基于高速公路收费系统的车辆全路径贝叶斯推断匹配技术研究

利用高速公路通行费收费系统监测数据,针对现行高速公路通行费分省联网的收费数据无法真实反映跨省车辆完整行驶路径的问题,引入了车牌串接贝叶斯推断匹配技术。通过对现有收费系统主要指标数据可利用性和逻辑关联性分析,最终选择了通行时间、车种、车辆轴数、车货总重等属性指标作为匹配推断的参考指标,设计了匹配方法和具体流程,对现行高速公路通行费收费系统中跨省通行车辆的完整行驶路径进行了车牌匹配和全路径模拟还原。并选择了2个典型省界收费站进行了实证分析,测算结果表明利用推荐的匹配算法可以把货运车车辆的匹配度提高20个百分点。     

车牌识别技术在多义性路径问题中的应用

以上海高速公路网建设为背景,针对路网存在的多义性路径问题,提出了基于车牌识别技术的判别车辆路径的方法,介绍了一种车牌识别系统方案,包括方案设计、路径识别流程设计、系统架构和收费流程.讨论了如何将车牌识别系统扩展至联网收费中.     

湖北高速公路收费清分方法与校核系统研究

为提升高速公路收费管理水平,推动湖北经济社会发展,提出了湖北高速公路收费清分方法并搭建了清分校核系统.针对湖北高速公路基础设施建设和运营的现状,提出了AD-DFS算法识别车辆争议路径.这一算法采用车牌抓拍的基本原理,在标识站资源有限和约束路径长度的条件下,利用车辆通行数据识别其可能的通行路径作为争议路径,在标识站数据异常的特殊情况下,仍能从争议路径中有效识别车辆清分路径的方法.针对不同类型的清分路径和通行车辆,采用自适应通行费清分方法,能科学合理地将通行费拆分至各相关单位.在前述通行费清分方法基础上,搭建了全国首例针对省级通行分清分提供全面校核功能的平台,即湖北省高速收费清分校核系统,自推广应用以来为湖北省64条高速公路、351个高速收费站、104家经营单位,提供了高效的清分校核功能并收到良好反馈,同时以多层次、多维度数据可视化分析的方式提供了管理与决策支持.      

基于高速收费数据的路径速度还原与流量推断

基于收费数据的高速公路研究逐渐增多。本文利用收费数据对高速公路车流量进行推断。使用广度优先搜索算法对车辆进行路径还原,然后对车辆的运行状态进行了细化,对车辆平均速度的计算方法进行了优化。依据车辆行驶状态计算时间与速度,推算出车辆在不同时间段内的位置信息,进而推断出不同时段各路段的流量。与优化前的结果进行对比,发现了误差的不确定性。     

具有车牌车型自动识别功能的路桥收费系统研究

具有车牌车型自动识别功能的路桥收费系统是智能交通发展的一个新领域。基于路桥收费系统的现状，利用现有成熟的车牌识别技术。构建具有自动车型识别功能的路桥收费系统。可解决国内收费站车型识别效率低、年票车车费流失严重和公安交管部门对违章、肇事逃逸等车辆捕获难等问题。从软件工程的角度，介绍了本系统的实现思想和体系结构设计。     

车牌识别技术在中山市城区收费站的应用

城市路桥收费站应用车牌自动识别技术,可以加强次票收费站管理,有效拦截本地未交年费的车辆,同时可以充当治安卡口配合公安部门稽查盗抢车辆、肇事逃逸车辆,还可以对经常过往的车辆实现自动打票功能,以期降低收费人员的工作强度。此外,随着“车牌自动识别”功能的实现,可以进一步细分车辆通行数据,提供更多的统计信息。     

非接触式IC卡在高速公路中的应用研究

论述非接触式IC卡可作为车辆上路必须携带真实证件及可实现性。IC卡上记录有车辆车牌、车型、车种等信息,该卡作为高速公路的通行卡使用后,不需要在高速公路出入口收费车道上安装车牌识别设备,能够杜绝司机逃避交纳过路费、杜绝收费员贪污行为的发生,可以取消路段中心及收费站的收费监控,对入口收费车道上的设备作一些改进可取消入口发卡员。     

基于移动互联网的高速公路预收费系统设计

提出一种基于移动互联网的创新高速公路收费模式,即高速公路智能通行预收费系统(Expressway Internet Payment System),以下简称EIPS系统.该系统基于移动互联信息技术、地理信息技术,帮助用户实现出行路径的提前规划、收费路径的提前在线计费、支付;结合车牌识别、GPS/北斗路径追踪定位等技术,帮助用户实现在高速公路收费口的通行费预支付验证、不停车通行.该系统的应用提供了一种高速公路收费的创新模式,可减少车辆在高速公路收费口的排队等待时间,提高高速公路出入口的通行效率,改善高速公路整体的通行效率.     

基于网络支付的新型公路不停车收费系统架构设计

为提高公路收费服务水平,提出基于现代网络支付技术的新型高速公路不停车收费系统架构设计。该系统主要依托于现已成熟的现代网络支付技术、车牌识别技术及车道控制技术,通过用户终端在线完成信息注册与登录、线路选择与确定、订单生成与预支付、发票打印与获取等通行费的支付操作与服务,车牌识别装置和车道控制装置可通过高速公路收费服务器对车辆与支付信息进行接收与反馈,实现车辆的简单快捷不停车付费过程。该系统符合人们当代网络消费的观念,便于推广应用且利于加快全国联网收费进程。     

基于车牌识别防拦截体系下的全计重复式收费方案与设计

随着广东货车全计重收费政策的落实,珠三角部分高速公路车道数少及车道扩建难,无法满足大车流量通行能力,已出现服务水平下降等问题。依托广珠西线高速公路复式收费模式,利用一台称重设备和车牌识别仪,通过车道外部设备共享,优化收费软件,解决车辆排队功能,实现了货车全计重复式收费,有效提高车道通行能力,可供全省参考使用。     

新一代的高速公路收费车道车牌识别技术

针对车牌识别系统实用化存在的问题,在国内首次提出和开发了视频检测和车辆检测线圈组合触发的车牌识别技术。此技术将使高速公路收费车道车牌识别正确率稳定保持在一个较高水平上,同时可以取消车牌识别设备安装的各种限制。     

高速公路多路径识别技术的研究与探讨

本文对高速公路联网收费中涉及到的多路径识别的技术进行了分析,重点阐述了基于RFID和车牌识别的路径识别技术。论述了竞争性路径定义、精确收费需要解决的问题、标识站的设置方案及系统识别精度与经济性等关键问题,指出了路径识别技术的发展趋势。     

基于视频的车辆跳动检测系统研究

高速公路实施计重收费,货车司机为了减少重量采取"跳秤"、走"S"型等违规行为。为打击这种行为,减少收费纠纷,对车辆跳动轨迹自动检测系统进行特别研究。从系统结构设计出发,根据收费站车道的环境特点,利用视频检测技术,通过设定虚拟检测区域、车牌定位、轨迹等关键技术获取车辆驶过计重秤台前后的运动特征,提出改进的轨迹检测流程,实现"跳秤"报警、录像等功能。现场试验表明,系统对计重收费中存在的不规范行为的检测和处理具有使用价值。     

无线射频技术在高速公路不停车收费系统中的应用

不停车电子收费系统是解决高速公路现有收费方式缺陷的有效手段。不停车电子收费系统利用车辆自动识别技术完成车辆与收费站之间的无线数据通讯,进行车辆自动识别和有关收费数据的交换,通过计算机网路对收费数据进行处理,实现不停车自动收费的全电子收费管理系统。     

基于Hadoop的特定车辆车牌检索平台设计

目前高速公路部署摄像头逐年增多,产生视频量逐年增加,对于视频的检索效率要求越来越高,现利用Hadoop分布式运算结合KAZE算法实现对特定车辆车牌进行检索设计。首先通过摄像头采集视频数据,并将数据存入到HDFS存储空间中,利用FFMPEG解码器结合MapReduce框架实现对视频关键帧的提取,利用LSH算法和KAZE算法对关键帧提取特征值并建立索引存入Hbase数据库中,匹配时通过对查找人提供的被查找车辆车牌图像再进行LSH算法与KAZE算法提取并与数据库特征值列表进行匹配,从而实现对被查找车辆车牌出现视频的查找。     

HICON在智能交通管理中的应用描述

车牌识别器、船舶自动识别系统、电子海图(ECDIS)、自动网络化停车泊位锁、停车场监控管理软件、停车场收费管理系统、对讲系统、交通监控系统、车辆识别系统、车辆卫星定位系统(GPS)、高速公路收费系统、红外夜视系统、GPS测量测绘系统、车辆无线调度管理系统、无线报警监控系统、GPS监控导航系统、卫     

基于LPR的车距测量智能感知系统研究

本文基于车牌识别系统，提出一种基于单目视觉的前方车辆距离测量方法。全文根据图像变换、模型成像、视觉测量等方法，分析研究LPR测距的理论，设计出单目视觉测距的应用模型。利用车辆几何特征信息定位前方车辆的位置图像信息，最终利用车牌信息测量前方车辆距离。     

基于智能卡口平台的车辆OD矩阵获取研究

针对传统车辆OD矩阵获取成本高、过程繁杂的弊端,以高清智能卡口系统的车牌识别数据为研究基础,提出了基于Excel VBA的车辆OD矩阵获取方法,以常州市武进区的车牌数据为例展开研究,把每个卡口点位作为一个调查点,划分交通小区。利用Excel VBA对卡口记录的车牌信息进行数据挖掘获取各交通小区之间的车辆OD矩阵,导入TransCAD软件模拟现状交通运行,结果表明模拟的现状交通特征与现实中社会交通特征和人们的交通出行感受基本相符,此OD矩阵获取方法具有可行性。     

车牌识别在路桥年票制中的应用方案

为更好地疏导交通，撤并路桥收费站，我国有多个地区对本地车辆实行路桥年票制，但为了对外地车辆收取次票和验票，仍需在本地区出入口增加收费站。以广东省的年票制为例，从如何利用车牌识别这种新技术的角度，提出一个加强次票收费站管理，并最后可能减少次票收费站和简化收费管理的方案。     

基于Faster R-CNN的车牌检测研究

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域,如目标检测、语音识别等。本文针对低分辨率、多车辆等复杂环境下的车牌检测问题,利用深度学习图像识别技术,提出了基于Faster R-CNN的车牌检测方法。通过将Faster R-CNN深度学习方法与传统方法的准确性能进行比较,有效地证明了深度学习在车牌检测方面具有合理性,可以解决光照、图像质量等因素对车牌检测的影响,能有效提高车牌检测的效率和精确度。