一种基于卡口通行轨迹判定车辆号牌识别可信度的方法技术

本发明专利技术提供的一种基于卡口通行轨迹判定车辆号牌识别可信度的方法，其无需针对每个车牌的卡口采集到的图片数据进行逐一判断，而是基于数据采集范围中所有卡口设备的历史数据训练得到车辆号牌号码识别可信度计算模型，然后将待处理号牌对应的通过卡口数量、通行天数、通行轨迹次数等参数送入车辆号牌号码识别可信度计算模型，计算得到车辆号牌识别可信度，极大的提高了计算速度，不但结果准确率更高，且模型相对简单，对硬件性能要求也较低，尤其适用于海量数据的实时计算需求场景中。其适用于海量数据的实时计算需求场景中。其适用于海量数据的实时计算需求场景中。

【技术实现步骤摘要】
一种基于卡口通行轨迹判定车辆号牌识别可信度的方法


[0001]本专利技术涉及智能交通控制
，具体为一种基于卡口通行轨迹判定车辆号牌识别可信度的方法。

技术介绍

[0002]在智能交通控制领域，通常是基于卡口监控设备识别出车辆号牌进而确定目标车辆，进行后续的交通控制管理工作。这就意味着车辆号牌识别准确性对后续工作很重要。根据《道路车辆智能检测记录系统通用技术条件(GAT/497
‑
2016)》要求，卡口监控设备在日间车辆号牌号码识别准确率应不小于95％，夜间车辆号牌号码识别准确率应不小于90％。但现实中卡口都是安装在路面上，由于车辆处于行驶状态，加之拍摄角度欠佳或者光线不好，遭遇雨雪天气，车牌污损等情况，这些都将大大增加车牌精准识别的难度。从实际抽查情况看，卡口监控设备对号牌号码识别准确率不超过70％。
[0003]在实际的应用中，不同识别精度的数据有不同的用途；比如：对于车辆流调时，需要使用达到指定识别准确度的车牌进行后续跟踪；而使用基础数据做训练数据训练大数据模型时，需要使用可信度这一参数，以标签的形式来标记每个车牌的识别结果，以便保证后续模型计算符合应用需求。
[0004]而现有技术中，对于车牌识别可信度的计算，并没有一套非常标准的方法来进行计算。然而大多数车辆号牌的可信度的计算都是基于对卡口设备采集的图片数据进行分析计算，然后才能得到车辆号牌识别结果的可信度。如《车号定位识别与可信度估计》(红外与激光工程第31卷第3期)中记载方法为：对于单一目标识别，可通过统计匹配互相关峰值与样本信噪比之间的关系来估计可信度。对于多类识别，可利用匹配得到的最大与次大互相关系数的线性组合，再统计出可信度的方法。现有技术中这些基于以图像分析为基础的对车辆号牌可信度的计算方法在需要进行海量计算的时候，不但计算过程非常复杂，速度较慢，而且在要求能够支持实时计算的场景下，对支持计算的硬件性能要求极高，导致系统成本过高。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中现有技术中可信度的计算过程非常复杂，且支持实时计算的场景下对硬件性能要求过高的问题，本专利技术提供一种基于卡口通行轨迹判定车辆号牌识别可信度的方法，其可以在确保准确的每个车牌号码识别结果的基础上，计算速度较快，且对硬件性能要求较低。
[0006]本专利技术的技术方案是这样的：一种基于卡口通行轨迹判定车辆号牌识别可信度的方法，其特征在于，其包括以下步骤：
[0007]S1：确定训练数据采集周期和数据采集范围；
[0008]S2：基于所述训练数据采集周期内的所有的卡口设备，获取所述训练数据采集周期内所有卡口通行轨迹记录的历史数据，将数据集合记作：通行轨迹记录基础数据集合；
[0009]所述卡口通行轨迹记录的内容中包括：号牌种类、号牌号码、通行时间、通过卡口、通行道路和通行区域；
[0010]S3：将所述通行轨迹记录基础数据集合中每个识别出来的号牌，记作：训练用号牌；
[0011]S4：确认每个所述训练用号牌在所述通行轨迹记录基础数据集合中存在的记录日期总数SumD；
[0012]比较SumD和预设的统计日期阈值LineD；
[0013]当SumD<LineD时，则将所述训练用号牌的数据从所述通行轨迹记录基础数据集合中删除；
[0014]将最后剩下的所述通行轨迹记录基础数据集合，记作：通行轨迹记录训练用数据；
[0015]S5：获取所述通行轨迹记录训练用数据中的每个所述训练用号牌对应的可信度；
[0016]S6：基于所述通行轨迹记录训练用数据、每个所述训练用号牌对应的可信度，构建出车辆号牌号码识别可信度计算模型：
[0017][0018]其中，Conf为每个号牌号码对应的可信度，N为每个号牌号码途径的卡口数量；a为卡口数量系数，b为通行天数系数；
[0019]P的计算方法为：
[0020][0021]为所述卡口通行轨迹记录集合中的每个号牌号码对应的途径卡口数量的平均值；
[0022]m的计算方法为：
[0023][0024]其中，D为每个号牌号码对应的通行天数；
[0025]M的计算方法为：
[0026][0027]S7：指定数据采集周期，在所述数据采集范围内，采集所有的卡口通行轨迹记录，将轨迹记录的集合记作：待识别卡口通行轨迹记录集合；
[0028]S8：逐一取出所述待识别卡口通行轨迹记录集合中的每一个号牌号码，记作：待处理号牌；
[0029]S9：确定所述待处理号牌在所述待识别卡口通行轨迹记录集合中对应的记录日期总数TD；
[0030]当TD小于统计日期阈值LineD时，执行步骤S10；
[0031]否则，执行步骤S11；
[0032]S10：将所述待处理号牌在车辆登记基础信息中比对查找，能够在所述车辆登记基础信息中找到所述待处理号牌，则对所述待处理号牌设置可信标志位：信息明确；否则对所述待处理号牌设置可信标记位：信息不明；
[0033]S11：将所述待处理号牌关联的卡口通行轨迹记录送入所述车辆号牌号码识别可信度计算模型中，得到计算结果，即为所述待处理号牌对应的车辆号牌识别可信度。
[0034]其进一步特征在于：
[0035]所述统计日期阈值LineD为3天；
[0036]步骤S6中，卡口数量系数a取值为60，通行天数系数b取值为40。
[0037]本专利技术提供的一种基于卡口通行轨迹判定车辆号牌识别可信度的方法，其无需针对每个车牌的卡口采集到的图片数据进行逐一判断，而是基于数据采集范围中所有卡口设备的历史数据训练得到车辆号牌号码识别可信度计算模型，然后将待处理号牌对应的通过卡口数量、通行天数、通行轨迹次数等参数送入车辆号牌号码识别可信度计算模型，计算得到车辆号牌识别可信度，极大的提高了计算速度，不但结果准确率更高，且模型相对简单，对硬件性能要求也较低，尤其适用于海量数据的实时计算需求场景中。
附图说明
[0038]图1为基于卡口通行轨迹判定车辆号牌识别可信度的方法的流程图。
具体实施方式
[0039]如图1所示，本专利技术包括一种基于卡口通行轨迹判定车辆号牌识别可信度的方法，其包括以下步骤。
[0040]S1：确定训练数据采集周期和数据采集范围。
[0041]本实施例中，数据采集范围设置为全国；训练数据采集周期设置为1个月。
[0042]S2：基于训练数据采集周期内的所有的卡口设备，获取训练数据采集周期内所有的卡口通行轨迹记录的历史数据，将数据集合记作：通行轨迹记录基础数据集合；
[0043]卡口通行轨迹记录的内容中包括：号牌种类、号牌号码、通行时间、通过卡口、通行道路和通行区域。
[0044]S3：将通行轨迹记录基础数据集合中每个识别出来的号牌，记作：训练用号牌。现有的具备计算能力的卡口监控设备，大多可以直接通过图像识别技术得到监控数据中的车辆的号牌号码。具体方法基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于卡口通行轨迹判定车辆号牌识别可信度的方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1：确定训练数据采集周期和数据采集范围；S2：基于所述训练数据采集周期内的所有的卡口设备，获取所述训练数据采集周期内所有卡口通行轨迹记录的历史数据，将数据集合记作：通行轨迹记录基础数据集合；所述卡口通行轨迹记录的内容中包括：号牌种类、号牌号码、通行时间、通过卡口、通行道路和通行区域；S3：将所述通行轨迹记录基础数据集合中每个识别出来的号牌，记作：训练用号牌；S4：确认每个所述训练用号牌在所述通行轨迹记录基础数据集合中存在的记录日期总数SumD；比较SumD和预设的统计日期阈值LineD；当SumD<LineD时，则将所述训练用号牌的数据从所述通行轨迹记录基础数据集合中删除；将最后剩下的所述通行轨迹记录基础数据集合，记作：通行轨迹记录训练用数据；S5：获取所述通行轨迹记录训练用数据中的每个所述训练用号牌对应的可信度；S6：基于所述通行轨迹记录训练用数据、每个所述训练用号牌对应的可信度，构建出车辆号牌号码识别可信度计算模型：其中，Conf为每个号牌号码对应的可信度，N为每个号牌号码途径的卡口数量；a为卡口数量系数，b为通行天数系数；P的计算方法为：P的计算方法为：为所述卡口通行轨迹记录集合中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔晨晨，蔡岗，周云龙，李小武，镇煌，陆杨，何瑞华，
申请(专利权)人：公安部交通管理科学研究所，
类型：发明
国别省市：