基于卡口的違限車輛分揀系統設計

摘 ?要：為解決城市高架橋交通運行擁堵的痛點，對違規駛入城市高架橋的車輛實施管控和追蹤，通過對橋面過往的每一輛機動車的物征圖像和車輛全景圖像進行連續全天候實時記錄，運用圖像處理、模式識別、遠程數據訪問等技術，設計了一種基于卡口的違限車輛分揀系統，以合肥市包河大道高架橋交通流數據對該系統進行驗證分析，結果表明該系統能快速處理大量卡口數據，實時分揀上傳以及報警信息，為高架橋的安全運行和交通管理提供了方法和保障。

關鍵詞：城市高架橋;卡口大數據;圖像識別;違限車輛;分揀

中圖分類號：TP273 ? ? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）12-0025-03

Abstract：In order to solve the pain points of traffic congestion in urban viaducts，the vehicles that illegally enter the urban viaducts are controlled and tracked，and the real-time continuous 24/7 real-time recording of the physical feature images and vehicle panoramic images of each motor vehicle passing on the bridge deck，Using image processing，pattern recognition，remote data access and other technologies，a sort of illegal vehicle sorting system based on bayonet was designed. The system was verified and analyzed with the traffic flow data of Baohe Avenue Viaduct in Hefei City. The results showed that the system can quickly process a large amount of bayonet data，real-time sorting and uploading and alarm information，providing a method and guarantee for the safe operation and traffic management of the viaduct.

Keywords：urban viaduct;bayonet big data;image recognition;illegal vehicles;sorting

0 ?引 ?言

高架道路是城市交通運行的骨架，承擔了巨大的交通負荷，目前許多黃牌車突破交通管制違規在城市高架橋上行駛，對城市高架橋的交通造成了不良影響，也對交通管理提出了新的要求。為發揮城市高架橋道路快速的功能，實現違限車輛的查處，筆者基于圖像識別和大數據技術，從前端交通卡口獲取的信息出發，設計了一套對城市交通出行車輛的分揀和上傳系統，深層次地分解了系統的功能架構，并探究設計了車輛分揀流程。

本文選取合肥包河大道高架橋作為研究對象，通過前端交通卡口相機對高架橋主線及出入口匝道的車輛進行自動監測，提取交通狀態特征參數和圖片，建立了違限車輛分揀模型，為交通管理部門提供了自動監測高架橋交通狀態和動態緩解交通擁堵的解決方案。

1 ?系統總體設計

違限車輛分揀系統的總體架構如圖1所示，系統從前端各類設備采集數據，通過數據總線生成消息隊列，然后分揀服務將揀出的數據存入大數據集群中，其他業務數據存入業務數據庫中。通過調用Web服務器的接口進入用戶操作界面，呈現用戶調閱的非結構化和結構化數據，用戶也可與大數據集群和FTP集群進行通訊，上傳或下載相關文件，并調取數據庫相關數據。其具體的業務流程為如下五個部分。

1.1 ?黃標車黑名單導入

中心管理平臺支持從外界批量導入黑名單，可以從黃標車數據庫通過應用軟件導出XLS文件，或直接通過數據庫對接同步，將黃標車名單導入中心管理平臺。

1.2 ?前端過車數據采集

通過前端抓拍設備，實現過車數據的采集、過車信息的提取，前端所采集的過車信息至少應該包括車牌號碼、車牌種類、點位信息、過車圖片等。抓拍單元通過內置的視頻分析機制，觸發并抓拍目標車輛，能夠生成過車時間、車道編號、點位信息等固有數據;同時，抓拍單元內置模式識別提取機制，能夠識別車牌號碼、車牌顏色、車身顏色、車型等車輛屬性信息。

1.3 ?前端過車信息上傳

交通控制主機可將上述數據信息連同過車圖片加以整合，整合后的數據由控制主機統一向中心管理平臺傳輸。傳輸的數據中包括車輛號牌信息、時間、地理屬性等必要信息。

1.4 ?實時過車數據比對

系統采集到的實時過車信息，可通過中心管理平臺的實時過車數據比對功能實現對黃標車的布控、報警。當系統所采集的某過車信息與黑名單庫中某車輛信息相同時，會將該實時過車屬性設置為違章，形成疑似違章數據，并送入違法數據庫中保存、管理。

1.5 ?違章數據審核上傳

中心管理平臺違法數據庫接收到疑似違章數據后，可通過違法管理模塊對該過車信息、抓拍圖片進行人工審核，審核無誤后可通過與違法數據處理平臺連通的接口實現數據上傳。用戶可根據需要，設置某車輛在某最小時間段內重復發生違法行為時不予記錄或上傳。

2 ?系統功能設計

系統總體功能結構包括資源層、硬件層、存儲層、接口層和業務層，如圖2所示。通過前端的卡口相機、雷達、視頻監控、電子警察等硬件資源，系統將采集的數據以及行業信息等數據存儲到資源層中，并通過提供的接口調用數據為用戶提供各類業務。其具體的功能實現，本文從前端信息采集、車輛信息分揀、資源管理和統計分析四個方面進行設計分析。

2.1 ?前端信息采集

2.1.1 ?車輛信息捕獲

系統通過前端卡口對過往車輛信息進行檢測識別。結合背景重建和背景差，實時監測通行車輛的車牌號碼、車燈信息，判定車輛經過與否，在檢測算法中建立外界環境干擾過濾模型，將外界的干擾源，如雨、雪、樹影等干擾因素剔除。

經過對高架橋面某點連續24小時的交通流檢測，通行車輛的圖像識別率能達到95%以上。由于機動車違反禁令指示標志行駛的圖片取證特點（圖片中包含清晰可辨的機動車后部或前部全貌的全景特征、明確的標志指示特征），系統主要捕獲機動車尾部，并在取證圖片中拍到禁令標志。

2.1.2 ?信息高清記錄

前端卡口對通行車輛采集1張高清圖片以提取其路況和車輛特征信息，圖片應疊加車輛的車牌號碼、車牌顏色、速度、道路限速值、抓拍時間、抓拍地點、通行方向、車身顏色及車標等信息。通過測光控制單元，在強光、逆光、夜間或者光線不足和車輛擋風玻璃鍍膜等情況下，能夠自動補光，以保障在各種環境下拍出清晰的圖片。

2.1.3 ?車型判別

本系統的車型識別功能主要是對藍牌車和黃牌車的分類，通過車牌顏色和圖像識別技術建立分類模型。當無法根據車牌顏色判別車型或者無法判斷車牌顏色時，利用圖像分析技術來區分轎車、客車、大貨車、小貨車等各類類型。

2.1.4 ?車牌識別

通過計算機視覺算法和高性能處理設備，系統實現了對卡口車牌數據的實時采集和處理。車牌號碼識別功能主要包括圖像灰度拉伸、牌照定位分割、二值化、字元切割、字元識別5個模塊。識別模型主要通過對采集的車牌圖片進行分析提取出有效元素，對于采集的處于通行狀態的車輛圖片可進行幀處理，對每個有效幀進行識別和預處理，對分割的字符單元進行分類識別，并對識別的結果進行內部審核和評判。

2.1.5 ?數據斷點傳續

系統支持前端緩存和斷點續傳。在前端數據上傳到后臺數據庫的過程中，如果發生網絡故障、電量不足等情況導致下載中斷，就需要使用到斷點續傳功能。通過前端卡口相機配備的存儲硬件，將抓拍圖片緩存到存儲硬件中，待網絡恢復后再將網絡中斷期間的數據上傳至數據庫，防止數據丟失。

2.1.6 ?數據管理和檢索

系統存儲采用3級存儲、2級緩存的架構策略，保證整個存儲集群無單點故障，存儲空間可以水平擴展，數據接入和處理速度在每秒上萬次的級別，數據高可用性且可恢復，完全滿足系統需求且為以后擴展留下余地。數據管理是對進入存儲的數據進行管理，包括數據備份、數據刪除、數據預覽、數據處理速度展示等。數據檢索是對系統中的數據進行查詢瀏覽，支持模糊查詢功能，并可以在多個維度進行聚合查詢，同時支持按用戶輸入的查詢條件進行查詢。數據瀏覽支持分頁查詢，可實現秒級查詢。

2.2 ?車輛信息分揀

車輛信息分揀模塊獲取已經識別出結構化數據的信息，實時和市貨車庫、公交底庫和合法營運底庫以及用戶自定義黑白名單庫進行比較，車輛信息分揀模塊把底庫數據保存在內存中處理，使用二分算法進行高效的數據匹配比對。將不在合法庫中的車輛判斷為違章車輛，并生成違章告警消息推入消息告警隊列;合法車輛直接存入大數據存儲。系統同時能夠對黃標車的行駛軌跡進行研判分析，對黃標車輛落腳點進行追蹤。

2.2.1 ?黃標車數據庫導入功能

系統通過對數據進行抽取、清洗和轉換將各類底庫數據加載到黃標車車輛布控數據庫中，車輛布控數據庫中的內容至少需包含車輛號牌、號牌顏色、布控級別、布控人、布控原因、布控有效期、布控單位等字段。環保部門可將已經發送的黃標車數據表一次性導給交警部門，也可以通過將違限車輛分揀系統與環保部門的機動車環保檢測信息管理系統對接，通過FTP、Web Service等數據交互方式，自動導入黃標車數據，定期更新。

2.2.2 ?黃標車黑名單布控功能

系統支持分時間段和區域進行布控，具體可分為全局布控和限時限區布控。全局布控即在任意時間及任意區域發現黃標車通行，立即記錄報警。限時限區布控即黃標車在限行時段、限行區域內通行，會被記錄報警;在非限定時間或區域內通行，則不記錄。

2.2.3 ?黃標車闖禁行事件報警功能

系統對于判斷為闖禁行的黃標車輛會實時發出告警信息，提醒執勤人員。系統支持多種報警聯動方式，包括平臺客戶端聲光報警、報警錄像或圖片上墻顯示、報警事件短信通知等，并且針對不同報警類型可設置不同的報警聲音。同時，系統還提供紅名單和白名單功能，可自動過濾紅名單和白名單中的車輛，針對特種車輛（如：軍用車輛、警用車輛、醫用車輛、消防車輛、路政車輛、政府車輛等）進行過濾處理，不上報報警信息。所有黃標車闖禁行行為均會被系統自動記錄，系統基于大數據計算架構建立索引機制，可快速查詢報警記錄。

2.2.4 ?黃標車闖禁行違法分揀功能

對于黃標車闖禁行違法記錄，系統提供違法分揀審核處理頁面，可進行人工校對確認。核對正確后可將違法記錄寫入平臺數據庫，為交通違法處罰提供有效證據。也可以根據需要進行圖片關聯、錄像回放等操作。如果一輛黃標車多次闖入禁行區域，24小時之內被前端多次抓拍記錄，平臺提供智能分揀機制，自動過濾重復記錄，只審核上報1次處罰記錄。

2.3 ?資源管理

資源管理主要對接口、數據抽取和底庫進行管理。系統對數據接入方式和接口調用進行統一管理，管理內容包括接口數據緩存、接口輪詢等，同時提供接口擴展。系統對對提供數據交互功能費的中間庫進行管理，包括中間庫抽取、中間庫同步、動態配置抽取方案。

2.4 ?統計分析

系統對過車信息的統計分析功能包括基于卡口的過車統計分析、基于時間的高架實時過車流量統計分析、黃藍牌車輛統計分析、車輛分類統計分析等，并采用多種動態圖表對統計結果進行展示。系統支持對黃標車的違法行駛路線進行實時及歷史規律分析，便于分析其行進方向、落腳點，方便對其追捕攔截。系統根據黃標車抓拍記錄的總體數據，運用大數據計算理論，建立黃標車熱點分布模型，形成可視化的動態分布圖，并提供統計報表以供決策分析。

3 ?系統平臺的優勢

3.1 ?稽查車輛類型多

在滿足黃標車區域限行電子抓拍與處罰業務的同時，基于此系統可以實現對其他車輛類型的機動車緝查，如嫌疑車輛、盜搶車輛、套牌車輛、高危人員車輛等;可以臨時緊急布控車輛，比如肇事逃逸車輛、治安逃逸車輛、重點管控車輛（工程、客運、出租、?；愤\輸車輛等）、交通違法車輛（多次違法未處理、未年檢）等。

3.2 ?布控追蹤

通過前端卡口相機和高清監控實時追蹤和調用，可對每一輛通行車輛進行識別，并將識別的標志如車牌號與布控數據庫進行數據對比，一旦識別為實施布控的違限車輛，系統將自動報警。

3.3 ?多級聯網

系統部署模式靈活、多樣，支持分權、分級和分域部署，支持平滑擴容，為未來業務長期的快速發展打下了堅固的基礎。

3.4 ?業務融合

系統能夠融合前端卡口相機、視頻監控、電子警察、雷達設備等多種數據采集源，通過建立統一的指揮中心，將多個業務系統整合，通過多屏幕組合的顯示方式，協同指揮調度，極大地提高了指揮中心和各相關警種等人員的工作效率，同時也發揮全網統籌的資源優勢。

4 ?結 ?論

本文設計的基于卡口的違限車輛分揀系統，從任務需求出發，為解決城市高架橋的違限車輛的管理問題提供了解決思路和方法，為維護治安提供有力保障，及時發現并處置為社會治安和交通安全帶來各種隱患的違限車輛，也是城市高架橋交通安全和運行通暢的保障，同時能夠很好地減輕交通管理部門的壓力和工作強度。

參考文獻：

[1] 謝毅能.基于大數據技術的卡口平臺設計 [J].通訊世界，2018（4）：14-15.

[2] 張杰，王山東，徐志遠，等.基于車牌識別系統的卡口可達性網絡構建 [J].地理空間信息，2018，16（4）：40-42+9.

[3] 徐艦.高清視頻監控卡口系統前端設計淺析 [J].城市道橋與防洪，2011（6）：270-274+328.

[4] 耿征.智能化視頻分析技術探討 [J].中國安防，2007（3）：37-49+7.

作者簡介：鄒倩（1990.01—），女，漢族，湖北荊州人，碩士，研究方向：交通雷達研發。