[发明专利]基于视觉感知和VR分析的交通管理方法

说明书

一种基于视觉感知和VR分析的交通管理方法，其特征在于，S1，通过车牌识别智能图像处理模块进行车牌识别；S2，对划分的交通监控区域进行智能检索；S3，对交通流量关系进行模拟分析；S4，利用VR全景摄影进行交互；S5，利用交通大数据平台将上述步骤产生的数据进行汇总分析；该方法可以减少人员巡逻出勤的工作量，降低管理成本，帮助解决交通监控盲点。

技术领域

本发明涉及一种交通管理方法，尤其涉及一种基于视觉感知和VR分析的交通管理方法。

背景技术

目前，我国智能交通管理中，除了铁路和航空外，基本上道路和交通都属于半智能的管理。即每个城市道路监控中心都有人24小时值班，以人工方式决策，以人工方式发送指令进行疏导等处理措施来解决问题。这样的管理方式往往会造成交通情况处理滞后，并且会造成工作人员工作量繁重，提高管理成本，而且在信息太繁杂时容易出现决策失误。

发明内容

针对现有技术的问题，本发明提供一种基于视觉感知和VR分析的交通管理方法。

本发明通过以下方式实现：

一种基于视觉感知和VR分析的交通管理方法，其特征在于，

S1，通过车牌识别智能图像处理模块进行车牌识别；

S2，对划分的交通监控区域进行智能检索；

S3，对交通流量关系进行模拟分析；

S4，利用VR全景摄影进行交互；

S5，利用交通大数据平台将上述步骤产生的数据进行汇总分析。

进一步的，S1所述车牌识别智能图像处理模块通过以下步骤进行数据处理：

采用高清视频压缩专用芯片，将A/D转换图像数据，分析和识别车辆号码信息和特征，利用抑制强光柱和多帧融合，提高准确率。

进一步的，S2通过一智能检索模块实现，所述模块可以查询出相对应监控区域的实时交通路况信息，生成新地图进行局部覆盖。

进一步的，S3通过一交通流量关系模块实现，所述模块包括地理数据库，所述地理数据库包括空间基础数据和三维引擎。

进一步的，S4采用VR全景摄影模块，所述模块包括前端全景摄像头以及后端监控中心，所述全景摄像头包括NVR/VMS平台。

进一步的，所述交通大数据平台包括SVAC解码模块。

本发明的有益效果是，提供一种基于视觉感知和VR分析的交通管理方法，可以减少人员巡逻出勤的工作量，降低管理成本，帮助解决交通监控盲点。

具体实施方式

一种基于视觉感知和VR分析的交通管理方法，其特征在于，

S1，通过车牌识别智能图像处理模块进行车牌识别；

S2，对划分的交通监控区域进行智能检索；

S3，对交通流量关系进行模拟分析；

S4，利用VR全景摄影进行交互；

S5，利用交通大数据平台将上述步骤产生的数据进行汇总分析。

进一步的，S1所述车牌识别智能图像处理模块通过以下步骤进行数据处理：

采用高清视频压缩专用芯片的智能高清摄像机，将A/D转换输出高清数字图像数据，嵌入自主设计的智能分析算法软件，自动分析和识别所检测区域的车辆号牌信息和特征，通过抑制强光柱和多帧融合，提高车牌识别的准确率，并对识别结果的图像以JPEG压缩格式输岀照片，进行统一的关联存储、查询、统计等应用，实现道路交通信息数据的实时釆集。