CN119445687A 一种基于图像识别的高速公路etc逃费稽查方法及系统 （上海云钠信息科技有限公司）

自由贸易试验区临港新片区云汉路一种基于图像识别的高速公路ETC逃费稽查本发明公开了一种基于图像识别的高速公路ETC逃费稽查方法及系统，涉及图像识别技术为数据计算平均值和标准差，动态调整稽查阈核提示信息，提醒工作人员进行进一步的ETC排2所述特征提取模块通过在所述稽查服务器中实时接收的车辆图像集合和车流量数据，所述时间一致性分析模块通过基于稽查特征向量集，进行差异计算获所述时间一致性分析模块包括时间一致性检测单元和一致性所述时间一致性检测单元通过基于所有车辆的稽查特征向量集中的车牌识别间隙时所述通行时间差异值△T通过以下算法公式;所述异常监测模块通过基于稽查特征向量集，进行分别计算输出轨迹完整性指数完整性指数Itraj和图像模糊度异常指数△Bscore输入至综合分析算法公式中，进行计算2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的高速公路ETC逃费稽查系统，其特征在所述车辆图像采集单元通过在高速ETC稽查处设置若干稽查点，并在每个稽查点安装所述数据传输单元通过将视觉传感器自带通信模组，通过5G网络与3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的高速公路ETC逃费稽查系统，其特征在所述数据处理单元通过在稽查服务器中实时接收车辆图像集合，并通过图像处理工所述分辨率统一化和尺寸统一化通过采用图像处理工具将车辆图像集合的图像分辨3所述图像特征增强处理通过对车辆图像集合中的车牌字符进行对比度增所述特征提取单元通过对所述标准图像集进行特征提取获取稽查特光学字符识别算法OCR对标准图像集中的车牌进行提取字符特征，依据每辆车的字符特征所述车牌识别间隙时间Tp通过基于光学字符识别算法OCR对标准图像集中的车牌进行所述车牌识别间隙时间Tp通过摄像头会记录车辆的车牌、时间戳及所述图像匹配度Mg通过使用深度学习模型提取标准图像集的全局所述图像模糊度Bg通过对标准图像集进行边缘检测，提取高标准图像集的模糊程度，4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的高速公路ETC逃费稽查系统，其特征在再将通行时间阈值T1与所述通行时间差异值△T进行初步对比评估，分析车辆通过稽查点5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的高速公路ETC逃费稽查系统，其特征在所述轨迹完整性监测单元通过对标记的异常通行车辆，提取异常通所述轨迹完整性指数Itraj通过以下算法公式;6.根据权利要求5所述的一种基于图像识别的高速公路ETC逃费稽查系统，其特征在4所述图像模糊度异常指数△Bscore通过以下算法公式;7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的高速公路ETC逃费稽查系统，其特征在所述综合分析单元通过构建综合算法公式，并提取被标记的异常通所述综合行为指数Sabn通过以下算法公式;8.根据权利要求7所述的一种基于图像识别的高速公路ETC逃费稽查系统，其特征在表示正常车辆的平均综合行为指数Sabn值，onormal表在将所述稽查阈值J1与所述综合行为指数Sabn进行二次对比评9.一种基于图像识别的高速公路ETC逃费稽查方法，S2、在所述稽查服务器中实时接收的车辆图像集5S5、通过构建综合分析算法公式，将所获取的通行时间差异值△T、轨迹完整性指数Itraj和图像模糊度异常指数△Bscore输入至综合分析算法公式中，进行计算输出综合行6[0001]本发明涉及图像识别技术领域，具体为一种基于图像识别的高速公路ETC逃费稽[0002]ETC电子收费系统作为一种不停车收费的高效手段，已经在高速公路上得到广泛[0003]现阶段尽管现有的ETC逃费检测系统已经能够实现车辆的车牌识别，并基于车牌[0004]针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于图像识别的高速公路ETC逃费稽查所述车辆信息采集模块通过在ETC稽查点设置视觉传感器，实时采集车辆图像集所述特征提取模块通过在所述稽查服务器中实时接收的车辆图像集合和车流量轨迹完整性指数Itraj和图像模糊度异常指数△Bscore输入至综合分析算法公式中，进行计算输出综合行为指数Sabn，并设置稽查阈值J1，再将所述稽查阈值J1与综合行为指数7所述车辆图像采集单元通过在高速ETC稽查处设置若干稽查点，并在每个稽查点所述分辨率统一化和尺寸统一化通过采用图像处理工具将车辆图像集合的图像通过光学字符识别算法OCR对标准图像集进行中的车牌进行提取字符特征，依据每辆车的所述车牌识别间隙时间Tp通过基于光学字符识别算法OCR对标准图像集进行中的所述图像匹配度Mg通过使用深度学习模型提取标准图像集的全局和局部特征向所述时间一致性检测单元通过基于所有车辆的稽查特征向量集中的车牌识别间8查点之间的车牌识别间隙时间，D表示车辆行驶的路段距离，通过稽查点设置距离获取，所述轨迹完整性指数Itraj通过以下算法公所述图像模糊度异常指数△Bscore通过以下算法公所述综合行为指数Sabn通过以下算法公式;9J1=⃞normal+k-omormal，其中，kanormal表示正常车辆的平均综合行为指数Sabn值，oormal表示正常车辆的综合行为指数Sabn标准差，k表示正常车辆的综合行为指数Sabn生成人工审核提示信息，由稽查服务器提示工作人员在下一个稽查点对异常车辆进行ETC数Itraj和图像模糊度异常指数△Bscore输入至综合分析算法公式中，进行计算输出综合[0015]本发明提供了一种基于图像识别的高速公路ETC逃费稽查方法及系统。具备以下别能力。时间一致性分析模块通过计算车辆通行时间差异值△T，利用车牌识别间隙时间轨迹完整性指数Itraj和图像模糊度异常指数△Bscore，对异常通行车辆进行深度异常分异常监测模块通过基于稽查特征向量集，进行分别计算输出轨迹完整性指数完整性指数Itraj和图像模糊度异常指数△Bscore输入至综合分析算法公式中，进行计算[0021]本实施例中，该系统的车辆信息采集模块通过视觉传感器在ETC稽查点实时采集监测模块进一步评估车辆轨迹完整性和图像模糊度，通过计算轨迹完整性指数Itraj和图车辆图像采集单元通过在高速ETC稽查处设置若干稽查点，并在每个稽查点安装特征提取和逃费行为分析提供准确且实时的基础数据，提升了系统在高速公路ETC逃费稽数据处理单元通过在稽查服务器中实时接收车辆图像集合，并通过图像处理工分辨率统一化和尺寸统一化通过采用图像处理工具将车辆图像集合的图像分辨字符识别算法OCR对标准图像集进行中的车牌进行提取字符特征，依据每辆车的字符特征车牌识别间隙时间Tp通过基于光学字符识别算法OCR对标准图像集进行中的车牌图像模糊度Bg通过对标准图像集进行边缘检测，提取高标准图像集的模糊程度，过深度学习算法对比不同稽查点拍摄的车辆图像的相似性，评估车辆的通行轨迹是否完时间一致性检测单元通过基于所有车辆的稽查特征向量集中的车牌识别间隙时查点之间的车牌识别间隙时间，D表示车辆行驶的路段距离，通过稽查点设置距离获取，[0027]一致性评估单元通过基于两个稽查点正常通过的时间，进行设定通行时间阈值随后设定一个通行时间阈值T1，并将其与计算得出的通行时间差异值△T进行初步对比评数考虑了车辆行驶速度与图像清晰度之间的关系，若图像模糊度较高且车辆行驶速度较;平均值和标准差，获取稽查阈值J1，具体算法公式为：J1=⃞mormal+k-oomal，其中，生成人工审核提示信息