摄像头如何抓住你超速、压线、闯红灯?

2018 年 8 月 20 日 虎嗅网


摄像头如何发现汽车的存在?怎样科学的监测交通违章?


以下为视频文字稿:


2017 年,深圳市查处了限行、超速、压线、违停等 601 万宗交通违章。 除了交警现场执法,还有 110 多万宗违章来自电子警察。



在主干路的路口,你通常可以看到一整排密密麻麻的摄像头。除了监控摄像头,剩下的,就是电子警察摄像头。



监测交通违章的第一步,是让摄像头意识到汽车的存在,即区分车辆和背景。


识别移动物体的核心在于检测像素点的数值突变,但影子同样会改变像素点数值,给识别车辆造成干扰。于是,各类算法要解决的关键问题,是排除影子的影响。



以STR(空时置信关系)算法为例,影子只会等量地改变像素点的亮度。利用这个差别,STR 算法可以把每个像素点与周围像素点比较。如果该像素点与周围像素点的变化同步,即认为该像素点是影子。进而与车辆区分。



STR 算法在白天的车辆检测率可达 99%,夜间可达 95%。


检测到车辆后,电子警察需要在触发线的帮助下,判断车辆是否出现闯红灯,违规变道、逆行,压线等违章行为。



你在马路上看到的各类白色黄色的车道线,停车线,都会成为电子警察划分不同区域的触发线。


以闯红灯为例,车辆进入检测区域后,电子警察会先识别车牌。如果在红灯期间,车辆离开触发线一,电子警察会采集第二张闯红灯图片,保存时间地点等路况信息。



如果此时车辆停止,系统就会判定越线停车,扣2分,而如果车辆离开触发线2,电子警察就会采集第三张图片,并判断为闯红灯,扣6分。



除了闯红灯图片,还要把车辆在通过其他卡口的抓拍图像汇集到终端主机。


通过识别车牌,可以把同一车辆的闯红灯图片,卡口图片和人脸特写做匹配合成,形成完整的包含车辆头部、尾部画面的合成图片。确保可以处罚违章者本人,而不被代扣分。



摄像头可以处理大多数违章事件,但监测超速还需要地感线圈和测速雷达的辅助。



在地面上挖出沟槽,再在这个沟槽中埋入几匝导线,这就构成了一个地感线圈。将线圈接入震荡电路,就可以检测汽车经过时振荡频率的变化。记录汽车通过两个线圈的时间差,即可算出汽车平均速度。



测速雷达的原理是多普勒效应。向行进中的车辆发射超声波,同时测量反射波的频率,再与发射波的频率比较便可计算出车辆的移动速度。



这些违章数据都会传输到所属交警队的数据中心,经历一次人工核对,再被标记为违法信息。



除此以外,电子警察系统还需要解决照明、传输、存储、软件等一系列问题,我们找到了广州公安黄埔分局 2016-2017 年的电子警察系统招标文件,如果你想了解更多,你可以在我们的微信公众号发送「违章」,获取这份文件。



在可预见的未来,算法和硬件的进步将进一步提升电子警察的能力,你在车里的一举一动都不会被错过。


2017 年 4 月 ,苏州市上线了名为海燕的车辆二次分析系统,可以对摄像头抓拍的图片进行二次识别。上线九天,海燕就抓拍到了近 3000 起违章,其中不系安全带 1828 起,开车玩手机 1074 起。



*文章为作者独立观点,不代表虎嗅网立场


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