本發(fā)明創(chuàng)造涉及智能交通領(lǐng)域，具體涉及基于大數(shù)據(jù)的視頻結(jié)構(gòu)化車牌識別系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

目前，在智能交通中具有大量已安裝或?qū)⒁惭b的攝像機(jī)、保存有大量的歷史數(shù)據(jù)和提供大規(guī)模的實(shí)時視頻流，因?yàn)橐曨l是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，造成索引和查詢都非常困難。如果我們提取視頻特征作為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中索引和查詢都非常方便。在智能交通系統(tǒng)中，車輛監(jiān)控是最重要的任務(wù)，車牌具有唯一性，其作為索引數(shù)據(jù)具有現(xiàn)實(shí)意義。如果能夠利用大數(shù)據(jù)平臺管理大規(guī)模視頻輸入、根據(jù)各節(jié)點(diǎn)內(nèi)存與CQU負(fù)載情況調(diào)度視頻解碼與分析、并將視頻分析后的車輛信息存入數(shù)據(jù)庫，用戶通過數(shù)據(jù)庫來查詢所需要的結(jié)果，將能有效地解決目前對交通視頻的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)索引和查詢不便的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決上述問題，本發(fā)明提供基于大數(shù)據(jù)的視頻結(jié)構(gòu)化車牌識別系統(tǒng)。

本發(fā)明創(chuàng)造的目的通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

基于大數(shù)據(jù)的視頻結(jié)構(gòu)化車牌識別系統(tǒng)，包括影像數(shù)據(jù)采集傳送子系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫；所述影像數(shù)據(jù)采集傳送子系統(tǒng)用于采集包含車輛信息的圖像數(shù)據(jù)，并將圖像數(shù)據(jù)傳送至大數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)；所述大數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)將圖像數(shù)據(jù)編碼成視頻流，并利用分布式資源調(diào)度對視頻流進(jìn)行視頻解碼和分析，得到車輛信息后將車輛信息寫入到數(shù)據(jù)庫；所述數(shù)據(jù)庫用于接收大數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)存入的車輛信息，利用數(shù)據(jù)庫存儲視頻結(jié)構(gòu)化后的車輛信息。

本發(fā)明創(chuàng)造的有益效果：有效解決了現(xiàn)有技術(shù)對交通視頻的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的索引和查詢不便的問題。

附圖說明

利用附圖對發(fā)明創(chuàng)造作進(jìn)一步說明，但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對本發(fā)明創(chuàng)造的任何限制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發(fā)明結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是影像數(shù)據(jù)采集傳送子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

附圖標(biāo)記：

影像數(shù)據(jù)采集傳送子系統(tǒng)1、大數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)2、數(shù)據(jù)庫3、攝像單元11、圖像加密單元12、圖像傳送單元13。

具體實(shí)施方式

結(jié)合以下實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。

參見圖1、圖2，本實(shí)施例的基于大數(shù)據(jù)的視頻結(jié)構(gòu)化車牌識別系統(tǒng)，包括影像數(shù)據(jù)采集傳送子系統(tǒng)1、大數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)2和數(shù)據(jù)庫3；所述影像數(shù)據(jù)采集傳送子系統(tǒng)1用于采集包含車輛信息的圖像數(shù)據(jù)，并將圖像數(shù)據(jù)傳送至大數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)2；所述大數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)2將圖像數(shù)據(jù)編碼成視頻流，并利用分布式資源調(diào)度對視頻流進(jìn)行視頻解碼和分析，得到車輛信息后將車輛信息寫入到數(shù)據(jù)庫3；所述數(shù)據(jù)庫3用于接收大數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)2存入的車輛信息，利用數(shù)據(jù)庫3存儲視頻結(jié)構(gòu)化后的車輛信息。

優(yōu)選的，所述車輛信息包括車牌信息。

優(yōu)選的，所述利用分布式資源調(diào)度對視頻流進(jìn)行視頻解碼和分析，包括：根據(jù)各計(jì)算節(jié)點(diǎn)負(fù)載情況調(diào)度到合適的計(jì)算節(jié)點(diǎn)對視頻流進(jìn)行解碼，通過視頻分析提取其特征作為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并進(jìn)行車牌定位、車牌識別，最后將分析出的車牌號碼寫入到數(shù)據(jù)庫3。

優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)庫3為分布式數(shù)據(jù)庫。

本發(fā)明上述實(shí)施例有效解決了現(xiàn)有技術(shù)對交通視頻的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的索引和查詢不便的問題。

優(yōu)選的，所述影像數(shù)據(jù)采集傳送子系統(tǒng)1包括攝像單元11、圖像加密單元12、圖像傳送單元13，大數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)2上設(shè)置有圖像解密單元；所述圖像加密單元12與圖像傳送單元13的接收端連接，所述圖像解密單元與圖像傳送單元13的傳送端無線連接。

所述攝像單元11用于通過已校準(zhǔn)的攝像機(jī)對包含車輛信息的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行攝像采集，所述已校準(zhǔn)的攝像機(jī)為已經(jīng)進(jìn)行標(biāo)定處理的攝像機(jī)，攝像機(jī)的標(biāo)定包括：(1)采用國際象棋棋盤作為攝像機(jī)標(biāo)定的參考圖；(2)采用攝像機(jī)對國際象棋棋盤進(jìn)行圖像采集，以得到棋盤圖像，采集的時候盡量讓棋盤占據(jù)盡可能多的畫面，采集的棋盤圖像的數(shù)量大于等于10；(3)輸入棋盤方格尺寸大小，設(shè)定棋盤角點(diǎn)搜索窗口方格大小，窗口方格小于棋盤方格大小，提取棋盤圖像中棋盤上所有方格的角點(diǎn)；(4)采用matlab標(biāo)定工具箱對攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，根據(jù)取得的角點(diǎn)，運(yùn)行程序得到攝像機(jī)的參數(shù)，完成標(biāo)定。

本優(yōu)選實(shí)施例通過已校準(zhǔn)的攝像機(jī)對包含車輛信息的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行攝像采集，能夠更準(zhǔn)確地獲取包含車輛信息的圖像數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，所述圖像加密單元12用于對需加密的包含車輛信息的圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，并對圖像預(yù)處理后的圖像進(jìn)行加密；

所述對需加密的包含車輛信息的圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，包括：

(1)按照下列灰度化處理公式對需加密的包含車輛信息的圖像進(jìn)行灰度化處理：

式中，日光條件是指拍攝條件為正常白天，燈光條件指太陽落山后室內(nèi)燈光條件，弱光條件指晚上室內(nèi)不開燈，Φ為處理后圖像的像素灰度值，r、g、b分別表示圖像像素點(diǎn)的紅色、綠色、藍(lán)色分量；

(2)對圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，包括：

1)將經(jīng)過灰度化處理的圖像的灰度值按照下列公式進(jìn)行增強(qiáng)處理：

Φ′＝lnΦ

2)計(jì)算任意像素點(diǎn)(i,j)和鄰域內(nèi)八個像素點(diǎn)的灰度關(guān)系ζ，

通過該灰度關(guān)系對初始灰度值進(jìn)行校正，得到校正后的灰度值Η(i,j)為：

Η(i,j)＝Φ′-ζ；

本優(yōu)選實(shí)施例根據(jù)不同光照條件對圖像進(jìn)行灰度處理，減少了計(jì)算量，保證了在弱光條件下圖像的亮度，對圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，提高了圖像質(zhì)量，從而進(jìn)一步得到較為清晰的包含車輛信息的圖像。

所述對需加密的包含車輛信息的圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，還包括：

(1)對灰度值校正后的圖像按照圖像要求度進(jìn)行區(qū)分，確定圖像要求高的圖像和圖像要求較低的圖像，并做好標(biāo)記；

(2)對灰度值校正后的圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理：首先進(jìn)行三級小波分解，提取灰度值校正后的圖像的三級小波分解低頻近似分量，然后采用下列混沌映射公式對低頻圖像進(jìn)行位置置亂處理：

式中，D1為低頻圖像信息，A₁、A₂、A₃為通過混沌映射生成的三個變量；

為適應(yīng)數(shù)字圖像所要求的數(shù)值范圍，對A₁、A₂、A₃按照下式進(jìn)行處理，從而將它們的值映射到0-255之間，生成混沌序列B、C，并進(jìn)一步映射為圖像矩陣：

(3)確定待加密圖像：對于圖像要求較低的圖像，采用預(yù)處理后的圖像作為待加密圖像；對于圖像要求較高的圖像，對預(yù)處理后的圖像利用小波逆變換進(jìn)行圖像重構(gòu)，以重構(gòu)后的圖像作為待加密圖像；

所述對圖像預(yù)處理后的圖像進(jìn)行加密，包括：

(1)用Q₁表示待加密圖像，分別在有限域上與混沌序列B執(zhí)行加法運(yùn)算和乘法運(yùn)算，得到新的圖像Q₂，再將圖像Q₂使用轉(zhuǎn)置操作得到新的圖像Q₃，其中：

式中，表示有限域的加法，“·”表示有限域上的乘法；

(2)將圖像Q₃與混沌序列C執(zhí)行有限域上的加和乘操作，得到最終的圖像Q：

本優(yōu)選實(shí)施例利用小波變換對圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，去除了圖像本身的冗余性，實(shí)現(xiàn)快速置亂，能夠減少所需的混沌序列，提高加密效率，滿足實(shí)時通信的要求；按照圖像要求的高低進(jìn)行圖像區(qū)分，對于圖像要求高的圖像先進(jìn)行圖像預(yù)處理再進(jìn)行小波逆變換的圖像重構(gòu)處理，確保無損的同時提高了置亂的速率；加密單元中，將有限域的二進(jìn)制算法與混沌加密技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，保障了圖像加密的安全性的同時，相對于現(xiàn)有技術(shù)，提高了圖像加密的速度，實(shí)現(xiàn)了包含車輛信息的圖像的安全傳送。

優(yōu)選地，所述解密單元用于對加密圖像進(jìn)行解密，其使用與圖像預(yù)處理相同的混沌映射公式以及相應(yīng)的混沌序列，對加密過程進(jìn)行逆轉(zhuǎn)換，從而實(shí)現(xiàn)圖像的解密。

本優(yōu)選實(shí)施例實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)2對加密的包含車輛信息的圖像的讀取。

基于上述實(shí)施例，發(fā)明人進(jìn)行了一系列測試，以下是進(jìn)行測試得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：

最后應(yīng)當(dāng)說明的是，以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實(shí)施例對本發(fā)明作了詳細(xì)地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實(shí)質(zhì)和范圍。