【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及治超车辆跟踪识别，具体的是一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统。
技术介绍
1、在传统的治超车辆管理中，往往依赖于人工测量、称重或简单的传感器数据来判断车辆是否超限。然而，这些方法存在诸多不足，如测量不准确、数据不全面、监控不实时等问题。随着图像识别技术的不断发展，其在车辆监控和管理领域的应用越来越广泛。当前方案正是基于这一背景，提出了一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，旨在解决传统方法中存在的问题，提高治超管理的效率和准确性。
2、如中国专利公开号cn118643994a公开了数字城市治超治载监管系统，涉及治超治载监管
，本专利技术通过对监测道路上各通行车辆进行过超过载监测，筛选出各过超车辆和各过载车辆，进而根据各过超车辆的行驶信息和过载车辆的通行信息，计算各过超车辆对应行驶行安值和各过载车辆对应行驶载安值，并根据历史教育信息，获取各过超车辆和过载车辆的教育类型和教育等级，进而分析并发送各线上教育过超司机和各线上教育过载司机对应的线上教育课程，大大地降低道路监管的人工成本，精准的筛选出对司机有效的教育类型，提高了司机教育的准确性和效果，进而降低了后续司机的违规次数，降低交通事故的发生，从而维护交通系统的安全性。
3、现有技术偏向于在行驶信息和用户教育情况方面进行处理，但是在治超管理时，需要实时识别当前用户所驾驶车辆的相应尺寸以及相关移动信息，来判断当前用户驾驶车辆是否存在相应的违规情况，并及时对相关车辆追踪，以提高对交通管控、管理的效果。
技
1、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，包括：数据获取模块，用于对目标车辆进行识别，获取目标车辆的视频数据。
2、尺寸分析模块，用于对目标车辆的视频数据进行分析，获取车辆外观对应的尺寸信息，对尺寸信息进行分析，得到尺寸分析结果。
3、行为映射模块，用于对视频数据进行分析，提取目标车辆至少一个相关的行为向量；对行为向量进行分解，获取行为向量对应的映射行为区间；行为向量包括目标车辆的行驶时间、位置、速度和车辆姿态的相对变化量。
4、行为分析模块，用于对行为向量进行分析，确定映射行为区间下的映射行为在单位时间内的变化趋势，变化趋势包括行为特征变异量、速度相对量、姿态相对量、行为转换率和行为预警率，根据映射行为的变化趋势，计算得到趋势分析系数。
5、行为倾向模块，用于对行为向量进行分析，确定目标车辆在移动时的行为倾向，对目标车辆的行为倾向进行分解，得到倾向分析系数。
6、车辆评估模块，用于对映射行为的变化趋势进行分析识别，确定映射行为的概率分布，并基于映射行为的概率分布、倾向分析系数和尺寸分析结果，得到车辆评估结果。
7、本专利技术的有益效果在于：本专利技术通过图像识别技术，实现对车辆外观尺寸的实时获取和准确判断，提高了超限识别的准确性；通过多个模块协同工作，对车辆行为进行全面分析，提高了车辆监控的准确性和可靠性；综合多个模块的输出结果，对车辆进行全面评估，提高了评估结果的准确性和可信度；通过自动化、智能化的管理系统，降低了人力成本，提高了治超管理效率。
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1.一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，尺寸分析模块的实现方式还包括，将目标车辆按照视频数据的时间戳进行识别，分别确定每个时间戳下目标车辆的尺寸坐标，得到目标车辆的尺寸信息，将目标车辆的尺寸信息与标准尺寸进行比较，判断目标车辆是否超限，将超限的尺寸信息输出为尺寸分析结果。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，对行为向量进行分解，获取行为向量对应的映射行为区间的实现方式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，趋势分析系数的实现方式为：
5.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，周期趋势系数表示为，将行为转换率和行为预警率进行归一化处理后，计算得到周期趋势系数；
6.根据权利要求5所述的一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，趋势分析系数表示为，将周期趋势系数和趋势相关系数进行
7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，对目标车辆的行为倾向进行分解，得到倾向分析系数的实现方式表示为：
8.根据权利要求7所述的一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，安全评估值表示为：
9.根据权利要求7所述的一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，倾向分析系数表示为，获取微行为的持续时间对应的权重，按照当前微行为的安全评估值、行为特征值、间距变化值和发生次数，计算得到倾向分析系数；
10.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，车辆评估结果表示，获取趋势分析系数的概率分布值，将趋势分析系数的概率分布值作为映射行为的概率分布，根据映射行为的概率分布、倾向分析系数和尺寸分析结果计算得到车辆评估系数，将车辆评估系数输出为车辆评估结果；
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，尺寸分析模块的实现方式还包括，将目标车辆按照视频数据的时间戳进行识别，分别确定每个时间戳下目标车辆的尺寸坐标，得到目标车辆的尺寸信息，将目标车辆的尺寸信息与标准尺寸进行比较，判断目标车辆是否超限，将超限的尺寸信息输出为尺寸分析结果。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，对行为向量进行分解，获取行为向量对应的映射行为区间的实现方式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，趋势分析系数的实现方式为：
5.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的治超车辆跟踪识别管理系统，其特征在于，周期趋势系数表示为，将行为转换率和行为预警率进行归一化处理后，计算得到周期趋势系数；
6.根据权利要求5所述的一种基于图像识别的治超车辆...
【专利技术属性】
技术研发人员：李光友，高波，蔡朝贵，史玉芳，周伯阳，鲁小杰，王大元，
申请(专利权)人：安徽光谷智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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