一种车辆检测方法及车辆检测系统与流程

1.本技术属于智能交通技术领域，尤其涉及一种车辆检测方法及车辆检测系统。


背景技术：

2.在高速公路上，车辆超载的情况时有发生；车辆超载运输不仅对公路、桥梁等造成非正常损坏，而且极易引发交通事故，危及人们的生命和财产安全。利用信息化手段科技治超已成为治理货运超限超载的主要途径。其中，高速公路不停车动态称重检测系统是科技治超中不可或缺的一个环节。
3.然而，基于传统的车辆超载识别方式，由于在车辆行驶过程中，可能存在前车遮挡后车、拍摄光线差及车牌像素低、同时出现多个车辆的车牌信息或者车辆变道行驶使得车辆与车道信息不匹配等因素，从而无法获取准确的取证信息，导致对车辆检测的准确度较低的问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术实施例提供了一种车辆超载识别方法、装置及终端设备，可以提高对车辆检测的准确度。
5.本技术实施例的第一方面提供了一种车辆检测方法，应用于包括位置检测装置和拍摄装置的车辆检测系统；在其中至少一个车道的检测区域中沿道路延伸方向依次划分出多个识别区域，该方法包括：
6.当车辆进入车道的检测区域后，通过所述位置检测装置实时获取所述车辆位置信息；根据所述车辆的位置信息，实时确定出所述车辆当前所处的识别区域，并在判定当前识别区域为该车辆的新的识别区域时，将当前所处的识别区域作为目标识别区域；向拍摄装置发送抓拍信号，以使所述拍摄装置对所述目标识别区域内的车辆进行抓拍得到目标图像；基于获取的多个所述目标图像确定所述车辆的车牌信息。
7.在第一方面的一种可能的实现方式中，每两个相邻的所述识别区域紧邻或部分重叠。
8.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于获取的多个所述目标图像确定所述车辆的车牌信息，包括：
9.从同一车辆对应的多个所述目标图像中，确定出清晰度最高、且带有车牌的目标图像，并对确定出的目标图像对应的识别区域进行车牌识别，确定所述车辆的车牌信息。
10.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述位置检测装置包括称重装置或激光装置；
11.其中，所述称重装置包括平行布置于每一车道内的m个传感器组件，将所述m个传感器组件沿行车方向划分到多个所述识别区域中，且每一所述识别区域中包括至少两个所述传感器组件，m为大于2的整数。
12.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述车辆的位置信息，确定出所
述车辆当前所处的识别区域，包括：
13.根据接收到的所述位置信息，确定所述车辆的车牌位置；
14.根据确定的所述车辆的车牌位置，确定所述车辆当前所处的所述目标识别区域。
15.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据接收到的所述位置信息，确定所述车辆的车牌位置，包括：
16.根据接收到的所述位置信息，确定所述车辆的首轴的左轮位置和右轮位置；
17.根据所述首轴的左轮位置和右轮位置，确定所述车牌位置。
18.在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述车牌位置，确定所述车辆当前所处的目标识别区域，包括：
19.计算每个所述识别区域的中心与所述车牌位置的距离；
20.确定多个所述距离中的最小值所对应的识别区域为所述目标识别区域。
21.在第一方面的一种可能的实现方式中，当所述车辆检测系统包括所述称重装置时，所述方法还包括：
22.当所述车辆经过所述称重装置时，所述称重装置采集并更新所述车辆的车辆信息，所述车辆信息包括：基于所述目标图像识别出的所述车辆的车牌号、所述车辆的车轴数量、轴距、轴重中的至少一项。
23.本技术实施例的第二方面提供了一种车辆检测系统，在每一车道的检测区域中沿道路延伸方向依次划分出多个识别区域；所述车辆检测系统包括：
24.位置检测装置，当车辆进入车道的检测区域后，实时获取所述车辆位置信息；
25.数据处理平台，用于根据所述车辆的位置信息，实时确定出所述车辆当前所处的识别区域，并在判定当前识别区域为该车辆的新的识别区域时，将当前所处的识别区域作为目标识别区域；以及，生成并发送抓拍信号给拍摄装置；
26.所述拍摄装置，用于接收所述拍摄信号，并根据所述拍摄信号对所述目标识别区域内的车辆进行抓拍得到目标图像，并基于获取的多个所述目标图像确定所述车辆的车牌信息。
27.在第二方面的一种可能的实现方式中，所述拍摄装置从同一车辆对应的多个所述目标图像中，确定出清晰度最高、且带有车牌的目标图像，并对确定出的目标图像对应的识别区域进行车牌识别。
28.本技术实施例的第三方面提供了一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面中任一项所述车辆检测方法的步骤。
29.本技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，包括：存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述车辆检测方法的步骤。
30.本技术实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述车辆检测方法。
31.本技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过本技术实施例，当车辆进入车道的检测区域后，通过所述位置检测装置实时获取所述车辆位置信息；根据所述车辆的位置信息，确定出所述车辆当前所处的识别区域，并作为目标识别区域；向拍摄装置发送
抓拍信号，以使所述拍摄装置对所述目标识别区域内的车辆进行抓拍得到目标图像，并基于所述目标图像进行车牌识别；通过本技术实施例，拍摄装置可以实时抓拍并获取到当前目标识别区域内的车辆车牌信息，以解决前车遮挡后车以及同时识别区域中同时出现多个车辆的车牌信息所导致的车牌误检或漏检的问题，提高了对车辆车牌检测的准确度。
附图说明
32.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
33.图1是本技术实施例提供的车辆检测系统的应用场景示意图；
34.图2是本技术实施例提供的车辆检测方法的实现流程示意图；
35.图3是本技术实施例提供的车辆检测的识别区域示意图；
36.图4是本技术实施例提供的传感器布局的示意图；
37.图5是本技术实施例提供的车辆在识别区域的行驶位置示意图；
38.图6是本技术实施例提供的车辆检测系统的结构示意图；
39.图7是本技术实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
40.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
41.目前，利用信息化手段科技治超已成为治理货运超限超载的主要途径。其中，高速公路不停车动态称重检测系统是科技治超中不可或缺的一个环节。车辆通过称重系统可自动检测到车辆的速度、轴重、轴数、轴距、整车重量和通过时间等信息，自动分离车辆并形成一条完整的车辆称重信息，并和采集车头、车身、车尾的抓拍图像和检测过程短视频等取证信息匹配，以实现对货运机动车辆超限超载的有效治理；进一步根据实际应用的需求，可对超限超载车辆进行治理。
42.其中，该取证过程中，可以通过动态的位置检测装置(称重子系统)给予的抓拍信号，完成对待检测车辆车头的抓拍以及车牌识别；还可以通过配置多个拍摄装置(例如多个摄像头)，实现支持对车身、车尾的抓拍，以及对车辆行驶短视频的截取，车辆检测系统的前端检测软件将车牌结果、图片、视频信息与称重信息精确匹配，最终实现路政或执法人员对超限车辆精确执法和取证的功能。
43.由于对车辆的车牌检测的正确率是取证的关键因素，检测错误会给取证带来很大的困难；然而导致检测错误的一个重要因素就是识别区域的划分，目前对于车牌识别区域的划分，较为广泛的采用按照实际车道划分识别区域的方法。当在该车道对应的同一识别区域中存在多辆车的车牌，对目标车辆的车牌进行检测时，同一个场景内，出现前后两个车牌，但是输出结果可能为非目标车辆的车牌的识别结果，从而导致车辆与车牌之间的关联
关系很容易出现错误。
44.再例如，在同一个车道内的识别区域内一次抓拍时，如果遇到前车遮挡后车，被检测车辆的车牌被前车遮挡，识别区域内没有可供识别的车牌，拍摄装置输出结果则为未识别；将导致无法实现对目标车辆的检测。并且，即使在前车驶出抓拍区域后，由于传统的区域划分只抓拍一次，因此该车道的识别区域内则不再提供抓拍信号以再次对该车辆进行识别，导致检测准确度较低。
45.基于以上陈述，本技术实施例提供了一种车辆检测方法，可以提高车辆检测系统的准确度。
46.请见图1，图1是本技术实施例提供的车辆检测系统的应用场景示意图，如图1所示，车辆在行驶通过车辆检测系统在检测区域中沿道路延伸方向依次划分出每个识别区域时，均可以触发车辆检测系统中的拍摄装置，由拍摄装置对到达目标识别区域的车辆进行抓拍，并对抓拍得到的目标图像进行车牌的识别；通过将目标区域与拍摄装置的抓拍动作的联动，以及在获取的目标图像中对与目标识别区域对应的车牌进行识别，实现对车辆的检测，可以提高对车辆检测的准确度，避免出现车辆信息与车牌不相匹配或未识别的错误的取证信息。
47.具体的，该车辆检测系统可以设置为与多个车道相对应，如图1所示的车道1、车道2及车道3。每个车道对应设置有识别区域，每个车道的识别区域可以为沿道路延伸方向或车辆行驶方向进行划分；每个车道的识别区域设置有传感器等检测装置，每个车道还可以对应一台拍摄装置，例如与车道1对应的相机1、与车道2对应的相机2以及与车道3对应的相机3；该拍摄装置用于在收到抓拍信息后对在目标区域的车辆进行拍摄，得到目标图像。该目标图像用于对车辆的车牌进行识别，以实现对该车辆的检测。
48.基于图1所示的应用场景，下面通过具体实施方式进一步对车辆检测的实现过程进行详细说明。
49.请参见图2，图2是本技术实施例提供的车辆检测方法的实现流程示意图。该车辆检测方法的执行主体可以是车辆检测系统，该车辆检测系统可以包括位置检测装置和拍摄装置；该车辆检测系统对应的车道中，在其中至少一个车道的检测区域中沿道路延伸方向依次划分出多个识别区域。如图2所示，该车辆检测方法可以包括：
50.s201，当车辆进入车道的检测区域后，通过所述位置检测装置实时获取所述车辆位置信息。
51.在一些实施例中，在每个车道上设置有一段检测区域，如图1所示；在该检测区域沿道路的延伸方向划分为多个识别区域，如图3所示，车道1中包括识别区域1-1、识别区域1-2以及识别区域1-3，车道2中包括识别区域2-1、识别区域2-2以及识别区域2-3，车道3中包括识别区域3-1、识别区域3-2以及识别区域3-3。
52.需要说明的是，图3仅示例性说明对检测区域沿道路方向划分的方式，每个车道上的检测区域划分出的识别区域的数量可以根据需求进行设定，不同车道之间所划分的识别区域的数量也可以不同，此处对检测区域中沿道路延伸方向的识别区域的具体划分的方式以及划分的数量不做具体限定。
53.在一些实施例中，所述位置检测装置包括称重装置或激光装置；其中，所述称重装置包括平行布置于每一车道内的m个传感器组件，将所述m个传感器组件沿行车方向划分到
多个所述识别区域中，且每一所述识别区域中包括至少两个所述传感器组件，m为大于2的整数。
54.示例性的，称重装置可以包括称重传感器。称重装置和激光装置可以设置在车道检测区域的地面下。如图4所示，在每个车道的检测区域内平行布置的m个传感器组件；该传感器组件可以包括多路称重传感器，在每个识别区域中沿可以包括至少两组传感其组件。
55.如图4所示，在每个车道内的每个传感器组件所设置的称重传感器具有相应的标识信息，例如车道1内布置的1路、2路、3路称重传感器；相应的，车道2内布置的4路、5路、6路称重传感器等；每个车道内的每个传感器组件可以设置有一路或者多路称重传感器；另外，在每个车道内，沿行车方向设置的传感器组件也设置有标识信息，例如第一组、第二组、第三组等；即在每个识别区域的称重传感器的标识信息与识别区域相对应。
56.示例性的，位置检测装置还可以包括异常行驶检测传感器以及地感线圈；其中，异常行驶检测传感器用于识别车辆行驶过程中的异常信息，例如超速等；地感线圈用于确认车辆从驶入识别区域到驶出识别区域的过程。
57.需要说明的是，图4仅示例性说明位置检测装置中的传感器组件在每个车道内的识别区域的布置方式，该布置方式不仅限于图4所示的方式，可以是已部署好的任一种方式。从而本技术实施例无需新增硬件，可以基于已有的传感器布局结构与每个车道划分的识别区域的对应关系，以及传感器所触发的信号特征，则可以确定车辆的位置信息。图4仅示例性说明，不构成对本技术实施例中传感器布置方式的限定。
58.示例性的，由于每个车道内的检测区域布置有称重装置或激光装置，称重装置或激光装置分别具有对应的标识信息；车辆在进入检测区域后，通过触发称重装置或激光装置，基于被触发的称重装置或激光装置的标识信息，通过位置检测装置确定车辆行驶过程中的位置信息；同时还可以根据定时获取的被触发的称重装置或激光装置的标识信息，确定车辆在车道的检测区域内的行驶轨迹。另外，在其他一些实施例中，还可以利用激光设备对输入检测区域的车辆进行实时跟踪。
59.示例性的，该位置信息可以是被触发的称重装置或激光装置的标识信息，或者被触发的称重装置或激光装置的位置信息。
60.s202，根据所述车辆的位置信息，实时确定出所述车辆当前所处的识别区域，并在判定当前识别区域为该车辆的新的识别区域时，将当前所处的识别区域作为目标识别区域。
61.在一些实施例中，车辆检测系统在确定车辆的位置信息后，基于该位置信息可以确定出车辆所处的识别区域，并在判定当前识别区域为该车辆的新的识别区域时，将当前所处的识别区域作为目标识别区域，以实现在该识别区域内对车辆实现识别，提高车辆识别的准确度。该目标识别区域用于后续步骤中对目标图像识别时的标记对象，确定目标图像中的被识别的区域。
62.示例性的，车辆检测系统所确定的位置信息可以为车辆在进入检测区域后被触发的称重装置或激光装置的标识信息或者被触发的称重装置或激光装置的位置信息，从而可以基于称重装置或激光装置的标识信息或位置信息与识别区域的对应关系，确定出车辆当前所处的识别区域。
63.如图5中的(a)图所示，当车辆进入检测区域后，会触发检测区域布置的称重装置
或激光装置，通过称重装置或激光装置产生触发信息，该触发信息可以包括被触发的称重装置或激光装置的标识信息或位置信息，基于该标识信息或该位置信息，确定车辆所处的位置信息；根据车辆所处的位置信息，确定车辆在检测区域内所处的识别区域，并将该识别区域作为下一步进行图像识别作为参考的目标识别区域。
64.示例性的，当车辆每次进入一个识别区域时，均确认一次目标识别区域；例如当车辆进入识别区域1-1，则确认识别区域1-1作为目标识别区域；当车辆在以一个时刻进入识别区域1-2时，则确认识别区域1-2作为目标识别区域；当车辆由车道1内的识别区域1-1进入变道行驶进入车道2的识别区域2-2，则确定识别区域2-2为目标识别区域，如图5中的(b)图所示。
65.本技术实施例，通过触发的称重装置或激光装置的位置，对车道中的检测区域进行精细化发的划分，在行驶方向上划分出多个识别区域，车辆进入到每个识别区域均进行一次触发，从而在后续对采集的信息进行识别的过程还可以进行筛选；相较于传统的识别区域以及触发方式，本技术实施例提高了在车辆检测过程中信息的充分性以及可靠性，更利于后续进行车牌识别及确认的过程的判定，从而可以提高对车辆检测的准确性及可靠性。
66.在一些实施例中，所述根据所述车辆的位置信息，确定出所述车辆当前所处的识别区域，包括：
67.根据接收到的所述位置信息，确定所述车辆的车牌位置；根据确定的所述车辆的车牌位置，确定所述车辆当前所处的所述目标识别区域。
68.示例性的，车辆在进入检测区域中的任一个识别区域后，是由前轮胎触发该识别区域的称重装置或由车头部分触发的激光装置；从而可以根据被触发的称重装置或者激光装置的位置进一步确定车辆的前车牌对应的车牌位置，进而根据该车牌位置确定车辆所处的目标识别区域。
69.示例性的，车辆在检测区域行驶过程中，每触发一个识别区域的称重装置或激光装置，都会根据确定的车辆的位置信息，计算出车辆的车牌的位置信息根据每次触发后的车牌的位置信息确定车辆当前所处的目标识别区域。
70.在一些实施例中，所述根据接收到的所述位置信息，确定所述车辆的车牌位置，包括：
71.根据接收到的所述位置信息，确定所述车辆的首轴的左轮位置和右轮位置；根据所述首轴的左轮位置和右轮位置，确定所述车牌位置。
72.示例性的，车辆的前车牌的位置距离车辆首轴的位置是固定的，也可以是在一定的范围之内，或者可以根据不同的车型确定车辆首轴与车牌的距离。从而根据前车轮触发的检测区域的称重装置或激光装置所确定的位置信息，可以确定首轴的左轮位置和右轮位置，取首轴的左轮位置和邮轮位置之间连线的中心位置，在结合车牌与首轴之间的距离，计算出车牌位置，从而可以进一步精确车辆的车牌所处的识别区域，即车辆当前所处的目标识别区域。
73.如图5中的(b)图所示，当车辆进入识别区域1-1时，则触发该识别区域的称重装置或激光装置，基于该被触发称重装置和激光装置反馈的触发信号，则可以确定车辆的位置信息，根据该位置信息可以进一步判定车牌位置信息，进一步根据车牌位置确定车辆所处
的目标识别区域为识别区域1-1；当车辆由识别区域1-1驶入识别区域2-2，则可能触发识别区域2-1的称重装置或激光装置，此时车辆可能横跨两个识别区域(如识别区域1-1和识别区域2-1)，此时则需要根据车辆的位置信息确认出车牌位置，再基于车牌位置确认车辆当前处于的目标识别位置为识别区域1-1还是识别区域1-2。
74.再例如，当同一个车道内出现前后两辆车，则可以根据计算出的车牌位置，区分开前后两辆车的所处的目标识别区域，从而可以使得后续步骤中基于各自对应的目标识别区域进行图像的采集，不会导致出现车辆与车牌误匹配的错误问题。
75.还例如，在目标车辆进入检测区域后，由于前方存在遮挡车辆，可能在目标车辆首次进入的识别区域使得后续步骤中采集到的图像不包含目标车辆的车牌或包含其他车辆的车牌，从而很容易导致出现未识别或匹配错误的信息；通过本技术实施例在同一个车道的检测区域设置的多个识别区域，可以待目标车辆再次进入下一个识别区域后，继续对目标车辆进行图像采集，从而提高图像数据获取的可靠性。
76.在一些实施例中，所述根据所述车牌位置，确定所述车辆当前所处的目标识别区域，包括：
77.计算每个所述识别区域的中心与所述车牌位置的距离；确定多个所述距离中的最小值所对应的识别区域为所述目标识别区域。
78.示例性的，在确定车辆所处的目标识别区域时，还可以根据车牌位置计算出与每个识别区域的中心处的距离，根据该距离，将中心与车牌位置距离最近的识别区域作为目标识别区域。
79.例如，当车辆在车道1的识别区域1-1和识别区域1-2的交界处或者刚刚由识别区域1-1进入识别区域1-2，则可以根据车牌位置分别与识别区域1-1、识别区域1-2的中心的距离，确定中心与车牌位置距离最近的识别区域车辆所处的目标识别区域。
80.再例如，当车辆由识别区域1-1变道行驶至识别区域2-2时，可能所跨区域包括识别区域1-1、识别区域2-1以及识别区域2-2，从而可以根据车牌位置分别计算与识别区域1-1、识别区域2-1、识别区域2-2的中心的距离，确定中心与车牌位置距离最近的识别区域车辆所处的目标识别区域。从而可以基于称重装置或激光装置所定位的车辆的行驶轨迹以及位置信息，精确车道号以及车牌位置，提高车辆检测的准确度。
81.s203，向拍摄装置发送抓拍信号，以使所述拍摄装置对所述目标识别区域内的车辆进行抓拍得到目标图像。
82.s204，基于获取的多个所述目标图像确定所述车辆的车牌信息。
83.在一些实施例中，当车辆进入检测区域触发检测区域的称重装置或激光装置后，该车辆检测系统会通过称重装置或激光装置向拍摄装置发出抓拍信号；该抓拍信号可以包括车辆当前所处的目标识别区域对应的标号，例如识别区域1-2。拍摄装置在收到抓拍信号后，对目标识别区域内的车辆进行抓拍，得到目标图像，车辆检测系统对该目标图像中的车牌进行识别。
84.示例性的，该目标图像上可以标记带有车辆所处的目标识别区域的标号；车辆检测系统可以基于该标号对该目标图像上的目标识别区域的车牌进行识别。从而可以提高识别的准确度以及识别效率。
85.示例性的，车辆经过检测区域时，车辆检测系统会建立车辆信息，并实时更新车辆
信息，计算车辆首轴的位置，定位车辆的首轴左右轮，判断车辆是否到达需要抓拍的识别区域。
86.示例性的，在车辆绕s行驶，如图5中的(b)图所示，车牌位置和车道信息不匹配可能导致匹配错误。本技术通过定位车辆首轴位置，实时更新车辆的位置信息，即使车辆绕s型跨道行驶，车辆检测系统的采集器会根据车辆的行驶轨迹和首轴位置判断车牌所在位置区域，可以发送相同车辆id和所在区域标号的抓拍信号，通过车辆id和数据匹配，提高识别率。如图5中的(b)所示，车牌在识别区域2-2，采集器会给相机2发送触发信号，相机抓拍得到的目标图像以及对目标图像进行车牌识别的识别结果(检测结果)，从而可以通过车辆id与称重数据进行匹配。
87.在一些实施例中，拍摄装置包括多个抓拍设备，所述抓拍设备与所述识别区域对应设置；所述拍摄装置根据所述抓拍信号对所述目标识别区域内的车辆进行抓拍，包括：
88.所述拍摄装置接收到所述抓拍信号后，确定与所述目标识别区域对应的抓拍设备，并指示确定的所述抓拍设备对所述目标识别区域进行拍摄，并生成所述目标图像。
89.示例性的，如图1所示，每个车道的检测区域可以对应一个抓拍设备；另外，若实际应用场景需要，例如针对挂车等较长车辆的检测，检测区域内划分的识别区域沿道路延伸方向可能较长，也可以在对应的一个车道上基于不同的识别区域设置各自对应的抓拍设备，例如在当前识别区域设置一个抓拍设备，在与当前识别区域同一车道内的相邻的下一个识别区域对应设置一个抓拍设备提高检测准确度的同时提高检测效率。
90.需要说明的是，该抓拍信号中可以包含目标识别区域的标号，拍摄装置抓拍车辆在目标识别区域得到的目标图像也可以包含该标号，并且在该目标图像中还可以标记出与目标识别区域对应的局部图像区域，车辆检测系统可以基于该标号以及该局部图像区域实现对车牌的识别。
91.在一些实施例中，所述基于获取的多个所述目标图像确定所述车辆的车牌信息，包括：
92.从同一车辆对应的多个所述目标图像中，确定出清晰度最高、且带有车牌的目标图像，并对确定出的目标图像对应的识别区域进行车牌识别，确定所述车辆的车牌信息。
93.示例性的，由于对应每个车道的检测区域均划分出多个识别区域，且车辆经过每个识别区域，均会触发称重装置或激光装置发出抓拍信号，拍摄装置对应每个识别区域进行抓拍，可以得到同一车辆的多个目标图像，从该多个目标图像中筛选出清晰度最高、且带有车牌的目标图像，进而对目标图像中的车牌进行识别；提高了车辆检测的准确性，保证了认证信息的可靠性。在其他一些实施例中，也可以先根据基于每一目标图像分别进行识别得的相应的车牌信息，然后再从该多个目标图像中筛选出清晰度最高、且带有车牌的目标图像，并将确定出的清晰度最高、且带有车牌的目标图像对应的车牌信息作为该车辆的车牌信息。本实施例对此并不进行限制。
94.在一些实施例中，当所述车辆检测系统包括所述称重装置时，所述方法还包括：
95.当所述车辆经过所述称重装置时，所述称重装置采集并更新所述车辆的车辆信息，所述车辆信息包括：基于所述目标图像识别出的所述车辆的车牌号、所述车辆的车轴数量、轴距、轴重中的至少一项。
96.示例性的，车辆检测系统可以在车辆经过检测区域的称重装置后，计算出重量信
息，该重量信息可以是带有和抓拍的目标图像有相同的标号(目标识别区域的标号)，发送给上位机；上位机可以将筛选出的车牌的识别结果和车辆重量数据进行匹配，得到认证信息，从而可以输出完成证据链的结果。
97.通过本技术实施例，车辆经过检测区域，会触发带有不同标识信息的传感器，通过采集传感器的触发路数，计算出车辆的轨迹和首轴的位置，并得出首轴左右轮的位置，然后推算出车牌的位置，当车牌位置依次处于同一车道内的识别区域1-1、1-2、1-3内或不同车道内的识别区域时，车辆检测系统会分别给拍摄装置一个相对应的抓拍信号，该抓拍信号会带有相应的车道号、区域标号、车辆id等信息，拍摄装置会输出三张抓拍照片给上位机，上位机进行筛选，筛选出带有车牌的识别结果的作为正确识别，然后绑定称重信息，输出正确的匹配结果。
98.本技术实施例，通过检测区域精细化的划分方式，结合称重的逻辑算法，实时跟踪车辆的信息，精确定位识别区域内的车牌位置，多次抓拍多次识别，可以很大程度的避免出现由于前后车遮挡、光线角度等问题而导致的未识别问题，提高了识别正确率。
99.对应于上文实施例的方法，图6示出了本技术实施例提供的车辆检测系统的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本技术实施例相关的部分。图6示例的车辆检测系统可以是前述实施例提供的车辆检测方法的执行主体。
100.参照图6，该车辆检测系统可以包括：
101.位置检测装置61，当车辆进入车道的检测区域后，实时获取所述车辆位置信息；
102.数据处理平台62，用于根据所述车辆的位置信息，实时确定出所述车辆当前所处的识别区域，并在判定当前识别区域为该车辆的新的识别区域时，将当前所处的识别区域作为目标识别区域；以及，生成并发送抓拍信号给拍摄装置；
103.所述拍摄装置63，用于接收所述拍摄信号，并根据所述拍摄信号对所述目标识别区域内的车辆进行抓拍得到目标图像，并基于获取的多个所述目标图像确定所述车辆的车牌信息。
104.在一些实施例中，所述拍摄装置从同一车辆对应的多个所述目标图像中，确定出清晰度最高、且带有车牌的目标图像，并对确定出的目标图像对应的识别区域进行车牌识别。
105.本技术实施例提供的车辆超载识别装置中各模块实现各自功能的过程，具体可参考前述图1所示实施例的描述，此处不再赘述。
106.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
107.应当理解，当在本技术说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
108.还应当理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
109.如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确
定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0110]
另外，在本技术说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。还应理解的是，虽然术语“第一”、“第二”等在文本中在一些本技术实施例中用来描述各种元素，但是这些元素不应该受到这些术语的限制。这些术语只是用来将一个元素与另一元素区分开。例如，第一表格可以被命名为第二表格，并且类似地，第二表格可以被命名为第一表格，而不背离各种所描述的实施例的范围。第一表格和第二表格都是表格，但是它们不是同一表格。
[0111]
在本技术说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本技术的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0112]
图7是本技术一实施例提供的终端设备的结构示意图。如图7所示，该实施例的终端设备7包括：至少一个处理器70(图7中仅示出一个)、存储器71，所述存储器71中存储有可在所述处理器70上运行的计算机程序72。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各个潜在客户的识别方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤201至203。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图6所示模块61至63的功能。
[0113]
所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是终端设备7的示例，并不构成对终端设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入发送设备、网络接入设备、总线等。
[0114]
所称处理器70可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0115]
所述存储器71在一些实施例中可以是所述终端设备7的内部存储单元，例如终端设备7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述终端设备7的外部存储设备，例如所述终端设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述终端设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(boot loader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经发送或者将要发送的数据。
[0116]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单
元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0117]
本技术实施例还提供了一种终端设备，所述终端设备包括至少一个存储器、至少一个处理器以及存储在所述至少一个存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，使所述终端设备实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
[0118]
本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0119]
本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0120]
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
[0121]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0122]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0123]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0124]
以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使对应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种车辆检测方法，其特征在于，应用于包括位置检测装置和拍摄装置的车辆检测系统；在其中至少一个车道的检测区域中沿道路延伸方向依次划分出多个识别区域；所述车辆检测方法包括：当车辆进入车道的检测区域后，通过所述位置检测装置实时获取所述车辆位置信息；根据所述车辆的位置信息，实时确定出所述车辆当前所处的识别区域，并在判定当前识别区域为该车辆的新的识别区域时，将当前所处的识别区域作为目标识别区域；向拍摄装置发送抓拍信号，以使所述拍摄装置对所述目标识别区域内的车辆进行抓拍得到目标图像；基于获取的多个所述目标图像确定所述车辆的车牌信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，每两个相邻的所述识别区域紧邻或部分重叠。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于获取的多个所述目标图像确定所述车辆的车牌信息，包括：从同一车辆对应的多个所述目标图像中，确定出清晰度最高、且带有车牌的目标图像，并对确定出的目标图像对应的识别区域进行车牌识别，确定所述车辆的车牌信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位置检测装置包括称重装置或激光装置；其中，所述称重装置包括平行布置于每一车道内的m个传感器组件，将所述m个传感器组件沿行车方向划分到多个所述识别区域中，且每一所述识别区域中包括至少两个所述传感器组件，m为大于2的整数。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的位置信息，确定出所述车辆当前所处的识别区域，包括：根据接收到的所述位置信息，确定所述车辆的车牌位置；根据确定的所述车辆的车牌位置，确定所述车辆当前所处的所述目标识别区域。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据接收到的所述位置信息，确定所述车辆的车牌位置，包括：根据接收到的所述位置信息，确定所述车辆的首轴的左轮位置和右轮位置；根据所述首轴的左轮位置和右轮位置，确定所述车牌位置。7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述车牌位置，确定所述车辆当前所处的目标识别区域，包括：计算每个所述识别区域的中心与所述车牌位置的距离；确定多个所述距离中的最小值所对应的识别区域为所述目标识别区域。8.如权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述车辆检测系统包括所述称重装置时，所述方法还包括：当所述车辆经过所述称重装置时，所述称重装置采集并更新所述车辆的车辆信息，所述车辆信息包括：基于所述目标图像识别出的所述车辆的车牌号、所述车辆的车轴数量、轴距、轴重中的至少一项。9.一种车辆检测系统，其特征在于，在每一车道的检测区域中沿道路延伸方向依次划分出多个识别区域；所述车辆检测系统包括：
位置检测装置，当车辆进入车道的检测区域后，实时获取所述车辆位置信息；数据处理平台，用于根据所述车辆的位置信息，实时确定出所述车辆当前所处的识别区域，并在判定当前识别区域为该车辆的新的识别区域时，将当前所处的识别区域作为目标识别区域；以及，生成并发送抓拍信号给拍摄装置；所述拍摄装置，用于接收所述拍摄信号，并根据所述拍摄信号对所述目标识别区域内的车辆进行抓拍得到目标图像，并基于获取的多个所述目标图像确定所述车辆的车牌信息。10.如权利要求9所述的车辆检测系统，其特征在于，所述拍摄装置从同一车辆对应的多个所述目标图像中，确定出清晰度最高、且带有车牌的目标图像，并对确定出的目标图像对应的识别区域进行车牌识别。

技术总结
本申请提供了一种车辆检测方法及车辆检测系统，适用于智能交通技术领域，该方法包括：当车辆进入车道的检测区域后，通过所述位置检测装置实时获取所述车辆位置信息；根据所述车辆的位置信息，确定出所述车辆当前所处的识别区域，并作为目标识别区域；向拍摄装置发送抓拍信号，以使所述拍摄装置对所述目标识别区域内的车辆进行抓拍得到目标图像，并基于所述目标图像进行车牌识别。通过本申请实施例，拍摄装置可以实时抓拍并获取到当前目标识别区域内的车辆车牌信息，以解决前车遮挡后车以及同时识别区域中同时出现多个车辆的车牌信息所导致的车牌误检或漏检的问题。导致的车牌误检或漏检的问题。导致的车牌误检或漏检的问题。


技术研发人员：方睿 汪广业 刘全
受保护的技术使用者：北京万集科技股份有限公司
技术研发日：2021.12.28
技术公布日：2023/7/4