多车道自由流电子不停车收费车道系统及其车牌识别方法

摘要

本申请涉及MLFF场景下ETC车道收费系统及其车牌识别方法。系统包括路侧单元、具有车辆检测器和摄像机的视频智能识别子系统、以及工控子系统。工控子系统结合路侧单元上报的车载单元的坐标信息以及车辆检测器上传的车辆检测触发信号进行判断，在确定出车辆处于拍摄区域后，控制相应的摄像机进行车辆的图像抓拍和识别。本申请通过车辆的定位信息和车辆检测器的触发信号相结合的方法来触发摄像头进行拍照，从而可减少误触发的情况，提高系统的效率。在一实施例中，通过车辆的定位信息，并结合车辆检测器的触发区域，控制摄像头对后进入触发区域的车辆进行拍照，从而减少漏拍的情况，进一步提高系统车牌的识别成功率。

说明书

技术领域

本申请涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种多车道自由流(MLFF，Multi-LaneFreeFlow)电子不停车收费(ETC，ElectronicTollCollection)车道系统及其车牌识别方法。

背景技术

在对车辆通过城市道路、桥梁、隧道等交通基础设施收费时，设卡收费方式的公平性较好，但存在效率低、影响通行、拥堵、污染环境等缺陷；而年票收费方式虽然效率较高，但缺乏公平性，因为车辆多走少走、走或不走的缴费一样。故而现在通常采用场景下按次收费的方式，其可同时解决收费效率与公平的问题。而MLFF电子不停车收费系统是指，在收费站点没有车道隔离设施，收费设施架设在车道上方的龙门架上，和过站车辆上安装的车载单元(OBU，OnBoardUnit，又称电子标签)通过无线通信的方式完成收费交易，车辆可按照正常车速以任意方式(包括按车道、跨车道和变车道)通过收费站点。

在MLFF系统中，要求对OBU定位，配合车型识别和图像抓拍系统，共同完成车辆稽查和抓拍违规车辆车牌等。具体地，通常需要将交易记录、车辆定位信息、车辆图像与车牌识别结果上传至车道计算机，由车道计算机对这些上传的信息进行综合分析，形成完整的过车交易记录以作为结果依据。例如抓拍图像的同时也自动生成流水号(其应与交易流水号相同)，如果车道计算机判断出抓拍图像流水号与交易流水号匹配，自动转入保存，不能与交易流水号对应的图像，则判定为违规车辆，作为费用追讨的依据。

在ETC系统的车牌识别方面，目前正在运行的ETC系统大多采用激光触发抓拍再进行车牌识别，或者是通过摄像头的视频流进行车牌识别。这些方案存在一些不足之处。在采用激光触发抓拍再进行车牌识别的方案中，由于激光发出的光信号容易受到环境因素的影响，当碰到大雾、大雪、大雨等天气，或者空气质量不好的时候，设备的功能将大打折扣。因为在恶劣天气下，空中存在很多微粒或者雪粒、雨滴等物质，使得这些物质在撞上激光后发生折射、反射、阻挡和能量吸收等现象，这些现象将造成设备的误触发，从而有可能导致车牌识别出错。而且，如果摄像头被误触发进行拍照和车牌分析，有可能导致当真正有车辆过来时，摄像头正在对前一次的拍照进行数据处理，而导致漏拍。或者，当一辆车一直在激光器的触发区域没有离开，而另一车辆也进入此触发区域时，激光器只在前一辆车进入时触发一次拍照，而后一辆车进入时不再拍照，这样也导致出现漏拍车牌。而在采用视频流进行车牌识别的方案中，因为处理的数据量大，使得摄像头进行一次车牌识别的时间较长，存在因效率不高而漏拍车牌的情况。

发明内容

本申请提供一种可以减少误触发摄像头抓拍图像以提高车牌识别的多车道自由流电子不停车收费车道系统及其车牌识别方法。

根据本申请的第一方面，本申请提供一种多车道自由流电子不停车收费车道系统，包括基于专用短程通信实现的路侧单元、具有车辆检测器和摄像机的视频智能识别子系统、以及分别与所述路侧单元和所述视频智能识别子系统信号连接的工控子系统；

所述路侧单元包括天线，所述路侧单元通过所述天线在天线覆盖区域内搜索车载单元，对搜索到的车载单元进行无线定位，并将定位所得坐标信息上报所述工控子系统；

所述车辆检测器用于在所述车载单元所处车辆驶入车辆检测触发区域时，产生车辆检测触发信号，并将所述车辆检测触发信号上传所述工控子系统；

所述工控子系统用于根据所述路侧单元上报的坐标信息以及所述车辆检测器上传的车辆检测触发信号，判断所述车辆是否处于所述摄像机的拍摄区域，若所述车辆处于所述拍摄区域，则所述工控子系统控制相应的摄像机拍摄所述车辆，得到车辆图像；

所述视频智能识别子系统根据所述车辆图像进行车牌识别。

在一实施例中，所述路侧单元将每次新定位的坐标信息上传所述工控子系统，所述工控子系统根据上传的坐标信息形成所述车辆的运行轨迹；所述工控子系统在判断所述车辆是否处于所述摄像机的拍摄区域的同时，根据所述运行轨迹确定控制相应的摄像机进行拍摄。

在另一实施例中，所述工控子系统根据所述路侧单元上传的定位坐标，判断同一车辆检测触发区域中是否存在至少两辆车辆，如果判断出所述同一车辆检测触发区域中存在至少两辆车辆，则根据后进入同一车辆检测触发区域的车辆的定位信息，控制相应的摄像机对所述后进入同一车辆检测触发区域的车辆进行拍摄以得到车辆图像。

在又一实施例中，多车道中的每一车道上分别设置至少一路侧单元、至少一摄像机、以及至少一车辆检测器，相邻两车道的所述路侧单元的天线的天线覆盖区域在两车道临界区相互叠加，相邻两车道的所述摄像机的拍摄区域在两车道临界区相互叠加，相邻两车道的所述车辆检测器的车辆检测触发区域在两车道临界区相互叠加。

进一步地，所述工控子系统根据每一车道上的所述路侧单元上报的同一车载单元的定位信息，以每一路侧单元的天线的中心与地面垂直点为坐标原点，计算出所述车载单元的坐标，将计算出的坐标转换成同一平面内的坐标，所述同一平面内的坐标是以最左侧车道或最右侧车道与所述路侧单元所架设的位置的交叉点为原点，对转换好的多组同一平面坐标进行有效数据的判断以剔除出错值，得到有效值，根据有效值计算出平均值，所述平均值为所述车载单元的坐标位置。

在另一实施例中，天线覆盖纵向距离覆盖车辆检测触发纵向距离和车辆识别纵向距离，所述天线覆盖纵向距离为所述天线覆盖区域在沿所述车辆行进方向上的距离，所述车辆检测触发纵向距离为所述车辆检测触发区域在沿所述车辆行进方向上的距离，所述车辆识别纵向距离为所述拍摄区域在沿所述车辆行进方向上的距离。

在又一实施例中，所述的系统还包括远程监控子系统，其分别与所述路侧单元、所述视频智能识别子系统和所述工控子系统信号连接，用于分别监控所述路侧单元、所述视频智能识别子系统和所述工控子系统的运行状态，分别存储所述路侧单元、所述视频智能识别子系统和所述工控子系统的处理结果。

根据本申请的第二方面，本申请提供一种如上所述多车道自由流电子不停车收费车道系统中的车牌识别方法，所述方法包括如下步骤：

工控子系统接收路侧单元上报的车载单元的定位信息，还接收车辆检测器上传的车辆检测触发信号；

所述工控子系统根据所述定位信息和所述车辆检测触发信号，判断所述车载单元所处车辆是否处于拍摄区域，若所述车辆处于所述拍摄区域，则控制相应的摄像机拍摄所述车辆，得到车辆图像，所述车辆图像用于供所述视频智能识别子系统进行车牌识别。

在一实施例中，所述方法还包括如下步骤：

所述工控子系统根据所述路侧单元每次上报的所述定位信息，形成所述车辆的运行轨迹；

所述工控子系统在判断所述车辆是否处于所述摄像机的拍摄区域的同时，根据所述运行轨迹确定控制相应的摄像机进行拍摄。

在另一实施例中，所述方法还包括如下步骤：

所述工控子系统根据所述路侧单元上传的定位坐标，判断同一车辆检测触发区域中是否存在至少两辆车辆，如果判断出所述同一车辆检测触发区域中存在至少两辆车辆，则根据后进入同一车辆检测触发区域的车辆的定位信息，控制相应的摄像机对所述后进入同一车辆检测触发区域的车辆进行拍摄以得到车辆图像。

本申请的有益效果是：通过车辆的定位信息和车辆检测器的触发信号相结合的方法来触发摄像头进行拍照，从而可减少误触发的情况，提高系统的效率。

在一实施例中，通过车辆的定位信息，并结合车辆检测器的触发区域，控制摄像头对后进入触发区域的车辆进行拍照，从而减少漏拍的情况，进一步提高系统车牌的识别成功率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，其中相同参考标号表示相同部分。

图1为本申请一实施例的多车道自由流电子不停车收费系统的道路区域示意图；

图2为图1所示道路区域在同一平面坐标的示意图；

图3为图1所示道路区域的纵向控制区域示意图；

图4为本申请一实施例的ETC自由流收费系统组成图；

图5为本申请一实施例的多车道自由流电子不停车收费系统中的多车进入激光触发区域的情况示意图；

图6为本申请一实施例的基于多车道自由流电子不停车收费车道系统中的车牌抓拍识别方法的流程示意图。

具体实施方式

为克服现有的激光触发抓拍并进行车牌识别方案以及通过视频流进行车牌识别方案中存在的不足，本申请实施例提出基于无线定位触发和激光触发相结合的车牌识别方案，其通过车辆的定位信息和激光器的触发信号相结合的方式来触发摄像头进行拍照，以此减少误触发，使系统资源得到合理的利用，从而提高系统的效率；并且对多车同时进入触发区域时，通过无线定位来触发车牌识别，从而减少漏拍的情况，提高车牌识别的成功率。

本申请实施例的ETC车道系统应用于MLFF场景下，即在车辆通行的道路上不设置道路收费设施，车辆可以在收费站点处以自由流的状态行驶，而收费站点的设施(例如路侧单元RSU)架设在车道上方的龙门架上，如图1所示，和过站车辆上安装的OBU通过无线通信的方式完成收费交易，车辆可按照正常车速以任意方式(包括按车道、跨车道和变车道)通过收费站点。

由于RSU的天线覆盖区域有限，激光器的触发区域也有一定的限度，为了覆盖整个道路以实现ETC，需要根据道路宽度布设多个天线以及多个激光器，并且为了更好地抓拍以识别车牌，一般为一条车道布设一台激光器、一个RSU的发射天线以及一部摄像机，如图1所示。

本申请实施例的MLFFETC车道系统中，为了使ETC系统没有交易盲区，RSU的天线的横向(即图1所示水平方向)交易区域在相邻两车道的临界区相互叠加；同理，摄像机的拍照区域和激光器的触发区域在相邻车道的临界区也相互叠加。所以当车辆进入天线射频区域且通过OBU与天线进行交易时，有可能不同车道上的多台天线都能够收到同一OBU返回的数据。基于此，本申请实施例的MLFFETC车道系统中提供了一种精确定位OBU的方法。具体地，根据每个天线收到的同一OBU的数据，计算出该OBU的坐标(计算方法可参考现有相关技术实现)，此时计算出的坐标都是以每个天线中心与地面垂直点为原点，然后，利用平面几何知识，把计算出来的坐标转换成同一平面内的坐标，例如以最左边车道(图1所示车道1)与龙门架的交叉点为原点，如图2所示，通过对转换好的多组同一平面坐标进行数据有效的判断，排除出错值，再根据所有的有效值计算出平均值，从而可以精确地计算出标签的位置。

此外，为了使RSU和OBU有足够的交易时间，DSRC纵向(图1所示箭头表征的车辆行驶方向，图2的车辆行驶方向)控制区域需要比较长，因为天线计算车辆的坐标信息以及完成交易需要一定的时间，所以车牌识别区域的起始位置要小于交易区域的起始位置；而且，为了使激光器被触发时，车辆处于拍照区域，所以触发的纵向区域的起始位置要稍微小于拍照区域的起始位置，如图3所示。

下面通过具体实施方式结合附图对本申请作进一步详细说明。

在本申请一实施例中，整个多车道自由流ETC收费系统的系统组成如图4所示，其主要包括了工控子系统、专用短程通信(DSRC，DedicatedShortRangeCommunications)子系统、视频智能识别子系统，另一实施例中，该系统还可以包括远程监控子系统。显然，多车道自由流ETC收费车道系统是将包含于DSRC子系统的OBU部分去除，为方便描述，这里将车道系统结合安装于车辆的OBU，形成整个多车道自由流ETC收费系统。

多车道自由流ETC收费系统的工作过程一般可以是：当安装有OBU的车辆经过ETC系统的控制区域时，RSU与车内的OBU经安全认证后完成信息交互，形成交易记录；并且路侧设备完成车辆的定位；同时视频智能识别子系统中的激光器触发车辆图像抓拍设备进行抓拍，识别车牌号码；然后，将交易记录、车辆定位信息、车辆图像与车牌识别结果上传至工控子系统。工控子系统对信息进行综合匹配，根据匹配结果，形成完整的过车交易记录作为结果依据，或者进行人工非法车辆支付及强制执法。

工控子系统通常包括的设备是工控机(也称车道控制器、车道计算机)、工业路由器、工业交换机和3G模块等，用以实现交易记录存储、车辆/车牌图片存储、摄像头/激光器通信接口、DSRC子系统通信接口、远程监控通道接口、自动稽查匹配和车道逻辑控制等功能。

DSRC子系统基于专用短程通信协议实现，通常包括OBU、RSU阵列等设备，用以实现拥堵收费扣费流程、交易记录上传、无线定位等功能。RSU可以包括天线控制器、读写天线、定位天线等部件。这些部件可以都安装在龙门架上，也可以天线控制器和天线分离设置，例如天线控制器设置在路边，而读写天线和定位天线架设在龙门架上。在本实施例中天线控制器可以是由工控子系统的工控机构成，另一实现中，可以采用嵌入式技术将天线控制器功能嵌入到天线本身。DSRC子系统可以实现路、车之间的通信，完成收费交易的数据交换，同时还具备对OBU的准确定位功能，如前所描述。此外，又一实现中，通过RSU与OBU的通信，RSU可以从OBU获取其存储的车辆类型信息。

视频智能识别子系统的主要设备涉及摄像机、补光灯和车辆检测器(例如采用激光、红外光栅等进行车辆)，具体实现的功能包括轨迹跟踪、车牌识别、车辆图片抓拍以及车型识别等。本实施例中该子系统的控制部件可以是工控子系统的工控机构成，另一实现中，可以采用嵌入式技术将相应的控制功能嵌入到车辆检测器和/或摄像头本身。

一种实现中，车辆检测器采用扫描式激光传感器。首先激光器向地面连续不停地发射激光信号，并将地面或车辆反射回来的激光信号送入相关的控制部件进行处理，没有车辆进入激光器的触发区域时，反射回来的激光信号全部是由地面反射的，而有车辆进入激光器的触发区域时，车辆前端进入、后端离开的这一段时间内，地面反射和车辆反射的激光信号的能量不同，通过分析激光信号的能量变化，可以确定出有车辆驶入触发区域。据此激光器可以产生激光触发信号，并上报工控子系统。另一实现中，如果有车辆通过激光触发区域，车辆前端进入、后端离开的这一段时间内，根据反射回来的激光信号，将其转换为光电信号进行滤波、放大、模数转换等处理，通过频域的信息进行能量谱分析，可以计算出车辆的长度、高度、宽度坐标，从而得出车辆的外形轮廓，并可由此自动识别出车辆类型。

对于摄像机，其主要进行图像抓拍和车牌识别等操作，相关的控制部件可以由工控子系统的工控机构成，也可以采用嵌入式技术将抓拍控制功能嵌入摄像机例如高清摄像机本身。为实现车牌识别，摄像机或其控制部件中可以安装有图像处理软件和字符识别软件。

工控子系统根据DSRC子系统上报的定位坐标信息(即车辆位置信息)，以及激光器上传的激光触发信号，判断摄像机的拍摄区域是否存在车辆，如果存在则控制摄像机进行图像抓拍。抓拍得到的图像经过图像处理及字符识别后，可以得到车牌颜色、号码等信息。

远程监控子系统可以是采用现有相关技术中的服务器，可以用于对以上各子系统的设备运行状态监控、各种处理结果的信息存储、大数据分析、人工稽查比对等。在一实现中，工控子系统的车道控制器负责收集处理上述相关子系统的输入信息，以完成现场的收费交易过程，交易结果可通过网络传输到远程监控子系统，或是后台计算机计费系统。

在另一实施例中，其采用车辆运行轨迹的方式进行车牌识别的抓拍控制。具体来说，在车辆向龙门架行驶过程中，DSRC子系统会把每次新定位的坐标信息传送给工控子系统，工控子系统根据上传的坐标信息形成车辆的运行轨迹。当车辆进入激光器的触发区域时，激光器上传触发信号给工控子系统，工控子系统根据上传的定位坐标信息的纵坐标和激光器是否有上传触发信号两者来判断拍照区域是否存在车辆，同时结合定位信息形成的运行轨迹标来决定由哪些摄像头进行拍照。当车辆位于车道中间位置，则只有本车道激光器被触发，并且工控子系统根据定位信息，将只控制本车道的摄像头进行拍照。当车道跨道行驶时，虽然相邻两车道的激光器都会被触发，但是工控子系统会根据车辆的运行轨迹来决定需要几个摄像头进行拍照。可以理解，跨道的判断可以是根据定位坐标的横坐标来判断车辆在整个道路断面的横向具体位置，结合每条道的宽度，即可判断出车辆是否跨道。这里存在如下情况：

1)、车辆笔直跨道行驶时，根据车身所占据两车道的比例来来决定由哪个车道上的摄像头拍照，如果一大半车身落入车道B，则控制车道B上方龙门架上的摄像头进行抓拍。2)、车辆斜跨道时，根据车头的朝向，来决定那条车道的摄像头进行拍照。对于车头的朝向判断，其可以是：根据在车辆行驶过程中，天线会不断的把定位信息传给工控子系统，这样工控子系统就能根据不同点的坐标信息描绘出车辆的运行轨迹，由此可以判断车头是正直行驶，还是斜向左或向右行驶。

通过定位信息和激光触发信号相结合的方法，可以有效地防止摄像头被误触发的情况。此外，当车辆跨道行驶时，根据车辆的运行轨迹来决定哪条道的摄像头进行拍照，从而提高系统车牌识别的效率。

在又一实施例中，当车辆A进入激光器的触发区域时，激光器会上传一个触发信号给工控子系统，当车辆A还没离开激光器的触发区域，此时车辆B也进入激光器的触发区域，由于车辆A还没有离开激光器的触发区域，传统的技术方案中，激光器为了防止误触发，当车辆B再进入触发区域时，激光器是不会再产生触发信号，场景如图5所示。这样的话，就有造成漏拍车辆B的情况。而在本申请实施例中，在这种情况下，工控子系统根据车辆A的运行轨迹信息可知车辆A还在激光器的触发区域，当车辆B再驶入激光器的触发区域时，虽然激光器没有产生触发信号，但工控机根据车辆B的定位信息，来触发摄像头进行拍照。这样有效的防止了车辆B被漏拍的情况。从而提高了系统的车牌识别成功率。

基于以上实施例可知，本申请实施例提出的多车道自由流电子不停车收费车道系统基于无线定位信息和车辆检测器的触发相结合，来控制摄像机抓拍以及车牌识别，由此解决在现有自由流ETC收费系统中当周围环境恶劣时所存在的激光器误触发问题以及解决基于视频流进行车牌识别的漏拍现象，本申请实施例能够减少误触发的次数，提高识别的成功率；当多车同时进入触发区域时，通过无线定位来触发车牌图像的抓拍和识别，从而减少漏拍的情况。

相应地，本申请实施例也提出一种基于多车道自由流电子不停车收费车道系统中的车牌抓拍识别方法。在该方法中，如图6所示，工控子系统结合路侧单元上报的车载单元的坐标信息以及车辆检测器上传的车辆检测触发信号进行判断，在确定出车辆处于拍摄区域后，控制相应的摄像机进行车辆的图像抓拍和识别。

在本发明一实施例中，通过应用上述多车道自由流电子不停车收费车道系统，可以实现多车道自由流电子不停车的收费及车牌抓拍识别，其相关方法流程描述如下：

RSU通过天线(例如读写天线)向天线覆盖区域发射周期性的下行信号，如果进入天线覆盖区域的车辆上安装有OBU，则OBU被下行信号唤醒，RSU与OBU通信，并通过天线(例如定位天线)接收OBU返回的上行信号，RSU对OBU的合法性进行验证，如果OBU为合法OBU，则读写天线继续与OBU进行通信以完成收费交易。无论OBU是否合法，定位天线都检测到OBU返回的上行信号的强度，RSU根据该上行信号强度，定位出OBU位置，然后将收费交易结果、OBU定位所得坐标信息(例如包括位置和定位时间)等上报工控子系统。

在RSU与OBU通信的同时，车辆检测器检测是否有车辆进入其触发区域，当有车辆进入触发区域，车辆检测器生成车辆检测触发信号，该信号可携带有车辆位置、触发时间等信息，并将该车辆检测触发信号上传工控子系统。在一实现中，车辆检测器还可以检测出车辆外形，以确定车辆类型(例如大型车、中型车、小型车)并将车辆类型信息上传工控子系统。当然车辆类型也可以是由RSU与OBU通信过程中，RSU从存储有车辆类型信息的OBU读取到车辆类型，并将车辆类型上传工控子系统。

工控子系统根据如前述实施例涉及的相关方式(例如结合RSU的定位信息和车辆检测触发信号，或者结合根据RSU定位信息生成的车辆行驶轨迹与车辆检测触发信号，等等)，触发摄像机抓拍车辆图像并控制视频智能识别子系统对抓拍的图像进行车牌识别，视频智能识别子系统将车牌识别结果以及对应抓拍图像上传工控子系统。

工控子系统对RSU上传的车辆定位信息及RSU从OBU读取的车辆信息(包括车牌号码、车型等)以及视频智能识别子系统上传的车牌识别结果、抓拍时间和抓拍图像，判断二者的车牌号码是否匹配，如果匹配，则生成有交易信息以及抓拍信息的过车记录，如果不匹配，可以将上传的信息传输到远程监控子系统进行后续处理。

本申请实施例提出的MLFF场景下ETC系统可应用于如城市拥堵收费、城市路桥收费等。通过本申请实施例提出的方案能够减少系统误触发的情况，减少漏拍的情况，从而提高车牌识别的成功率。

本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关硬件完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘或光盘等。

以上内容是结合具体的实施方式对本申请所作的进一步详细说明，不能认定本申请的具体实施只局限于这些说明。对于本申请所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换。