一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控系统及方法与流程

本发明涉及领域自动化车辆管理与监控，特别是涉及一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控系统及方法。

背景技术：

1、视觉识别技术可以实时地对车辆进行识别和监测。通过高速图像处理和算法优化，可以在几乎不延迟的情况下，快速准确地提取车辆的特征信息，满足对实时监控和管理的需求。视觉识别技术可以通过学习和训练，识别并区分不同类型的车辆，例如汽车、卡车、摩托车等。同时，还可以提取车辆的颜色、型号、车牌号码等特征信息。这种多样性使得系统在不同场景和应用中具有更广泛的适应性。

2、各种监控设备常见于商场、工厂、及住宅区等，用于监控管理出入车辆，在某些特殊场地以及限制路段中往往会对一些大型车辆或者非特种作业车辆的进出入进行限制。但现有技术中往往会设有卡口并有人员入驻无法实现全自动管理，影响通行效率且有额外的人工成本。

技术实现思路

1、本发明主要解决的技术问题是提供一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控系统及方法，能够解决上述背景技术中提出的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控方法，包括以下步骤：

3、s1：通过监控设备对监控范围内的车辆信息进行采集并预处理；

4、s2：根据所采集的车辆信息对各车辆的特征进行分析识别其车型，并对该信息进行记录；

5、s3：根据所采集的车辆信息对监控区域内的各车辆行驶轨迹进行分析并评估

6、s4：根据所采集的车辆信息与车辆行驶数据的评估结果，自动选择是否激活与监控设备相连的报警装置。

7、进一步的，在s1中，所述监控设备由能够捕获不同光谱范围的多模态摄像头、数据处理系统、数据存储组件组成；

8、所述数据处理系统用于对多模态摄像头所捕获的图片进行预处理并对该图像进行车辆特征分析识别车辆类型并进行车辆行驶轨迹分析；

9、所述数据储存组件用于存储处车辆相关数据；

10、基于监控设备所在位置，以所述多模态摄像头采集范围为参照，根据预设的数据采集规范将监控设备可采集数据范围内符合数据采集规范的部分设为监控区域；

11、所述数据采集规范包括数据质量标准、数据采集合法性和数据存储策略；

12、所述车辆信息包括车辆类型信息和车辆行驶轨迹信息，所述车辆类型信息和车辆行驶轨迹信息由多模态摄像头采集，所述车辆行驶轨迹信息为车辆在连续帧中的运动轨迹。

13、进一步的，所述s2包括：

14、步骤s2-1：基于多尺度ret inex算法对摄像头采集的日间光照不均匀图像进行预处理，对夜间图像采用限制对比度的自适应直方图均衡化方法进行预处理。

15、步骤s2-2：采用优化后的yolov3网络检测模型识别预处理过的图像并判定车辆类型。

16、进一步的，所述s3包括：

17、步骤s3-1：利用连续隐马尔可夫模型实现轨迹聚类，从而生成典型的车辆路径模式，并将通过监控设备得到的典型车辆路径模式作为参考模式。

18、步骤s3-2：通过监控设备采集的车辆数据包括车辆行驶轨迹及其空间位置来检测车辆异常状况。

19、进一步的，所述s4包括：

20、步骤s4-1：根据上述步骤中对车辆信息的识别以及车辆行驶轨迹、行驶状态的评估结果，对当前监控范围内车辆进行管控；

21、p1：根据s2中的车辆类型识别，对当前监控范围内的车辆信息进行记录；

22、p2：根据s3中检测得到的异常状态的车辆并提取该车辆信息；

23、p3：将该异常状态车辆信息与数据库中准许通行车辆信息进行比对

24、步骤s4-2：将比对失败的车辆信息进行记录并激活与监控设备相连接的报警装置对该违规车辆进行警告。

25、一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控系统，所述系统包括：车辆图像信息采集模块、车辆类型分析模块、车辆行驶轨迹分析模块、执行模块。

26、所述车辆图像信息采集模块用于通过监控设备对监控区域内的车辆进行图像信息采集；

27、所述车辆类型分析模块用于对监控设备采集得到的图像进行车辆类型分析；

28、所述车辆行驶轨迹分析模块用于对采集的监控区域的车辆行驶轨迹进行分析；

29、所述执行模块用于记录违规车辆信息并激活报警器。

30、进一步的，所述的车辆类型分析模块包括图像预处理单元、车辆类型分析单元；

31、所述的图像预处理单元用于对摄像头采集到的图像进行预处理；

32、所述的车辆类型分析单元用于对已预处理的图像进行分析识别图像中的车辆类型。

33、进一步的，所述的车辆行驶轨迹分析模块包括车辆轨迹聚类单元、车辆行驶轨迹和空间位置监测单元；

34、所述车辆轨迹聚类单元用于生成典型的车辆路径模式，并将得到的典型车辆路径模式作为参考模式；

35、所述车辆行驶轨迹和空间位置监测单元用于监测车辆异常状态。

36、进一步的，所述的执行模块包括信息记录单元、报警单元；

37、所述的信息记录单元用于记录违规车辆信息；

38、所述的报警单元用于激活报警器。

39、本发明的有益效果是：本发明可以对车辆进行实时的识别和跟踪，使管理人员能够及时掌握车辆的动态，实现对车辆的实时管理和调度，可以减少人工干预和处理的需求，提高管理和监控的效率，且本发明有较强的扩展性和适应性。它可以与其他技术和系统集成，如车辆定位系统、大数据分析等，实现更多功能和应用的扩展。

技术特征：

1.一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控方法，其特征在于：在s1中，所述监控设备由能够捕获不同光谱范围的多模态摄像头、数据处理系统、数据存储组件组成；

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控方法，其特征在于：所述s2包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控方法，其特征在于：所述s3包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控方法，其特征在于：所述s4包括：

6.一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控系统，其特征在于：所述系统包括：车辆图像信息采集模块、车辆类型分析模块、车辆行驶轨迹分析模块、执行模块；

7.根据权利要求6所述的一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控系统，其特征在于：所述的车辆类型分析模块包括图像预处理单元、车辆类型分析单元；

8.根据权利要求6所述的一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控系统，其特征在于：所述的车辆行驶轨迹分析模块包括车辆轨迹聚类单元、车辆行驶轨迹和空间位置监测单元；

9.根据权利要求6所述的一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控系统，其特征在于：所述的执行模块包括信息记录单元、报警单元；

技术总结本发明公开了一种基于视觉识别算法的自动化车辆管理与监控系统及方法，包括：S1：通过监控设备对监控范围内的车辆信息进行采集并预处理；S2：根据所采集的车辆信息对各车辆的特征进行分析识别其车型，并对该信息进行记录；S3：根据所采集的车辆信息对监控区域内的各车辆行驶轨迹进行分析并评估S4：根据所采集的车辆信息与车辆行驶数据的评估结果，自动选择是否激活与监控设备相连的报警装置；通过上述方式，本发明能够减少人工干预和处理的需求，提高管理和监控的效率，可以对车辆进行实时的识别和跟踪，使管理人员能够及时掌握车辆的动态，实现对车辆的实时管理和调度。技术研发人员：杨岩受保护的技术使用者：杨岩技术研发日：技术公布日：2024/6/18