趙 靚

(山西云時代技術(shù)有限公司，山西 太原 030012)

0 引言

伴隨著我國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，城市規(guī)?？焖倥蛎?，機(jī)動車保有量持續(xù)穩(wěn)定增長，道路交通安全及擁堵問題成為制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素之一，現(xiàn)有的交通管理技術(shù)手段難以滿足工作需要。因此，提高科技水平，實時了解道路交通信息，實現(xiàn)精細(xì)化管理，是公安交通管理部門當(dāng)前面臨的必然選擇。詳細(xì)交通流數(shù)據(jù)的采集是實現(xiàn)精細(xì)化管理的基礎(chǔ)。

基于此，設(shè)計一種基于人工智能技術(shù)的車輛融合信息辨識系統(tǒng)。本系統(tǒng)構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)信息融合技術(shù)、人工智能技術(shù)等相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)的車輛融合信息辨識系統(tǒng)[1]，可用于解決道路交通安全及擁堵問題，實現(xiàn)對重點部位的24小時全天候監(jiān)控覆蓋，全面記錄所有通行車輛數(shù)據(jù)信息，減少擁堵，避免違規(guī)車輛上路，優(yōu)化交通組織結(jié)構(gòu)，使得道路運(yùn)輸系統(tǒng)有序發(fā)展，避免路面堵車現(xiàn)象，減少了廢氣排放的強(qiáng)度和時間，保護(hù)基本公共設(shè)施道路環(huán)境、減少大氣環(huán)境污染。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

本設(shè)計主要由信息采集監(jiān)測模塊、信息檢測模塊、信息處理模塊、辨識模塊等模塊構(gòu)成。系統(tǒng)構(gòu)成示意圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)構(gòu)成示意圖

信息采集監(jiān)測模塊主要通過布置在現(xiàn)場的自動化監(jiān)測設(shè)備實時采集現(xiàn)場數(shù)據(jù)完成車輛綜合信息的采集，包括車輛特征照片、車牌號碼與車牌顏色等。

信息檢測模塊主要針對各個站點的布防監(jiān)控設(shè)備完成圖片信息識別、數(shù)據(jù)緩存以及壓縮上傳等功能。模塊內(nèi)部主要由卡口抓拍單元、終端服務(wù)器、外場工業(yè)交換機(jī)、防雷器、光纖收發(fā)器、開關(guān)、電源等設(shè)備組成，可實現(xiàn)對動態(tài)車輛多類型參數(shù)的全天候采集。采集信息包含車輛速度檢測、車輛圖像記錄、車輛牌照自動識別、超速抓拍、車型判別、車身顏色識別等，避免了傳統(tǒng)采集系統(tǒng)的單一性。

信息處理模塊可對采集的多種傳感器有效信息進(jìn)行處理，構(gòu)建狀態(tài)預(yù)警模型，得出當(dāng)前狀態(tài)下的關(guān)鍵性技術(shù)指標(biāo)，通過對比設(shè)定閾值可實現(xiàn)對違規(guī)車輛信息進(jìn)行預(yù)警[2]。

辨識模塊可將采集到的車輛信息通過人工智能算法進(jìn)行處理，替換掉原始模式識別算法，去除原始算法層面的人工目標(biāo)挑選過程；由前端攝像機(jī)來承擔(dān)進(jìn)行目標(biāo)自主挑選，摒除人工挑選對識別模式的限制；利用計算機(jī)精細(xì)化的運(yùn)算，通過大量過車目標(biāo)的自主學(xué)習(xí)從而來提高車輛特征、號牌的識別準(zhǔn)確率，既能提高系統(tǒng)魯棒性、環(huán)境適應(yīng)性，也能達(dá)到精細(xì)化識別的目的[3,4]。

2 技術(shù)關(guān)鍵

1) 采用高性能精細(xì)化硬件平臺控制，確保高清圖像的成像質(zhì)量,使得數(shù)據(jù)采集硬件設(shè)備在不同外界環(huán)境中均可達(dá)到滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用的成像效果[5]。

2) 利用人工智能算法實時檢測視頻圖像中的目標(biāo)，在車頭到達(dá)停止線以前完成車輛檢測工作，同時鎖定畫面中經(jīng)過每條車道的車輛，提高車輛檢測工作的時效性。

3) 采用人工智能技術(shù)，通過自主訓(xùn)練與自主學(xué)習(xí)，一方面可提升車牌識別準(zhǔn)確率，另一方面有助于對車輛進(jìn)行持續(xù)跟蹤，效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于傳統(tǒng)的單幀畫面車牌識別技術(shù)和多幀識別技術(shù)。

4) 在檢測到車輛目標(biāo)以后，可跟蹤車輛鎖定目標(biāo)，并對其進(jìn)行持續(xù)跟蹤，最終獲得車輛在路口的行駛軌跡，為闖紅燈、不按導(dǎo)向車道行駛、壓線等交通違法行為的取證提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。

5) 利用人工智能算法，在車輛檢測、車輛跟蹤的基礎(chǔ)上，結(jié)合車道屬性統(tǒng)計出分車道、分時段的車流數(shù)據(jù)，進(jìn)而可計算出占有率、飽和度等基本信息，從而優(yōu)化下一步的交通管理工作。

6) 利用人工智能算法提取通行車輛的號牌特征，利用車牌顏色識別與車輛輪廓分析提取車型特征，用以與黑名單庫進(jìn)行比對、報警，此設(shè)備利用在關(guān)鍵卡口處將提升交通執(zhí)法效率[6]。

3 軟件設(shè)計

系統(tǒng)采用簡潔、友好的人機(jī)界面，具有多媒體化操作設(shè)計，在出現(xiàn)系統(tǒng)故障時，方便管理人員簡便快捷地進(jìn)行處理。前端數(shù)據(jù)采集設(shè)備支持遠(yuǎn)程升級和遠(yuǎn)程故障排除功能，維護(hù)便捷，大大降低了系統(tǒng)運(yùn)維管理成本，同時還具備自動檢測系統(tǒng)中設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，并顯示出詳細(xì)參數(shù)功能，可輔助管理人員及時準(zhǔn)確地判斷現(xiàn)場情況和更有針對性的解決現(xiàn)場問題。使用穩(wěn)定易操作的硬件與軟件，完全不需借助任何專用維護(hù)工具，大大降低了對操作管理人員的專業(yè)技術(shù)水平要求，進(jìn)而節(jié)省了日常頻繁的維護(hù)保養(yǎng)費(fèi)用。上位機(jī)軟件接收到自動化硬件設(shè)備采集的信息后，首先分析數(shù)據(jù)信息類型，分析完成后將相應(yīng)的信息展示到軟件界面中。如圖2所示為正常車輛實時抓拍圖，如圖3所示為無車牌車輛實時抓拍圖。

圖2 正常車輛實時抓拍圖界面

圖3 無車牌車輛實時抓拍圖界面

4 總結(jié)

本系統(tǒng)測量準(zhǔn)確率高，使用靈活方便，易于集成。該系統(tǒng)的實施，有效地提升了異常車輛查處與攔截的準(zhǔn)確度，能夠?qū)偬着七M(jìn)行分析比對，對前端路面進(jìn)行抓拍分析，結(jié)合數(shù)據(jù)中心的處理算法，具備研判交通態(tài)勢的能力以及流量統(tǒng)計的功能，還可對車牌進(jìn)行精確化識別，輔助提高城市交通規(guī)劃能力，充分避免交通擁堵等問題，彌補(bǔ)多年來單幀或多幀圖像識別技術(shù)的不足，大大提高車輛車牌辨識的準(zhǔn)確度。