车辆视频网闸管理方法及系统

技术领域

本申请涉及车辆识别技术领域，更具体地，涉及车辆视频网闸管理方法及系统。

背景技术

计算机视觉技术是车辆视频网闸管理的核心驱动力之一，随着计算机视觉技术的不断进步，车辆识别、目标检测、图像识别等技术得到了长足发展。车辆视频网闸管理系统借助这些技术，能够自动识别车辆、记录车辆信息，并根据授权规则自动开启或关闭道闸，实现车辆的自动进出管理。

而车辆身份识别，是网闸管理的重中之重。现有技术中，往往通过识别车牌信息或RFID技术来识别车辆身份信息，但是，上述方法容易被外界因素干扰，导致身份识别精度低，网闸管理效率低下。

因此，如何提高车辆身份识别精度低、网闸管理效率低，是目前有待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供车辆视频网闸管理方法，用以解决现有技术中车辆身份识别精度低、网闸管理效率低的技术问题。所述方法包括：

采集数据库中每辆车的第一特征和第二特征，并建立每辆车对应的特征关系；

扫描当前车辆实时的第一特征和第二特征，并获取当前外界干扰因素，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重；

基于实时的第一特征和第二特征以及对应的特征关系确定第一匹配度和第二匹配度；

根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定车辆身份，并根据车辆身份控制网闸的开启或关闭。

本申请一些实施例中，扫描当前车辆实时的第一特征和第二特征，并获取当前外界干扰因素，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重，包括：

获取所有可能影响第一特征和第二特征的待选外界干扰因素，计算每一种待选外界干扰因素与第一特征、第二特征的因果指标；

将因果指标超过第一特征和第二特征各自对应阈值的待选外界干扰因素作为外界干扰因素；

根据第一特征对应的外界干扰因素及其因果指标建立第一集合，根据第二特征对应的外界干扰因素及其因果指标建立第二集合；

根据第一集合和第二集合对第一特征和第二特征两者对应的原始权重进行修正，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重。

本申请一些实施例中，根据第一集合和第二集合对第一特征和第二特征两者对应的原始权重进行修正，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重，包括：

基于第一集合确定第一综合因果指标，比对第一综合因果指标以及数量与第一特征对应的第一综合因果指标阈值以及数量相比，得到第一修正系数，通过第一修正系数将原始权重进行修正，得到第一权重；

基于第二集合确定第二综合因果指标，比对第二综合因果指标以及数量与第二特征对应的第二综合因果指标阈值以及数量相比，得到第二修正系数，通过第二修正系数将原始权重进行修正，得到第二权重；

比对第一综合因果指标以及数量与第二综合因果指标以及数量，得到第三修正系数，通过第三修正系数将第一权重和第二权重进行修正，得到实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重。

本申请一些实施例中，基于实时的第一特征和第二特征以及对应的特征关系确定第一匹配度和第二匹配度，包括：

计算第一特征和第二特征与对应的特征关系中的第一特征与第二特征的相似度；

将相似度超过第一相似度阈值的特征对应的转换系数设定为第一系数；

将相似度超过第二相似度阈值，且不超过第一相似度阈值的特征对应的转换系数设定为第二系数；

通过第一系数和第二系数将相似度转换为第一匹配度和第二匹配度。

本申请一些实施例中，根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定车辆身份，包括：

根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定总匹配度；

若总匹配度超过匹配度阈值，则确定车辆身份；

否则，获取车辆在一段预设时间内的运动轨迹，并根据道路信息建立第三特征，根据总匹配度确定初始车辆身份，初始车辆身份的预设第三特征与第三特征相似度超过预设相似度阈值，则将初始车辆身份作为车辆身份。

对应的，本申请提供了车辆视频网闸管理系统，所述系统包括：

第一模块，用于采集数据库中每辆车的第一特征和第二特征，并建立每辆车对应的特征关系；

第二模块，用于扫描当前车辆实时的第一特征和第二特征，并获取当前外界干扰因素，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重；

第三模块，用于基于实时的第一特征和第二特征以及对应的特征关系确定第一匹配度和第二匹配度；

第四模块，用于根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定车辆身份，并根据车辆身份控制网闸的开启或关闭。

本申请一些实施例中，第二模块，用于：

获取所有可能影响第一特征和第二特征的待选外界干扰因素，计算每一种待选外界干扰因素与第一特征、第二特征的因果指标；

将因果指标超过第一特征和第二特征各自对应阈值的待选外界干扰因素作为外界干扰因素；

根据第一特征对应的外界干扰因素及其因果指标建立第一集合，根据第二特征对应的外界干扰因素及其因果指标建立第二集合；

根据第一集合和第二集合对第一特征和第二特征两者对应的原始权重进行修正，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重。

本申请一些实施例中，第二模块，用于：

基于第一集合确定第一综合因果指标，比对第一综合因果指标以及数量与第一特征对应的第一综合因果指标阈值以及数量相比，得到第一修正系数，通过第一修正系数将原始权重进行修正，得到第一权重；

基于第二集合确定第二综合因果指标，比对第二综合因果指标以及数量与第二特征对应的第二综合因果指标阈值以及数量相比，得到第二修正系数，通过第二修正系数将原始权重进行修正，得到第二权重；

比对第一综合因果指标以及数量与第二综合因果指标以及数量，得到第三修正系数，通过第三修正系数将第一权重和第二权重进行修正，得到实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重。

本申请一些实施例中，第三模块，用于：

计算第一特征和第二特征与对应的特征关系中的第一特征与第二特征的相似度；

将相似度超过第一相似度阈值的特征对应的转换系数设定为第一系数；

将相似度超过第二相似度阈值，且不超过第一相似度阈值的特征对应的转换系数设定为第二系数；

通过第一系数和第二系数将相似度转换为第一匹配度和第二匹配度。

本申请一些实施例中，第四模块，用于：

根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定总匹配度；

若总匹配度超过匹配度阈值，则确定车辆身份；

否则，获取车辆在一段预设时间内的运动轨迹，并根据道路信息建立第三特征，根据总匹配度确定初始车辆身份，初始车辆身份的预设第三特征与第三特征相似度超过预设相似度阈值，则将初始车辆身份作为车辆身份。

通过应用以上技术方案，采集数据库中每辆车的第一特征和第二特征，并建立每辆车对应的特征关系；扫描当前车辆实时的第一特征和第二特征，并获取当前外界干扰因素，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重；基于实时的第一特征和第二特征以及对应的特征关系确定第一匹配度和第二匹配度；根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定车辆身份，并根据车辆身份控制网闸的开启或关闭。本申请通过获取当前外界干扰因素，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重，根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定车辆身份，提高了车辆身份识别的精度以及网闸管理的有效性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本发明实施例提出的车辆视频网闸管理方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例提出的车辆视频网闸管理系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供车辆视频网闸管理方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S101，采集数据库中每辆车的第一特征和第二特征，并建立每辆车对应的特征关系。

本实施例中，第一特征为车辆或RFID等直接确认身份的特征。第二特征为通过图像或视频处理得到的车辆结构特征、不同角度车辆特征以及图像内容特征等间接确认身份的特征。

步骤S102，扫描当前车辆实时的第一特征和第二特征，并获取当前外界干扰因素，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重。

本实施例中，不同情况下，第一特征和第二特征所代表的确认权重不同。

本申请一些实施例中，扫描当前车辆实时的第一特征和第二特征，并获取当前外界干扰因素，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重，包括：

获取所有可能影响第一特征和第二特征的待选外界干扰因素，计算每一种待选外界干扰因素与第一特征、第二特征的因果指标；

将因果指标超过第一特征和第二特征各自对应阈值的待选外界干扰因素作为外界干扰因素；

根据第一特征对应的外界干扰因素及其因果指标建立第一集合，根据第二特征对应的外界干扰因素及其因果指标建立第二集合；

根据第一集合和第二集合对第一特征和第二特征两者对应的原始权重进行修正，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重。

本实施例中，这里的因果指标为非线性相互依赖指标，是基于状态空间重构和近邻距离的方法，用于判定因果关系的方向和大小。对于两个独立系统或因素X和Y，根据状态空间重构理论建立两个系统的状态空间。

对于状态空间X中的样本点x

对于状态空间Y中的样本点y

为了简化计算，可以采用x

非线性相互依赖指标为状态空间法，根据状态空间的映射关系判断的系统之间的因果关系，定义为：

根据定义可得，0＜S

本申请一些实施例中，根据第一集合和第二集合对第一特征和第二特征两者对应的原始权重进行修正，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重，包括：

基于第一集合确定第一综合因果指标，比对第一综合因果指标以及数量与第一特征对应的第一综合因果指标阈值以及数量相比，得到第一修正系数，通过第一修正系数将原始权重进行修正，得到第一权重；

基于第二集合确定第二综合因果指标，比对第二综合因果指标以及数量与第二特征对应的第二综合因果指标阈值以及数量相比，得到第二修正系数，通过第二修正系数将原始权重进行修正，得到第二权重；

比对第一综合因果指标以及数量与第二综合因果指标以及数量，得到第三修正系数，通过第三修正系数将第一权重和第二权重进行修正，得到实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重。

本实施例中，修正是指通过修正系数乘以权重。比对第一综合因果指标以及数量与第一特征对应的第一综合因果指标阈值以及数量相比，得到第一修正系数，指标差值以及数量差值共同对应有一个修正系数。

步骤S103，基于实时的第一特征和第二特征以及对应的特征关系确定第一匹配度和第二匹配度。

本申请一些实施例中，基于实时的第一特征和第二特征以及对应的特征关系确定第一匹配度和第二匹配度，包括：

计算第一特征和第二特征与对应的特征关系中的第一特征与第二特征的相似度；

将相似度超过第一相似度阈值的特征对应的转换系数设定为第一系数；

将相似度超过第二相似度阈值，且不超过第一相似度阈值的特征对应的转换系数设定为第二系数；

通过第一系数和第二系数将相似度转换为第一匹配度和第二匹配度。

步骤S104，根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定车辆身份，并根据车辆身份控制网闸的开启或关闭。

本申请一些实施例中，根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定车辆身份，包括：

根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定总匹配度；

若总匹配度超过匹配度阈值，则确定车辆身份；

否则，获取车辆在一段预设时间内的运动轨迹，并根据道路信息建立第三特征，根据总匹配度确定初始车辆身份，初始车辆身份的预设第三特征与第三特征相似度超过预设相似度阈值，则将初始车辆身份作为车辆身份。

通过应用以上技术方案，采集数据库中每辆车的第一特征和第二特征，并建立每辆车对应的特征关系；扫描当前车辆实时的第一特征和第二特征，并获取当前外界干扰因素，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重；基于实时的第一特征和第二特征以及对应的特征关系确定第一匹配度和第二匹配度；根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定车辆身份，并根据车辆身份控制网闸的开启或关闭。本申请通过获取当前外界干扰因素，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重，根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定车辆身份，提高了车辆身份识别的精度以及网闸管理的有效性。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施场景所述的方法。

对应的，本申请提供了车辆视频网闸管理系统，如图2所士，所述系统包括：

第一模块201，用于采集数据库中每辆车的第一特征和第二特征，并建立每辆车对应的特征关系；

第二模块202，用于扫描当前车辆实时的第一特征和第二特征，并获取当前外界干扰因素，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重；

第三模块203，用于基于实时的第一特征和第二特征以及对应的特征关系确定第一匹配度和第二匹配度；

第四模块204，用于根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定车辆身份，并根据车辆身份控制网闸的开启或关闭。

本申请一些实施例中，第二模块202，用于：

获取所有可能影响第一特征和第二特征的待选外界干扰因素，计算每一种待选外界干扰因素与第一特征、第二特征的因果指标；

将因果指标超过第一特征和第二特征各自对应阈值的待选外界干扰因素作为外界干扰因素；

根据第一特征对应的外界干扰因素及其因果指标建立第一集合，根据第二特征对应的外界干扰因素及其因果指标建立第二集合；

根据第一集合和第二集合对第一特征和第二特征两者对应的原始权重进行修正，从而分配实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重。

本申请一些实施例中，第二模块202，用于：

基于第一集合确定第一综合因果指标，比对第一综合因果指标以及数量与第一特征对应的第一综合因果指标阈值以及数量相比，得到第一修正系数，通过第一修正系数将原始权重进行修正，得到第一权重；

基于第二集合确定第二综合因果指标，比对第二综合因果指标以及数量与第二特征对应的第二综合因果指标阈值以及数量相比，得到第二修正系数，通过第二修正系数将原始权重进行修正，得到第二权重；

比对第一综合因果指标以及数量与第二综合因果指标以及数量，得到第三修正系数，通过第三修正系数将第一权重和第二权重进行修正，得到实时的第一特征和第二特征两者各自对应的权重。

本申请一些实施例中，第三模块203，用于：

计算第一特征和第二特征与对应的特征关系中的第一特征与第二特征的相似度；

将相似度超过第一相似度阈值的特征对应的转换系数设定为第一系数；

将相似度超过第二相似度阈值，且不超过第一相似度阈值的特征对应的转换系数设定为第二系数；

通过第一系数和第二系数将相似度转换为第一匹配度和第二匹配度。

本申请一些实施例中，第四模块204，用于：

根据权重、第一匹配度和第二匹配度确定总匹配度；

若总匹配度超过匹配度阈值，则确定车辆身份；

否则，获取车辆在一段预设时间内的运动轨迹，并根据道路信息建立第三特征，根据总匹配度确定初始车辆身份，初始车辆身份的预设第三特征与第三特征相似度超过预设相似度阈值，则将初始车辆身份作为车辆身份。

本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不驱使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。