基于视频图像车型识别的门架稽核系统的设计与研究.pdf
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1、自动化系统设计No.7,2023DevelopmentMechanicalManagementand2023年第7 期Total243总第2 4 3期机械管理开发D0I:10.16525/14-1134/th.2023.07.086基于视频图像车型识别的门架只稽核系统的设计与研究杜浩然(纽卡斯尔大学,纽卡斯尔NE17RU)摘要:当前高速公路车辆通行费用的稽核采用人工基于现有的数据筛查分析方式为主,无法实现全量稽核和全面分析。基于此,设计基于视频图像车型识别的门架稽核系统,其利用现有的ETC门架,通过对门架车型识别设备的抓拍数据和门架RSU计费交易数据的汇集与分析,自动筛选出异常数据,并支持将这
2、些结果数据及图片推送至第三方业务平台。通过试验证明,该系统针对高速公路单点门架能够提供完整的稽核微系统和流量数据,且具有可扩展性。关键词:视频图像技术;车型识别;高速公路;门架;稽核中图分类号:U495文献标识码:A文章编号:1 0 0 3-7 7 3X(2023)07-0214-03引言全国高速公路省界收费站取消后,按照深化收费公路制度改革取消高速公路省界收费站实施方案,高速公路车辆通行计费的三元素为计费模块、费率参数、路径参数。这三个元素信息的准确与否直接决定了最终通行费计费是否正确。费率参数包含各收费单元的各车型计费标准,准确的通行车辆车型和轴数是费率参数的决定因素。路径参数包含所有的门
3、架收费单元,最终体现为车辆本次路网通行的通行路径,准确的通行路径是路径参数的决定因素。由于客观因素和主观因素可能导致通行车辆路径还原不完整或不准确。其中客观因素主要包括RSU设备、牌识设备、标签的故障和损坏的原因,人出口车牌/车型(轴数)不符、丢卡、坏卡等原因导致标签交易和牌识路径无法完整融合还原车辆通行路径;主观因素主要包括人为屏蔽OBU或CPC卡、更换车牌、倒换通行介质、UJ行驶等方式进行恶意逃费,从而导致实际的车辆通行路径无法正确融合出来。由此在通行计费方面具体表现为:车辆“车型(轴数)”信息的改变将造成“大车小标”“货车客标”等车型不符的少收通行费行为;部分特殊情况下,存在一些ETC车
4、辆或CPC车辆在经过ETC门架时没得到有效记录,造成“跑长买短”等涉及改变通行路径的少收通行费行为。针对车辆通行费用的稽核,主要方式是事后稽核,即由稽核人员后期基于现有的数据筛查分析疑似逃费车辆,实现通行费用追缴。这种事后稽核方式,由于人工分析的效率较低,无法实现全量稽核;无法对稽核数据进行全面分析,缺乏对本地区逃费整体情况的定量分析及预估,导致对于稽核业务的加强及系统建设比较盲目;稽核证据在“车型表达”方面获取过程繁琐且不够直观,不利于证据链补全 2 。通过在现有的ETC门架上加设一套基于视频图像技术车型识别的、高采集率的门架稽核系统,对通行车辆的“车型(轴数)进行实时采集,将更好地解决这些
5、问题。1系系统技术方案系统技术方案主要包含数据采集、数据传输、数据汇集与分析、平台对接四个部分,构架示意图见图1。数据采集交易数据获取数据传输数据汇集与分析门架数据库RSU设备交易流水门架数据分析终站车辆信息采集视频车辆信息平台对接车头图车牌图车型车头抓拍设备车尾抓拍设备车型识别设备车尾图车轴不第三方业务平台图1系统技术方案构架示意图门架数据分析终端接收到门架车型识别设备的抓拍数据和门架RSU计费交易结果数据后,经过数据预处理、数据融合、数据分析等手段,分析出大车小标、计费缺失、一车多签、反向行驶等核心数据,并支持将这些结果数据及图片推送至第三方业务平台。数据采集具体包括车辆信息采集和交易数据
6、获取。车辆信息采集由牌识设备将车头图、车尾图、车牌等信息传输给车型识别设备,再由车型识别设备进行统一整合后,将车头图、车侧图、车尾图等车辆信息数据传输至门架数据分析终端。在普通门架场景,门架RSU设备产生交易数据后,将交易数据信息传递给部站的门架服务器,门架数据分析终端支持第三方软件对接,支持自动获取和人工导入两种方式获取交易数据 3。其中,车型识别采用视频图像车型识别技术。当前识别车型的主要技术形式有视频车型识别技术、称重轮轴识别技术、激光车型识别技术。这些技术产品已在高速公路应用多年,使用场景大多数为单车道低速环境。视频图像处理过程中涉及到对视频图像数据的收稿日期:2 0 2 2-1 0-
7、0 9作者简介:杜浩然(1 9 9 8 一),男,安徽合肥人,硕士,毕业于英国纽卡斯尔大学,研究方向为集成电路设计。215.杜浩然:基于视频图像车型识别的门架稽核系统的设计与研究2023年第7 期获取、处理、传输、显示和回放等过程,最为主要的是视频图像的处理技术,该技术的发展主要体现在以下五个环节:1)光电感知环节:随着图像传感器技术和制程工艺的进步,30 0 万以上像素的高分辨率、1 2 0 fps以上的先进图像传感器大规模工业应用,在高速公路快速通行场景下的图像效果得到了更为直观的改善。2)WDR宽动态环节:宽动态功能适用在光照对比强烈的场景,这类场景在高速公路最为常见,在夜晚汽车的远光灯
8、与周围环境就形成了强烈对比,极易造成车辆目标不可见、不可辨的情况。在图像传感器厂家对传感器光电转换环节的多次曝光HDR技术迭代推动下,再辅以CPU芯片的ISP图像处理环节中WDR效果调优,当前WDR宽动态技术在高速公路夜晚环境下可以达到比较好的使用效果。3视频图像降噪环节:噪声是图像和视频中常见的失真类型,噪声太大会直接影响信息的有效传递,传统的图像单顿降噪技术和视频多顿降噪技术的发展已趋向瓶颈期,在ITS行业的设备终端使用硬件和软件实现,降噪效果基本可用 4 。4)AI图像识别技术的发展:传统图像识别技术主要依靠人工经验去设计相关规则,只适合处理一些常见有规律的情况,面对更复杂的现实场景效果
9、就会明显下降甚至不可用。基于深度学习的AI图像识别,是通过样本学习的方式,模拟人类感知过程,提取出图像中最本质的结构化特征支撑上层决策,其表现主要取决于模型结构的设计和样本学习数量。对于图像的处理是深度学习算法最早尝试应用的领域,也是当下在工业应用更为深广的领域,发展至今,现在的深度学习网络模型已经能够理解和识别一般的自然图像,这些识别模型不仅大幅提高了图像识别的精度,同时也避免了特征提取的人工资源大量损耗,使用在线运行效率大大提升。5)嵌入式算力芯片的发展:嵌人式算力芯片使基于深度学习的AI图像识别得到强大的算力支撑,随着嵌人式算力芯片的成熟,可以在1 0 W功耗的芯片上提供与专业GPU等效
10、的算力,使AI模型能够直接部署到前端设备中,在前端就能完成车型结构化信息提取和识别的功能,极大减少了路网系统在传输和存储上压力。在以上技术发展的推动下,视频车型识别技术最终在车型识别技术中脱颖而出,不论是车型和车轴数的识别率,还是车辆高速通行场景的适应性都可以满足真实的工程使用要求。具体介绍如下:1)数据传输:车辆信息数据与交易数据上传至门架数据分析终端。2)数据汇集与分析:由门架数据分析终端完成汇集后,系统再对数据进行预处理、融合以及分析。首先,将接人的采集数据进行多检去重、清洗、存储等预处理操作;其次,将车辆信息数据与门架交易数据进行融合,并将两种数据按照相同门架、车牌颜色、车牌号码、时间
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