一种智慧园区访客管理人车绑定的数据勘误清洗方法
技术领域
本发明涉及数据清洗与安防管理技术领域，特别涉及一种智慧园区访客管理人车绑定的数据勘误清洗方法。
背景技术
随着物联网的不断发展，越来越多的园区实现了智能化管理，通过车闸实现了车辆的进出，通过识别车牌登记和自动放行等管理。尤其是在一些特殊的行业的园区中，对园区安全要求比较高，比如一些政府部门、事业单位、企业等，对进入园区的车辆和人员管理比较严格，进出园区需要进行严格的登记管理。特别是对车辆进出园区，要求车辆车牌号要绑定到人，通过车辆进出记录，能追踪到车辆的责任人，当出现安全事件的时候，可追踪到责任人。
目前访客系统登记人员信息和车辆信息，主要是通过门岗安保人员在系统录入人员信息和车辆信息。车上人员信息(身份证、姓名、照片等)和车辆信息主要是通过手动录入，无法保障信息准确性，存在误差。
为了消除智慧园区的安全隐患，本发明提出了一种智慧园区访客管理人车绑定的数据勘误清洗方法。
发明内容
本发明为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的智慧园区访客管理人车绑定的数据勘误清洗方法。
本发明是通过如下技术方案实现的：
一种智慧园区访客管理人车绑定的数据勘误清洗方法，其特征在于：先将访客系统手动录入的车辆车牌号与车牌识别系统自动识别的车辆车牌号进出记录进行比对清洗，找出访客系统中手动录入出现错误的车辆车牌号，然后根据车牌识别系统自动识别的车辆车牌号对访客系统中手动录入出现错误的车辆车牌号进行更正，最后更正后的车辆车牌号将与车上人员信息进行绑定。
所述车牌识别系统基于车牌识别算法(Vehicle License Plate Recognition，简称VLPR)对车辆图像进行采集，然后从车牌纹理出发，应用分开理论建立基于有向分形参数的车牌定位预处理模型，结合投影法提取车牌区域，再队车牌区域的字符进行分割和识别，最后输出车辆车牌号。
通过所述访客系统手动登记车上访客人员信息和车辆车牌号，并将车辆车牌号将与车上访客人员信息进行绑定，实现园区安全管理责任可追踪到人。
该智慧园区访客管理人车绑定的数据勘误清洗方法，包括以下步骤：
第一步，门岗通过访客系统录入访客人员信息和车牌号，所述访客人员信息包括姓名、性别、身份证号和联系电话；
第二步，访客车辆通过车闸进入园区，车牌识别系统自动识别车牌号记录车辆进出日志信息；
第三步，将访客系统登记的车辆车牌号与车牌识别系统自动识别记录的车辆车牌号进行比对，如果能够匹配上，说明通过访客系统手动输入的车辆车牌号准确；
如果数据不能匹配，说明手动输入的数据可能存在错误，将手动录入的车辆车牌号与车牌识别系统自动识别记录的车辆车牌号进行相似性比对，若相似性达到阈值Y将日志信息中匹配的车牌号更新替换到访客系统中车牌号。
所述第二步中，日志信息包括车牌号、车辆颜色、车辆进入时间、车牌号照片和车辆进出类型。
所述第三步中，将日志信息中在访客系统登记后预定时间T内进入的车辆车牌号与访客系统登记的车辆车牌号进行比对。
所述预定时间T为20分钟。
所述第三步中，当访客系统登记的车辆车牌号与车牌识别系统自动识别记录的车辆车牌号不匹配时，进行相似性比对，如果相似性达到80％，将日志信息中匹配的车牌号更新替换到访客系统中车牌号。
所述第三步中，如果相似性低于80％，则做出标记，门岗人员线下与车辆绑定人员确认车辆车牌信息并进行修改。
本发明的有益效果是：该智慧园区访客管理人车绑定的数据勘误清洗方法，通过园区访客信息与车辆车牌号的绑定的数据勘误的清洗算法，保障了车辆车牌号与人员信息的准确绑定，能够避免因人为错误输入车牌号导致的车辆与访客人员信息绑定错误，从而进一步避免园区出现安全隐患，提高了园区安全管理水平。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚，完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
该智慧园区访客管理人车绑定的数据勘误清洗方法，先将访客系统手动录入的车辆车牌号与车牌识别系统自动识别的车辆车牌号进出记录进行比对清洗，找出访客系统中手动录入出现错误的车辆车牌号，然后根据车牌识别系统自动识别的车辆车牌号对访客系统中手动录入出现错误的车辆车牌号进行更正，最后更正后的车辆车牌号将与车上人员信息进行绑定。
所述车牌识别系统基于车牌识别算法(Vehicle License Plate Recognition，简称VLPR)对车辆图像进行采集，然后从车牌纹理出发，应用分开理论建立基于有向分形参数的车牌定位预处理模型，结合投影法提取车牌区域，再队车牌区域的字符进行分割和识别，最后输出车辆车牌号。
车牌识别算法VLPR是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别，它运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，对采集到的图像信息进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并直接给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
车牌识别的工作原理如下：
车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。
图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。
车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。
字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。
通过所述访客系统手动登记车上访客人员信息和车辆车牌号，并将车辆车牌号将与车上访客人员信息进行绑定，实现园区安全管理责任可追踪到人。
该智慧园区访客管理人车绑定的数据勘误清洗方法，包括以下步骤：
第一步，门岗通过访客系统录入访客人员信息和车牌号，所述访客人员信息包括姓名、性别、身份证号和联系电话；
第二步，访客车辆通过车闸进入园区，车牌识别系统自动识别车牌号记录车辆进出日志信息；
第三步，将访客系统登记的车辆车牌号与车牌识别系统自动识别记录的车辆车牌号进行比对，如果能够匹配上，说明通过访客系统手动输入的车辆车牌号准确；
如果数据不能匹配，说明手动输入的数据可能存在错误，将手动录入的车辆车牌号与车牌识别系统自动识别记录的车辆车牌号进行相似性比对，若相似性达到阈值Y将日志信息中匹配的车牌号更新替换到访客系统中车牌号。
所述第二步中，日志信息包括车牌号、车辆颜色、车辆进入时间、车牌号照片和车辆进出类型。
所述第三步中，将日志信息中在访客系统登记后预定时间T内进入的车辆车牌号与访客系统登记的车辆车牌号进行比对。
所述预定时间T由于户进行设定，预定时间越短，精确度越高。例如所述预定时间T可以设定为5分钟、10分钟、15分钟或20分钟等。
所述第三步中，当访客系统登记的车辆车牌号与车牌识别系统自动识别记录的车辆车牌号不匹配时，进行相似性比对，如果相似性达到80％，将日志信息中匹配的车牌号更新替换到访客系统中车牌号。
所述第三步中，如果相似性低于80％，则做出标记，门岗人员线下与车辆绑定人员确认车辆车牌信息并进行修改。
与现有技术相比，该智慧园区访客管理人车绑定的数据勘误清洗方法，具有以下特点：
第一、实用性强，应用成效显著，能够显著提高园区安防管理水平；
第二、通过园区访客信息与车辆车牌号的绑定的数据勘误的清洗算法，保障了车辆车牌号与人员信息的准确绑定，避免因人为错误输入车牌号导致的车辆与访客人员信息绑定错误，从而进一步避免了园区出现安全隐患。
以上所述的实施例，只是本发明具体实施方式的一种，本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。
