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　　視頻監(jiān)控越來越多被應用于公共安防，其中路口違章抓拍的紅綠燈攝像頭我們其實非常熟悉，那么您知道紅綠燈路口攝像頭如何實現(xiàn)違章抓拍？

　　1、視頻監(jiān)控整體架構

　　面部特征取證電警系統(tǒng)的電子警察部分采用線圈和視頻結合的方式，正常情況下使用線圈進行車輛檢測，在線圈故障時自動切換到視頻檢測方式，卡口部分采用純視頻檢測方式，系統(tǒng)能夠實現(xiàn)對運動物體的實時檢測、鎖定、跟蹤，根據(jù)車輛運動軌跡判斷車輛是否違章并進行記錄。

　　系統(tǒng)采用一體化設計的CCD型高清電警抓拍單元和高清卡口抓拍單元為采集主體，采用同桿安裝的方式。電警抓拍單元抓拍車尾，采用LED頻閃燈進行補光，覆蓋單向3車道，對車輛違章進行檢測與抓拍，獲取車輛違章過程圖片信息并自動識別車輛號牌?？谧ヅ膯卧ヅ能囶^，采用閃光燈和LED頻閃燈組合補光，覆蓋單向3車道，對卡口過車進行檢測與抓拍，獲取車輛通行信息和駕駛員面部特征并自動識別車輛號牌。這些記錄上傳至智能終端管理設備中進行關聯(lián)后，合成違章過程+駕駛員面部特征的圖片，用于違章處罰。

　　2、視頻監(jiān)控系統(tǒng)工作原理

　　系統(tǒng)中主要設備由嵌入式一體化高清抓拍攝像機（包括電警攝像機和卡口攝像機）、智能終端管理設備、補光設備、網(wǎng)絡傳輸和中心管理等部分組成，系統(tǒng)核心設備為嵌入式一體化高清攝像機，該攝像機集抓拍、控制、識別、錄像、壓縮、傳輸于一體，具有先進的視頻檢測功能，可以對視頻圖像進行逐幀識別，同時自動匹配對應車道，對過往車輛進行軌跡跟蹤并做行為判斷。

　　電警攝像機可以實現(xiàn)多種違章行為的檢測判定，并進行抓拍、車牌識別、錄像和存儲，處理結果上傳到后臺，同時還可以對綠燈正常行駛的車輛進行抓拍記錄。

　　卡口攝像機可以實現(xiàn)車輛通行信息的記錄，并進行抓拍、車牌識別、錄像和存儲，同時還可對超速逆行車輛進行檢測與抓拍，并將結果上傳到后臺。

　　智能終端管理設備可以實現(xiàn)卡口抓拍記錄和電警違章記錄的自動關聯(lián)，根據(jù)車牌號碼、車身顏色和過車時間等多種條件進行智能化的規(guī)則關聯(lián)比較，形成證據(jù)確鑿的符合新國標的違章圖片記錄，既可以明確反映車輛違章過程，也可以清晰反映駕駛員面部特征。
　　3、線圈檢測車輛原理

　　車輛通過地感線圈時，車輛檢測器檢測到車輛通過的信號，并根據(jù)兩線圈間距和通過的時間差計算出車輛速度，并將抓拍信號發(fā)送給攝像機，從而觸發(fā)攝像機進行抓拍，攝像機將抓拍到的圖片通過網(wǎng)絡傳輸至中心服務器。
　　4、視頻檢測車輛原理

　　采用基于運動檢測的車輛檢測方法，其核心原理是通過學習建立道路背景模型，將當前幀圖像與背景模型進行背景差分得到運動前景像素點，然后對這些運動前景像素進行處理得到車輛信息。該方法效果的優(yōu)劣依賴于背景建模算法的性能。

　　整個檢測過程分為以下幾個步驟：1、由高清攝像抓拍主機獲取實時的視頻流。2、利用背景差分算法檢測運動前景。首先通過初始多幀視頻圖像的自學習建立一個背景模型，然后對當前幀圖像與背景模型進行差分運算，消除背景的影響，從而獲取運動目標的前景區(qū)域。3、根據(jù)背景差分運算中運動目標檢測的結果，有選擇性地更新背景模型，并保存背景模型。4、過濾噪聲，并獲取準確的車輛位置。5、運用時空信息、匹配和預測等算法，對車輛進行準確的跟蹤，得到車輛對象的運動軌跡，并保存車輛對象的軌跡信息。6、判斷車輛是否到達觸發(fā)線位置，如果沒有到達，則進行下一幀的檢測，如果到達則發(fā)出觸發(fā)信號。車輛的抓拍觸發(fā)綜合運用了車牌檢測算法和車輛檢測算法。

　　5、紅綠燈信號檢測原理

　　視頻檢測紅綠燈方法。視頻分析算法對于紅綠燈的檢測綜合運用了亮度比較算法與灰度比較算法，在場景中紅綠燈所在位置劃定檢測區(qū)域，并對該區(qū)域的亮度與灰度的變化進行實時地檢測與判斷，從而獲知當前的紅綠燈狀態(tài)。

　　信號檢測器紅綠燈信號檢測。在某些不利于進行視頻檢測的場合，用來確保對紅綠燈信號判斷的準確性。信號檢測器內置紅綠燈檢測電路，將被檢測車道的紅綠燈信號引入到信號檢測器，220V的紅綠燈交流信號被轉換為低電壓，通過光耦器件送至內部的數(shù)字邏輯門電路，從而完成紅綠燈信號的檢測。信號檢測器收集紅燈的信息，當有車輛在紅燈期間駛過檢測線，則通過RS485接口向攝相機發(fā)送抓拍指令，獲取相應違章圖片。

　　6、車牌識別原理

　　車牌識別是基于圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。

　　識別的具體步驟分為車牌定位、車牌提取、字符識別。在自然環(huán)境中，相機首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。

　　完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別，車牌識別算法采用基于模板匹配算法，首先將分割后的字符二值化，并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，最后選最佳匹配作為結果，通過這種多次比對的方式極大了提高了車牌識別的準確率。
　　圖像采集：通過高清攝像抓拍主機對卡口過車或車輛違章行為進行實時、不間斷記錄、采集。

　　預處理：圖片質量是影響車輛識別率高低的關鍵因素，因此，需要對高清攝像抓拍主機采集到的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。

　　車牌定位：車牌定位的準確與否直接決定后面的字符分割和識別效果，是影響整個車牌識別率的重要因素。其核心是紋理特征分析定位算法，在經(jīng)過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，通過行掃描確定在列方向上含有車牌線段的候選區(qū)域，確定該區(qū)域的起始行坐標和高度，然后對該區(qū)域進行列掃描確定其列坐標和寬度，由此確定一個車牌區(qū)域。通過這樣的算法可以對圖像中的所有車牌實現(xiàn)定位。

　　字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進一步精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征提出動態(tài)模板法進行字符分割，并將字符大小進行歸一化處理。

　　字符識別：對分割后的字符進行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達形式，然后通過分類判別函數(shù)和分類規(guī)則，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別，就可以識別出輸入的字符圖像。

　　結果輸出：將車牌識別的結果以文本格式輸出。