摘  要：为解决城市高架桥交通运行拥堵的痛点，对违规驶入城市高架桥的车辆实施管控和追踪，通过对桥面过往的每一辆机动车的物征图像和车辆全景图像进行连续全天候实时记录，运用图像处理、模式识别、远程数据访问等技术，设计了一种基于卡口的违限车辆分拣系统，以合肥市包河大道高架桥交通流数据对该系统进行验证分析，结果表明该系统能快速处理大量卡口数据，实时分拣上传以及报警信息，为高架桥的安全运行和交通管理提供了方法和保障。

关键词：城市高架桥;卡口大数据;图像识别;违限车辆;分拣

中图分类号：TP273     文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）12-0025-03

Abstract：In order to solve the pain points of traffic congestion in urban viaducts，the vehicles that illegally enter the urban viaducts are controlled and tracked，and the real-time continuous 24/7 real-time recording of the physical feature images and vehicle panoramic images of each motor vehicle passing on the bridge deck，Using image processing，pattern recognition，remote data access and other technologies，a sort of illegal vehicle sorting system based on bayonet was designed. The system was verified and analyzed with the traffic flow data of Baohe Avenue Viaduct in Hefei City. The results showed that the system can quickly process a large amount of bayonet data，real-time sorting and uploading and alarm information，providing a method and guarantee for the safe operation and traffic management of the viaduct.

Keywords：urban viaduct;bayonet big data;image recognition;illegal vehicles;sorting

0  引  言

高架道路是城市交通运行的骨架，承担了巨大的交通负荷，目前许多黄牌车突破交通管制违规在城市高架桥上行驶，对城市高架桥的交通造成了不良影响，也对交通管理提出了新的要求。为发挥城市高架桥道路快速的功能，实现违限车辆的查处，笔者基于图像识别和大数据技术，从前端交通卡口获取的信息出发，设计了一套对城市交通出行车辆的分拣和上传系统，深层次地分解了系统的功能架构，并探究设计了车辆分拣流程。

本文选取合肥包河大道高架桥作为研究对象，通过前端交通卡口相机对高架桥主线及出入口匝道的车辆进行自动监测，提取交通状态特征参数和图片，建立了违限车辆分拣模型，为交通管理部门提供了自动监测高架桥交通状态和动态缓解交通拥堵的解决方案。

1  系统总体设计

违限车辆分拣系统的总体架构如图1所示，系统从前端各类设备采集数据，通过数据总线生成消息队列，然后分拣服务将拣出的数据存入大数据集群中，其他业务数据存入业务数据库中。通过调用Web服务器的接口进入用户操作界面，呈现用户调阅的非结构化和结构化数据，用户也可与大数据集群和FTP集群进行通讯，上传或下载相关文件，并调取数据库相关数据。其具体的业务流程为如下五个部分。

1.1  黄标车黑名单导入

中心管理平台支持从外界批量导入黑名单，可以从黄标车数据库通过应用软件导出XLS文件，或直接通过数据库对接同步，将黄标车名单导入中心管理平台。

1.2  前端过车数据采集

通过前端抓拍设备，实现过车数据的采集、过车信息的提取，前端所采集的过车信息至少应该包括车牌号码、车牌种类、点位信息、过车图片等。抓拍单元通过内置的视频分析机制，触发并抓拍目标车辆，能够生成过车时间、车道编号、点位信息等固有数据;同时，抓拍单元内置模式识别提取机制，能够识别车牌号码、车牌颜色、车身颜色、车型等车辆属性信息。

1.3  前端过车信息上传

交通控制主机可将上述数据信息连同过车图片加以整合，整合后的数据由控制主机统一向中心管理平台传输。传输的数据中包括车辆号牌信息、时间、地理属性等必要信息。

1.4  实时过车数据比对

系统采集到的实时过车信息，可通过中心管理平台的实时过车数据比对功能实现对黄标车的布控、报警。当系统所采集的某过车信息与黑名单库中某车辆信息相同时，会将该实时过车属性设置为违章，形成疑似违章数据，并送入违法数据库中保存、管理。

1.5  違章数据审核上传

中心管理平台违法数据库接收到疑似违章数据后，可通过违法管理模块对该过车信息、抓拍图片进行人工审核，审核无误后可通过与违法数据处理平台连通的接口实现数据上传。用户可根据需要，设置某车辆在某最小时间段内重复发生违法行为时不予记录或上传。

2  系统功能设计

系统总体功能结构包括资源层、硬件层、存储层、接口层和业务层，如图2所示。通过前端的卡口相机、雷达、视频监控、电子警察等硬件资源，系统将采集的数据以及行业信息等数据存储到资源层中，并通过提供的接口调用数据为用户提供各类业务。其具体的功能实现，本文从前端信息采集、车辆信息分拣、资源管理和统计分析四个方面进行设计分析。

2.1  前端信息采集

2.1.1  车辆信息捕获

系统通过前端卡口对过往车辆信息进行检测识别。结合背景重建和背景差，实时监测通行车辆的车牌号码、车灯信息，判定车辆经过与否，在检测算法中建立外界环境干扰过滤模型，将外界的干扰源，如雨、雪、树影等干扰因素剔除。

经过对高架桥面某点连续24小时的交通流检测，通行车辆的图像识别率能达到95%以上。由于机动车违反禁令指示标志行驶的图片取证特点（图片中包含清晰可辨的机动车后部或前部全貌的全景特征、明确的标志指示特征），系统主要捕获机动车尾部，并在取证图片中拍到禁令标志。

2.1.2  信息高清记录

前端卡口对通行车辆采集1张高清图片以提取其路况和车辆特征信息，图片应叠加车辆的车牌号码、车牌颜色、速度、道路限速值、抓拍时间、抓拍地点、通行方向、车身颜色及车标等信息。通过测光控制单元，在强光、逆光、夜间或者光线不足和车辆挡风玻璃镀膜等情况下，能够自动补光，以保障在各种环境下拍出清晰的图片。

2.1.3  车型判别

本系统的车型识别功能主要是对蓝牌车和黄牌车的分类，通过车牌颜色和图像识别技术建立分类模型。当无法根据车牌颜色判别车型或者无法判断车牌颜色时，利用图像分析技术来区分轿车、客车、大货车、小货车等各类类型。

2.1.4  车牌识别

通过计算机视觉算法和高性能处理设备，系统实现了对卡口车牌数据的实时采集和处理。车牌号码识别功能主要包括图像灰度拉伸、牌照定位分割、二值化、字元切割、字元识别5个模块。识别模型主要通过对采集的车牌图片进行分析提取出有效元素，对于采集的处于通行状态的车辆图片可进行帧处理，对每个有效帧进行识别和预处理，对分割的字符单元进行分类识别，并对识别的结果进行内部审核和评判。

2.1.5  数据断点传续

系统支持前端缓存和断点续传。在前端数据上传到后台数据库的过程中，如果发生网络故障、电量不足等情况导致下载中断，就需要使用到断点续传功能。通过前端卡口相机配备的存储硬件，将抓拍图片缓存到存储硬件中，待网络恢复后再将网络中断期间的数据上传至数据库，防止数据丢失。

2.1.6  数据管理和检索

系统存储采用3级存储、2级缓存的架构策略，保证整个存储集群无单点故障，存储空间可以水平扩展，数据接入和处理速度在每秒上万次的级别，数据高可用性且可恢复，完全满足系统需求且为以后扩展留下余地。数据管理是对进入存储的数据进行管理，包括数据备份、数据删除、数据预览、数据处理速度展示等。数据检索是对系统中的数据进行查询浏览，支持模糊查询功能，并可以在多个维度进行聚合查询，同时支持按用户输入的查询条件进行查询。数据浏览支持分页查询，可实现秒级查询。

2.2  车辆信息分拣

车辆信息分拣模块获取已經识别出结构化数据的信息，实时和市货车库、公交底库和合法营运底库以及用户自定义黑白名单库进行比较，车辆信息分拣模块把底库数据保存在内存中处理，使用二分算法进行高效的数据匹配比对。将不在合法库中的车辆判断为违章车辆，并生成违章告警消息推入消息告警队列;合法车辆直接存入大数据存储。系统同时能够对黄标车的行驶轨迹进行研判分析，对黄标车辆落脚点进行追踪。

2.2.1  黄标车数据库导入功能

系统通过对数据进行抽取、清洗和转换将各类底库数据加载到黄标车车辆布控数据库中，车辆布控数据库中的内容至少需包含车辆号牌、号牌颜色、布控级别、布控人、布控原因、布控有效期、布控单位等字段。环保部门可将已经发送的黄标车数据表一次性导给交警部门，也可以通过将违限车辆分拣系统与环保部门的机动车环保检测信息管理系统对接，通过FTP、Web Service等数据交互方式，自动导入黄标车数据，定期更新。

2.2.2  黄标车黑名单布控功能

系统支持分时间段和区域进行布控，具体可分为全局布控和限时限区布控。全局布控即在任意时间及任意区域发现黄标车通行，立即记录报警。限时限区布控即黄标车在限行时段、限行区域内通行，会被记录报警;在非限定时间或区域内通行，则不记录。

2.2.3  黄标车闯禁行事件报警功能

系统对于判断为闯禁行的黄标车辆会实时发出告警信息，提醒执勤人员。系统支持多种报警联动方式，包括平台客户端声光报警、报警录像或图片上墙显示、报警事件短信通知等，并且针对不同报警类型可设置不同的报警声音。同时，系统还提供红名单和白名单功能，可自动过滤红名单和白名单中的车辆，针对特种车辆（如：军用车辆、警用车辆、医用车辆、消防车辆、路政车辆、政府车辆等）进行过滤处理，不上报报警信息。所有黄标车闯禁行行为均会被系统自动记录，系统基于大数据计算架构建立索引机制，可快速查询报警记录。

2.2.4  黄标车闯禁行违法分拣功能

对于黄标车闯禁行违法记录，系统提供违法分拣审核处理页面，可进行人工校对确认。核对正确后可将违法记录写入平台数据库，为交通违法处罚提供有效证据。也可以根据需要进行图片关联、录像回放等操作。如果一辆黄标车多次闯入禁行区域，24小时之内被前端多次抓拍记录，平台提供智能分拣机制，自动过滤重复记录，只审核上报1次处罚记录。

2.3  资源管理

资源管理主要对接口、数据抽取和底库进行管理。系统对数据接入方式和接口调用进行统一管理，管理内容包括接口数据缓存、接口轮询等，同时提供接口扩展。系统对对提供数据交互功能费的中间库进行管理，包括中间库抽取、中间库同步、动态配置抽取方案。

2.4  统计分析

系统对过车信息的统计分析功能包括基于卡口的过车统计分析、基于时间的高架实时过车流量统计分析、黄蓝牌车辆统计分析、车辆分类统计分析等，并采用多种动态图表对统计结果进行展示。系统支持对黄标车的违法行驶路线进行实时及历史规律分析，便于分析其行进方向、落脚点，方便对其追捕拦截。系统根据黄标车抓拍记录的总体数据，运用大数据计算理论，建立黄标车热点分布模型，形成可视化的动态分布图，并提供统计报表以供决策分析。

3  系统平台的优势

3.1  稽查车辆类型多

在满足黄标车区域限行电子抓拍与处罚业务的同时，基于此系统可以实现对其他车辆类型的机动车缉查，如嫌疑车辆、盗抢车辆、套牌车辆、高危人员车辆等;可以临时紧急布控车辆，比如肇事逃逸车辆、治安逃逸车辆、重点管控车辆（工程、客运、出租、危化品运输车辆等）、交通违法车辆（多次违法未处理、未年检）等。

3.2  布控追踪

通过前端卡口相机和高清监控实时追踪和调用，可对每一辆通行车辆进行识别，并将识别的标志如车牌号与布控数据库进行数据对比，一旦识别为实施布控的违限车辆，系统将自动报警。

3.3  多级联网

系统部署模式灵活、多样，支持分权、分级和分域部署，支持平滑扩容，为未来业务长期的快速发展打下了坚固的基础。

3.4  业务融合

系统能够融合前端卡口相机、视频监控、电子警察、雷达設备等多种数据采集源，通过建立统一的指挥中心，将多个业务系统整合，通过多屏幕组合的显示方式，协同指挥调度，极大地提高了指挥中心和各相关警种等人员的工作效率，同时也发挥全网统筹的资源优势。

4  结  论

本文设计的基于卡口的违限车辆分拣系统，从任务需求出发，为解决城市高架桥的违限车辆的管理问题提供了解决思路和方法，为维护治安提供有力保障，及时发现并处置为社会治安和交通安全带来各种隐患的违限车辆，也是城市高架桥交通安全和运行通畅的保障，同时能够很好地减轻交通管理部门的压力和工作强度。

参考文献：

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[2] 张杰，王山东，徐志远，等.基于车牌识别系统的卡口可达性网络构建 [J].地理空间信息，2018，16（4）：40-42+9.

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作者简介：邹倩（1990.01—），女，汉族，湖北荆州人，硕士，研究方向：交通雷达研发。