[发明专利]多模式电子支付系统有效

专利信息
申请号: 201810650177.4 申请日: 2018-06-22
公开(公告)号: CN108830594B 公开(公告)日: 2019-05-07
发明(设计)人: 李耿;李秀全 申请(专利权)人: 山东高速信联支付有限公司
主分类号: G06Q20/34 分类号: G06Q20/34;G06K7/10;G07B15/06
代理公司: 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 代理人: 谈杰
地址: 250000 山东省济南市高新区奥体*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 发明涉及一种多模式电子支付系统,包括:ETC信息采集设备,设置在ETC通道的上方,用于对位于ETC通道内的车辆进行图像信息采集,以获得并输出对应的ETC通道图像;动态范围调整设备,与所述ETC信息采集设备连接,用于接收所述ETC通道图像,对所述ETC通道图像进行动态范围调整以使得所述ETC通道图像达到预设动态范围宽度;条纹分析设备,与所述ETC信息采集设备连接,用于接收所述ETC通道图像,对所述ETC通道图像进行条纹分析,以确定所述ETC通道图像中是否存在条纹噪声,并在确定存在条纹噪声时,发出条纹获取信号。通过本发明,能够保障ETC通道涮卡的规范性。
搜索关键词: 通道图像 信息采集设备 电子支付系统 动态范围调整 条纹分析 条纹噪声 多模式 图像信息采集 获取信号 条纹 预设 输出
【主权项】:
1.一种多模式电子支付系统,其特征在于,所述系统包括:ETC信息采集设备,设置在ETC通道的上方,用于对位于ETC通道内的车辆进行图像信息采集,以获得并输出对应的ETC通道图像;动态范围调整设备,与所述ETC信息采集设备连接,用于接收所述ETC通道图像,对所述ETC通道图像进行动态范围调整以使得所述ETC通道图像达到预设动态范围宽度;条纹分析设备,与所述ETC信息采集设备连接,用于接收所述ETC通道图像,对所述ETC通道图像进行条纹分析,以确定所述ETC通道图像中是否存在条纹噪声,并在确定存在条纹噪声时,发出条纹获取信号;窗口提取设备,与所述条纹分析设备连接,用于基于所述条纹噪声的幅值提取领域窗口的大小,其中,所述条纹噪声的幅值越大,提取的领域窗口越大;TF存储设备,用于存储非条纹权重值和条纹权重值,所述非条纹权重值为领域窗口中像素点未在条纹区域时被赋予的权重值,所述条纹权重值为领域窗口中像素点在条纹区域时被赋予的权重值,所述非条纹权重值是所述条纹权重值的倍数;滤波执行设备,分别与所述条纹分析设备、所述窗口提取设备和所述TF存储设备连接,用于在接收到所述条纹获取信号时,对所述ETC通道图像中的每一个像素点进行以下滤波动作:将所述像素点作为目标像素点并获取其像素值,基于所述窗口提取设备提取的领域窗口确定所述ETC通道图像中所述目标像素点的各个领域像素点的各个领域像素值,确定各个领域像素值是否位于条纹区域,当领域像素值位于条纹区域时,被赋予条纹权重值,当领域像素值未位于条纹区域时,被赋予非条纹权重值,基于各个领域像素值以及各自权重值获取所述目标像素点的滤波像素值;图像输出设备,与所述滤波执行设备连接,用于基于所述ETC通道图像中的每一个像素点的滤波像素值组成滤波后图像,并输出所述滤波后图像;自适应均衡设备,与所述图像输出设备连接,用于接收所述滤波后图像,对所述滤波后图像执行自适应均衡处理,以获得对应的均衡图像,并输出所述均衡图像;车辆类型识别设备,与所述自适应均衡设备连接,用于接收所述均衡图像,对所述均衡图像中的车辆外形进行类型识别,当所述车辆外形对应的类型属于基于外形收费的类型时,发出检测触发信号;车辆特征检测设备,与所述车辆类型识别设备连接,用于在接收到所述检测触发信号时,对所述均衡图像中的车辆特征进行检测,并输出检测到的车辆特征;电子支付设备,设置在ETC通道的上方,位于所述ETC信息采集设备的一侧,与所述车辆特征检测设备连接,用于基于检测到的车辆特征对与检测到的车辆特征对应的电子账户进行扣费操作;现场读卡设备,设置在ETC通道的上方,位于所述ETC信息采集设备的一侧,与所述车辆类型识别设备连接,用于在接收到读卡识别信号时,对ETC通道内的车辆前端的ETC通行卡进行读卡扣费操作;其中,在所述滤波执行设备中,基于各个领域像素值以及各自权重值获取所述目标像素点的滤波像素值包括:计算各个领域像素值的各自权重值之和以作为权重和,计算每一个领域像素值和其权重值的乘积以作为领域像素点乘积,将各个领域像素点的领域像素点乘积相加以获得像素累计值,将所述像素累计值除以所述权重和以确定所述目标像素点的滤波像素值;其中,所述滤波执行设备执行的图像滤波模式,在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性,用于处理数字图像信号中表现为或大或小的极值,这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上,对图像造成亮、暗点干扰,极大降低了图像质量,影响图像复原、分割、特征提取、图像识别后继工作的进行。
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