基于視頻分析的路側(cè)停車自動計時取證

茅嘉磊

(中海網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司， 上海 200135)

基于視頻分析的路側(cè)停車自動計時取證

茅嘉磊

(中海網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司， 上海 200135)

為解決當前采用的路側(cè)停車管理模式存在的不正當收費、遺漏故意逃費的車輛及人工成本高等問題，對路側(cè)停車系統(tǒng)中的停留車輛存在時間檢測及視頻取證等問題進行分析。提出一種基于視頻分析技術(shù)的車輛檢測算法，通過視頻分析技術(shù)進行泊位停車自動取證，實現(xiàn)停車計時計費自動化，從而降低人力成本。

路側(cè)停車； 自動計時； 視頻采集； 車牌自動識別； 地磁傳感器

0 引 言

隨著經(jīng)濟迅猛發(fā)展、汽車制造業(yè)產(chǎn)能極速增大及汽車制造成本逐漸降低，汽車已成為人們?nèi)粘Ｉ钪衅毡槭褂玫拇焦ぞ摺＝陙?，我國的汽車保有量在逐年增加，但停車場建設(shè)的速度并未隨之加快。當前，經(jīng)常出現(xiàn)大量機動車無序地滯留在路口或路側(cè)，嚴重阻礙正常交通通行的狀況。對此，公共管理部門新設(shè)了很多短時的路側(cè)停車位，以緩解停車難、規(guī)范停車無序的境況。

設(shè)置路側(cè)停車位的初步設(shè)想為：通過經(jīng)濟杠桿功能，利用城市道路的空間和時間資源擴大停車區(qū)域，控制車輛的停留時間、管理車輛的停留位置，以此改善停車困難和道路兩側(cè)停車混亂的狀況。然而，目前的管理模式存在以下問題：

1) 在沒有實時視頻監(jiān)控的情況下，部分停車收費管理員隱藏實際的停車費用；

2) 一些道路的停車區(qū)域較長且車輛較多，停車收費管理員會遺漏部分故意逃費的車輛；

3) 停車收費管理員的人工成本較高。

以上問題大多是人工成本過高和無法對車輛進行有效管理導致的。由此，對路側(cè)停車系統(tǒng)中的停留車輛存在時間檢測及視頻取證等問題進行分析。

當前，已有很多針對路側(cè)停車和車輛檢測技術(shù)的研究。WANG等[1]介紹一種基于智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transport System, ITS)的路側(cè)停車管理系統(tǒng); BULAN等[2]給出一種基于視頻的車輛停留檢測的方法，著力于應對場景變換(如雨天、陰影、阻礙物及相機的移動)帶來的挑戰(zhàn); HUANG[3]給出一種無線停車位檢測方法，使用2.4 G無線網(wǎng)絡(luò)傳輸基于射頻識別技術(shù)(Radio Frequency IDentification, RFID)的地磁傳感器的停車信息;ANAGNOSTOPDULOS等[4]一種基于創(chuàng)新的圖像自適應分割法的車牌識別算法，能更快地定位車牌的位置和大小; YANAGIHARA等[5]描述一種通過CCTV的視頻對動目標進行跟蹤的算法; TSAI等[6]解決在檢測場景中不時出現(xiàn)無序動目標的問題，運用云臺驅(qū)動的攝像機追蹤物體，改善一種叫做Region-Based Matching和Motion Energy的方法，用于在連續(xù)的圖像場景中捕獲動目標。通過對這些研究成果進行學習和改善，提出一種基于多種技術(shù)的車輛檢測算法，并兼顧違法停車處罰和停車管理。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

該車輛檢測系統(tǒng)主要由視頻監(jiān)測系統(tǒng)、無線傳輸系統(tǒng)和地磁感應系統(tǒng)等3個主要部分組成(見圖1)。系統(tǒng)架構(gòu)具有以下優(yōu)勢：

1) 可長距離的停車管理，并能大量減少人工干預；

2) 可在不增添硬件的情況下同時進行路側(cè)停車收費和違法停車管理，從而降低建設(shè)成本；

3) 可在無車輛閑置的情況下進行路段安全監(jiān)控。

1.1 視頻監(jiān)測系統(tǒng)

視頻監(jiān)測系統(tǒng)是視頻取證系統(tǒng)的基礎(chǔ)，用于在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)發(fā)現(xiàn)和記錄停駛的車輛。該系統(tǒng)包含高清球機、視頻分析器和無線傳輸設(shè)備。

1) 高清球機通過對停駛車輛的牌照進行記錄來采集違法證據(jù)和停車信息，在非監(jiān)測時段用于道路安全監(jiān)控；

2) 視頻分析器通過控制高清球機發(fā)現(xiàn)車輛，通過分析圖片中的車輛獲取車輛信息(包括車牌、顏色、車型及車標等)。

1.2 無線傳輸系統(tǒng)

無線傳輸系統(tǒng)具有以下3個功能：

1) 為消除停車收費管理員和司機對停車時間及位置的分歧，全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System, GPS)每小時都會校準時間并在圖片中標出具體的位置信息；

2) 4G模塊向數(shù)據(jù)中心發(fā)送圖片和文字信息，若無需地址信息，則系統(tǒng)會通過網(wǎng)絡(luò)自動校準時間，無需GPS；

3) 若使用無線地磁設(shè)備，則地磁感應接收器用于接收地磁感應信號，觸發(fā)分析器，從而控制攝像機獲取證據(jù)。

1.3 地磁感應系統(tǒng)

地磁感應系統(tǒng)是對視頻檢測的補充，能使車輛檢測系統(tǒng)更為可靠、精確。盡管視頻監(jiān)測系統(tǒng)已具備發(fā)現(xiàn)停駛車輛的功能，但受以下問題限制：

1) 在采用動目標跟蹤算法追蹤車輛時，一臺攝像機在光照較好的時段有效監(jiān)測的單側(cè)停車區(qū)域長度>100 m，而在光照欠佳的時段有效監(jiān)測的區(qū)域長度<50 m；

2) 在路側(cè)停車區(qū)域，往往因輛車間隔較小而使車牌被遮擋，視頻監(jiān)測系統(tǒng)無法確認車牌，造成大量數(shù)據(jù)無效。

然而，利用由地磁傳感器獲得的時間占用信息，無論在何種環(huán)境下，有效監(jiān)測距離均可擴展到單側(cè)150 m。對于一個200萬30倍光學變焦的高清球機而言，180 m以外車輛的車牌的像素大于20×20，符合最小車牌識別的要求[7]。同時，在地磁傳感器的幫助下，一個高清攝像機可最多覆蓋到8個停車區(qū)域。

2 算法

2.1 視頻算法邏輯

高清攝像機只能全景實時監(jiān)測一個事先設(shè)定的停車區(qū)域。當移動物體進入并停留在攝像機監(jiān)測區(qū)域內(nèi)時，攝像機會放大鏡頭抓拍一張含有車牌信息的近景照片，并立即回到全景位置抓拍一張含有車輛明顯特征的全景照片；若嘗試多次后仍無法獲取車牌信息，攝像機會回到全景位置等待其他停駛車輛。同樣，當車輛離開時，攝像機會首先抓拍一張車輛的全景照片，然后移動至停車位進行車牌信息確認；同時，數(shù)據(jù)庫會產(chǎn)生車牌信息、停留開始時間、離開時間及圖片存儲路徑，圖片會上傳至文件傳輸協(xié)議(File Transfer Protocal, FTP)服務(wù)器中作為收費依據(jù)。當系統(tǒng)無法確認泊位是否存在停駛車輛或無法監(jiān)測到車牌時，該算法會通過實時報警請求人工確認(見圖2)。

單一的視頻算法在車輛較多且車牌遮擋嚴重的情況下會需較多的人工干預，而通過與地磁傳感器相結(jié)合可減少人工干預，并大幅度提高檢測精度和擴大檢測距離。

2.2 視頻及地磁融合算法

在地磁感應系統(tǒng)的幫助下，一臺高清球機可同時監(jiān)測多個停車區(qū)域。在無車輛停駛的情況下，高清攝像機可作為路況及安全監(jiān)控相機；而當?shù)卮艂鞲衅鞅卉囕v切割時，地磁傳感器會發(fā)送觸發(fā)信息給分析主機，分析主機將控制高清球機抓拍一張被切割的地磁傳感器方向的全景圖片，并控制高清攝像機聚焦到地磁傳感器所在位置，尋找及確認停駛車輛的車牌信息，抓拍近景圖片。若車牌被其他車輛遮擋，則攝像機會在該車位相鄰車輛駛離后再次抓拍；若在設(shè)定的時間內(nèi)無相鄰車輛離開，則系統(tǒng)會將報警信息發(fā)送給系統(tǒng)管理員，要求人工確認是否存在車輛。當?shù)卮艂鞲衅鞑辉俦挥|發(fā)時，地磁傳感器會再次發(fā)送信息給分析主機，分析主機將再次控制攝像機抓拍全景和近景圖片。若在抓拍近景圖片時同一輛車仍停留在原車位，則分析主機將在ns后再次確認車輛信息；若車輛依然停留在原車位，則系統(tǒng)將回到原位等待其他傳感器的指令，并發(fā)送異常信息給系統(tǒng)管理員(見圖3)。

3 結(jié) 語

通過對基于視頻技術(shù)的車輛檢測系統(tǒng)進行分析，對車輛取證部分進行詳細描述。該系統(tǒng)已在杭州進行實地測試使用。以后將主要對支付平臺建設(shè)進行研究；同時，完善取證系統(tǒng)的細節(jié)，提高系統(tǒng)的容錯性，減少系統(tǒng)漏洞。

[1] WANG Z H， ANTAO L， ZHENG C Q， et al. A Study on Project of Parking Management System of Roadside Parking[J]. Forestry Machinery & Woodworking Equipment, 2005, 33(4):

[2] BULAN O, LOCE R P, WU W, et al. Video-Based Real-Time on-Street Parking Occupancy Detection System[J]. Journal of Electronic Imaging, 2013, 22(4):041109.

[3] HUANG Jingwu. Wireless Vehicle Detection Technology Research Based on Magnetic Sensor Master Degree Thesis[J]. Southwest University of Science and Technology.

[4] ANAGNOSTOPOULOS CNE, ANAGNOSTOPOULOS IE, LOUMOS V, et al. A License Plate-Recognition Algorithm for Intelligent Transportation System Applications[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2006, 7(3):377-392.

[5] YANAGIHARA Y, YAMADA I, ITAO K. Basic Study on Moving Object Tracking Control by Visual Sensor[J]. Journal of the Japan Society for Precision Engineering, 1987, 53(9):1402-1407.

[6] TSAI M C, CHEN K Y, CHENG M Y, et al. Implementation of a Real-Time Moving Object Tracking System Using Visual Servoing Robotica[J]. 2003, 21(6):615-625.

[7] ZHANG S. License Plate Recognition Technology Development Research and Improvement[J]. Management Science and Engineering, 2013,7(2):56-59.

Automatic On-Street Parking Monitoring and Recording Based on Video Analysis

MAOJialei

(China Shipping Network Technology Co., Ltd., Shanghai 200135, China)

Geomagnetic sensors are normally mounted in on-street parking zones for detecting vehicles parking. They know exactly how long a car has occupied the position but can not identify the car which should pay for that. Therefore, the parking administration arranges a large number of on site parking fee collectors. The personnel expenditure has been the major part of operation costs. This paper proposes a video-analysis based automatic method to gather complete parking information, including the car identity, which can replace the men watching.

on-street parking; automatic timekeeping; video analysis; ALPR; geomagnetic sensor

2016-10-14

茅嘉磊(1984—)，男，上海人，助理工程師，碩士，主要從事交通信息控制研究。

1674-5949(2017)01-0078-04

TP391.41

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