多车道自由流电子不停车收费车道系统及其车牌识别方法
【技术领域】
[0001]本申请涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种多车道自由流(MLFF，Multi_LaneFree Flow)电子不停车收费(ETC，Electronic Toll Collect1n)车道系统及其车牌识别方法。
【背景技术】
[0002]在对车辆通过城市道路、桥梁、隧道等交通基础设施收费时，设卡收费方式的公平性较好，但存在效率低、影响通行、拥堵、污染环境等缺陷；而年票收费方式虽然效率较高，但缺乏公平性，因为车辆多走少走、走或不走的缴费一样。故而现在通常采用场景下按次收费的方式，其可同时解决收费效率与公平的问题。而MLFF电子不停车收费系统是指，在收费站点没有车道隔离设施，收费设施架设在车道上方的龙门架上，和过站车辆上安装的车载单元(0BU，0n Board Unit，又称电子标签)通过无线通信的方式完成收费交易，车辆可按照正常车速以任意方式(包括按车道、跨车道和变车道)通过收费站点。
[0003]在MLFF系统中，要求对OBU定位，配合车型识别和图像抓拍系统，共同完成车辆稽查和抓拍违规车辆车牌等。具体地，通常需要将交易记录、车辆定位信息、车辆图像与车牌识别结果上传至车道计算机，由车道计算机对这些上传的信息进行综合分析，形成完整的过车交易记录以作为结果依据。例如抓拍图像的同时也自动生成流水号(其应与交易流水号相同)，如果车道计算机判断出抓拍图像流水号与交易流水号匹配，自动转入保存，不能与交易流水号对应的图像，则判定为违规车辆，作为费用追讨的依据。
[0004]在ETC系统的车牌识别方面，目前正在运行的ETC系统大多采用激光触发抓拍再进行车牌识别，或者是通过摄像头的视频流进行车牌识别。这些方案存在一些不足之处。在采用激光触发抓拍再进行车牌识别的方案中，由于激光发出的光信号容易受到环境因素的影响，当碰到大雾、大雪、大雨等天气，或者空气质量不好的时候，设备的功能将大打折扣。因为在恶劣天气下，空中存在很多微粒或者雪粒、雨滴等物质，使得这些物质在撞上激光后发生折射、反射、阻挡和能量吸收等现象，这些现象将造成设备的误触发，从而有可能导致车牌识别出错。而且，如果摄像头被误触发进行拍照和车牌分析，有可能导致当真正有车辆过来时，摄像头正在对前一次的拍照进行数据处理，而导致漏拍。或者，当一辆车一直在激光器的触发区域没有离开，而另一车辆也进入此触发区域时，激光器只在前一辆车进入时触发一次拍照，而后一辆车进入时不再拍照，这样也导致出现漏拍车牌。而在采用视频流进行车牌识别的方案中，因为处理的数据量大，使得摄像头进行一次车牌识别的时间较长，存在因效率不高而漏拍车牌的情况。
【发明内容】
[0005]本申请提供一种可以减少误触发摄像头抓拍图像以提高车牌识别的多车道自由流电子不停车收费车道系统及其车牌识别方法。
[0006]根据本申请的第一方面，本申请提供一种多车道自由流电子不停车收费车道系统，包括基于专用短程通信实现的路侧单元、具有车辆检测器和摄像机的视频智能识别子系统、以及分别与所述路侧单元和所述视频智能识别子系统信号连接的工控子系统；
[0007]所述路侧单元包括天线，所述路侧单元通过所述天线在天线覆盖区域内搜索车载单元，对搜索到的车载单元进行无线定位，并将定位所得坐标信息上报所述工控子系统；
[0008]所述车辆检测器用于在所述车载单元所处车辆驶入车辆检测触发区域时，产生车辆检测触发信号，并将所述车辆检测触发信号上传所述工控子系统；
[0009]所述工控子系统用于根据所述路侧单元上报的坐标信息以及所述车辆检测器上传的车辆检测触发信号，判断所述车辆是否处于所述摄像机的拍摄区域，若所述车辆处于所述拍摄区域，则所述工控子系统控制相应的摄像机拍摄所述车辆，得到车辆图像；
[0010]所述视频智能识别子系统根据所述车辆图像进行车牌识别。
[0011]在一实施例中，所述路侧单元将每次新定位的坐标信息上传所述工控子系统，所述工控子系统根据上传的坐标信息形成所述车辆的运行轨迹;所述工控子系统在判断所述车辆是否处于所述摄像机的拍摄区域的同时，根据所述运行轨迹确定控制相应的摄像机进tx拍摄。
[0012]在另一实施例中，所述工控子系统根据所述路侧单元上传的定位坐标，判断同一车辆检测触发区域中是否存在至少两辆车辆，如果判断出所述同一车辆检测触发区域中存在至少两辆车辆，则根据后进入同一车辆检测触发区域的车辆的定位信息，控制相应的摄像机对所述后进入同一车辆检测触发区域的车辆进行拍摄以得到车辆图像。
[0013]在又一实施例中，多车道中的每一车道上分别设置至少一路侧单元、至少一摄像机、以及至少一车辆检测器，相邻两车道的所述路侧单元的天线的天线覆盖区域在两车道临界区相互叠加，相邻两车道的所述摄像机的拍摄区域在两车道临界区相互叠加，相邻两车道的所述车辆检测器的车辆检测触发区域在两车道临界区相互叠加。
[0014]进一步地，所述工控子系统根据每一车道上的所述路侧单元上报的同一车载单元的定位信息，以每一路侧单元的天线的中心与地面垂直点为坐标原点，计算出所述车载单元的坐标，将计算出的坐标转换成同一平面内的坐标，所述同一平面内的坐标是以最左侧车道或最右侧车道与所述路侧单元所架设的位置的交叉点为原点，对转换好的多组同一平面坐标进行有效数据的判断以剔除出错值，得到有效值，根据有效值计算出平均值，所述平均值为所述车载单元的坐标位置。
[0015]在另一实施例中，天线覆盖纵向距离覆盖车辆检测触发纵向距离和车辆识别纵向距离，所述天线覆盖纵向距离为所述天线覆盖区域在沿所述车辆行进方向上的距离，所述车辆检测触发纵向距离为所述车辆检测触发区域在沿所述车辆行进方向上的距离，所述车辆识别纵向距离为所述拍摄区域在沿所述车辆行进方向上的距离。
[0016]在又一实施例中，所述的系统还包括远程监控子系统，其分别与所述路侧单元、所述视频智能识别子系统和所述工控子系统信号连接，用于分别监控所述路侧单元、所述视频智能识别子系统和所述工控子系统的运行状态，分别存储所述路侧单元、所述视频智能识别子系统和所述工控子系统的处理结果。
[0017]根据本申请的第二方面，本申请提供一种如上所述多车道自由流电子不停车收费车道系统中的车牌识别方法，所述方法包括如下步骤:
[0018]工控子系统接收路侧单元上报的车载单元的定位信息，还接收车辆检测器上传的车辆检测触发信号；
[0019]所述工控子系统根据所述定位信息和所述车辆检测触发信号，判断所述车载单元所处车辆是否处于拍摄区域，若所述车辆处于所述拍摄区域，则控制相应的摄像机拍摄所述车辆，得到车辆图像，所述车辆图像用于供所述视频智能识别子系统进行车牌识别。
[0020]在一实施例中，所述方法还包括如下步骤:
[0021]所述工控子系统根据所述