的小型汽车号牌、港澳入出境车号牌、教练汽车号牌等；武警用小型汽车号牌；警用汽车号牌；双排字符结构的号牌，如军用大型汽车号牌、军用摩托车号牌、武警用

19、大型汽车号牌、GA36-2007中的大型汽车号牌、挂车号牌、低速汽车号牌、摩托车号牌等。2）号牌字符识别识别的字符包括:数字：09；字母：AZ；省、自治区、直辖市简称：京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝； 2012 式军牌用字符：字头如V、H、K、B、N、G、J、S、L、C，字头号如A、B、C、D、 K、 P 等，间隔符如“” ；号牌分类用汉字：警、学、领、试、挂、港、澳、超、使；武警号牌特殊字符：WJ、 0034、练。3）号牌颜色识别系统能识别蓝、黄、白、黑、绿五种底色的机动车号牌。系统采用车牌颜色和视频

20、检测技术结合的方法对车辆进行分型。对于民用车来说，蓝颜色车牌表示的是小型车辆，而黄颜色车牌表示的是大型车辆。因此，我们首先利用车牌颜色判断车辆类型，对于无法根据车牌颜色判别车型或者无法判断车牌颜色的情况，利用图像分析技术来辅助区分车辆的类型。4）车辆号牌识别 号牌识别信息包含号牌结构、号牌字符、号牌颜色等信息。系统识别的车牌类型部分示例：1 车身颜色识别功能系统可自动对车身深浅和颜色进行识别，可供用户根据车身颜色来查询通行车辆，为公安稽查和刑侦案件侦破提供了科技新手段。系统可自动区分出车辆为深色车辆还是浅色车辆；并识别出10 种常见车身颜色，10 种颜色包括：白、黑、红、黄、灰、

21、蓝、绿、粉、紫、棕。2 车标识别功能系统所能准确识别并记录的车辆信息越多，意味着后期能更快更精准的定位搜索到所需要查找的车辆，这在违章车辆自动记录、盗抢车辆追查等领域都有广泛的应用前景，具有重大的经济价值和现实意义。车标识别是车辆识别技术的重要组成部分，其核心技术在于车标定位和车标识别。摄像机产品在车牌检测的基础上定位车标所在的位置，在准确地定位车标后，车标图像识别就成为一个关键问题。通过建立丰富的车标识别库，将定位处理后的车标与识别库模型进行匹配确定所属的类型，即完成车标识别。3 车型识别功能系统在实时记录通行车辆图像的同时，具备车型识别功能。4 人

22、脸检测抓拍功能系统自动检测抓拍的高清图像，使用高效的人脸检测算法，配合先进的决策策略，实时定位出其中含人脸信息的区域，实现智能化的人脸检测、抓拍和人脸抠图。5 高清录像功能系统在支持抓拍高分辨率图片的同时，能实现24 小时高清视频录像功能。可以在白天或夜间有辅助光源的情况下实现清晰录像，视频编码格式支持主流的H.264，录像中能清晰地反映车辆的颜色、车辆类型、运动轨迹，并提供录像查询、录像下载等功能。6 数据存储功能系统采集的车辆图片、违章数据、高清录像等数据支持前端存储和中心集中存储。前端存储设备包括抓拍摄像机内置的SD卡和智能交通终端管理设备内置的大容量硬盘，系

23、统在前端即可实现数据的备份存储功能。中心存储是将数据保存在位于后端中心的集中存储系统，如大容量磁盘阵列等。7 图片、视频防篡改功能前端摄像机内置水印加密防篡改功能，利用数字水印加密技术，直接将加密信息嵌入图片和视频数据流，也就是从数据的源头加密，断绝了前端数据被篡改的可能性，从而确保了取证信息的准确可靠性。数据信息在前端加密后，传输环节也采用安全性非常高的加密传输方式，然后进入中心平台，中心管理软件自动对图片和视频数据进行水印验证，以确认信息是否被篡改。也可通过单独的水印加密验证工具软件，对前端单独拷贝出来的图片和视频进行手动验证。经源头加密、传输加密、后端验证等多重环节，图片和

24、视频数据的安全性得到充分保障，具有极高的可信度。8 数据传输与断点续传功能系统支持多种方式的数据传输：可通过FTP或 TCP/IP方式将车辆图片、违法图片、车辆通过信息（时间、 地点、 车牌号码、车身颜色等）、 设备监测数据等上传到中心管理系统；也可在中心通过网络调用或下载操控前端设备存储的数据。系统支持数据的断点续传：如因网络中断或其它故障，数据无法上传至管理中心时，可暂时将数据存储在前端，待网络恢复后前端存储设备自动上传网络中断期间的数据至管理中心。9 远程系统管理维护功能系统具备故障自动检测功能，能通过软硬件自动检测系统故障并恢复正常工作。具有断电自动重启动、

25、自动侦错报错、自动监测主要设备（摄像机、终端管理设备、车辆检测器、服务器等）和主要运行软件的工作状态（采集识别软件、传输软件等）等功能。系统具备权限管理功能，能够对不同对象分配不同类型的使用权限。系统具备日志记录功能。可记录主要设备、网络状态和主要运行软件的工作日志，还能记录设备或者网络状态改变（重启、或者重新连接）、主要软件发生重启或故障等事件日志。系统具有主动校时功能，24h 内设备的计时误差不超过1.0s。系统具备远程维护及参数的设置等功能。0 Web 数据浏览功能高清一体化摄像机，支持 WEB浏览功能，用户可以通过WEB浏览，查看并下载相机存储的图片、录像等信息，同时，可

26、以查看相机的实时状态。1.1.7 系统性能 高清晰图像效果电子警察系统首先要有高清晰的图像效果，才能为交通管理部门和其他兄弟部门提供确切的线索，发挥系统效用。本方案在设计和项目积累过程中，形成了一套独特的高质量图片记录技术优势：采用先进的星光级传感器摄像机 智能交通专用工业级变焦镜头 卡口相机内置自动偏振系统多模式一体成像技术 工业级摄像机系统前端摄像机采用了领先的低照度高清图像传感器，能够在夜间对车辆、车牌和路口环境清晰成像，图像色彩还原准确，画面曝光适中，噪点控制效果优异。高清摄像机集成视频采集、编码、 主控与智能分析应用于一体,实现高效色彩空间转换、图形缩放、

27、解隔行扫瞄与智能视频分析等功能。保障核心的视频编码与智能分析需求获得了充分的运算资源保障，尤其为车牌识别、车身颜色识别、交通行为检测等智能分析应用提供了很好的基础。较双CPU核心的相机相比，单CPU相机的硬件架构更简单，故障节点减少，整体可靠性上升。 智能交通专用工业级变焦镜头工业级品质，可广泛适配各种工程施工环境，满足多种分辨率的相机使用，同时具备超大光圈，在夜间配合相机的低照度传感器，可进一步提高夜间画面亮度和清晰度。避免了传统定焦工业镜头由于焦距、靶面和像素的限制从而带来的各种施工不便，可以极大简化施工难度和缩短工期。该镜头最大的特点是装配了Piris精确步进光圈,精确步进

28、光圈可有效抑制SMEAR， 解决早、中、傍晚三个时段由于阳光角度和强度影响带来的漏光现象和车牌不清晰问题，提升全天的车牌识别率。 多模式一体成像技术电子警察卡口系统安装在户外，成像质量受天气、光线变化及夜间车大灯影响较大，要保证系统全天候、24 小时的正常运行，必须解决各种光线条件下成像问题。系统采用DSP作为成像控制单元，在各种不同的环境光照情况下对摄像机曝光及补光方式一体化控制，摄像机根据环境光自动控制曝光和增益等参数，同时根据对应的补光模式进行不同方式的补光。具备视频稳定、面部检测、噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强等多项功能，具有雨雪天气、黄昏、逆光、顺

29、光、侧光、高纬度、夜间车头大灯、高速运动等多种抓拍模式，从而保证在各种情况下均能保证获得清晰的车辆特征和驾驶人脸相。 系统高度智能化摄像机拥有单CPU双核处理器强大的硬件平台，除完成传统图像采集、编码、传输、控制外，在相机中嵌入车牌识别、车牌颜色识别、视频检测、视频测速、车身颜色识别和图像存储等多种智能化应用系统保证车牌识别准确率和车身颜色识别准确率的前提下，将大量的车辆关联记录（高清图片、高清视频、过车信息、识别结果）构造数据仓库，并通过软件平台的数据挖掘技术进行挖掘分析。更准确地执行套牌车分析、跟车关联性分析等有助于公安破案的技术手 段。 多车牌同步识别车牌识别

30、不是一项孤立的技术，而是与实际应用结合紧密，市面上的一些车牌识别技术将注意力仅仅放在识别率上面，对于多车牌识别能力鲜有提及，而对于卡口监控多车道、画面中同时出现多个车辆的情况时，就需要系统具备多车道、多辆车同时号牌识别的能力，否则就会漏车、漏识别现象。充分考虑到系统应用的各种实际情况，针对多车道、多辆车同时号牌识别也进行了专门设计。不同于其他厂家的机器学习和模式识别等算法，系统采用的是最先进的视觉分析算法，不仅能够在极短的时间内对画面中的所有车牌实现快速定位、快速识别并输出识别结果，而且同样能够保证极高的车牌识别率。系统车牌识别技术具有较高的识别像素、角度容忍度，识别车牌大小范围可达到75 像

31、素到 220 像素；支持识别车牌存在一定程度的倾斜，倾斜45以内都能够正常识别。这样对于车牌的大小、车辆出现在画面中的远近、偏斜位置具有良好的适应能力，极大地提升了系统的实用性。 同步支持视频流摄像机单元采用高性能CPU， 处理能力强，每台摄像主机在正常抓拍图像的同时，可进行实时的视频浏览和高清录像，无需增加额外设备，解决了以往仅靠图片造成取证困难、说服力不足等问题。 系统高稳定可靠本系统作为关系到整体交通管控效果的关键性因素，系统必须稳定可靠，包括以下特性：前端工业级软硬件平台电气安全设计工业级软硬件平台为了适应前端的环境条件，外场设备软硬件平台均需达到工业级水平

32、。摄像机采用无金手指接插件，全部采用钽电容，机壳表面散热形式（无风扇设计），可以在野外高污染、多尘、高温的恶劣环境下长时间可靠工作。外场设备操作系统采用经裁剪的Linux系统, 以电子盘方式存储，开机运行释放到内存，具有速度快，资源利用率高，稳定可靠，无病毒，防侵入的优点，并且在断电恢复后能够迅速自启动。系统防护罩单元防护等级IP66， 全套部件温度范围达到-40 70，完全适用于各种复杂环境。专业电气安全设计系统硬件同时具有过载，漏电和短路保护装置，使用快速熔断器来保护内部电路，外壳等金属零部件均与保护接地端子连接并保证各部件的接地连续性，具有专门保护接地端子。系统进线电源采用空气开关和快速

33、熔断器作为过载、漏电、短路保护装置。室外设备使用避雷器与防雷接地作为防止雷击保护措施。 高智能化先进的视频检测算法系统采用国际最先进的计算机智能视频检测技术，通过对视频图像的逐帧处理来实现车辆检测、追踪，无需外界信号触发，不用埋设地感线圈来建立外界触发源，避免破坏路面，也无需外接红绿灯检信号，安装维护方便，节约项目投资及减少维护成本。视频检测算法的先进性更体现在克服视频检测技术相关难题的优越性上面：夜间检测难题的解决：在夜间检测时，系统会运行强制车灯检测算法，当系统确定天色已黑时，它会自动运行强制车灯检测算法，此算法将自动跟踪识别车灯，从而减小夜间光线对检测精度的影响。路面积水反

34、光影响的解决：系统算法具有背景自适应、连续自动更新的功能，它能够识别路上的任何背景干扰因素，如积水反射光、抛洒物、树木和护栏的阴影等，如果有此类干扰背景存在于检测区域内，系统经过背景学习，会自动将它们定义为背景物质，从而实现可靠的检测。车辆阴影影响的解决：系统具有专门的阴影处理算法，它能够有效的识别车辆及其阴影，将其定义为同一移动车辆，而不进行重复检测，从而消除阴影对检测精度的影响。摄像机晃动影响的解决：在大风天气条件下，摄像机会产生很大的晃动，一般会影响图像处理，但我们的系统采用了特殊的图像晃动补偿处理算法，避免了由于图像晃动造成的检测误差。支持多种违章行为检测摄像机内置多种智能化算法，支持

35、多种违章行为的检测，包括闯红灯、闯禁行、 压线、违章变道、违章停车、违章占道、逆行、不按规定车道行驶等。为交警事后对以上违章行为进行处罚提供了有力的视频图片证据，确保处罚的权威性和公正性。内置车牌识别功能高清嵌入式一体化摄像机，内置车牌识别功能。就是将传统模式中后端服务器的车牌识别算法移植到前端相机中。采用动态视频识别技术，实现对视频流每一帧图像进行识别，从而达到增加识别比对次数，提高识别准确率的目的。车辆牌照的识别主要是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。识别的具体步骤分为车牌定位、车牌提取、字符识别。在自然

36、环境中，相机首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别，车牌识别算法采用基于模板匹配算法，首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果，通过这种多次比对的方式极大了提高了车牌识别的准确率。大型项目中，车牌识别算法分散到每个相机中，可大幅提高整个系统的反应速度，降低后端服务器的压力、节省项目成本、同时降低了传输占用带宽、避免

37、了因服务器故障而造成的系统瘫痪问题，提高了系统的可靠性；在小规模项目中，摄像机内置车牌识别算法，后端不用配置服务器，系统更灵活，实用性更强。车牌识别速度快车牌识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。智能交通车牌识别算法具有极高的识别效率，单车牌识别时间平均在80ms左右，如此之快的识别速度能够很好地避免车牌漏识别，同时能够及时地为其他智能分析应用释放出更多的系统资源。准确抓拍无牌或者号牌遮挡车辆线圈、雷达检测方式通过线圈感性或雷达的多普勒效应来实现车

38、辆的感应并触发摄像机抓拍，在以上两种模式下无论车辆是否有车牌或号牌是否被遮挡，都能实现对车辆的捕获抓拍。而在视频模式下，传统的方式是通过车牌的实现对车辆的检测抓拍，若车辆无牌或号牌遮挡，容易产生漏车现象。视频检测技术系统采用车牌与车辆模型相结合的先进技术，系统首先采用车牌检测算法，在车辆到达触发线的时刻，若系统检测到图像中存在车牌，则触发抓拍，并进行车牌识别；对于无后车牌或后车牌遮挡的车辆，系统无法检测到车牌，此时将启用车辆模型检测算法，若运动对象与系统内建的车辆模型相匹配，则触发抓拍，并记录为无牌车辆，确保路口违章情况记录准确、完整，为交管部门实施交通管理措施、违章处罚等提供可靠线索和依据。

39、多车道、多车辆号牌识别车牌识别不是一项孤立的技术，而是与实际应用结合紧密，市面上的一些车牌识别技术将注意力仅仅放在识别率上面，对于多车牌识别能力鲜有提及，而对于多车道、画面中同时出现多个车辆的情况时，就需要系统具备多车道、多辆车号牌识别的能力，否则就会漏车、漏识别现象。我公司充分考虑到系统应用的各种实际情况，针对多车道、多辆车号牌识别也进行了专门设计。不同于其他厂家的机器学习和模式识别等算法，采用最先进的视觉分析算法，不仅能够在极短的时间内对画面中的所有车牌实现快速定位、快速识别并输出识别结果，而且同样能够保证极高的车牌识别率。支持非机动车、行人检测，检测目标多元化随着智能交通的发展，摄像机的

40、检测对象已经从机动车辆延伸到非机动车辆、行人，以利于后期的调查取证，优化算法，实现对非机动车、行人较高的捕获，实现对目标的抓拍及识别。0 高可靠性工业级设计适应室外恶劣环境考虑到室外工作环境的需要，整个系统采用了独特的结构设计，无风扇设计，采用特制铝制外壳，外壳相当于芯片的一块大型散热片，因此可以充分利用主机的外壳进行散热，进而保证了整个设备在夏季高温条件下运行的稳定可靠性。工作温度为-30+70，环境适应能力强。主机硬件电路采用已在安防领域产品上应用成熟的硬件平台，并根据道路抓拍实际应用需要，对硬件电路进行了改进和优化，降低了功耗，保证了系统在恶劣条件下长时间可靠运行。系统采用

41、LINUX操作系统，并专门针对抓拍功能需要对代码进行了裁减和优化，软件功能较为专一，提升了CPU的工作效率和整机的工作稳定性。系统所有设备和室外防护罩都进行了防锈、防腐蚀处理，系统内部的电路板也进行了防潮、防腐和防雾等处理，确保系统在各种天气状况下都能够正常、稳定运行。采用工业级或军工级器件，超长寿命我公司采用的智能交通系统摄像机等主要设备广泛采用了工业级或军工级电子器件，系统的稳定性、可靠性大大优于市面同类产品，同时具有超长寿命，极大程度上保护了用户的投资。1 高扩展性接口丰富，摄像机集成度高我公司选用的高清摄像机，具有丰富的接口，如多个闪光灯同步接口、多个串口、I/O输入端口

42、、外部频率源同步输入接口等，基本上前端所有的业务包括抓拍控制、补光同步、图像处理、算法识别都集中在高性能的摄像机中，因此，前端系统架构非常简单，系统安装、调试、维护非常方便。模块化设计，稳定性和扩展性系统采用分布式集中管理结构，可进行多层架构配置，上层管理中心可对下层平台数据进行集中控制、调用、配置管理、综合分析等等操作；硬件设备在选型过程中在秉承实用、安全、可靠的原则下，兼顾操作便捷度和扩展兼容性，以适应技术更新、功能拓展、系统扩容、资源共享及其他功能需求变化。软件平台采用先进的JE22架构，在开发之始就预留了大量接口，可针对外界需求灵活变化，也可通过接口程序方式与其他外部系统进行无缝对接系

43、统扩展性好采用的嵌入式产品处理的是数字信号，与外界的数据交换仅仅通过数据传输协议进行，因此设备独立性、可更换性、通用性都非常好，可灵活装配、更换、升级。同时在智能交通设备在协议上与应用广泛的DVR、 NVR、编码器相统一，保证了系统的通用性及兼容性。各地智能交通系统发展状况不一，有些地区发展较快，或者在新的道路上建造新的交通管理系统，有些地区发展较慢，只能尽可能地利用已有设备或系统，争取花费最小的代价对原有的系统进行功能升级或模块添加。对嵌入式一体化产品来说，其设备的独立性使其可以很灵活地嵌入到各类管理系统中，作为其中的一个功能模块，对新系统来说大大减少了整个系统的藕合性，降低了其复杂性和故障

44、发生概率，提高了系统的稳定性和易维护性，对旧系统改造和升级中，可以尽可能地利用原有系统或设备，添加或升级其中某一个功能模块，对整个系统也只需很小的改动（如接口部分等），从整体上大大节约了技资，增加了系统效益。2 高安全性全过程数据安全加密处理采用新一代智能交通摄像机，采用前端所有数据加密策略，即，前端输出的图片和视频都具有水印加密防篡改功能，从而保证了所有重要数据在源头实现加密，提高了数据源头的安全性，同时，传输环节采用安全性非常高的加密传输方式，平台接受数据后，首先对数据进行验证，确认数据安全后，做进一步的处理。这样数据从源头、传输、平台三环节实现了全过程安全控制，保证了数据安全。多重冗余的数据安全保障技术在前端通过布置数据缓存设备（ SD卡或智能交通终端管理设备）， 后端中心平台布置应用服务器集群+存储阵列，辅于系统软件平台的综合调度功能以及前后端通信链路来构成整体的综合