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原文传递一种高速公路应急车道远距离违法停车的精准取证方法

专利名称：	一种高速公路应急车道远距离违法停车的精准取证方法
摘要：	本发明提供一种高速公路应急车道远距离违法停车的精准取证方法，其可以利用现有设备实现对远距离违法停车的车辆进行精准取证，成本低、费时短，实用性强。其通过质量判断操作来确保球机拍摄的用来提取特征向量的图像的可用性，降低验证特征值提取的难度，提高整体计算速度，以及提高最终计算结果的准确性；通过枪机识别远距离应急车道违法停车行为，并解析车辆ReID特征；然后联动球机进行拉近，并解析画面内车辆ReID特征，同时通过比对枪机与球机的车辆ReID特征，能准确判断两次抓拍的车辆是否为同一辆发生高速公路应急车道违法停车的车辆，进而完成对远距离应急车道违法停车行为的精准取证。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	公安部交通管理科学研究所
发明人：	张森;朱骏飞;尤冬海;吴晓峰;许超;赵北辰;季晨琦;黄辉
专利状态：	有效
申请日期：	2023-08-31T00:00:00+0800
发布日期：	2023-11-24T00:00:00+0800
申请号：	CN202311109918.5
公开号：	CN117116055A
代理机构：	无锡盛阳专利商标事务所(普通合伙)
代理人：	黄莹;张宁
分类号：	G08G1/017;G06V20/54;G06V20/40;G06V20/62;G06T7/00;G;G08;G06;G08G;G06V;G06T;G08G1;G06V20;G06T7;G08G1/017;G06V20/54;G06V20/40;G06V20/62;G06T7/00
申请人地址：	214151 江苏省无锡市滨湖区钱荣路88号
主权项：	1.一种高速公路应急车道远距离违法停车的精准取证方法，其包括以下步骤： S1：基于枪机摄像头使用车辆违法监测算法实时监测高速公路的监控区域；其特征在于，其还包括以下步骤： S2：枪机摄像头发现违法停车的车辆后，拍摄违停车辆对应的违停图像，输出有效报警，并且基于车辆ReId算法，输出所述违停车辆的车辆ReID特征和车辆tracker；并将所述违停车辆的车辆ReID特征记作：违停车辆特征值；所述车辆ReID特征为表述目标车辆的特征向量构成的特征矩阵；所述车辆tracker上一个ID值，用于在图像中唯一标记目标车辆； S3：调用球机摄像头转向所述监控区域，并拍取证用摄监控视频； S4：提取所述取证用监控视频中的所有视频帧，记作：取证用视频帧； S5：对所述取证用视频帧的质量进行判断，质量判断操作具体表以下步骤： a1：设置质量判断元素；所述质量判断元素包括：光照度、偏色度、模糊程度、条纹干扰程度； a2：逐一取出每一帧所述取证用视频帧； a3：基于所述质量判断元素对所述取证用视频帧的质量进行判断；质量判断结果包括:达标和不达标；达标：表示图像对应的所述质量判断元素中所有元素都达到了达到取证用的标准；不达标：表示图像对应的所述质量判断元素中存在没有达到取证用标准的元素；如果所述取证用视频针的对应的质量判断结果为不达标，则执行步骤a4；否则，将质量判断达标的所述取证用视频帧设置为：验证用视频帧，执行步骤S7； a4：循环执行步骤a2~a3，直至所述取证用监控视频中的所有视频针都进行了所述质量判断操作，仍没有找到达标视频帧，则执行步骤S6； S6：循环执行步骤S3~S5； S7：提取所述验证用视频帧中所有车辆的所述车辆ReID特征，记作：验证特征值； S8：逐一取出所述验证特征值； S9：基于比较所述违停车辆特征值和所述验证特征值，计算二者相似度，并将相似度与预设的取证质量阈值进行比较；如果相似度大于所述取证质量阈值，则，获取所述验证特征值对应的车辆tracker，记作：取证用车辆tracker，并执行步骤S11；否则，寻执行步骤S8~S9，直至所有的所述验证特征值都参与计算后，执行步骤S10； S10：循环执行步骤S3~S9； S11：调用球机摄像头对述取证用车辆tracker对应的车辆进行放大抓拍，得到的清晰的车辆全景图； S12：基于图像识别方法，在所述验证用视频帧中提取所述取证用车辆tracker对应的车牌号，记作：嫌疑车辆车牌号； S13：将所述嫌疑车辆车牌号、所述验证用视频帧和所述取证用车辆tracker对应的车辆全景图作为证据输出。 2.根据权利要求1所述一种高速公路应急车道远距离违法停车的精准取证方法，其特征在于：步骤S9中，基于余弦相似度计算所述违停车辆特征值和所述验证特征值的相似度。 3.根据权利要求1所述一种高速公路应急车道远距离违法停车的精准取证方法，其特征在于：步骤a3中，基于所述质量判断元素对所述取证用视频帧的质量进行判断的具体方法，包括以下步骤： a31：对所述取证用视频帧对应的所述质量判断元素，逐一进行打分：针对图像的光照度进行打分，打分区间为：0-10分；针对图像的偏色程度进行打分，打分区间为：0-100分打分；针对图像的模糊程度进行打分，打分区间为：0-100分打分；针对图像条纹干扰程度进行打分，打分区间为：0-100分打分； a32：为每一项所述质量判断元素设置一个合格分数； a33：将每一项所述质量判断元素对应的打分与其合格分数进行比较，如果所有的打分都合格，则所述取证用视频帧对应的质量判断结果为达标；否则，所述取证用视频帧对应的质量判断结果为不达标。