《凡德科技违章停车自动抓拍识别系统技术方案》

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1、违章停车自动抓拍识别系统凡德违章停车自动抓拍识别系统技术方案【摘要】l针对的问题如何降低人为因素引起的遗漏违停车辆？如何变“被动”为主动？如何控制交管部门人工成本？如何减轻监控人员工作负荷，提高工作效率？——人工控制云台摄像机，当发现有违章情况，执法人员手动控制云台摄像机进行拉近、拍摄车辆的车牌号码及交通标志等，完成后需手动恢复摄像机预置位，过程复杂繁琐，人工成本高，遗漏的概率很高。要想24小时让每一个摄像头后台站一个监控人员去控制，是不可想象的。在大量增加监控点的情况下，监控人员的工作负荷越来越很大，整套系

2、统运作的准确度严重依赖于监控人员的责任心、工作状态等人为因素。l工作的目标现有城市交通路口监控系统的监控能力和监控有效性还基本停留在人为操作监控，事后取证的阶段，无法起到预防、预警，全天实时监控的作用。如何将原有的需要路上执法，人工执法的行为，变成了自动执法行为，大大降低了执法难度，且具有与现有城市监控系统相兼容的特定，具有很好的设备复用性，这是我们工作的目标。l解决的手段城市交通路口监控领域的一场革命：使用全部自主知识产权的智能图像传感器技术和产品，给眼睛（摄像头）配上大脑（智能图像传感器）——摄像头发现违

3、章车辆后，不仅能自动发现违停车辆，且能自动转向、调焦，拍摄清晰的车牌信息。承建项目：xx城市交通违停智能管控系统承建单位：武汉凡德科技有限公司项目负责人：苏先生负责人联系方式：18607165553联系方式：027-83963040单位地址：武汉市江汉经济开发区常宁里1号11第1页违章停车自动抓拍识别系统1.概述城市交通路口中的违章停车现象一直是城市中的顽疾，对道路的畅通以及行人安全均存在严重影响。如何规范驾驶员的驾驶行为，对违反交通规则的行为及时准确地进行取证查处，是道路监控的关键问题。而现有监控系统的监控

4、能力和监控有效性还基本停留在人工操作监控，在发现有违章停车情况时，执法人员手动控制云台摄像机进行拉近、拍摄车辆的车牌号码及交通标志等，完成后需手动恢复摄像机预置位，过程复杂繁琐，人工成本高；随着道路管理的需要，违章停车监控点越来越多，监控执法人员工作负荷越来越大，工作的准确度依赖于人员自身的责任心、工作状态、身体精力状态等认为因素，也不可想象能有如此多的人力与之相配套。因此，一套完整稳定的高准确性、智能自动化监控拍摄和处理违章停车的管控系统显得非常必要。城市交通路口违停工程，呼唤一场技术革命——给摄像头装上大

5、脑，让摄像头变“聪明”，自动化、主动识别违章停车行为，主动对目标进行超高清晰化锁定，既是对违章司机的震慑，也是对普通大众交通安全的保护。解决问题：需要有智能分析功能对视频中的运动目标进行捕捉并进行行为分析，以利于目标的发现、跟踪、比对等的计算机图像智能分析技术，称为图像传感器技术。凡德图像传感器违停智能管控独到的解决之道：目标实时跟踪清晰化技术和噪声(背景)过滤技术的成熟与稳定。我们的理念是：根据交管对违章车辆要求的三个要素：11第1页违章停车自动抓拍识别系统第一、清晰的车牌；第二，在可视场景内有禁停标志；第

6、三，拍摄到完整的车尾部以及该车所处的大场景情况。自动化、主动识别违章停车行为。解决之道就是：大大增加目标像素点，可将室外目标像素点可以成10倍、50倍、甚至上百倍增加，这就是价值与革命！在同样的存储和编码机制下，直接使用昂贵的高清摄像设备，也无法想象能达到十几倍的清晰化。凡德图像传感器的处理技术，突破了硬件设备和现有技术体系能力的极限。2.系统工作原理2.1自动识别抓拍过程2.1.1在系统中设置球机预置位及相应的违停检测区域（见图1）图片12.1.2在违停检测区域内对违停车辆进行检测（见图1）2.1.3对检测

7、到的违停车辆实现自动放大，并对车牌进行定位特写抓拍（见图2）11第1页违章停车自动抓拍识别系统图片22.1.4自动生成违章报警记录，包括提供一张特写的JPEG格式的车牌特写图片和一段20s可回放的违章行为视频（AVI），并生成文字信息，包括车牌信息、违章时间、地点、违章类型等；2.1.5抓拍完成后，球机自动回到预置位，继续检测其它违停车辆2.2自动识别抓拍原理图11第1页违章停车自动抓拍识别系统违章停车自动抓拍系统针对进入快速锁定，对车牌高度清晰化的功能，该功能采用控制快球，将快球运动到需要监控的区域场景，对

8、违法车辆进行动态跟踪，放大抓拍车牌号码，获取清晰图片后摄像机视角自动回归预置位。一旦有争议出现，则可以通过清晰化的录像来实现对人员的判定。2.3产品优势2.3.1支持复杂场景下的抓拍现代城市许多禁停路段在繁华闹市区，违停的车辆周围有许多行人、自行车和其它不断进出的机动车等凡德违章停车自动抓拍系统采用了新一代目标识别技术，即便这种场景下也不受干扰，可准确检测出违停车辆，成功率高达85%。2.3.2超长