高清电子警察系统解决方案-线圈+视频检测
器的信号不正常，则默认判断为线圈模式发生故障，并立即自动切换到视频检测模式；待车检器或线圈链路修复后，相机重新检测到了来自于信号检测器的信号，则又自动恢复到线圈检测模式。整个过程全部由相机自动处理，无需人为干预，真正做到了检测机制智能化。
4.1.2 线圈检测原理
4.1.2.1 车辆检测原理
当车辆（金属物体）经过埋设在路面的地感线圈时，将导致地感线圈电感值减小。电感值的变化，使得车辆检测器的LC振荡电路的振荡频率变化。通过公式f?12?LC，可以看出，在车辆检测器中，C值是一定的，来自线圈的L值
是随着有车辆（金属物体）经过而变化的，则f值变化，因此有
?f?11?，式中L1为无车辆（金属物体）经过时线圈的电感量，
2?L2C2?L1CL2为有车辆（金属物体）经过时线圈的电感量，车检器通过精确检测LC振荡电
路的频率变化可以准确判断是否有车辆经过。
地感线圈检测具有检测稳定可靠、检测速度准确等特点，配合高性能车辆检测器，可以在1ms内检测到线圈中任一线圈发生的0.01%的电感量变化，能够准确地捕获车速在5～180公里/小时的车辆，捕获率达99%以上，并且可以准确地检测到经过线圈的摩托车、轿车、卡车、工程车等各种车辆。
地感线圈检测技术具有如下优势：
1) 抗干扰能力强，有效地解决了相邻车道之间的干扰，极大减少了误抓
现象；
2) 车辆检测器响应时间更短，运算速度更快，检测精度更高； 3) 车辆检测器采用宽温器件，受环境影响小，具有更高的工作稳定性
线圈检测系统工作流程图如下：
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车辆通过地感线圈时，车辆检测器检测到车辆通过的信号，并根据两线圈间距和通过的时间差计算出车辆速度，并将抓拍信号发送给摄像机，从而触发摄像机进行抓拍，摄像机将抓拍到的图片通过网络传输至中心服务器。
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图2.1、系统原理示意图
① 车辆触发B线圈时，系统记录下当前的时刻TB；
② 当车辆触发线圈A时，系统记录下当前的时刻TA，同时计算车辆的速
SB?DBTA?TB，其中DB为B线圈与A线圈之间的距离；
度
③ 车辆检测器给出触发信号，触发高清摄像机进行图像捕捉； ④ 同时，高清摄像机给出触发信号同步闪光灯补光；
⑤ 高清像机捕捉到车辆图像，并生成图像储存在主机或智能终端管理设备
中。
⑥ 系统对车辆图像进行处理，识别出车辆的信息，通过网络上传至控制中
心服务器中。
4.1.2.2 红绿灯信号检测原理
本方案中红绿灯信号检测由信号检测器来完成。信号检测器是智能交通闯红灯系统的前端设备，放置在室外，它向后端的图像抓拍系统传输闯红灯抓拍触发信号，并可提供闪光灯信号的分路控制；实现全方位、无盲点监测十字路口的交通情况。
信号检测器内置红绿灯检测电路，将被检测车道的红绿灯信号引入到信号检测器，220V的红绿灯交流信号被转换为低电压，通过光耦器件送至内部的数字逻辑门电路，从而完成红绿灯信号的检测。
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信号检测器收集车检器及红灯的信息，当有车辆在红灯期间驶过线圈，则通过RS485接口向摄相机发送抓拍指令，同时接收摄像机发出的闪光灯触发信号再转发给各车道相应的闪光灯进行补光。
4.1.3 视频检测原理
4.1.3.1 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：
摄像机视频序列前景区域检测背景更新车辆检测车辆跟踪是否到达触发线否是触发 车辆检测流程图
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。
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，如是没有到达，则进行下一帧的检测，如果到达则发出触发信号。
车辆的抓拍触发综合运用了车牌检测算法和车辆检测算法，如下图：
车辆到达触发线是是否有牌照输出信息否输出牌照信息对应输出车辆检测模式对应输出 车辆抓拍触发原理示意图
系统首先采用车牌检测算法，在车辆到达触发线的时刻，若系统检测到图像中存在车牌，则触发抓拍，并进行车牌识别；对于无后车牌或后车牌遮挡的车辆，系统无法检测到车牌，此时将启用车辆检测算法，若运动对象与系统内建的车辆模型相匹配，则触发抓拍，并记录为无牌车辆。
以下为车辆闯红灯过程检测示意图：
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