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1、(10)申请公布号 CN 103871247 A (43)申请公布日 2014.06.18 CN 103871247 A (21)申请号 201410078877.2 (22)申请日 2014.03.05 G08G 1/017(2006.01) H04N 7/18(2006.01) (71)申请人 浙江宇视科技有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区西兴街道 江陵路 88 号 10 号幢南座 1-11 层 (72)发明人 张磊 周后取 (74)专利代理机构 北京博思佳知识产权代理有 限公司 11415 代理人 林祥 (54) 发明名称 一种自动获得各相机拍摄点间最小时间的方 法和装置 。
2、(57) 摘要 本发明提供一种自动获得各相机拍摄点间最 小时间的方法以及套牌分析的方法。该自动得到 最小时间的方法包括 ： A、 针对历史车牌数据库， 获取第一相机在第 i 个时间段内拍摄的车牌和拍 摄时间点信息， 并在该监控系统其他相机拍摄的 车牌中分别获取与该第 i 个时间段对应的时间段 内该等车牌的拍摄时间点信息 ； B、 将各车牌在其 他相机中的拍摄时间点减去在第一相机中的拍摄 时间点得到的差值作为第一相机拍摄点到达各其 他相机拍摄点的时间 ； C、 分别对所述第一相机拍 摄点到各其他相机拍摄点的时间进行过滤， 确定 该第 i 个时间段对应的第一相机拍摄点到各其他 相机拍摄点的最小时间。
3、。本发明方法提高了套牌 分析系统的可用性、 易用性和准确性。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 6 页 附图 1 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 (10)申请公布号 CN 103871247 A CN 103871247 A 1/2 页 2 1. 一种自动获得各相机拍摄点间最小时间的方法， 该方法应用于监控系统中的服务 器， 其特征在于， 该方法包括 ： 步骤 A、 针对历史车牌数据库， 获取第一相机在第 i 个时间段内拍摄的车牌和拍摄时间 点信息， 并在该监控系统其他相机拍摄的车牌中分别获取与该第 i 个。
4、时间段对应的时间段 内该等车牌的拍摄时间点信息 ； 步骤 B、 将各车牌在其他相机中的拍摄时间点减去在第一相机中的拍摄时间点得到的 差值作为第一相机拍摄点到达各其他相机拍摄点的时间 ； 步骤 C、 分别对所述第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间进行过滤， 确定该第 i 个时间段对应的第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小时间。 2. 如权利要求 1 所述的方法， 其特征在于， 所述步骤 C 具体为 ： 将第一相机拍摄点到各 其他相机拍摄点的时间分别进行升序排列， 分别将排序后的前 n% 的时间作为噪声数据进 行过滤， 将剩余的时间中最小的时间分别作为第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小 时。
5、间。 3. 如权利要求 1 所述的方法， 其特征在于， 所述步骤 C 具体为 ： 将第一相机拍摄点到各 其他相机拍摄点的时间分别进行升序或降序排列， 获得排序后各组时间的中位值 Nmid， 将 各中位值与 r 的乘积分别作为第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小时间， r 为预设 的常数。 4. 如权利要求 1 所述的方法， 其特征在于， 所述步骤 C 具体为 ： 将第一相机拍摄 点到各其他相机拍摄点的时间分别进行升序或降序排列， 获得排序后的各组时间的 中位值 Nmid， 将各组时间中小于 Nmid-d 和大于 Nmid+d 的数据过滤掉， 将各组剩余的 时间中最小的时间分别作为第一相机拍摄。
6、点到各其他相机拍摄点的最小时间 ； 其中 3， N(i) 为各组中的时间。 5. 一种利用如权利要求 1 4 任一项方法得到最小时间进行套牌分析的方法， 该方法 应用于监控系统中的服务器， 该方法包括 ： A、 获取第一车牌在各相机中的拍摄时间 ； B、 将该车牌在任意两个相机中的拍摄时间差 T 与 Q 进行比较， 如果 TQ， 则判断所 述第一车牌存在套牌， 否则第一车牌不存在套牌 ； 其中 Q=aT， a 是预设的系数， T 是这两个相 机拍摄点的所述最小时间。 6. 一种自动获得各相机拍摄点间最小时间的装置， 该装置应用于监控系统中的服务 器， 其特征在于， 该装置包括 ： 车牌获取模块。
7、， 用于针对历史车牌数据库， 获取第一相机在第 i 个时间段内拍摄的车 牌和拍摄时间点信息， 并在该监控系统其他相机拍摄的车牌中分别获取与该第 i 个时间段 对应的时间段内该等车牌的拍摄时间点信息 ； 时间间隔计算模块， 用于将各车牌在其他相机中的拍摄时间点减去在第一相机中的拍 摄时间点得到的差值作为第一相机拍摄点到达各其他相机拍摄点的时间 ； 最小时间确定模块， 用于分别对所述第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间进行 过滤， 确定该第 i 个时间段对应的第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小时间。 7. 如权利要求 6 所述的装置， 其特征在于， 所述最小时间确定模块具体执行如下操作 权 。
8、利 要 求 书 CN 103871247 A 2 2/2 页 3 确定最小时间 ： 将第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间分别进行升序排列， 分别将排序后的前 n% 的时间作为噪声数据进行过滤， 将剩余的时间中最小的时间分别作为第一相机拍摄点到 各其他相机拍摄点的最小时间。 8. 如权利要求 6 所述的装置， 其特征在于， 所述最小时间确定模块具体执行如下操作 确定最小时间 ： 将第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间分别进行升序或降序排列， 获得排序后 各组时间的中位值 Nmid， 将各中位值与 r 的乘积分别作为第一相机拍摄点到各其他相机拍 摄点的最小时间， r 为预设的常数。 9. 如。
9、权利要求 6 所述的装置， 其特征在于， 所述最小时间确定模块具体执行如下操作 确定最小时间 ： 将第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间分别进行升序或降序排列， 获得排序后 的各组时间的中位值Nmid， 将各组时间中小于Nmid-d和大于Nmid+d的数据过滤掉， 将各组 剩余的时间中最小的时间分别作为第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小时间 ； 其中 3， N(i) 为各组中的时间。 10.一种利用如权利要求69任一项装置得到最小时间进行套牌分析的装置， 该装置 应用于监控系统中的服务器， 该装置包括 ： 拍摄时间获取模块， 用于获取第一车牌在各相机中的拍摄时间 ； 套牌判断模块， 用于。
10、将该第一车牌在任意两个相机中的拍摄时间差 T 与 Q 进行比较， 如果 TQ， 则判断所述第一车牌存在套牌， 否则第一车牌不存在套牌 ； 其中 Q=aT， a 是预设的系数， T 是这两个相机拍摄点的所述最小时间。 权 利 要 求 书 CN 103871247 A 3 1/6 页 4 一种自动获得各相机拍摄点间最小时间的方法和装置 技术领域 0001 本发明涉及视频监控技术领域， 尤其涉及一种自动获得各相机拍摄点间最小时间 的方法和装置。 背景技术 0002 随着城市出租车的数量增长， 出现越来越多的违法出租车， 例如无照经营、 假牌 照、 套牌车等。这些假牌照、 套牌车违法行为日益猖獗， 严。
11、重扰乱市场秩序和社会安全。随 着智能交通管理系统的快速发展， 套牌车辆的治理不再采用传统的人工盘查方法， 而是通 过车辆识别系统将采集的车牌信息与监控中心预先保存的数据作比对， 然后分析处理得到 违章违法的车辆信息。最接近的现有技术。 0003 在捕获套牌车时， 现有技术中采用视频监控系统的相机拍摄车牌， 并运用车牌拍 摄时间进行轨迹碰撞分析。如果两个时刻在不同地点的相机拍摄到同一车牌， 由于套牌车 与原车的轨迹一定不一样， 所以根据两个拍摄时刻的时间差， 并基于两个相机地点间车辆 经过的最小时间， 可判断出是否存在套牌的可能。即如果两个拍摄时刻的时间差比上述最 小时间还小， 则其中有一辆车很。
12、有可能就是套牌车。该方法为后续分析真假套牌提供了重 要的决策依据， 提高管理部门的工作效率。 0004 现有技术中上述两个相机地点间车辆经过的最小时间由人工进行配置。 但在一个 大型的监控系统中， 可能存在上千万个相机， 所有相机两两间的最小时间各不相同， 如果由 人工进行最小时间的配置， 工作量相当的大。 并且， 在一天、 一周的不同时间， 两个相机间的 最小时间也可能有明显的差异， 仅靠配置的一个最小时间来执行套牌分析， 可能会存在问 题。 所以该方法实际操作繁杂且准确度低， 会造成上述套牌分析方法的可用、 易用和精确度 问题。 发明内容 0005 有鉴于此， 本发明提供一种自动获得各相机。
13、拍摄点间最小时间的方法和装置。 0006 该自动获得各相机拍摄点间最小时间的方法应用于监控系统中的服务器， 该方法 包括 ： 步骤 A、 针对历史车牌数据库， 获取第一相机在第 i 个时间段内拍摄的车牌和拍摄时 间点信息， 并在该监控系统其他相机拍摄的车牌中分别获取与该第 i 个时间段对应的时间 段内该等车牌的拍摄时间点信息 ； 步骤 B、 将各车牌在其他相机中的拍摄时间点减去在第 一相机中的拍摄时间点得到的差值作为第一相机拍摄点到达各其他相机拍摄点的时间 ； 步 骤 C、 分别对所述第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间进行过滤， 确定该第 i 个时间 段对应的第一相机拍摄点到各其他相机拍摄。
14、点的最小时间。 0007 优选地， 步骤 C 具体为 ： 将第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间分别进行 升序排列， 分别将排序后的前 n% 的时间作为噪声数据进行过滤， 将剩余的时间中最小的时 间分别作为第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小时间 ； 或者， 步骤 C 具体为 ： 将第一 相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间分别进行升序或降序排列， 获得排序后各组时间的 说 明 书 CN 103871247 A 4 2/6 页 5 中位值 Nmid， 将各中位值与 r 的乘积分别作为第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小 时间， r 为预设的常数 ； 或者， 该步骤 C 具体为 ： 将第一相。
15、机拍摄点到各其他相机拍摄点的 时间分别进行升序或降序排列， 获得排序后的各组时间的中位值 Nmid， 将各组时间中小于 Nmid-d 和大于 Nmid+d 的数据过滤掉， 将各组剩余的时间中最小的时间分别作为第一相机 拍摄点到各其他相机拍摄点的最小时间 ； 其中 3， N(i) 为各 组中的时间。 0008 该自动获得各相机拍摄点间最小时间的装置应用于监控系统中的服务器， 该装置 包括 ： 车牌获取模块， 用于针对历史车牌数据库， 获取第一相机在第 i 个时间段内拍摄的车 牌和拍摄时间点信息， 并在该监控系统其他相机拍摄的车牌中分别获取与该第 i 个时间段 对应的时间段内该等车牌的拍摄时间点信。
16、息 ； 时间间隔计算模块， 用于将各车牌在其他相 机中的拍摄时间点减去在第一相机中的拍摄时间点得到的差值作为第一相机拍摄点到达 各其他相机拍摄点的时间 ； 最小时间确定模块， 用于分别对所述第一相机拍摄点到各其他 相机拍摄点的时间进行过滤， 确定该第 i 个时间段对应的第一相机拍摄点到各其他相机拍 摄点的最小时间。 0009 优选地， 该最小时间确定模块具体执行如下操作确定最小时间 ： 将第一相机拍摄 点到各其他相机拍摄点的时间分别进行升序排列， 分别将排序后的前 n% 的时间作为噪声 数据进行过滤， 将剩余的时间中最小的时间分别作为第一相机拍摄点到各其他相机拍摄 点的最小时间 ； 或者， 最。
17、小时间确定模块具体执行如下操作确定最小时间 ： 将第一相机拍 摄点到各其他相机拍摄点的时间分别进行升序或降序排列， 获得排序后各组时间的中位 值 Nmid， 将各中位值与 r 的乘积分别作为第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小时 间， r 为预设的常数 ； 或者， 所述最小时间确定模块具体执行如下操作确定最小时间 ： 将第 一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间分别进行升序或降序排列， 获得排序后的各组 时间的中位值 Nmid， 将各组时间中小于 Nmid-d 和大于 Nmid+d 的数据过滤掉， 将各组剩 余的时间中最小的时间分别作为第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小时间 ； 其中 3，。
18、 N(i) 为各组中的时间。 0010 相较于现有技术， 本发明方法提高了套牌分析系统的可用性、 易用性和准确性。 附图说明 0011 图 1 是本发明实施例流程图。 0012 图 2 是本发明另一实施例流程图。 0013 图 3 是本发明实施例装置逻辑结构图。 0014 图 4 是本发明另一实施里装置逻辑结构图。 具体实施方式 0015 本发明提出一种基于大量交通数据自动学习获得车辆经过两个相机拍摄点最小 时间的方法。 该方法根据历史交通数据， 自动学习任意两个相机间车辆经过的最小时间， 并 可根据历史交通数据的周期性灵活修正， 不需要用户对两两相机间的最小时间一一固定配 说 明 书 CN 。
19、103871247 A 5 3/6 页 6 置， 从而极大提高了该套牌分析系统的可用性、 易用性和准确性。 以下结合具体实施例详细 说明。 0016 请参图1， 该图给出了自动获得各相机拍摄点间最小时间方法的流程。 该流程由计 算机设备， 比如监控服务器执行。 0017 S11、 针对历史车牌数据库， 获取第一相机在第 i 个时间段内拍摄的车牌和拍摄时 间点信息， 并在该监控系统其他相机拍摄的车牌中分别获取与该第 i 个时间段对应的时间 段内该等车牌的拍摄时间点信息 ； 0018 S12、 将各车牌在其他相机中的拍摄时间点减去在第一相机中的拍摄时间点得到 的差值作为第一相机拍摄点到达各其他相机。
20、拍摄点的时间 ； 0019 S13、 分别对第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间进行过滤， 确定该第 i 个 时间段对应的第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小时间。 0020 在对第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间进行过滤， 确定某一时间段对应 的第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小时间可以采用以下几种方法。 0021 方法一、 将第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间分别进行升序排列， 分别 将排序后的前 n% 的时间作为噪声数据进行过滤， 将剩余的时间中最小的时间分别作为第 一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小时间。 0022 方法二、 将第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间分。
21、别进行升序或降序排 列， 获得排序后各组时间的中位值 Nmid， 将各中位值与 r 的乘积分别作为第一相机拍摄点 到各其他相机拍摄点的最小时间， r 为预设的常数。 0023 方法三、 将第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间分别进行升序或降序排 列， 获得排序后的各组时间的中位值Nmid， 将各组时间中小于Nmid-d和大于Nmid+d的数据 过滤掉， 将各组剩余的时间中最小的时间分别作为第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的 最小时间 ； 其中 3， N(i) 为各组中的时间。 0024 历史车牌数据库中保存有整个监控系统中所有监控相机拍摄的历史车牌数据。 本 发明自动学习获取两个监控相机拍摄。
22、地点之间的最小时间所利用的数据是历史数据。 该自 动学习的过程可以在服务器较空闲的时候， 或者在线下服务器上进行自动学习， 学习完成 后将各监控相机拍摄点间的最小时间上传到监控系统中正在运行的服务器上。 每个相机的 拍摄点也就是各相机安装的位置。 0025 本发明实施例之所以按照不同时间段分别进行最小时间的学习主要是考虑不同 时间段， 车辆在两相机拍摄点间移动的最小时间差别很可能比较大。比如早高峰 7 点到 9 点时段从相机 1 拍摄点到相机 2 拍摄点的最小时间很可能大于 10 点到 12 点时段 ； 又比如 白天任一时段两个相机拍摄点之间车辆经过的最小时间很可能大于晚上任一时段 ； 又比如。
23、 工作日 7 点到 9 点两个相机拍摄点之间车辆经过的时间很可能大于周末同一时段。在进行 两个相机拍摄点之间最小时间自动学习的时候， 可以以半小时或者 1 小时或者其他时间粒 度作为一个时间段分别进行最小时间的统计。 0026 假设一个监控系统有 30 个监控相机， 现在需要获取每两个相机拍摄点在周一上 午 7 点至 7 点半的最小时间。以相机 1 拍摄点到其他 29 个相机拍摄点的最小时间为例， 首 先获取相机 1 某一个周一上午 7 点到 7 点半所拍摄的所有车牌以及每个车牌拍摄时间点信 说 明 书 CN 103871247 A 6 4/6 页 7 息。假设获得的车牌数量为 1000 个，。
24、 记为车牌 1， 车牌 2车牌 999、 车牌 1000。其次， 分 别从其他29个相机拍摄的车牌中查找这1000个车牌。 在从其他29个相机拍摄的车牌中查 找这 1000 个车牌的时候最好设定一个与第一相机车牌获取时间对应的时间查找范围。这 个对应的时间查找范围可以在第一相机车牌获取时间范围的基础上加上预设值。 该预设值 可以参考该监控系统两相距最远的相机间的可达时间。比如该可达时间是 1 小时， 则在其 他 29 个相机中查找这 1000 个车牌的时候， 设定查找时间范围为 7 点至 8 点半 ； 假设从相机 2 拍摄的车牌中找到了车牌 1 车牌 788， 则将车牌 1 在相机 2 中拍摄。
25、的时间点减去车牌 1 在相机1中拍摄的时间点得到相机1拍摄点到相机2拍摄点的时间1 ； 将车牌2在相机2中 拍摄的时间点减去车牌 2 在相机 1 中拍摄的时间点得到相机 1 到相机 2 拍摄点的时间 2 ； 用同样的方法计算出车牌 3 车牌 788 所对应的另 786 个相机 1 到相机 2 拍摄点的时间 ； 从而得到了一组相机 1 拍摄点到相机 2 拍摄点的时间信息， 共 788 个数据。对于相机 3， 用 同样的方法假设从其拍摄的车牌中找到了车牌1、 车牌4、 车牌19车牌608， 则将车牌1在 相机 3 中拍摄的时间点减去车牌 1 在相机 1 中拍摄的时间点得到相机 1 到相机 3 拍摄。
26、点的 时间 1 ； 将车牌 4 在相机 3 中拍摄的时间点减去车牌 4 在相机 1 中拍摄的时间点得到相机 1 到相机 3 拍摄点的时间 2 ； 同样的获得车牌 19 608 所对应的另 589 个相机 1 拍摄点到 相机 3 拍摄点的时间 ； 从而又得到了一组相机 1 拍摄点到相机 3 拍摄点的时间， 共 591 个数 据。用类似的方法， 可以得到另 27 组相机 1 拍摄点到其他相机拍摄点的时间。当然有可能 没有27组数据， 比如说有些相机拍摄的车牌数据中没有上述1000个车牌的信息， 这样就无 法得到相机 1 拍摄点到该相机拍摄点的时间。另外， 如果某一组获得数据非常少 （比如说 3 个。
27、数据） ， 则认为该组数据无效， 同样也就无法得到对应的两个相机拍摄点间的最小时间。 0027 假设获得了相机 1 拍摄点到其他 29 个相机拍摄点的 29 组时间数据， 需要分别对 每组数据进行处理， 从而得到相机 1 拍摄点到相机 2 相机 30 拍摄点的最小时间。 0028 以相机 1 拍摄点到相机 2 拍摄点的一组， 788 个数据为例， 说明如何得到相机 1 拍 摄点到相机 2 拍摄点的最小时间。本实施例提供了三种方法。 0029 方法一 ： 将这 788 个数据按照从小到大的顺序进行排序， 将排序后的前 n% 的时间 作为噪声数据进行过滤， 比如将前 3% 的数据去除掉， 这里即将。
28、第 1 至 23 个数据滤除掉， 将 剩余的时间中最小的时间， 即第 24 个数据作为相机 1 拍摄点到相机 2 拍摄点的最小时间。 0030 方法二 ： 将这 788 个数据分别进行升序或降序排列， 获得排序后时间的中位值 Nmid， 假设该中位值为 10 分钟， 将该中位值与 r 的乘积分别作为第一相机拍摄点到第二相 机拍摄点的最小时间， r为预设的常数 ； 比如说r为0.8， 则第一相机拍摄点到第二相机拍摄 点的最小时间为 8 分钟。 0031 方法三、 将这 788 个数据分别进行升序或降序排列， 获得排序后时间的中位值 Nmid， 假设该中位值为 10 分钟， 按照公式计算 d 值，。
29、 假设计算得到 d 值为 2 分钟， 则将该 788 个数据中时间小于 Nmid-d 和大于 Nmid+d 的数据过滤掉， 即将小 于 8 分钟， 大于 12 分钟的时间过滤点， 将该组剩余的时间中最小的时间分别作为第一相机 拍摄点到第二相机拍摄点的最小时间。 0032 通过上述方法就得到了周一上午 7 点 7 点半相机 1 拍摄点到相机 2 拍摄点的最 小时间。 说 明 书 CN 103871247 A 7 5/6 页 8 0033 利用同样的方法得到周一上午 7 点 7 点半相机 1 拍摄点到相机 3 30 拍摄点 的最小时间。 0034 接着计算第 2 个时间段， 即 7 点半 8 点相。
30、机 1 拍摄点分别到达相机 2 30 这 29 个拍摄点的最小时间， 直到一天所有的时间段全部计算完毕。 实际上， 时间段的划分可以比 较灵活， 比如， 晚上的时间段可以比白天的时间段划分的粒度更大 ； 一天中各时间段的间隔 长度也可以根据其他需要进行不等长的设置。 0035 上文描述的是周一每个时间段对应的最小时间， 用同样的方法可以计算周二周 五每个时间段对应的最小时间。然后可以进一步将每个时间段对应的最小时间取平均， 从 而得到工作日每个时间段最终对应的最小时间。 0036 对于周末可以类似的得到每个时间段对应的最小时间。 0037 以上是以相机 1 作为每个时间段对应的最小时间的计算起。
31、点。对于其他相机， 相 机 2 相机 30 用同样的方法计算出每个相机拍摄点到其他 29 个相机拍摄点不同时间段对 应的最小时间。 0038 本发明方案对于两个相机拍摄点间最小时间的获得， 不用实际测量， 增强了可用 性 ； 两个相机拍摄点的最小时间不用一一配置， 由历史数据自动学习， 非常方便 ： 两个相机 拍摄点在不同时间段的最小时间根据历史数据自动学习， 避免了配置为一个时间的不准 确。 0039 基于上述方法所获得的最小时间， 本发明还提供了一种套牌分析的方法， 该方法 应用于监控系统中的服务器。请参图 2 所示的本发明的实施流程。 0040 步骤 S21、 获取第一车牌在各相机中的拍。
32、摄时间 ； 0041 步骤 S22、 将该车牌在任意两个相机中的拍摄时间差 T 与 Q 进行比较， 如果 TQ， 则判断所述第一车牌存在套牌， 否则该车牌不存在套牌 ； 其中 Q=aT， a 是预设的系 数， T 是根据上述最小时间获取方案获得的两个相机拍摄点的最小时间。 0042 在进行套牌分析的时候， 可以对一段时间内的车牌数据进行套牌分析。比如说分 析 1 月 1 日这一天， 车牌 1 是否有套牌。服务器获取各相机拍得车牌 1 的时间， 比如说， 在 相机 A H 中， 车牌 1 拍摄的时间点经过排序后分别为 ： 06:30:00、 06:32:36、 06:37:40、 06:41:0。
33、6、 06:44:00、 06:45:36、 06:46:16、 06:47:56。车牌 1 在相机 A 和相机 B 中的时间差 T=2 分 36 秒， 假设相机 1 拍摄点到相机 2 拍摄点在 6:30 7:00 时间段对应的最小时间 T 为 2 分钟， 系数 a 为 0.8， 则 Q=1 分钟 36 秒， 所以当前车牌 1 没有套牌 ； 继续计算车牌 1 在 相机 A 和相机 C 中的时间差 T=7 分 40 秒， 假设相机 1 拍摄点到相机 2 拍摄点在 6:30 7:00 时间段对应的最小时间 T 为 8 分钟， 则 Q=6 分 24 秒， 所以仍然没有套牌。用同样的方 法计算车牌 1。
34、 在其他任意两个相机中的时间差， 并和这两个相机所对应的最小时间进行比 较， 判断是否套牌。 0043 系数 a 可以根据误报忍受程度设置， 比如 a 设置为 0.8， 表示时间差小于最小间隔 80% 时将上报套牌， 这样会减少误报， 但是准确度会小一些 ； 若 a 设置为 1.2， 则表示时间差 小于最小时间 1.2 倍时将上报套牌， 这样会减少漏报， 但是误报会多些 ； 所以用户可以根据 实际需要不同， 灵活根据应用场景进行系数的配置。 0044 基于同样的构思， 本发明还提供了一种自动获得各相机拍摄点间最小时间的装 置， 该装置应用于监控系统中的服务器。请参图 3， 该装置包括 ： 车牌。
35、获取模块、 时间间隔计 说 明 书 CN 103871247 A 8 6/6 页 9 算模块和最小时间确定模块。 0045 其中， 车牌获取模块， 用于针对历史车牌数据库， 获取第一相机在第 i 个时间段内 拍摄的车牌和拍摄时间点信息， 并在该监控系统其他相机拍摄的车牌中分别获取与该第 i 个时间段对应的时间段内该等车牌的拍摄时间点信息。 0046 时间间隔计算模块， 用于将各车牌在其他相机中的拍摄时间点减去在第一相机中 的拍摄时间点得到的差值作为第一相机拍摄点到达各其他相机拍摄点的时间。 0047 最小时间确定模块， 用于分别对所述第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间 进行过滤， 确定该第。
36、 i 个时间段对应的第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小时间。 0048 该最小时间确定模块可以按照如下三种方式之一执行以确定最小时间 ： 0049 方式一、 将第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间分别进行升序排列， 分别 将排序后的前 n% 的时间作为噪声数据进行过滤， 将剩余的时间中最小的时间分别作为第 一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的最小时间。 0050 方式二、 将第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间分别进行升序或降序排 列， 获得排序后各组时间的中位值 Nmid， 将各中位值与 r 的乘积分别作为第一相机拍摄点 到各其他相机拍摄点的最小时间， r 为预设的常数。 0051 方式。
37、三、 将第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的时间分别进行升序或降序排 列， 获得排序后的各组时间的中位值Nmid， 将各组时间中小于Nmid-d和大于Nmid+d的数据 过滤掉， 将各组剩余的时间中最小的时间分别作为第一相机拍摄点到各其他相机拍摄点的 最小时间 ； 其中 3， N(i) 为各组中的时间。 0052 本发明还提供一种利用上述自动获得各相机拍摄点间最小时间的装置进行套牌 分析的装置， 该装置应用于监控系统中的服务器。请参图 4， 该装置包括 ： 拍摄时间获取模 块、 套牌判断模块。 0053 其中， 拍摄时间获取模块， 用于获取第一车牌在各相机中的拍摄时间 ； 该套牌判断 模块， 用于将该第一车牌在任意两个相机中的拍摄时间差T与Q进行比较， 如果TQ， 则 判断所述第一车牌存在套牌， 否则第一车牌不存在套牌 ； 其中 Q=aT， a 是预设的系数， T 是这 两个相机拍摄点的所述最小时间。 0054 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已， 并不用以限制本发明， 凡在本发明的精 神和原则之内， 所做的任何修改、 等同替换、 改进等， 均应包含在本发明保护的范围之内。 说 明 书 CN 103871247 A 9 1/1 页 10 图 1 图 2 图 3 图 4 说 明 书 附 图 CN 103871247 A 10 。