本發(fā)明涉及道路安全監(jiān)控設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，更具體是涉及一種違章車輛用手持移動(dòng)終端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著汽車等機(jī)動(dòng)車輛的不斷增多，在城市的小街小巷車輛亂停放成“頑疾”，居民小區(qū)，乃至交通要道，亂停放問題日益嚴(yán)重，成為城市發(fā)展與管理的難題。車輛隨意停放，這不僅影響交通秩序，而且造成交通安全隱患。有關(guān)部門在執(zhí)法過程中，傳統(tǒng)的手段是現(xiàn)場拍照然并手寫記錄車牌號(hào)，又或者在視頻監(jiān)控里面對(duì)圖像進(jìn)行人工識(shí)別。上述的做法耗時(shí)耗力且效率低下，還有可能由于人工操作失誤等原因而導(dǎo)致識(shí)別錯(cuò)誤。傳統(tǒng)的人工手段還可能會(huì)由于人工延遲而白白丟失了偵查取證的最佳時(shí)機(jī)。例如在交通事故現(xiàn)場，交警正在對(duì)肇事車輛進(jìn)行車牌號(hào)登記，但此時(shí)其他的肇事司機(jī)可能會(huì)為了逃避責(zé)任而畏罪潛逃，而此時(shí)交警正在對(duì)其他車輛進(jìn)行登記而無法顧及逃逸司機(jī)，這就會(huì)給調(diào)查取證造成一定的困難。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的就是為了解決現(xiàn)有技術(shù)之不足而提供的一種不僅結(jié)構(gòu)簡單，操作方便，而且使得采集違章車輛的取證工作更為簡單、快捷的違章車輛用手持移動(dòng)終端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

本發(fā)明是采用如下技術(shù)解決方案來實(shí)現(xiàn)上述目的：一種違章車輛用手持移動(dòng)終端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，其特征在于，它包括手持移動(dòng)終端、云服務(wù)器和后臺(tái)監(jiān)管中心，手持移動(dòng)終端與云服務(wù)器無線通信連接，手持移動(dòng)終端設(shè)置有顯示屏、攝像頭、控制按鈕和電子控制系統(tǒng)，攝像頭、控制按鈕分別連接于電子控制系統(tǒng)的信號(hào)輸入端，顯示屏與控制器的信號(hào)輸出端連接，電子控制系統(tǒng)包括arm處理器210核心板、4g無線通信模塊、天線通訊模塊和電源模塊；arm處理器210核心板內(nèi)嵌有圖像采集模塊、圖像顯示模塊、圖像識(shí)別模塊，和本地?cái)?shù)據(jù)庫模塊、上傳數(shù)據(jù)模塊，通過攝像頭實(shí)時(shí)監(jiān)測、拍攝違章車輛，對(duì)車牌號(hào)和車型進(jìn)行識(shí)別，自動(dòng)記錄車牌號(hào)、車型，將違章車輛的時(shí)間、地點(diǎn)、車型、車牌的數(shù)據(jù)顯示在終端的同時(shí)存入終端的本地?cái)?shù)據(jù)庫，同時(shí)也通過4g無線通信模塊，將違章車輛的數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器，記錄并取得違章車輛的信息，進(jìn)行違章車輛的識(shí)別、監(jiān)測，為執(zhí)法部門處罰違章車輛提供執(zhí)法依據(jù)，使采集違章車輛的取證工作更為簡單、便捷。

作為上述方案的進(jìn)一步說明，所述電子控制系統(tǒng)采用基于嵌入式linux平臺(tái)的車牌識(shí)別系統(tǒng)，能夠?qū)囕v的車牌號(hào)進(jìn)行拍照并且加以識(shí)別。

進(jìn)一步地，所述圖像采集模塊用于獲取圖像信息，然后提交給arm處理器210核心板；

圖像顯示模塊就是把圖像文件的有效數(shù)據(jù)讀取出來并顯示；

圖像識(shí)別模塊是讀取圖像數(shù)據(jù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；預(yù)處理包括粗略定位、霍夫變換、圖像旋轉(zhuǎn)操作；粗略定位是設(shè)置一個(gè)閥值并圖像二值化，然后通過水平和垂直掃描來確定圖像的左右上下邊界，從而去除一些無相關(guān)的像素，縮小了精確定位的區(qū)域；霍夫變換用于檢測出車牌號(hào)的傾斜角度；圖像旋轉(zhuǎn)用于在于把傾斜的車牌號(hào)圖像進(jìn)行矯正，使得圖像水平放置。

進(jìn)一步地，在所述對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理過程中，霍夫變換操作用于檢測出圖像的邊緣直線，測算出它的斜率以獲取圖像旋轉(zhuǎn)的角度。

本發(fā)明采用上述技術(shù)解決方案所能達(dá)到的有益效果是：

1、本發(fā)明采用手持式的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)智能終端采集設(shè)備，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測，拍攝違章車輛，通過車牌號(hào)和車型識(shí)別軟件，自動(dòng)記錄車牌號(hào)、車型，將違章車輛的時(shí)間、地點(diǎn)、車型、車牌的數(shù)據(jù)顯示在終端的同時(shí)存入終端的本地?cái)?shù)據(jù)庫，同時(shí)也通過4g無線通信模塊，將違章車輛的數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器，記錄并取得違章車輛的信息，進(jìn)行違章車輛的識(shí)別、監(jiān)測，為執(zhí)法部門處罰違章車輛提供執(zhí)法依據(jù)，使采集違章車輛的取證工作更為簡單、便捷，適宜作為智慧城市數(shù)字執(zhí)法管理中巡視用的一種移動(dòng)終端設(shè)備應(yīng)用。

2、本發(fā)明的系統(tǒng)以arm處理器為核心、linux系統(tǒng)為平臺(tái)，再輔以一顆簡單的攝像頭，能夠?yàn)楸尘凹夹g(shù)中所述的場景提供有力的支持；而且系統(tǒng)小巧靈活，維護(hù)簡單，成本低廉，功能完善，還可以根據(jù)需求進(jìn)行擴(kuò)充。

3、本發(fā)明能夠在以下場景中應(yīng)用：(1)交通控制與誘導(dǎo)；(2)交通流量檢測；(3)機(jī)場、港口等出入口車輛管理；(4)小區(qū)車輛管理；(5)闖紅燈等違章車輛監(jiān)控；(6)不停車自動(dòng)收費(fèi)；(7)道口檢查站車輛監(jiān)控；(8)公共停車場安全防盜管理；(9)計(jì)算出行時(shí)間；(10)車輛安全防盜、查堵指定車輛等；因此具有一定的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3為本發(fā)明的圖像識(shí)別算法結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4為本發(fā)明的圖像識(shí)別算法流程圖。

附圖標(biāo)記說明：1、手持移動(dòng)終端1-1、顯示屏1-2、攝像頭1-3、控制按鈕2、云服務(wù)器3、后臺(tái)監(jiān)管中心。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本技術(shù)方案作詳細(xì)的描述。

如圖1和圖2所示，本發(fā)明是一種違章車輛用手持移動(dòng)終端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，它包括手持移動(dòng)終端1、云服務(wù)器2和后臺(tái)監(jiān)管中心3，手持移動(dòng)終端與云服務(wù)器無線通信連接，手持移動(dòng)終端1設(shè)置有顯示屏1-1、攝像頭1-2、控制按鈕1-3和電子控制系統(tǒng)，攝像頭1-2、控制按鈕1-3分別連接于電子控制系統(tǒng)的信號(hào)輸入端，顯示屏與控制器的信號(hào)輸出端連接，電子控制系統(tǒng)包括arm處理器210核心板、4g無線通信模塊、天線通訊模塊和電源模塊；arm處理器210核心板內(nèi)嵌有圖像采集模塊、圖像顯示模塊、圖像識(shí)別模塊，和本地?cái)?shù)據(jù)庫模塊、上傳數(shù)據(jù)模塊，通過攝像頭實(shí)時(shí)監(jiān)測、拍攝違章車輛，對(duì)車牌號(hào)和車型進(jìn)行識(shí)別，自動(dòng)記錄車牌號(hào)、車型，將違章車輛的時(shí)間、地點(diǎn)、車型、車牌的數(shù)據(jù)顯示在終端的同時(shí)存入終端的本地?cái)?shù)據(jù)庫，同時(shí)也通過4g無線通信模塊，將違章車輛的數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器，記錄并取得違章車輛的信息，進(jìn)行違章車輛的識(shí)別、監(jiān)測，為執(zhí)法部門處罰違章車輛提供執(zhí)法依據(jù)，使采集違章車輛的取證工作更為簡單、便捷。

所述電子控制系統(tǒng)采用基于嵌入式linux平臺(tái)的車牌識(shí)別系統(tǒng)，能夠?qū)囕v的車牌號(hào)進(jìn)行拍照并且加以識(shí)別。圖像采集模塊用于獲取圖像信息，然后提交給arm處理器210核心板；

圖像顯示模塊就是把圖像文件的有效數(shù)據(jù)讀取出來并顯示；圖像顯示模塊主要涉及到j(luò)peg格式解碼和bmp格式處理。jpeg格式的后綴為.jpg，目前在互聯(lián)網(wǎng)上使用很廣泛，是一種壓縮率高并且能夠很好的保留原圖的細(xì)節(jié)圖像格式。目前jpeg壓縮格式在攝像頭當(dāng)中也使用廣泛，正是由于它具有高壓縮率高保真的優(yōu)點(diǎn)。在展現(xiàn)jpeg格式圖像的時(shí)候使用的解碼庫是廣為流行的libgpeg8庫，它能夠?qū)peg格式圖像進(jìn)行解碼并很好的還原數(shù)據(jù)。

bmp也是目前應(yīng)用廣泛的一種圖像格式，全稱是windows操作系統(tǒng)中的標(biāo)準(zhǔn)圖像文件格式。它的格式比較簡單，由位圖文件頭、位圖信息頭和位圖陣列表三部分構(gòu)成。其中，位圖文件頭記錄了位圖標(biāo)志文件大小以及陣列的起始位置信息。位圖信息頭則描述了位圖文件的一些參數(shù)信息，例如位圖尺寸、大小、位圖設(shè)備級(jí)別等信息。位圖陣列表則是記錄了關(guān)于像素的描述信息，例如24位位圖文件使用3個(gè)字節(jié)表示一個(gè)像素，16位位圖文件使用2個(gè)字節(jié)表示一個(gè)像素。

圖像顯示就是把圖像文件真正的有效數(shù)據(jù)讀取出來并顯示。本發(fā)明采用的顯示屏支持32位rgb顏色，采用4個(gè)字節(jié)表示一個(gè)有效像素。因此，讀取出圖像有效數(shù)據(jù)之后還需要轉(zhuǎn)換為32位rgb格式。

圖像識(shí)別模塊是讀取圖像數(shù)據(jù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；預(yù)處理包括粗略定位、霍夫變換、圖像旋轉(zhuǎn)操作；粗略定位是設(shè)置一個(gè)閥值并圖像二值化，然后通過水平和垂直掃描來確定圖像的左右上下邊界，從而去除一些無相關(guān)的像素，縮小了精確定位的區(qū)域；

霍夫變換用于檢測出車牌號(hào)的傾斜角度；

圖像旋轉(zhuǎn)用于在于把傾斜的車牌號(hào)圖像進(jìn)行矯正，使得圖像水平放置。一般來說進(jìn)行圖像旋轉(zhuǎn)需要進(jìn)行3個(gè)步驟：將圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)坐標(biāo)、利用旋轉(zhuǎn)矩陣將圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、將旋轉(zhuǎn)得到的數(shù)學(xué)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為圖像坐標(biāo)。

首先是圖像坐標(biāo)與數(shù)學(xué)坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換。計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)是以圖像的左上角為原點(diǎn)，垂直向下方向?yàn)閥軸，水平向右方向?yàn)閤軸。而數(shù)學(xué)坐標(biāo)系當(dāng)中的原點(diǎn)是圖像的中點(diǎn)。圖像坐標(biāo)與數(shù)學(xué)坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換參考下面的例子。假設(shè)圖像的長度為h，寬為w，設(shè)圖像坐標(biāo)為(x0,y0)，數(shù)學(xué)坐標(biāo)為(x,y)。那么得到:(x＝x0-0.5w),(y＝-y0+0.5h)。利用矩陣可以表示為下列關(guān)系:

逆運(yùn)算為：

接下來分析旋轉(zhuǎn)矩陣。假設(shè)原來坐標(biāo)為(x0,y0)，旋轉(zhuǎn)角度a之后的坐標(biāo)為(x,y)。那么，旋轉(zhuǎn)之后的坐標(biāo)與原來坐標(biāo)的關(guān)系可以利用旋轉(zhuǎn)矩陣來表示：

又因?yàn)槲覀儓D像顯示坐標(biāo)應(yīng)該是圖像坐標(biāo)，而我們計(jì)算時(shí)采用的是數(shù)學(xué)坐標(biāo)，因此還需要將數(shù)學(xué)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為圖像坐標(biāo)。因?yàn)榇鎯?chǔ)的原因，旋轉(zhuǎn)之后的圖像大小會(huì)發(fā)生變化，這里假設(shè)旋轉(zhuǎn)之后的圖像寬度為w，高度為h，通過數(shù)學(xué)計(jì)算，可以得出轉(zhuǎn)換矩陣是:

因此，圖像旋轉(zhuǎn)的矩陣描述為：

展開矩陣，得到如下關(guān)系：

(x0＝x*cos(a)+y*sin(a)-0.5w*cos(a)-0.5h*sin(a)+0.5w)；

(y0＝-x*sin(a)+y*sin(a)+0.5w*sin(a)-0.5h*cos(a)+0.5h)；

dx＝-0.5w*cos(a)-0.5h*sin(a)+0.5w，

(dy＝0.5w*sin(a)-0.5h*cos(a)+0.5h),那么得到圖像的旋轉(zhuǎn)公式如下：

(x0＝x*cos(a)+y*sin(a)+dx)；

(y0＝-x*sin(a)+y*sin(a)+dy)。

進(jìn)一步地，在所述對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理過程中，霍夫變換操作用于檢測出圖像的邊緣直線，測算出它的斜率以獲取圖像旋轉(zhuǎn)的角度。

目前我國車牌的特征歸納起來可以有幾點(diǎn)，顏色特征、統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)尺寸、車牌的邊緣特征。在顏色方面，車牌號(hào)碼字符與車牌底部的顏色對(duì)比強(qiáng)烈因此可以跟周圍的事物進(jìn)行區(qū)分開來，例如小型轎車的車牌是藍(lán)底并且字符是白色，運(yùn)輸車的車牌是黑底黃色字符。字符個(gè)數(shù)一般為7-8個(gè)，轎車的車牌字符絕大多數(shù)情況下為7個(gè)，特殊的除外。其中，字符的尺寸也有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)為(45*90),單位是毫米。邊緣特征方面，我國的車牌具有很明顯的垂直邊緣特征，這是因?yàn)樽址囊?guī)則排列造成的，這位我們采用垂直投影提供了理論上的可行性。

結(jié)合我國的實(shí)際情況，圖像識(shí)別算法結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖像識(shí)別算法主要流程為讀取圖像、粗略定位、截取圖像、圖像灰度化、投影法分割字符、模板匹配?，F(xiàn)在對(duì)以上步驟進(jìn)行一一加以敘述說明。首先讀取一張圖像數(shù)據(jù)，然后對(duì)圖像進(jìn)行粗略定位。粗略定位可以縮小圖像范圍，把不需要的圖像像素去掉。它的原理是：將圖像進(jìn)行hsv顏色空間轉(zhuǎn)換，進(jìn)行二值化；使用水平掃描和垂直掃描法掃描以及預(yù)設(shè)的閥值粗略判定車牌的上下界限和左右界限，進(jìn)一步縮小有效圖像的范圍。

截取圖像依據(jù)上一個(gè)步驟參數(shù)對(duì)原圖像進(jìn)行截取但不修改原圖。圖像預(yù)處理采用霍夫變換原理檢測圖像中的邊緣直線，然后測出斜率以測算出圖像的傾斜角度，然后對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作糾正圖像。有了以上的操作就可以精準(zhǔn)定位了。它的原理與粗略定位相同，不同的是它的閥值設(shè)定為0，也就是允許誤差為0，這樣便可以精確的提取出有效的車牌圖像。下一步是在精準(zhǔn)定位的基礎(chǔ)上截取車牌圖像，如此一來得到的車牌就是有效的車牌了。

圖像灰度化是指rgb的三個(gè)分量取同一個(gè)數(shù)值，也即(r＝g＝b)，灰度化操作是為了后續(xù)的圖像操作計(jì)算量少些，但是它不會(huì)影響圖像的整體以及局部的色度以及亮度等級(jí)的分布?；叶然?jì)算通常有分量法、最大值法、平均值法、加權(quán)平均法等等。這里使用的是加權(quán)平均法，將rgb三個(gè)分量賦予不同的權(quán)值并且求平均值。由于人眼對(duì)紅綠藍(lán)三種顏色的敏感度不一樣，因此給它們分別賦予不同的權(quán)值可以得到合理的灰度圖像。一般來說將圖像灰度化后就可以使用投影法進(jìn)行分割了，但是由于灰度化時(shí)往往會(huì)產(chǎn)生一些孤立噪點(diǎn)，它們的存在會(huì)對(duì)投影法產(chǎn)生比較大的影響。因此，在使用投影法之前還需要進(jìn)行孤立噪點(diǎn)的消除。投影法由于為現(xiàn)有技術(shù)，其原理這里不作敘述。根據(jù)投影法得到的參數(shù)將字符分割出來。為了方便與字符模板匹配分割出來的字符往往需要進(jìn)行歸一化處理，將它們統(tǒng)統(tǒng)轉(zhuǎn)換指定的大小，這里指定的大小為(20*40)，因?yàn)槲覀兊淖址０宕笮∫彩?20*40)。圖像歸一之后，接著需要讀取模板。在模板匹配之前需要將事先準(zhǔn)備好的黑白字符模板讀取到數(shù)組里，然后再將分割的字符與模板數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，根據(jù)他們的相似度判斷是否匹配成功。不過在匹配字符之前需要將分割到的字符二值化，也就是圖像只有黑白兩種顏色。

進(jìn)一步地，本發(fā)明的圖像識(shí)別的核心步驟有：圖像定位、字符分割、字符匹配。其余的一些預(yù)處理、圖像旋轉(zhuǎn)、霍夫變換、讀取模板屬于圖像處理，如圖所示4。下面選取一些核心操作進(jìn)行敘述。第一步首先是讀取圖像，這一步的主要工作是獲取圖像的各項(xiàng)參數(shù)和有效數(shù)據(jù)。根據(jù)bmp位圖結(jié)構(gòu)，我們需要獲取的有效參數(shù)包括位圖信息頭長度、位圖級(jí)別、位圖大小，圖像定位的作用是獲取有效的車牌區(qū)域，這里涉及到車牌圖像的上下界限和左右界限，還有一個(gè)允許誤差。圖像定位先將圖像進(jìn)行hsv顏色空間轉(zhuǎn)換，這里的hsv三個(gè)分量分別代表色調(diào)、飽和度以及亮度。然后將轉(zhuǎn)換后的hsv數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化，目的是為了將背景與字符分開。接著使用索貝爾邊緣提取標(biāo)記車牌邊緣，然后通過水平掃描和垂直掃描測出車牌的上下界限和左右界限，進(jìn)而可以定位車牌圖像位置了。截取圖像作用是根據(jù)圖像定位獲得的上下界限和左右界限截取有效區(qū)域，這里的有效區(qū)域包含車牌圖像。接下來是霍夫變換操作，這一步操作目的是檢測出圖像的旋轉(zhuǎn)角度，然后可以對(duì)圖像進(jìn)行矯正。這一步的工作起著舉足輕重的地位，因?yàn)槲覀兊哪０迤ヅ湟蠓指畹玫降淖址苏?。主要原理是使用sobel算子檢測邊緣的一條直線，然后計(jì)算得到直線的斜率從而得到圖像的選擇角度。旋轉(zhuǎn)圖像后，再次對(duì)圖像進(jìn)行定位可獲得更加精準(zhǔn)的車牌圖像，原理與上相同。隨后將定位得到的圖像保存下來方便下次使用。接著把圖像灰度化，這一步的操作是減少圖像的處理時(shí)間，將三通道的rgb圖像轉(zhuǎn)換為單通道的灰度圖像?；叶忍幚沓Ｓ玫氖羌訖?quán)平均法，也即是堆rgb三個(gè)分量授予不同的權(quán)值然后相乘，最后相加得到灰度化值，這里采用的也是這種方法。灰度圖像中會(huì)存在一些本該不應(yīng)出現(xiàn)的像素即是噪點(diǎn)，這里判斷噪點(diǎn)的依據(jù)是灰度值是否大于200。如果大于200，那么將以該點(diǎn)為中心的3*3矩陣像素的灰度值的和與255相加得到的結(jié)果除以255取整數(shù)值。若該值大于預(yù)設(shè)值，那么該點(diǎn)為255，否則是0。字符分割采用水平投影和垂直投影法。水平投影法可以確定字符的上下邊界，進(jìn)而可以得到字符圖像的高度；垂直投影可以得出字符的左右邊界進(jìn)而確定字符的寬度。根據(jù)以上信息，我們可以逐一提取字符數(shù)據(jù)了。一般情況下提取出來的字符大小不一致，因此我們還需要對(duì)提取到的字符進(jìn)行歸一化處理，將它們的大小設(shè)置為與模板同樣的大小，方便進(jìn)行模板匹配。字符匹配是利用黑白字符模板跟分割得到的字符進(jìn)行相似度匹配。字符匹配原理比較簡單。首先將分割得到的字符數(shù)據(jù)二值化變成只有黑白像素，然后逐行掃描字符的二值化數(shù)據(jù)，若檢測到黑色像素并且與字符數(shù)據(jù)相同坐標(biāo)的模板對(duì)應(yīng)坐標(biāo)也是黑色像素，將字符該點(diǎn)像素值設(shè)置為0。這樣處理還是不夠完美，因?yàn)檫€有可能會(huì)產(chǎn)生孤立噪點(diǎn)，因此仍需要對(duì)上面步驟得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理。我們?cè)賹⑷ピ牒蟮臄?shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)黑色像素個(gè)數(shù)，如果它是一個(gè)合理的數(shù)值，那么我們便認(rèn)為匹配成功。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，1、把圖像識(shí)別功能嵌入到小型設(shè)備當(dāng)中，設(shè)計(jì)出快速有效的車牌識(shí)別系統(tǒng)，該系可靠性高，成本低廉，具有快速識(shí)別以及容易擴(kuò)充等特點(diǎn)；2、采用手持式的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)智能終端采集設(shè)備，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測，拍攝違章車輛，通過車牌號(hào)和車型識(shí)別軟件，自動(dòng)記錄車牌號(hào)、車型，將違章車輛的時(shí)間、地點(diǎn)、車型、車牌的數(shù)據(jù)顯示在終端的同時(shí)存入終端的本地?cái)?shù)據(jù)庫，同時(shí)也通過4g無線通信模塊，將違章車輛的數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器，記錄并取得違章車輛的信息，進(jìn)行違章車輛的識(shí)別、監(jiān)測，為執(zhí)法部門處罰違章車輛提供執(zhí)法依據(jù)，使采集違章車輛的取證工作更為簡單、便捷，適宜作為智慧城市數(shù)字執(zhí)法管理中巡視用的一種移動(dòng)終端設(shè)備應(yīng)用；

3、本發(fā)明的系統(tǒng)以arm處理器為核心、linux系統(tǒng)為平臺(tái)，再輔以一顆簡單的攝像頭，能夠?yàn)楸尘凹夹g(shù)中所述的場景提供有力的支持；而且系統(tǒng)小巧靈活，維護(hù)簡單，成本低廉，功能完善，還可以根據(jù)需求進(jìn)行擴(kuò)充；

4、本發(fā)明能夠在以下場景中應(yīng)用：(1)交通控制與誘導(dǎo)；(2)交通流量檢測；(3)機(jī)場、港口等出入口車輛管理；(4)小區(qū)車輛管理；(5)闖紅燈等違章車輛監(jiān)控；(6)不停車自動(dòng)收費(fèi)；(7)道口檢查站車輛監(jiān)控；(8)公共停車場安全防盜管理；(9)計(jì)算出行時(shí)間；(10)車輛安全防盜、查堵指定車輛等；因此具有一定的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。

以上所述的僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明創(chuàng)造構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。