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    基于大數(shù)據(jù)技術(shù)快速分析套牌車方法

    2016-03-07 11:54朱萍馬韻潔
    電腦知識與技術(shù) 2015年34期
    關(guān)鍵詞:車牌識別大數(shù)據(jù)

    朱萍 馬韻潔

    摘要:針對城市海量的卡口數(shù)據(jù),從中能快速有效地檢測出套牌嫌疑車,該文提出一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)快速分析套牌車方法,通過引入管理節(jié)點(diǎn)和多臺(tái)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)資源協(xié)同并行處理海量數(shù)據(jù)下的套牌車檢測問題,進(jìn)一步提高檢測速度和準(zhǔn)確率。

    關(guān)鍵詞:車牌識別;套牌車;大數(shù)據(jù)

    中圖分類號:TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2015)34-0020-01

    1 概述

    隨著社會(huì)的發(fā)展,人民生活水平的提高,道路上的機(jī)動(dòng)車也越來越多。截至2014年底,我國汽車保有量新增1707萬輛,目前全國機(jī)動(dòng)車保有量達(dá)2.64億輛,其中汽車1.54億輛,因此,套牌機(jī)動(dòng)車的數(shù)量也隨著增高。由于套牌機(jī)動(dòng)車發(fā)現(xiàn)難度大、檢測難度高,有許多套牌機(jī)動(dòng)車使用多年并沒有被發(fā)現(xiàn), 嚴(yán)重地影響了道路交通安全秩序,如隨意闖紅燈、超速、跨越雙實(shí)線、亂停亂放,給廣大人民群眾的安全出行帶來隱患,也為肇事逃逸案件的偵破增加了難度。

    為解決套牌車問題,本文具體介紹了基于視頻圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)套牌車的識別,主要從視頻和圖像中識別出車牌信息,并結(jié)合城市卡口的位置和時(shí)間信息,從而判斷是否為套牌車輛。

    2 技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法

    通過前端卡口攝像機(jī)識別的車牌號、位置信息,利用“時(shí)間差”判定,檢測出涉嫌套牌車輛的方法[1],即基于同一輛車在不可能時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)在兩個(gè)地點(diǎn)的原理,分析各監(jiān)控點(diǎn)的車牌信息,實(shí)現(xiàn)套牌車的自動(dòng)檢測及報(bào)警。

    2.1卡口監(jiān)控點(diǎn)的選取[2]

    只有選取合適的監(jiān)控點(diǎn),才能最大程度減少套牌車漏分析,因此選取監(jiān)控點(diǎn)應(yīng)符合最少監(jiān)控點(diǎn)、最大車流量的原則,一般優(yōu)先選取以下監(jiān)控點(diǎn):

    1) 城市主干道路,尤其是繁華地段;2)大型停車場、車站、火車站等繁忙路段和交叉口。

    2.2 實(shí)現(xiàn)原理

    利用城市卡口攝像機(jī),對抓拍的圖像進(jìn)行分析,識別出車牌號及車牌顏色,結(jié)合城市卡口的位置信息以及經(jīng)過卡口的時(shí)間信息,判斷套牌機(jī)動(dòng)車, 同時(shí)還可以實(shí)現(xiàn)套牌車實(shí)時(shí)軌跡、歷史軌跡,為布控提供依據(jù)。具體實(shí)現(xiàn)原理如下:

    1) 在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上建立索引,由于不同車牌顏色有可能為同一車牌,防止誤判,因此以車牌號及車牌顏色為基準(zhǔn)建立索引, 并存儲(chǔ)經(jīng)過卡口的時(shí)間、卡口的位置等信息;

    2) 預(yù)設(shè)城市各卡口之間的最短時(shí)間,設(shè)置時(shí)間矩陣,監(jiān)控范圍內(nèi)經(jīng)過任意兩卡口所需的最短時(shí)間為卡口間的距離與這兩個(gè)卡口之間道路最高時(shí)速之商[3],將其作為套牌車時(shí)間閾值;

    3) 通過城市卡口攝像機(jī)獲取經(jīng)過各卡口攝像機(jī)的車牌號、車牌顏色、經(jīng)過時(shí)間、卡口號等信息,通過城市網(wǎng)絡(luò)將相關(guān)信息傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)平臺(tái)上;

    4) 將實(shí)時(shí)抓拍的車牌號及車牌顏色與索引表中的車牌號及車牌顏色比對分析;

    5) 若比對分析結(jié)果有歷史信息,則需存儲(chǔ)時(shí)間、卡口的位置等信息即可,并與存儲(chǔ)中前一個(gè)歷史車牌號經(jīng)過卡口的時(shí)間進(jìn)行比對分析,判斷兩次過車的時(shí)間差是否小于兩個(gè)卡口間的時(shí)間閾值,若是,則為套牌車;若否,就記錄為歷史數(shù)據(jù);

    6) 若比對分析結(jié)果無歷史過車記錄,在索引中將實(shí)時(shí)過車記錄保存為歷史過車記錄。

    2.3 大數(shù)據(jù)平臺(tái)

    由于以上布控方式要求處理海量的數(shù)據(jù),處理的效率要足夠高、數(shù)據(jù)要足夠準(zhǔn)確,因此,本文提出基于大數(shù)據(jù)技術(shù)快速分析套牌車方案。

    基于開源的分布式計(jì)算架構(gòu) Hadoop,搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái),構(gòu)建1臺(tái)管理節(jié)點(diǎn)和多臺(tái)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)(根據(jù)城市實(shí)際卡口的數(shù)據(jù)量確定具體數(shù)量),其中1臺(tái)管理節(jié)點(diǎn)用于構(gòu)建索引和管理數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn),多臺(tái)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)用于存儲(chǔ)車輛信息以及并行計(jì)算分析套牌車情況。

    1) HDFS技術(shù)

    Hadoop 提供了分布式文件系統(tǒng)HDFS,用于存儲(chǔ)車牌號、車牌顏色、經(jīng)過卡口的時(shí)間、卡口位置信息等,為分布式計(jì)算提供數(shù)據(jù)支撐。

    2) MapReduce技術(shù)

    MapReduce技術(shù)是并行計(jì)算模型,包括Map和Reduce兩個(gè)函數(shù),可以進(jìn)行海量數(shù)據(jù)分割、任務(wù)分解與結(jié)果匯總,從而完成海量數(shù)據(jù)的并行處理,同時(shí)還可通過增加計(jì)算節(jié)點(diǎn),使之在集群上并行執(zhí)行,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的可擴(kuò)展性[4]。

    MapReduce算法的核心由兩部分構(gòu)成,分別為Map算法和Reduce算法。其工作原理是先分后合的數(shù)據(jù)處理方式。Map算法即“分解”,將HDFS中存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)(車牌號、車牌顏色等信息)分割成若干部分,分給多臺(tái)硬件計(jì)算資源上并行處理(從HDFS中尋找從前端卡口抓拍的車牌號信息);Reduce算法即“合并”,把各臺(tái)處理器處理后的結(jié)果進(jìn)行匯總。若沒有相關(guān)的信息記錄則在存儲(chǔ)中將實(shí)時(shí)過車記錄保存為歷史過車記錄;若有相關(guān)信息的記錄,則與前一條過車的歷史記錄進(jìn)行比較分析,判斷是否是套牌車。

    3 結(jié)論

    針對城市卡口海量數(shù)據(jù)的處理,采用傳統(tǒng)的算法,會(huì)存在處理速度慢和計(jì)算瓶頸問題,提出了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)快速分析套牌車方法,并結(jié)合車牌顏色識別,提高系統(tǒng)的反應(yīng)速度、提高了識別的速度和準(zhǔn)確率,使得系統(tǒng)性能更優(yōu),更加有利于對套牌嫌疑車輛的實(shí)時(shí)檢測和識別。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 盧曉春,周欣,蔣欣榮.一種基于車輛牌照識別和網(wǎng)格化監(jiān)控的套牌車檢測方法:中國,200910058943.9[P].2009-09-23.

    [2] 盧曉春,周欣,蔣欣榮.基于網(wǎng)格化監(jiān)控的套牌車檢測系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2009(10).

    [3] 林圣拿,張俊軒,胡佳妮.高效實(shí)時(shí)的車輛套牌嫌疑分析方法及其裝置:中國,201110300956.x[P].2012—05—O2.

    [4] 覃雄派.大數(shù)據(jù)分析_RDBMS與MapReduce的競爭與共生[J].軟件學(xué)報(bào),2012,23(1):32-45.

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