本發(fā)明涉及監(jiān)控，更具體地說，它涉及一種運(yùn)輸車輛防作弊方法及防作弊系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在鋼鐵企業(yè)中，運(yùn)送物料或產(chǎn)品進(jìn)出廠區(qū)的車輛繁多且車輛類型多樣，運(yùn)送物料或產(chǎn)品的車輛需要過地磅進(jìn)行稱量，目前過地磅的稱量方式一般為自動稱量，無專職人員監(jiān)控車輛的稱量過程，無法判斷進(jìn)出車輛是否存在替換車廂的情況，無法防止替換車廂稱重作弊行為的發(fā)生，因此有必要提出一種智能化自動化的手段來檢測車輛在稱量過程中是否存在作弊行為。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種運(yùn)輸車輛防作弊方法及防作弊系統(tǒng)，根據(jù)車輛側(cè)視圖的相似度判斷進(jìn)出廠車輛的車廂有無替換，防止替換車廂稱重作弊行為的發(fā)生，減少企業(yè)因此而遭受的計(jì)量損失。

2、本發(fā)明的上述技術(shù)目的是通過以下技術(shù)方案得以實(shí)現(xiàn)的：

3、一種運(yùn)輸車輛防作弊方法，基于機(jī)器視覺對車輛一致性比對判別車輛的車廂是否有替換，具體步驟如下：

4、s1、在稱臺前設(shè)置攝像機(jī)，在車輛進(jìn)入稱臺區(qū)域時，處于車輛進(jìn)入稱臺前方的攝像機(jī)檢測到車頭的車牌，并開始拍攝，拍攝內(nèi)容包括車頭車牌、車身及車尾車牌，當(dāng)拍攝到車尾車牌時，停止拍攝；

5、s2、根據(jù)拍攝到的車頭車牌和車尾車牌的車牌圖像進(jìn)行圖像識別，得到車牌號，根據(jù)拍攝到的車身的圖像進(jìn)行圖像拼接，得到完整的車側(cè)全景圖像，并將車牌號與車側(cè)全景圖像關(guān)聯(lián)存儲；

6、s3、根據(jù)圖像采集形成的車側(cè)全景圖像，建立可供深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，經(jīng)過訓(xùn)練形成特征提取及特征匹配模型，并形成特征匹配算法；

7、s4、將訓(xùn)練好的特征提取及特征匹配模型部署到后端服務(wù)器中，基于特征匹配算法形成特征匹配結(jié)果的后處理邏輯程序，所述后處理邏輯程序包括歸一化處理和相似度分值計(jì)算，對同一輛車在進(jìn)入及離開廠區(qū)時獲得兩個車側(cè)全景圖像進(jìn)行歸一化處理并計(jì)算相似度分值；

8、s5、基于后處理邏輯程序得到相似度分值，將相似度分值與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，大于相似度閾值則判別車輛為同一部車，小于相似度閾值則判別車輛為非同一車廂，進(jìn)行告警提示。

9、在其中一個實(shí)施例中，在步驟s1中，所述攝像機(jī)為三目攝像機(jī)，分別拍攝車頭、車尾及車身的情況，或所述攝像機(jī)的數(shù)量為三個，分別負(fù)責(zé)拍攝車頭、車尾及車身的情況。

10、在其中一個實(shí)施例中，在稱臺外還設(shè)置標(biāo)識噴涂裝置，所述標(biāo)識噴涂裝置與所述攝像機(jī)同側(cè)，所述標(biāo)識噴涂裝置向車廂側(cè)面噴涂檢測標(biāo)志，在車輛進(jìn)入稱臺的過程中檢測標(biāo)志被攝像機(jī)拍攝。

11、在其中一個實(shí)施例中，在步驟s1中，車輛在稱臺前先停車，標(biāo)識噴涂裝置靠近車廂側(cè)面并根據(jù)后端服務(wù)器確定的圖像在車廂側(cè)面任一位置噴涂顏料，形成檢測標(biāo)志。

12、在其中一個實(shí)施例中，所述檢測標(biāo)志為自上而下設(shè)置的多個平行的橫向條紋，在檢測標(biāo)志的左側(cè)，多個橫向條紋端部齊平，在檢測標(biāo)志的右側(cè)，相鄰橫向條紋的端部存在長度差值，多個橫向條紋形成多個長度差值，多個所述長度差值不同。

13、在其中一個實(shí)施例中，在步驟s4中，將同一個檢測標(biāo)志中所有長度差值進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，以消除拍攝角度的影響。

14、在其中一個實(shí)施例中，將同一個檢測標(biāo)志中所有長度差值進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的方式是：計(jì)算所有長度差值的比值，或者將車側(cè)全景圖像進(jìn)行處理后再測量計(jì)算長度差值。

15、在其中一個實(shí)施例中，噴涂的顏料為可自動降解的顏料。

16、一種運(yùn)輸車輛防作弊系統(tǒng)，包括控制模塊、攝像機(jī)和標(biāo)識噴涂裝置，所述標(biāo)識噴涂裝置包括機(jī)械手、顏料罐、泵和噴頭，所述攝像機(jī)設(shè)置于稱臺的進(jìn)車端外，沿進(jìn)車方向，所述標(biāo)識噴涂裝置設(shè)置于攝像機(jī)前方，車輛先經(jīng)過攝像機(jī)后經(jīng)過標(biāo)識噴涂裝置然后進(jìn)入稱臺，所述攝像機(jī)、所述機(jī)械手和所述泵均與控制模塊連接，所述泵通過管路分別與顏料罐和噴頭連接，所述泵設(shè)置于機(jī)械手上。

17、綜上所述，本發(fā)明具有以下有益效果：

18、本發(fā)明根據(jù)車輛側(cè)視圖的相似度判斷進(jìn)出廠車輛的車廂有無替換，防止替換車廂稱重作弊行為的發(fā)生，減少企業(yè)因此而遭受的計(jì)量損失。

技術(shù)特征：

1.一種運(yùn)輸車輛防作弊方法，其特征在于，步驟如下：

2.如權(quán)利要求1所述的運(yùn)輸車輛防作弊方法，其特征在于，在步驟s1中，所述攝像機(jī)為三目攝像機(jī)，分別拍攝車頭、車尾及車身的情況，或所述攝像機(jī)的數(shù)量為三個，分別負(fù)責(zé)拍攝車頭、車尾及車身的情況。

3.如權(quán)利要求2所述的運(yùn)輸車輛防作弊方法，其特征在于，在稱臺外還設(shè)置標(biāo)識噴涂裝置，所述標(biāo)識噴涂裝置與所述攝像機(jī)同側(cè)，所述標(biāo)識噴涂裝置向車廂側(cè)面噴涂檢測標(biāo)志，在車輛進(jìn)入稱臺的過程中檢測標(biāo)志被攝像機(jī)拍攝。

4.如權(quán)利要求3所述的運(yùn)輸車輛防作弊方法，其特征在于，在步驟s1中，車輛在稱臺前先停車，標(biāo)識噴涂裝置靠近車廂側(cè)面并根據(jù)后端服務(wù)器確定的圖像在車廂側(cè)面任一位置噴涂顏料，形成檢測標(biāo)志。

5.如權(quán)利要求3所述的運(yùn)輸車輛防作弊方法，其特征在于，所述檢測標(biāo)志為自上而下設(shè)置的多個平行的橫向條紋，在檢測標(biāo)志的左側(cè)，多個橫向條紋端部齊平，在檢測標(biāo)志的右側(cè)，相鄰橫向條紋的端部存在長度差值，多個橫向條紋形成多個長度差值，多個所述長度差值不同。

6.如權(quán)利要求5所述的運(yùn)輸車輛防作弊方法，其特征在于，在步驟s4中，將同一個檢測標(biāo)志中所有長度差值進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，以消除拍攝角度的影響。

7.如權(quán)利要求6所述的運(yùn)輸車輛防作弊方法，其特征在于，將同一個檢測標(biāo)志中所有長度差值進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的方式是：計(jì)算所有長度差值的比值，或者將車側(cè)全景圖像進(jìn)行處理后再測量計(jì)算長度差值。

8.如權(quán)利要求3所述的運(yùn)輸車輛防作弊方法，其特征在于，噴涂的顏料為可自動降解的顏料。

9.一種運(yùn)輸車輛防作弊系統(tǒng)，其特征在于，適用于如權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的運(yùn)輸車輛防作弊方法，包括控制模塊、攝像機(jī)和標(biāo)識噴涂裝置，所述標(biāo)識噴涂裝置包括機(jī)械手、顏料罐、泵和噴頭，所述攝像機(jī)設(shè)置于稱臺的進(jìn)車端外，沿進(jìn)車方向，所述標(biāo)識噴涂裝置設(shè)置于攝像機(jī)前方，車輛先經(jīng)過攝像機(jī)后經(jīng)過標(biāo)識噴涂裝置然后進(jìn)入稱臺，所述攝像機(jī)、所述機(jī)械手和所述泵均與控制模塊連接，所述泵通過管路分別與顏料罐和噴頭連接，所述泵設(shè)置于機(jī)械手上。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種運(yùn)輸車輛防作弊方法及防作弊系統(tǒng)，步驟如下：S1、在車輛進(jìn)入稱臺區(qū)域時，攝像機(jī)檢測到車頭的車牌，并開始拍攝，拍攝內(nèi)容包括車頭車牌、車身及車尾車牌；S2、根據(jù)拍攝到的圖像，得到車牌號及完整的車側(cè)全景圖像，并將車牌號與車側(cè)全景圖像關(guān)聯(lián)存儲；S3、根據(jù)車側(cè)全景圖像，建立可供深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，經(jīng)過訓(xùn)練形成特征提取及特征匹配模型，并形成特征匹配算法；S4、基于特征匹配算法形成特征匹配結(jié)果的后處理邏輯程序，所述后處理邏輯程序包括歸一化處理和相似度分值計(jì)算，對同一輛車在進(jìn)入及離開廠區(qū)時獲得兩個車側(cè)全景圖像進(jìn)行歸一化處理并計(jì)算相似度分值；S5、將相似度分值與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，大于相似度閾值則判別車輛為同一部車，小于相似度閾值則判別車輛為非同一車廂，進(jìn)行告警提示。本發(fā)明根據(jù)車輛側(cè)視圖的相似度判斷進(jìn)出廠車輛的車廂有無替換，防止替換車廂稱重作弊行為的發(fā)生，減少企業(yè)因此而遭受的計(jì)量損失。

技術(shù)研發(fā)人員：江聲遠(yuǎn),鄭建忠,陳奕璇,孔淑梅,鐘春華,李智文,鄧小波,趙江華,盧智杰,尹威怡
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣東昆侖信息科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23