一种基于智慧防疫的车辆快速通行方法与流程

1.本发明属于车辆管理技术领域，具体涉及一种基于智慧防疫的车辆快速通行方法。


背景技术：

2.目前高速出入口或城市核心出入口车辆疫情检查多通过人工检查方式检查是否为本市车辆进行查验，不能进行快速排查车辆情况，从而导致交通拥堵。且非常时期需要专人24小时值守，非零接触且人力投入成本大。


技术实现要素：

3.本发明为了解决以上问题，提出了一种基于智慧防疫的车辆快速通行方法。
4.本发明的技术方案是：一种基于智慧防疫的车辆快速通行方法包括以下步骤：
5.s1：获取车辆在车牌识别区域的实时车辆照片，并识别实时车辆照片中车牌所在位置，得到车牌照片；
6.s2：获取车牌照片的车牌颜色和车牌号；
7.s3：对车牌号和车牌颜色进行匹配，若匹配通过则放行，否则进行人工检查。
8.进一步地，步骤s1包括以下子步骤：
9.s11：获取车辆在车牌识别区域的实时车辆照片；
10.s12：对实时车辆照片进行灰度处理，得到最终车辆照片；
11.s13：识别最终车辆照片中的四个车牌顶点，根据四个车牌顶点确定车牌所在位置，得到车牌照片。
12.进一步地，步骤s12中，进行灰度处理的计算公式为：
[0013][0014]
式中，g表示灰度处理后各像素点的灰度值，p表示像素均值，p
min
表示各像素点的像素最小值，p
max
表示各像素点的像素最大值，β表示预设灰度阈值。
[0015]
进一步地，步骤s13中，识别最终车辆照片中的四个车牌顶点的具体方法为：对最终车辆照片进行二值化处理，并利用快速连通区域标记法确定二值化处理后最终车辆照片的第一水平线、第二水平线、第一垂直线和第二垂直线；将第一水平线和第一垂直线的交点作为第一车牌顶点，将第一水平线和第二垂直线的交点作为第二车牌顶点，将第二水平线和第一垂直线的交点作为第三车牌顶点，将第二水平线和第二垂直线的交点作为第四车牌顶点。
[0016]
进一步地，步骤s2中，识别车牌颜色的具体方法为：构建车牌颜色识别模型，将车牌照片作为车牌颜色识别模型的输入，识别车牌颜色。
[0017]
进一步地，步骤s2中，车牌颜色识别模型包括依次连接的特征提取层、特征连接层
和颜色识别层；
[0018]
特征提取层用于提取车牌照片的颜色特征；特征连接层用于拼接颜色特征；颜色识别层用于根据拼接后的颜色特征识别车牌颜色。
[0019]
进一步地，特征提取层提取车牌照片的颜色特征的具体方法为：构建车牌照片的特征矩阵，对特征矩阵进行特征值分解，得到最大特征值对应的特征向量，将特征向量作为颜色特征；其中，车牌照片的特征矩阵中第p行第q列元素a
pq
的表达式为：
[0020][0021]
式中，p,q＝1,2,
…
,l，α1,α2,,
…
,α
l
表示l个车牌照片的像素点的小波特征，σ表示超调参量。
[0022]
进一步地，颜色识别层的损失函数loss的表达式为：
[0023][0024]
式中，mi表示第i个颜色特征，m
i-1
表示第i-1个颜色特征，表示车牌照片第s个像素点μs和第s-1个像素点μ
s-1
的距离。
[0025]
进一步地，步骤s2中，获取车牌照片的车牌号的具体方法为：将车牌照片中灰度大于设定阈值的区域置1，在置1的区域内，根据像素比例超过总像素30％的区域进行数字识别，得到车牌号。
[0026]
进一步地，步骤s3中，若车牌号和车牌颜色均与白名单数据库一致，则匹配通过并放行，否则进行人工检查。
[0027]
本发明的有益效果是：
[0028]
(1)本发明的车辆快速通行方法通过构建模型识别车牌颜色，通过构建特征矩阵识别车牌数字，从而达到对车牌的精确识别，减少车牌识别设备的误检率，避免了因摄像机采集或人工的物理车牌信息不准确而导致防疫出入口误放的情况，提高匹配的准确性；
[0029]
(2)本发明的车辆快速通行方法通过摄像头采集车牌照片，进行车牌识别，对于高速出入口或城市核心出入口车辆较多的情况，避免了车辆因疫情检查造成的交通拥堵，使得符合要求的车辆快速通过出入口。
附图说明
[0030]
图1为基于智慧防疫的车辆快速通行方法的流程图。
具体实施方式
[0031]
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
[0032]
如图1所示，本发明提供了一种基于智慧防疫的车辆快速通行方法，包括以下步骤：
[0033]
s1：获取车辆在车牌识别区域的实时车辆照片，并识别实时车辆照片中车牌所在
位置，得到车牌照片；
[0034]
s2：获取车牌照片的车牌颜色和车牌号；
[0035]
s3：对车牌号和车牌颜色进行匹配，若匹配通过则放行，否则进行人工检查。
[0036]
在本发明实施例中，步骤s1包括以下子步骤：
[0037]
s11：获取车辆在车牌识别区域的实时车辆照片；
[0038]
s12：对实时车辆照片进行灰度处理，得到最终车辆照片；
[0039]
s13：识别最终车辆照片中的四个车牌顶点，根据四个车牌顶点确定车牌所在位置，得到车牌照片。
[0040]
在本发明实施例中，步骤s12中，进行灰度处理的计算公式为：
[0041][0042]
式中，g表示灰度处理后各像素点的灰度值，p表示像素均值，p
min
表示各像素点的像素最小值，p
max
表示各像素点的像素最大值，β表示预设灰度阈值。
[0043]
在本发明实施例中，步骤s13中，识别最终车辆照片中的四个车牌顶点的具体方法为：对最终车辆照片进行二值化处理，并利用快速连通区域标记法确定二值化处理后最终车辆照片的第一水平线、第二水平线、第一垂直线和第二垂直线；将第一水平线和第一垂直线的交点作为第一车牌顶点，将第一水平线和第二垂直线的交点作为第二车牌顶点，将第二水平线和第一垂直线的交点作为第三车牌顶点，将第二水平线和第二垂直线的交点作为第四车牌顶点。
[0044]
在本发明实施例中，步骤s2中，识别车牌颜色的具体方法为：构建车牌颜色识别模型，将车牌照片作为车牌颜色识别模型的输入，识别车牌颜色。
[0045]
车牌颜色可大致分为5种：白色，包括地方警务车辆、解放军车辆和武警序列车辆等；黑色，包括使领馆、外籍车辆等；蓝色，包括小型车辆；黄色，包括大型车、拖挂车、摩托车、驾校教练车、混凝土车和集装箱货车等；绿色，包括小型新能源车的白绿混合、大型新能源车的黄绿混合、农用车的绿牌等。高准确度且快速的车牌颜色识别，对于车牌号码识别和车型辅助判断等也具有重要作用。
[0046]
在本发明实施例中，步骤s2中，车牌颜色识别模型包括依次连接的特征提取层、特征连接层和颜色识别层；
[0047]
特征提取层用于提取车牌照片的颜色特征；特征连接层用于拼接颜色特征；颜色识别层用于根据拼接后的颜色特征识别车牌颜色。
[0048]
在本发明实施例中，特征提取层提取车牌照片的颜色特征的具体方法为：构建车牌照片的特征矩阵，对特征矩阵进行特征值分解，得到最大特征值对应的特征向量，将特征向量作为颜色特征；其中，车牌照片的特征矩阵中第p行第q列元素a
pq
的表达式为：
[0049][0050]
式中，p,q＝1,2,
…
,l，α1,α2,,
…
,α
l
表示l个车牌照片的像素点的小波特征，σ表示
超调参量。
[0051]
在本发明实施例中，颜色识别层的损失函数loss的表达式为：
[0052][0053]
式中，mi表示第i个颜色特征，m
i-1
表示第i-1个颜色特征，表示车牌照片第s个像素点μs和第s-1个像素点μ
s-1
的距离。
[0054]
在本发明实施例中，步骤s2中，获取车牌照片的车牌号的具体方法为：将车牌照片中灰度大于设定阈值的区域置1，在置1的区域内，根据像素比例超过总像素30％的区域进行数字识别，得到车牌号。
[0055]
在本发明实施例中，步骤s3中，若车牌号和车牌颜色均与白名单数据库一致，则匹配通过并放行，否则进行人工检查。把识别到的车牌号和车牌颜色信息通过网络传递到防疫大数据平台，防疫大数据平台进行白名单匹配，如返回白名单车辆符合要求则通知道闸进行开闸，并显示屏通知车辆通行，如不返回要求则不放行，并显示屏通知车辆靠右车道进行检查。
[0056]
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

技术特征：
1.一种基于智慧防疫的车辆快速通行方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：获取车辆在车牌识别区域的实时车辆照片，并识别实时车辆照片中车牌所在位置，得到车牌照片；s2：获取车牌照片的车牌颜色和车牌号；s3：对车牌号和车牌颜色进行匹配，若匹配通过则放行，否则进行人工检查。2.根据权利要求1所述的基于智慧防疫的车辆快速通行方法，其特征在于，所述步骤s1包括以下子步骤：s11：获取车辆在车牌识别区域的实时车辆照片；s12：对实时车辆照片进行灰度处理，得到最终车辆照片；s13：识别最终车辆照片中的四个车牌顶点，根据四个车牌顶点确定车牌所在位置，得到车牌照片。3.根据权利要求2所述的基于智慧防疫的车辆快速通行方法，其特征在于，所述步骤s12中，进行灰度处理的计算公式为：式中，g表示灰度处理后各像素点的灰度值，p表示像素均值，p
min
表示各像素点的像素最小值，p
max
表示各像素点的像素最大值，β表示预设灰度阈值。4.根据权利要求2所述的基于智慧防疫的车辆快速通行方法，其特征在于，所述步骤s13中，识别最终车辆照片中的四个车牌顶点的具体方法为：对最终车辆照片进行二值化处理，并利用快速连通区域标记法确定二值化处理后最终车辆照片的第一水平线、第二水平线、第一垂直线和第二垂直线；将第一水平线和第一垂直线的交点作为第一车牌顶点，将第一水平线和第二垂直线的交点作为第二车牌顶点，将第二水平线和第一垂直线的交点作为第三车牌顶点，将第二水平线和第二垂直线的交点作为第四车牌顶点。5.根据权利要求1所述的基于智慧防疫的车辆快速通行方法，其特征在于，所述步骤s2中，识别车牌颜色的具体方法为：构建车牌颜色识别模型，将车牌照片作为车牌颜色识别模型的输入，识别车牌颜色。6.根据权利要求5所述的基于智慧防疫的车辆快速通行方法，其特征在于，所述步骤s2中，车牌颜色识别模型包括依次连接的特征提取层、特征连接层和颜色识别层；所述特征提取层用于提取车牌照片的颜色特征；所述特征连接层用于拼接颜色特征；所述颜色识别层用于根据拼接后的颜色特征识别车牌颜色。7.根据权利要求6所述的基于智慧防疫的车辆快速通行方法，其特征在于，所述特征提取层提取车牌照片的颜色特征的具体方法为：构建车牌照片的特征矩阵，对特征矩阵进行特征值分解，得到最大特征值对应的特征向量，将特征向量作为颜色特征；其中，车牌照片的特征矩阵中第p行第q列元素a
pq
的表达式为：
式中，p,q＝1,2,
…
,l，α1,α2,,
…
,α
l
表示l个车牌照片的像素点的小波特征，σ表示超调参量。8.根据权利要求6所述的基于智慧防疫的车辆快速通行方法，其特征在于，所述颜色识别层的损失函数loss的表达式为：式中，m
i
表示第i个颜色特征，m
i-1
表示第i-1个颜色特征，表示车牌照片第s个像素点μ
s
和第s-1个像素点μ
s-1
的距离。9.根据权利要求1所述的基于智慧防疫的车辆快速通行方法，其特征在于，所述步骤s2中，获取车牌照片的车牌号的具体方法为：将车牌照片中灰度大于设定阈值的区域置1，在置1的区域内，根据像素比例超过总像素30％的区域进行数字识别，得到车牌号。10.根据权利要求1所述的基于智慧防疫的车辆快速通行方法，其特征在于，所述步骤s3中，若车牌号和车牌颜色均与白名单数据库一致，则匹配通过并放行，否则进行人工检查。

技术总结
本发明公开了一种基于智慧防疫的车辆快速通行方法，包括以下步骤：S1：获取车辆在车牌识别区域的实时车辆照片，并识别实时车辆照片中车牌所在位置，得到车牌照片；S2：获取车牌照片的车牌颜色和车牌号；S3：对车牌号和车牌颜色进行匹配，若匹配通过则放行，否则进行人工检查。本发明的车辆快速通行方法通过构建模型识别车牌颜色，通过构建特征矩阵识别车牌数字，从而达到对车牌的精确识别，减少车牌识别设备的误检率，避免了因摄像机采集或人工的物理车牌信息不准确而导致防疫出入口误放的情况，提高匹配的准确性。提高匹配的准确性。提高匹配的准确性。


技术研发人员：叶明 朱作飞
受保护的技术使用者：成都旋极历通信息技术有限公司
技术研发日：2023.01.10
技术公布日：2023/5/23