一种电子信息工程图像采集处理系统

本发明涉及图像采集，尤其涉及一种电子信息工程图像采集处理系统。

背景技术：

1、电子信息工程应用计算机等现代化技术进行电子信息控制和信息处理。随着城市化进程加速和车辆数量不断增长，交通流量高峰、事故频发成为常态，对交通监管提出了更高要求，图像处理技术的迅猛发展为交通采集图像提供了解决方案，通过智能摄像头、感知技术、机器学习等手段，可以实现实时检测、识别车辆，分析交通流量、拥堵情况以及违规行为，并为交通管理和流量优化提供科学依据。

2、经检索，中国专利号为cn202311118501.5的发明专利，公开了一种交通采集图像处理方法及系统，涉及图像处理技术领域，以解决传统的交通采集图像处理方法往往只关注车辆数量和速度等基本信息，无法精确检测和管理违规行为以及判断道路上的拥堵情况，使得道路管理和拥堵处理效果不佳的问题，一种交通采集图像处理方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括：搭建交通管理平台，通过图像采集模块进行连续图像采集，获取车辆图像集合，通过车辆检测模块进行车辆检测获取车辆检测结果，包括预设时间内的车辆数量、车辆速度，当车辆数量达到车辆数量阈值，和/或车辆速度达到车辆速度阈值，判定第k采集点存在交通拥堵，通过交通分析模块调取m个采集点进行协同分析，获取交通拥堵路段，进行交通管理。本发明解决了传统的交通采集图像处理方法往往只关注车辆数量和速度等基本信息，无法精确检测和管理违规行为以及判断道路上的拥堵情况，使得存在道路管理和拥堵处理效果不佳的技术问题。

3、尽管上述在设计和实施上展现了诸多优势，但是仅仅依赖车辆数量和速度作为判断交通拥堵的指标可能不够全面，另外，受到天气条件或光线条件的影响，导致图像质量下降，从而影响车辆检测的准确性，因此，提出的一种电子信息工程图像采集处理系统。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在，传统系统在面对新的或复杂的情绪表达时，往往表现出泛化能力不足的问题，此外，在面对环境变化时，往往需要手动调整模型参数，缺乏动态调整能力的缺点，而提出的一种电子信息工程图像采集处理系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种电子信息工程图像采集处理系统，包括：

4、图像采集模块：负责采集道路上的车辆数据，包括摄像头、传感器等设备；

5、图像处理模块：对采集到的图像进行预处理、特征提取与车辆识别；

6、路况分析模块：负责分析判断实时交通状况；

7、数据同步校准模块：确保相邻采集点数据的同步和校准，以保证数据的准确性和一致性；

8、路网模型模块：采用复杂的路网模型和算法，以更准确地判断拥堵的传播和影响范围；

9、所述图像采集模块采集到的图像数据会传输到图像处理模块，所述图像处理模块处理后的图像数据会传递给路况分析模块，所述数据同步校准模块校准后的数据会传输给路网模型模块。

10、上述技术方案进一步包括：

11、所述图像采集模块包括摄像头单元、传感器单元、图像采集参数优化单元与数据传输单元，所述摄像头单元负责实时采集道路上的车辆图像，所述摄像头单元通过镜头采集图像数据，车辆的相关数据包括车辆速度、车辆数量等，所述传感器单元负责通过传感器采集道路上车辆的相关数据，所述图像采集参数优化单元负责优化图像采集的参数，参数包括曝光时间、对比度、清晰度等，以确保采集到的图像质量满足识别要求，所述数据传输单元负责将数据从采集设备传输到图像处理模块，所述摄像头单元和传感器单元将采集到的数据传输给数据传输单元，所述图像采集参数优化单元根据环境信息调整图像采集参数。

12、所述图像采集参数优化单元根据环境信息调整图像采集参数的具体步骤为：

13、数据收集与预处理：从摄像头单元和传感器单元中收集大量的图像数据，并进行预处理；

14、特征提取：利用卷积神经网络从图像中提取有用的特征，这些特征包括颜色、纹理、形状等，它们能够反映图像的质量；

15、建立模型：基于提取的特征，建立一个预测模型，这个模型的目标是预测给定参数设置下采集到的图像质量，可以利用随机森林进行预测；

16、参数优化：通过调整图像采集参数，采集参数包括曝光时间、对比度、清晰度等，优化算法包括梯度下降、遗传算法等，观察模型预测的图像质量变化，利用优化算法来寻找最优的参数组合；

17、反馈与迭代：将优化后的参数设置应用到实际的图像采集过程中，并收集新的图像数据，然后，将新数据用于更新和优化模型，提高预测的准确性。

18、所述图像处理模块包括预处理单元、特征提取单元与车辆识别单元，所述预处理单元负责对采集到的图像进行预处理，预处理包括灰度化、去噪、图像增强等操作，以减少噪声并突出车辆特征，所述特征提取单元负责从预处理后的图像中提取特征，特征包括如颜色、纹理、形状等，用于后续的车辆识别，所述车辆识别单元负责使用图像识别算法对提取到的特征进行分析和匹配，对车辆进行识别，所述预处理单元对采集到的图像进行处理后，将结果传输给特征提取单元，所述特征提取单元提取特征后将结果传输给车辆识别单元进行车辆识别，所述车辆识别单元根据提取的特征进行车辆识别，并将识别结果传输给其他模块。

19、所述路况分析模块包括交通参数提取单元、拥堵判断单元与阈值调整单元，所述交通参数提取单元负责提取交通参数，交通参数包括车道占用率、车辆间距等，这些参数可以反映道路上的交通情况，所述拥堵判断单元负责判断道路交通是否拥堵，所述阈值调整单元负责动态调整拥堵判断所需的阈值，所述交通参数提取单元将提取交通参数传输给拥堵判断单元进行拥堵判断，所述拥堵判断单元根据参数和图像处理结果进行拥堵判断，并可能将判断结果反馈给其他模块，所述阈值调整单元根据历史数据和实时情况动态调整阈值，并将调整后的阈值传输给拥堵判断单元，所述阈值调整单元会将调整后的阈值传输给拥堵判断单元。

20、所述拥堵判断单元根据参数和图像处理结果进行拥堵判断的具体步骤为：

21、交通参数分析：

22、车辆速度分析：计算一定时间段内车辆的平均速度和速度分布情况，如果平均速度远低于正常速度，且速度分布较为集中，即大多数车辆都在慢速行驶，则可能是拥堵的信号；

23、车道占有率分析：计算周期内道路上有车的时长与周期时长的比例，如果车道占有率持续较高，说明道路上车辆多，可能发生拥堵；

24、图像处理与分析：

25、车辆密度识别：计算车辆密度，车辆密度大通常意味着道路上车辆多，可能导致拥堵；

26、排队长度估计：估计车道内车辆的排队长度，如果排队长度较长且持续不减，说明存在拥堵现象；

27、综合判断：将交通参数分析与图像处理结果相结合，进行综合判断，如果车辆速度低、车道占有率高、车辆密度大且排队长度长，那么可以判断道路处于拥堵状态，根据历史数据和实时数据的变化趋势来预测未来的交通状况，提前预警可能的拥堵情况；

28、阈值设定：设定合适的阈值判断拥堵，这些阈值可以根据实际交通情况和历史数据来确定，可以设定平均速度低于某一值、车道占有率高于某一值时，判断为拥堵。

29、所述阈值调整单元根据历史数据和实时情况动态调整阈值的具体步骤为：

30、历史数据分析：阈值调整单元收集大量的历史交通数据，历史交通数据包括车辆速度、车道占有率、车辆密度等参数，利用机器学习或统计方法，对这些历史数据进行分析，找出不同交通状况下的交通参数特征，不同交通状况包括正常、轻度拥堵、严重拥堵等，根据这些特征，初步确定不同交通状况下的阈值范围；

31、最佳阈值选择：使用roc曲线确定最佳阈值，同时，结合经验设定或分类器的f-得分来辅助选择最佳阈值；

32、实时数据监测：阈值调整单元对实时数据进行处理和分析，判断当前的交通状况；

33、阈值微调：根据实时交通状况的变化，阈值调整单元会对之前设定的阈值进行微调，在高峰时段或特殊天气条件下，道路拥堵的可能性会增加，此时阈值调整单元会相应地降低阈值，以便更早地发现拥堵并采取相应的措施，反之，在交通状况良好的时段，可以适当提高阈值，避免误判；

34、反馈与优化：阈值调整单元会不断收集实时反馈，根据这些反馈，对阈值调整策略进行优化。

35、所述数据同步校准模块包括数据同步单元、数据校准单元与算法单元，所述数据同步单元负责确保相邻采集点数据的同步，即不同采集点采集的数据在时间上保持同步，所述数据校准单元负责校准相邻采集点数据，消除由于采集设备或环境造成的误差，所述算法单元负责实现数据同步和校准的算法和逻辑，确保数据的准确性和一致性，所述数据同步单元确保相邻采集点数据的同步，将同步后的数据传输给数据校准单元进行校准，所述数据校准单元对数据进行校准处理，消除误差后将校准后的数据传输给其他模块。

36、所述路网模型模块包括路网模型构建单元、拥堵传播分析单元与影响范围评估单元，所述路网模型构建单元负责构建复杂的路网模型，路网模型包括道路、交叉口、车流等要素，路网模型构建单元同时建立它们之间的关联关系，所述路网模型构建单元可能使用地图数据、交通流数据等信息，构建具有现实道路网络特征的模型，所述拥堵传播分析单元负责利用路网模型和算法，分析拥堵在路网中的传播规律，传播规律包括拥堵的扩散速度、影响范围等，所述影响范围评估单元负责评估拥堵对周边道路和区域的影响范围，拥堵传播分析单元可以帮助预测拥堵的发展趋势和对周边道路的影响，影响范围包括拥堵持续时间、交通效率下降情况等，影响范围评估单元可以帮助管理者制定合理的应对措施，所述路网模型构建单元将模型信息传输给拥堵传播分析单元和影响范围评估单元，所述拥堵传播分析单元利用路网模型分析拥堵传播规律，将分析结果传输给影响范围评估单元。

37、本发明具备以下有益效果：

38、1、本发明中，根据交通参数和图像处理结果进行拥堵判断，提高判断的准确性和全面性，建立自适应的阈值调整机制，根据历史数据和实时交通状况，动态调整车辆数量和速度阈值，更早地发现拥堵并采取相应的措施，同时，在交通状况良好的时段，避免误判。

39、2、本发明中，优化图像采集参数，以适应不同天气和光线条件，提高图像质量。

40、3、本发明中，加强对相邻采集点数据的同步和校准，确保数据的准确性和一致性，采用路网模型和算法，以更准确地判断拥堵的传播和影响范围。