CN111950489A - 一种基于人脸识别非机动车测速的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于人脸识别非机动车测速的方法及系统，通过比对包括被测速车主的多位非机动车主在第一识别位置与第二识别位置的人像特征、服装特征、非机车特征，确定被测速车主在已知距离路段内的身份，并记录被测速车主通过已知距离路段的时间，获取被测速车主的行车速度，方便交通监管人员实时监管非机动车超速行为。
Description
技术领域
本发明涉及交通管理基础设施领域，尤其涉及一种基于人脸识别非机动车测速的方法及系统。
背景技术
近年来，非机动车特别是电动自行车的保有量逐年快速增长，数量庞大的非机动车给出行带来了极大的便利，加之其绿色环保，所以机动车的发展还会持续，然而如此数量的非机动车的上路行驶，也给交通管理者带来新的课题，基于非机动车在安全性能以及其非机动车本身的特点，非机动车交通事故率也在持续攀升，如何管理好非机动车，如何让非机动车的出行更安全有序成为我们研究的方向。
现如今国家也出台了很多相关的法律，诸如驾驶电动自行车必须规范佩戴头盔，驾驶电动自行车必须行驶在非机动车车道等，但非机动车的超速行驶，目前在交通管理实践中却遇到了瓶颈，因为非机动车相对于机动车来说，其体积小，传统的雷达及微波在工作时，因为反射面小或因为金属体过小等原因，导致非机动车测速过程存在测速误差，无法得到精确的车速，且非机动车流动性较大，不利于及时的取证以及道路交警的实时监管。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于人脸识别非机动车测速的方法及系统。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
本发明的一种基于人脸识别非机动车测速的方法包括以下步骤：设定第一识别位置与第二识别位置距离l，设定道路最高速度s1；包括被测速车主的多位非机动车主处于第一识别位置，获取包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机车特征与第一识别位置时间t1；提取第一识别位置人像特征，服装特征、非机动车特征，并缓存该第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征；包括被测速车主的多位非机动车主处于第二识别位置，获取包含被测速车主的多位非机动车主的第二识别位置人像特征、服装特征、非机车特征与第二识别位置时间t2；将该识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征与缓存的人像特征，服装特征、非机动车特征进行比对，并判断是否从其中匹配出高度近似的第一识别位置的人像特征、服装特征、非机动车特征。
当判断被测速车主的第二识别位置与第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征三者匹配成功，则确定被测速车主唯一身份，被测速车主实际速度为s=l/（t2-t1），判断s是否大于s1，当s＞s1，判断被测车主有超速行为；当s≤s1，判断被测车主无超速行为。
如被测速车主的第二识别位置与第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征三者匹配失败，则判断被测车主无超速行为。
将第二识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征与缓存的人像特征，服装特征、非机动车特征进行比对包括以下步骤：
优先比对人像特征，当人像特征比对出现唯一高度近似匹配，则确定被测速车主唯一身份，当人像特征比对出现高度近似数量≥2，则在此匹配数据中继续匹配非机动车特征；
当非机动车特征比对在此匹配数据中出现唯一高度近似匹配，则确定被测速车主唯一身份，当非机动车特征比对出现高度近似数量≥2，则在此匹配数据中继续匹配服装特征；
当服装特征比对在此匹配数据中出现唯一高度近似匹配，则确定被测速车主唯一身份，当服装特征比对出现高度近似数量≥2，则判断无超速行为；以上判定车主唯一身份之后，则继续对对被测速车主进行行车速度判定。
本发明的一种基于人脸识别非机动车测速的系统，包括第一摄像头，用于在第一识别位置获取包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征；
包括特征缓存模块，用以缓存在第一识别位置获取的包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征；
包括第二摄像头，用于在第二识别位置获取包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征；
包括设置常驻线程的数据处理单元，所述数据处理单元用于记录包含被测速车主的多位非机动车主在第一识别位置与第二识别位置的时间，所述常驻线程用于对特征缓存模块中缓存的第一识别位置获取的包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征与第二摄像头获取的包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征进行比对以及计算被测速车主速度计算；
所述第一摄像头、特征缓存模块、第二摄像头以及数据处理单元以太网连接。
进一步地，所述第一摄像头与所述第二摄像头设置距离大于100m，设置的路段一般为直线且没有红绿灯的路段。
进一步地，还包括数据通讯模块通过以太网与所述数据处理单元连接，所述数据处理单元通过数据通讯模块向外部设备传输被测车主人像特征、服装特征、非机动车特征以及行车速度。
进一步地，还包括移动端通过无线网络与所述数据通讯模块连接，用于接收数据通讯模块发送的实时被测车主人像特征、服装特征、非机动车特征以及行车速度，道路交通执法人员可以手持移动端，实时接收由数据通讯模块发送的被测车主超速实际速度与影像信息。
与现有技术相比，本发明公开了一种基于人脸识别非机动车测速的方法，通过精确拍摄，对被测车主人像特征、服装特征、非机动车特征进行比对，确认被测车主精确身份，通过数据处理单元实时计算的方式获取被测车主精确车速，测速精度高；同时通过移动端设备实时查看超速车主影像以及速度信息，方便道路实时监管。
附图说明
图1为本发明实施例的基于人脸识别非机动车测速的方法的流程图；
图2为本发明实施例的基于人脸识别非机动车测速的系统的示意图；
标号说明：1. 第一摄像头，2. 特征缓存模块，3.第二摄像头，4. 数据处理单元，5. 数据通讯模块，6.移动端。
具体实施方式
为使对本发明的目的、构造、特征、及其功能有进一步的了解，兹配合实施例详细说明如下。
请参照图1所示，图为本发明专利实施例1，一种基于人脸识别非机动车测速的方法，其特征在于包括以下步骤：
S1，设定第一识别位置与第二识别位置距离l，设定道路最高速度s1，设置的测速道路一般设置在两个红绿灯之间，为直线路段，第一识别位置与第二识别位置的距离一般大于100m。
S2，包括被测速车主的多位非机动车主处于第一识别位置，获取包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机车特征与第一识别位置时间t1，所述人像特征即为非机动车车主人脸图像特征，所述服装特征、非机动车特征主要是服装的颜色特征、非机动车颜色特征和车牌特征，为了避免被测车主脸部没有正对着摄像头，导致采集的人像特征不清楚，可以采用多摄像头组合获取人像特征。
S3，提取第一识别位置人像特征，服装特征、非机动车特征，并缓存该第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征。
S4，包括被测速车主的多位非机动车主处于第二识别位置，获取包含被测速车主的多位非机动车主的第二识别位置人像特征、服装特征、非机车特征与第二识别位置时间t2。
S5，将该识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征与缓存的人像特征，服装特征、非机动车特征进行比对，并判断是否从其中匹配出高度近似的第一识别位置的人像特征、服装特征、非机动车特征；直接使用S3缓存的第一识别位置的人像特征、服装特征、非机动车特征参与S5的信息比对，减少系统处理运算时间。
S6-S7，当判断被测速车主的第二识别位置与第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征三者匹配成功，被测速车主实际速度为s=l/（t2-t1），判断s是否大于s1，当s＞s1，判断被测车主有超速行为；当s≤s1，判断被测车主无超速行为；所述第二识别位置与第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征三者都匹配成功，以人像特征比对为根本依据，服装特征和非机动车特征为辅助依据，第二识别位置与第一识别位置的人像特征、服装特征、非机动车特征三者匹配成功，才判定确认该被测车主身份，让识别过程更加严格，避免错误识别。
当判断被测速车主的第二识别位置与第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征三者匹配失败，判定无超速行为；被测车主如佩戴有扣罩，或者面罩等面部遮挡物，不在本案讨论范围内，可以考虑综合其他非机动车测速方式结合使用。
S5中所述将第二识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征与缓存的人像特征，服装特征、非机动车特征进行比对包括以下步骤：
优先比对人像特征，当人像特征比对出现唯一高度近似匹配，则确定被测速车主唯一身份，当人像特征比对出现高度近似数量≥2，则在此匹配数据中继续匹配非机动车特征；
当非机动车特征比对在此匹配数据中出现唯一高度近似匹配，则确定被测速车主唯一身份，当非机动车特征比对出现高度近似数量≥2，则在此匹配数据中继续匹配服装特征；
当服装特征比对在此匹配数据中出现唯一高度近似匹配，则确定被测速车主唯一身份，当服装特征比对出现高度近似数量≥2，则判断无超速行为。
请参照图2所述，是本发明另一实施例一种基于人脸识别非机动车测速的系统，在针对图1实施例中已描述过的工作原理，不在此重复赘述，包括第一摄像头，用于在第一识别位置获取包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征；
包括特征缓存模块，用以缓存在第一识别位置获取的包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征；
包括第二摄像头，用于在第二识别位置获取包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征；
包括设置常驻线程的数据处理单元，所述数据处理单元用于记录包含被测速车主的多位非机动车主在第一识别位置与第二识别位置的时间，所述常驻线程用于对特征缓存模块中缓存的第一识别位置获取的包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征与第二摄像头获取的包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征进行比对以及计算被测速车主速度计算；
所述第一摄像头、特征缓存模块、第二摄像头以及数据处理单元以太网连接。
所述第一摄像头与所述第二摄像头设置距离大于100m。
还包括数据通讯模块通过以太网与所述数据处理单元连接，所述数据处理单元通过数据通讯模块向外部设备传输被测车主人像特征、服装特征、非机动车特征以及行车速度，所述外部设备为移动端。
还包括移动端通过无线网络与所述数据通讯模块连接，用于接收数据通讯模块发送的实时被测车主人像特征、服装特征、非机动车特征以及行车速度，在第二摄像头设置处，交通管理人员可以根据实时的数据通讯模块传输的被测车主图像与速度信息进行监管。
本发明已由上述相关实施例加以描述，然而上述实施例仅为实施本发明的范例。必需指出的是，已揭露的实施例并未限制本发明的范围。相反地，在不脱离本发明的精神和范围内所作的更动与润饰，均属本发明的专利保护范围。
Claims (6)
1.一种基于人脸识别非机动车测速的方法，其特征在于包括以下步骤：
设定第一识别位置与第二识别位置距离l，设定道路最高速度s1；
包括被测速车主的多位非机动车主处于第一识别位置，获取包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机车特征与第一识别位置时间t1；
提取第一识别位置人像特征，服装特征、非机动车特征，并缓存该第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征；
包括被测速车主的多位非机动车主处于第二识别位置，获取包含被测速车主的多位非机动车主的第二识别位置人像特征、服装特征、非机车特征与第二识别位置时间t2；
将第二识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征与缓存的人像特征，服装特征、非机动车特征进行比对，并判断是否从其中匹配出高度近似的第一识别位置的人像特征、服装特征、非机动车特征；
当判断被测速车主的第二识别位置与第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征三者匹配成功，则确定被测速车主唯一身份，被测速车主实际速度为s=l/（t2-t1），判断s是否大于s1，当s＞s1，判断被测车主有超速行为；当s≤s1，判断被测车主无超速行为；
如被测速车主的第二识别位置与第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征三者匹配失败，则判断无超速行为。
2.一种基于人脸识别非机动车测速的方法，其特征在于：将第二识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征与缓存的人像特征，服装特征、非机动车特征进行比对包括以下步骤：
优先比对人像特征，当人像特征比对出现唯一高度近似匹配，则确定被测速车主唯一身份，当人像特征比对出现高度近似数量≥2，则在此匹配数据中继续匹配非机动车特征；
当非机动车特征比对在此匹配数据中出现唯一高度近似匹配，则确定被测速车主唯一身份，当非机动车特征比对出现高度近似数量≥2，则在此匹配数据中继续匹配服装特征；
当服装特征比对在此匹配数据中出现唯一高度近似匹配，则确定被测速车主唯一身份，当服装特征比对出现高度近似数量≥2，则判断无超速行为。
3.一种基于人脸识别非机动车测速的系统，其特征在于：
包括第一摄像头，用于在第一识别位置获取包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征；
包括特征缓存模块，用以缓存在第一识别位置获取的包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征；
包括第二摄像头，用于在第二识别位置获取包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征；
包括设置常驻线程的数据处理单元，所述数据处理单元用于记录包含被测速车主的多位非机动车主在第一识别位置与第二识别位置的时间，所述常驻线程用于对特征缓存模块中缓存的第一识别位置获取的包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征与第二摄像头获取的包含被测速车主的多位非机动车主的第一识别位置人像特征、服装特征、非机动车特征进行比对以及计算被测速车主速度计算；
所述第一摄像头、特征缓存模块、第二摄像头以及数据处理单元以太网连接。
4.如权利要求3所述的一种基于人脸识别非机动车测速的系统，其特征在于：所述第一摄像头与所述第二摄像头设置距离大于100m。
5.如权利要求3所述的一种基于人脸识别非机动车测速的系统，其特征在于：还包括数据通讯模块通过以太网与所述数据处理单元连接，所述数据处理单元通过数据通讯模块向外部设备传输被测车主人像特征、服装特征、非机动车特征以及行车速度。
6.如权利要求3所述的一种基于人脸识别非机动车测速的系统，其特征在于：还包括移动端，所述移动端通过无线网络与所述数据通讯模块连接，用于接收数据通讯模块发送的实时被测车主人像特征、服装特征、非机动车特征以及行车速度。
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