智能交通监控系统观后日志

智能交通监控系统观后日志
    前几天（大约6.24）有幸到某公司参观其智能交通监控系统，因而对智能交通系统有了一点感性的认识。今天花一些时间总结一下。

        一、系统组成。
     该系统主要用于交通路口车辆监控，是一个典型的智能监控系统。
图1  系统框图  

    如上图所示，硬件上主要有以下设备：
    摄像仪，视频采集卡，光线补偿灯，抓拍闪光灯，雷达测速仪，地感线圈，工控机，显示设备，数据服务器。
       1、如果是模拟信号的摄像仪，则要加装视频采集卡，用于把模拟视频信号转化为数字视频信号。
       2、显示设备用于观察路口的视频，可手动抓拍路口状况。一般位于监控中心，通过网络传输。3、数据服务器，用于存储抓拍的图片，截取的录像，现场测试数据等数据信息。一般位于监控中心。
       4、地感线圈，用于检测车辆的速度，为抓拍提供启动信号，定位车道。
       5、雷达测速仪用于测量来往车辆的行驶速度，为抓拍提供启动依据，一般使用地感线圈或者雷达之一，另外还有一种测速方式是软件视频测速方式。
       6、光线补偿灯用于配合摄像仪夜间拍摄，使成像更清晰。
       7、抓拍闪光灯，因为抓拍一般要求曝光时间很短，要求被摄物体有足够亮度，抓拍闪光灯为抓拍提供足够亮度的光源。

      二、系统功能：
      1.         检测功能：
      A、 车辆闯红灯检测；
      B、 车辆超速检测；
      C、 车辆速度测定；
      2.         警示功能：
      A、 违规车辆抓拍；对于违规的（闯红灯车辆，超速车辆等）的图片抓拍。
      B、 联网稽查（不知道行业术语叫啥L）；对黑户车辆进行警告、拦截、通过网络通告下一个路口智能系统，形成联网拦截。
      3.         数据处理：
      A、 图像识别；识别车牌，车型等车辆主要特质。
      B、 测定车速；根据雷达、地感线圈或者视频数据，测算车辆的当前速度。
      4.         数据传输和存储：
      A、 数据传输；对抓拍的图片及相关的附加数据通过网络传输到监控中心。
      B、 对于有效数据，在本地进行必要的、适当的备份存储。

        三、实现原理和技术分析：
    雷达测速：向道路来车方向发射雷达波束，再接收汽车的反射的回波，通过回波分析测定汽车车速。
    地感线圈测速：地感线圈对相隔固定距离，用这个距离与车辆压过地感线圈对的信号时间差求商即可得到车辆当时的车速。
    软件测速：利用视频帧的的相关特征，计算车辆的车速。
    闯红灯检测：系统对于当前红绿灯状态是已知的，因此可以简单判断车辆是否违规。
    抓拍原理：对于过往的车辆，如果测速系统检测到某个车辆车速违规，会向抓拍闪光灯（或者通过摄像仪）发送一个出发信号，闪光灯增加当前环境光线强度，以便摄像仪得到更清晰的视频图像。同时，软件处理系统按照某种规则（清晰度等）提取这个时间段的视频帧若干帧，并保存成指定格式的图片，从而完成抓怕过程。最后，合成该车辆的其他信息（如车速等），在本地备份，同时通过网络传输给控制中心。
    图像识别：这里的图像识别主要指的是车牌识别。这是一项关键的核心技术，关于具体的识别方法，有不同的理论基础并衍生了多个算法，通常这些算法都是行业标准的，而且一般由专业公司提供或者自行研发，如果是专业算法公司提供，是要收取软件费用的。
    联网稽查：如前简述，系统对当前来往车辆进行特征检测，与控制中心下载的下来的黑户车辆特征进行匹配，如果发现黑户（匹配近似度达到一定的程度）车辆，向控制中心提供相关信息，并采取其他措施。
    数据传输：目前数据传输的方式多种多样，可以通过网络进行远程下载，也可以通过usb等硬件设备进行现场提取。传输协议也多种多样，如ftp，http等。一般系统都会提供一个多协议的软硬件传输平台，以适应不同的下载需求。

    总体看来，该系统主要涉及到的技术范围包括：传感检测，自动控制技术，视频/图像图形技术，图像识别技术，数据库技术，网络技术等。

    结语：
    我先前之于智能交通几乎没有了解，此次参观，所得颇多。在见识到实物的基础上也对智能交通系统进行了一些思考，并促使自己今天花了一些时间查阅了相关的网站，了解了一些行业知识。但总体来说，文中所提及的内容，在专家里手看来，不免肤浅些，散乱些，特别是一些行业规范，更是无从谈起。

附：
url：[url]http://www.it18.cn/tech/tech-info011.html[/url]
智能交通之车牌识别技术探讨 来源： 智能交通网 　　车牌照是全世界唯一对车辆身份识别的标记。尽管牌照的字符、颜色、格式内容和制作材料会多种多样，但车牌照仍是全球范围内最为精确和特定的识别标记。
　　根据国际交通技术有关统计，全世界范围内除中国以外，已经有78家公司在生产车牌识别产品。
评价车牌识别系统的技术指标
　　 从技术上评价一个车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统要能够稳定可靠的运行。
　　一、识别率
　　一个车牌识别系统是否实用，最重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%～95%。利普视觉的车牌识别系统在实际应用中已经达到了全牌正确识别率90%以上。
　　为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率：
　　1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数
　　2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数
　　3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。
　　二、识别速度
　　识别速度决定了一个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。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。
　　国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。利普视觉的车牌识别系统在实际应用中识别速度达到平均200毫秒。
　　三、后台管理体系
　　一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到100%是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟（下雪�p冰雹�p大雾等等）。后台管理体系的功能应该包括：
　　1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工排查；
　　2、有效的自动比对和查询技术，被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“最佳”的比对结果；
　　3、一个好的车牌识别系统对于联网运行，还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交互、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断；利普视觉的后台管理体系，采用多任务并行处理机制将前端车牌自动识别与后端图像数据库管理溶为一个整体，可靠保障图像数据和识别结果存储管理。同时，前端在进行实时车辆抓拍和车牌识别时，可以并行操作后台数据查询、统计、打印、存储与通信，互不影响。后台操作数据查询、统计、打印、存储与通信，也不影响前端实时车辆抓拍和车牌识别。利普视觉网络版的车牌识别系统软件，安装在系统客户端和服务端工作站，即可建成一个功能完善的机动车布防网络。操作人员在中心服务端工作站通过监控管理程序远程管理、维护各客户端工作站的系统，包括数据自动上传和下发、设置运行参数、查看系统运行状态和异常信息等。
来自实际应用的选择
　　 即便是一个达到实用标准的车牌识别系统，由于所选择的技术路线、软硬件体系结构以及触发方式不同，要发挥其有效的功能，还得取决于实际的应用需求。
　　一、车牌识别技术路线
　　采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。目前国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。
　　自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色摄像机采集车辆真彩色图像，用彩色图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，并且，真彩色图像能够反映车辆及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。利普视觉选择自然光识别技术路线。
　　红外光路线是指利用车牌反光和红外光的光学特性，用红外摄像机采集车辆灰度图像，由于红外特性，车辆图像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理方法识别车牌。950nm的红外照明装置可抓拍到很好的反光车牌照图像。因红外光是不可见光，它不会对驾驶员产生视觉影响。另外，红外照明装置提供的是不变的光，所抓拍的图像都是一样的，不论是在一天中最明亮的时候，还是在一天中最暗的时候。唯一的例外是在白天，有时会看到一些牌照周围的细节，这是因为晴朗天气时太阳光的外光波的影响。采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩色的，不能获取整车图像，并且严重依赖车牌反光材料。利普视觉同时提供红外光路线识别技术。
　　二、软硬件体系结构
　　一个车牌识别系统的基本硬件配置是由摄像机、主控机、采集卡、照明装置组成。而软件是由一个具有车牌识别功能的图像分析和处理软件，以及一个满足具体应用需求的后台管理软件组成。
　　车牌识别系统于是出现了两种产品形式，一种是软硬件一体，或者用硬件实现识别功能模块，形成一个全硬件的车牌识别器，例如DSP。另外一种形式是开放式的软、硬件体系，即硬件采用标准工业产品，软件作为嵌入式软件。两种产品形式各有优缺点。开放式体系的优点是由于硬件采用标准工业产品，运行维护容易掌握，备品备件采购可以从任何一家产商获得，不用担心因为一家产商倒闭或供货不足而出现产品永久失效或采购困难。
　　三、触发方式
　　车牌识别系统有两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。
　　外设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号，车牌识别系统接受到车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别车牌，以及进行后续处理。
　　视频触发方式是指车牌识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理技术，实时检测车道上车辆移动状况，发现车辆通过时捕捉车辆图像，识别车牌照，并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。
　　利用视觉同时提供外设触发和视频触发两种方式，其中视频捕捉率达到98%。

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