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申请/专利权人：中国计量大学

摘要：本发明公开了一种去中心化的交通诚信评价系统，由车载记录模块、服务器判断模块、APP诚信查询模块与交通管理网组成，所述车载记录模块包括电源模块、主控模块、视频捕捉模块、视频处理模块、4G通信模块和GPS定位模块；行车过程中，视频处理模块通过视频捕捉模块捕捉的视频判断前后方车辆是否存在交通违法行为，并将违法视频通过4G通信模块上传到服务器判断模块，服务器判断模块借助神经网络进一步判断，并举报到交通管理网，同时在APP诚信查询模块显示违法信息，为车主生成交通诚信分数。本发明在行驶过程中自动识别前后方车辆的交通违法行为，使交通违法行为的监管不再由特定的人群或设备执行，实现交通管理的去中心化，增加交通执法的约束力。

主权项：1.一种去中心化的交通诚信评价系统，其特征在于，包括：车载记录模块1、服务器判断模块2、APP诚信查询模块3与交通管理网4；所述的车载记录模块1包括：电源模块11、主控模块12、视频捕捉模块13、视频处理模块14、4G通信模块15和GPS定位模块16；所述的电源模块11、视频捕捉模块13、视频处理模块14、4G通信模块15和GPS定位模块16分别与主控模块12电路连接；所述的电源模块11与汽车电源电路连接，汽车电源为电源模块11提供电压；所述的GPS定位模块16实时读取车辆的定位，根据定位将车辆所处位置分为高速公路和普通道路两种情况；所述的视频处理模块14根据GPS定位模块16的定位信息判断车辆是否行驶在高速公路，然后将视频捕捉模块13捕捉到的视频逐帧进行图像处理，判断前后车辆是否存在交通违法行为；所述的4G通信模块15通过4G网络与服务器判断模块2通讯连接，将存在交通违法行为的视频上传到服务器判断模块2；所述的视频捕捉模块13包括：第一摄像头131、第二摄像头132、第三摄像头133与警报铃134；第一摄像头131置于车辆左大灯的右侧，面向车前，第二摄像头132置于车辆右大灯的左侧，面向车前，第三摄像头133置于车顶，面向车后，第三摄像头133与警报铃134电路连接；所述的视频处理模块14根据第一摄像头131与第二摄像头132的图像信息，判断前方车辆是否存在交通违法行为，根据第三摄像头133采集的图像信息，判断后方车辆是否存在交通违法行为，其中前方车辆的交通违法行为包括是否存在实线违法变道、闯红灯、无牌或遮牌，后方车辆的交通违法行为包括是否存在驾驶员或副驾驶未系安全带、车距过近、无牌或遮牌；所述的视频处理模块14处理视频的具体步骤如下：1识别车道线并判断车道线的虚实车道线分为直道线与弯道线两种；直道线的识别是基于霍夫变换实现的，具体包括首先将视频转化为图像帧，裁取图像帧下半部分，分别进行灰度化，噪声滤波，边缘提取，根据白色车道线与黄色车道线选择阈值分别进行二值化，得到多条黑白化的直线段，再经过霍夫变换算法，得到各个直线段的截距与斜率，根据车道线的斜率特征，筛选出车道线的位置，其中图像帧下半部分包含车道线的部分；弯道线的识别是基于圆锥曲线拟合算法实现的，步骤如下：首先将视频转化为图像帧，对有效区域分别进行灰度化，图像滤波，边缘提取，根据白色车道线与黄色车道线选择阈值分别进行二值化，得到含有曲线段的黑白色块，使用各个色块区域的点分别解出圆锥曲线的参数，然后将其余色块的点代入圆锥曲线的方程，在一定误差内使方程成立的点都可视为是弯道线上的点，点集最大的圆锥曲线即对应弯道线的位置；确定车道线的位置后，通过计算二值化之后车道线的黑白占空比的方法判断车道线的虚实，占空比接近1的车道线为实线，占空比接近0.5的车道线为虚线；2识别车辆与车牌的位置对图像帧进行灰度化，噪声滤波，边缘提取，对于前车，根据车身的轮廓特征定位车辆位置；对于后车，根据挡风玻璃的轮廓特征定位车辆位置；然后根据蓝色车牌与黄色车牌选择阈值进行二值化，根据车牌轮廓与矩形的相似度消除干扰色块，定位车牌位置，如果没有检测到车牌则证明车辆无牌或者遮牌；3判断前车是否进行实线违法变道通过前车与车道线的相对位置关系判断前车是否变道，通过前车车身轮廓边缘与车道线的相交关系判断是否压线；再根据车道线的虚实判断车辆是否进行实线违法变道；4判断前车是否闯红灯当GPS定位模块判断车辆行驶在普通公路时，裁取图像帧上半部分，即交通信号灯所在区域，进行灰度化，噪声滤波，边缘提取，根据信号灯颜色采用三个阈值分别进行二值化，根据信号灯轮廓与圆形的相似度消除干扰色块，判断是否存在信号灯，并确定信号灯的位置与颜色；再根据前车与本车的相对位置变化与信号灯的颜色判断前车是否发生闯红灯交通违法行为；若未检测到信号灯则不进行闯红灯判断；5判断后车是否车距过近机动车在高速公路上行驶时，应当与同车道车辆保持至少50米以上的距离；当GPS定位模块判断车辆行驶在高速公路时，首先对后车挡风玻璃的轮廓特征进行识别，根据后车与本车的相对位置的变化判断两车的距离大小，距离持续小于50米达到20秒后，判断后车发生高速公路上车距过近的交通违法行为，主控模块控制车顶的警报铃长啸警告；6判断后车驾驶员与副驾驶是否佩戴安全带根据后车挡风玻璃轮廓的大小和位置，在图像帧中截取驾驶员图框与副驾驶图框，分别进行灰度化，噪声滤波，边缘提取，根据人脸轮廓特征判断人脸的位置，以人脸的位置为参考，对肩膀轮廓进行提取，通过左右侧肩膀轮廓长度的对比，判断是否佩戴安全带；所述的服务器判断模块2与交通管理网4通讯连接，基于神经网络算法进一步判断视频中是否存在交通违法行为，将存在交通违法行为的视频与违法车辆的车牌信息上传到交通管理网4；所述的服务器判断模块2使用的神经网络包括：识别车辆GoogleNET网络21、识别车牌号CNN网络22、识别信号灯FasterRCNN网络23、识别车道线SSD网络24与识别安全带DBN网络25；所述的APP诚信查询模块3与服务器判断模块2通讯连接，将服务器判断模块2判定的交通违法行为同步到APP中；所述的APP诚信查询模块3包括：注册界面31、登录界面32、查询界面33与智能合约界面34；车主通过注册界面31填写驾驶证号、姓名、身份证号与车牌号进行注册，在登录界面32使用身份证号与密码登录；所述的APP诚信查询模块3根据车主的交通违法行为为车主生成交通诚信分数，车主登录后可以在查询界面33查询自己的交通违法行为、违法行为视频与交通诚信分数；所述的APP智能合约界面34具有下述功能：车主在申请租用共享汽车、成为出租车司机、成为代驾司机甚至查询个人征信信息时，相应机构有权在智能合约界面34查询车主的交通诚信分数并订立合约，所述的APP诚信查询模块3在车主诚信分数下降到一定值时协助机构自动解除与车主的合约。

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百度查询： 中国计量大学 一种去中心化的交通诚信评价系统