智能交通高清电子警察系统方案
智能交通高清电子警察系统方案
3.1系统概述
电子警察系统是通过采集、处理、显示及发布交通流参数、事件等动态交通流信息，为城市道路现代化监控系统的建立提供一流的交通信息支持与技术服务。利用科技手段实现对道路交通进行有力的治理，既能有效的防止此类交通违章行为，减少由此引起的事故，又能对违章的驾驶员起到威慑作用，促进交通秩序良性循环，同时能将部分交警解放下来，在一定程度上缓解警力不足，真正体现向科技要警力的无穷力量。
本方案采用高清闯红灯自动监测记录系统，主要设备由前端信息采集部分，网络传输部分和中心管理部分组成，系统核心设备为嵌入式一体化高清摄像机，该摄像机为我公司自主研发，采用LINUX操作系统，集抓拍、识别、控制、录像、传输于一体，每个车道摄像机都能独立正常工作，结构简单、性能稳定，环境适应性强。从系统、整体的范畴考虑，将交通中的各要素综合考虑，做到人、路、车三者的有机结合，充分应用闯红灯记录系统使交通监控真正实现"智能化"，极大地提高交通管理的效率，确保交通安全。
3.2点位分布
本项目的电子警察系统分为两部分：新建部分和改在部分，具体点位分布如下：
1）电子警察系统新建点位分布：虹猫蓝兔七侠传主题曲
2）电子警察系统改造点位分布：
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3.3系统原理
系统中主要设备由嵌入式一体化高清摄像机、补光单元、网络传输和中心管理等部分组成，系统核心
设备为嵌入式一体化高清摄像机，集抓拍、控制、识别、录像、压缩、传输于一体。具有先进的视频检测功能，可以对视频图像进行逐帧识别，同时自动匹配对应车道，对过往车辆进行轨迹跟踪并做行为判断，如有违章车辆即进行抓拍、车牌识别、录像、存储，处理结果上传到后台。同时系统兼顾卡口功能，即绿灯正常行驶的车辆，系统也可以进行记录。
后台管理系统
纳税标准电子警察系统原理图
3.3.1车辆检测原理
采用基于运动检测的车辆检测方法，其核心原理是通过学习建立道路背景模型，将当前帧图像与背景模型进行背景差分得到运动前景像素点，然后对这些运动前景像素进行处理得到车辆信息。该方法效果的优劣依赖于背景建模算法的性能。其流程图如下所示。
小米air2s整个检测过程分为以下几个步骤：
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1、由高清摄像抓拍主机获取实时的视频流。
2、利用背景差分算法检测运动前景。首先通过初始多帧视频图像的自学习建立一个背景模型，然后对当前帧图像与背景模型进行差分运算，消除背景的影响，从而获取运动目标的前景区域。
车辆检测流程图
3、根据背景差分运算中运动目标检测的结果，有选择性地更新背景模型，并保存背景模型。
4、过滤噪声，并获取准确的车辆位置。
5、运用时空信息、匹配和预测等算法，对车辆进行准确的跟踪，得到车辆对象的运动轨迹，并保存车辆对象的轨迹信息。
6、判断车辆是否到达触发线位置，如果没有到达，则进行下一帧的检测，如果到达则发出触发信号。小学生舞蹈
车辆的抓拍触发综合运用了车牌检测算法和车辆检测算

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