系統概述

園區超速抓拍系統通過對監測車道內機動車行駛速度的實時、自動測速，并對監測車道內機動車進行圖片抓拍、車輛號牌識別等車輛特征數據采集，實現對道路上機動車超速違法行為常年不間斷的自動記錄，為快速糾正超速違法行為提供重要的技術手段和證據。在城市治安及交通管理過程中發揮了重要的作用，對解決公安警力不足、提高交通執法水平有著十分重要的意義。

本系統的設計基于分布式系統的集中管理策略，采用分層結構設計，從邏輯關系上看主要分為兩層：前端子系統—傳輸與后端管理子系統。

園區超速抓拍系統由前端子系統、傳輸與后端管理子系統組成。實現對通行車輛信息的采集、傳輸、處理、分析與集中管理。

產品特性   

1 采用“AI+深度學習”架構

1）硬件架構的革新

          攝像機硬件架構層面，由原來的ARM+DSP更新為基于“高清能AI硬件平臺+深度學習算法”的架構，將圖形、圖像處理方面的獨特優勢集成到前端攝像機內，在整體硬件性能與圖像處理速度上提高了5-10倍。

2）軟件算法的革新

攝像機采用深度學習的智能算法，替換掉了原模式識別算法，去除了原算法層面的人工目標挑選過程，由前端攝像機來承擔進行目標自主挑選，摒除人工挑選對識別模式的限制，利用計算機精細化的運算、幾何圖形、幾何比例特殊的處理方式，通過大量過車目標的自主學習從而來提高車輛特征、號牌的識別準確率，達到精細化識別的目的。

2 采用GMOS傳感器提升成片質量

采用GMOS圖像傳感器替換原有的CCD傳感器，由于GMOS傳感器在信號讀取方式、成像點組成以及全局曝光的特性，可從根本上消除傳統CCD傳感器常見的SMEAR現象。另外，相比CCD傳感器，能夠提供低照度、寬動態、高幀率的特性。全面提升抓拍圖片的成片率和視頻質量，從而進一步提高交通管理水平。

3 質量系統功能性能大幅提升

1）性能及魯棒性的提升

由于深度學習算法相對傳統模式識別算法，對硬件性能的要求更高，因此從側面印證了新平臺在處理性能上的提升。

2）參數指標的提升

基于“高性能AI硬件平臺+深度學習算法”的“神捕系列攝像機”相對原有攝像機系列在相對場景、參數配置下指標率有大幅提升。

4 車牌前端識別技術

車輛牌照自動識別算法（車牌識別、車牌顏色識別）集成在高清抓拍攝像機中，識別結果由高清抓拍攝像機直接輸出，提高了識別準確率及識別響應時間，也降低了前端控制主機（終端服務器）的工作量，1臺終端服務器最多可以管理12個車道的攝像機，具有更高的性價比。

在環境無霧、車牌掛放規范、無污損且不含五小車輛情況下，系統全天候號牌識別準確率不小于95%。

5 前端系統結構簡單穩定

前端系統主要由百萬級像素高清攝像機、高清鏡頭、雷達、處理主機和補光設備組成，車輛檢測以及特征識別、速度測定均在前端攝像機和雷達內完成，不需要增加其他連接設備，同時易于與其它設備連接。

6 多目標自動過濾

檢測到視場內有2輛及以上的車輛，自動過濾此次超速捕獲。在被稱為“史上最嚴交規”的公安部123號令中，進一步細化、明確了對超速違法行為的查處情形和處罰規定，對于“機動車行駛超過規定時速50%以上的”計12分。對證據的要求更加嚴格，多目標自動過濾功能保證抓拍圖片中只有1輛機動車，有效的避免了超速圖片的視場中同時出現2輛車引起的爭議，不需要再由執法部門進行人工篩選，很大程度降低了執法部門的工作強度，并提高了工作效率。

系統拓撲圖

案例圖

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