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              解決方案
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              東莞監控力豐科技闡述智能算法在智能交通中的應用
              東莞監控力豐科技闡述智能算法在智能交通中的應用

                  隨著圖像處理技術和模式識別技術的快速發展,純視頻分析技術越來越多地應用到東莞監控工程各個現場中,車牌、車輛、車型、車標、車身顏色等越來越多的車輛信息可以通過視頻分析獲得,不系安全帶、闖紅燈、不按車道行駛、違章停車、違章調頭等違法行為也能夠通過智能分析技術解決,結合近年來使用較多的情況匯總了以下幾種智能算法應用的系統:

              第一、卡口系統

                  卡口系統把先進的計算機技術、圖像處理技術、通信技術、自動化控制技術、模式識別技術進行有機結合,通過對視頻圖像數據實時處理,實現對車輛號牌、車型、車標、主副駕駛人臉、車速、車身顏色、是否帶安全帶、開車打電話等相關的各種信息進行采集和分析。并依托公安交通管理系統和交通指揮中心管理系統實現對公共交通的科學、高效、可靠、協調的管理與運行。

                  系統不需要人為干預,實時對運行車輛的各項數據進行采集、分析、上傳, 大大節省了人力,提高了交通管理的效率,保證了對數據分析的及時性??蓮V泛應用于車輛信息管理、違章信息查詢、交通實時布控報警等方面。

              第二、電子警察系統

                  高清闖紅燈電子警察系統基本上已從過去的線圈檢測切換到純視頻檢測。通過先進的光電、計算機、圖像處理、模式識別等技術,相機Sensor效果也越來越好,能夠利用的信息越來越多。利用每一輛車對應唯一的車牌號的條件,對監控路面過往的每一輛機動車的車輛和車號牌圖像進行連續全體候實時記錄。以地感線圈與視頻檢測進行車輛檢測,當運動目標超過限速值時或路口信息在紅燈狀態下,高清攝像機進行違章車輛抓拍,完整抓拍車輛違章過程的3張圖片。圖片清晰顯示信號燈狀態、停車線位置、違法車道、違法車輛的車牌號碼、車牌顏色、車身顏色、車輛類型、違法的時間、地點、車速和行使方向等信息。所有抓拍數據通過網絡傳回到交通數據中心進行處理,通過此信息與對應地區的車管庫相連接,分析并獲取當前車輛是否為合法車輛。同時,生成危房圖像和速度信息數據庫,數據具備聯網查詢功能。高清闖紅燈電子警察系統廣泛應用于城市十字交叉路口、人行道口、限時道路、主輔路進出口、公交專用道等處,可對闖紅燈危房行為進行有效取證。該系統能為公安部門有效打擊超速、盜搶、黑名單機動車犯罪、查緝交通肇事逃逸案件、分析交通狀況、加強治安管理等各種違法行為為提供信息,為各地公安及交警部門進行交通管理提供重要線索和依據。檢測違章左轉右轉、違章變線、壓黃線行使、違章逆行、違章調頭、不按車道行駛、不按禁止標線行駛等違章行為。

              第三、事件檢測系統

                   事件檢測系統對道路交通中違章停車、倒車、逆行等違法行為進行檢測,同時能夠檢測行人、拋灑物、能夠分析路況擁堵情況,統計道路斷面車輛時間占有率、空間占用率、車流擁堵分析、排隊長度分析、車流計數等,實現智能交通管理,提供方便高效安全快捷的道路交通,廣泛應用于高速公路、隧道、跨海大橋等場合。系統采用純視頻檢測方式,主要通過自適應前景檢測方法配合車輛模型檢測方法,既能應對高速公路等車流量不是很密集場景,也能夠通過車輛檢測來檢測城市內車輛慢行、車流量大的場景。并將道路突發的交通事件進行實時檢測、報警、記錄、傳輸、統計,通知交通管理人員進行應急處理。而且可以通過分析車輛交通數據有效地對紅綠燈、道路交通進行規范,提升高速公路交通安全的管理水平。

                  系統優點及其用途:(1)減少人工監視成本,工作人員只需要處理報警信息,并和其他部門進行聯動處理,有效組織、調度、管理,避免二次交通事故,減少事故損失;(2)根據歷史數據,有效決策,提高道路管理針對性;(3)快速處理交通事件,解除道路隱患。

              第四、違停檢測系統

                   違停檢測系統是采用先進的視頻處理、圖像智能分析技術,利用DSP高清球機自動發現車輛禁停違章行為并完成取證。系統能夠實現違法行為檢測、自動球機控制、車牌特寫抓拍、車牌號碼識別、違法信息輸出一整套功能。系統支持大范圍、多視角、不間斷的自動違法行為抓拍,完全替代人工控制抓拍所需要的全過程。

                   系統優點:(1)采用高性能的違法停車檢測治理分析算法,其監控范圍廣泛、監控區域多樣、智能分析高效準確;(2)先進的智能分析算法標定方式,支持手動/自動模式,能滿足復雜程度不同的各種場景標定,用戶操作方便;(3)先進的分類器算法,擁有上萬個機動車與非機動車的原始樣本進行學習,并且樣本庫能隨著學習能力提升而不斷更新,保持車輛分類檢測能力的不斷提高。

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