【正文】 .................................................................................................... 29 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 ............................................................................................................................. 32 4 總結(jié)與結(jié)論 .............................................................................................................. 33 參考文獻(xiàn) ...................................................................................................................... 34 致謝 .............................................................................................................................. 35 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) iii 摘要 基于視頻和 DSP 車(chē)輛識(shí)別測(cè)速系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng) (ITS)中的一個(gè)組成部分，它集牌照識(shí)別，車(chē)速檢測(cè)，流量監(jiān)控，費(fèi)用收取等功能于一體，主要應(yīng)用于超速違章車(chē)輛監(jiān)控 。探討了 適用于 DSP 平臺(tái)的基于小波變換的字符識(shí)別快速算法 ，并進(jìn)行了性能測(cè)試 。development of vehicle accurate position Calculation algorithm for video velocity measurement and filed test 。違章的原因主要有兩個(gè)，一是超速，二是酒后駕車(chē)。通過(guò)在不同路段設(shè)置系統(tǒng)，及時(shí)地對(duì)違章車(chē)速司機(jī)進(jìn)行處罰，利用新聞媒介的曝光與宣傳，對(duì)廣大駕駛員起到教育作用，使他們能夠自覺(jué) 地遵守交通法規(guī)，減少以至杜絕超速行為，最終達(dá)到減少交通事故，增加交通安全性的目的。紅外測(cè)速原理和地感線圈差不多，只不過(guò)是用紅外線檢測(cè)車(chē)輛進(jìn)出而已。激光測(cè)速系統(tǒng)原理同雷達(dá)測(cè)速一樣，只是性能更好 。 ．國(guó)內(nèi)外典型的車(chē)輛識(shí)別測(cè)速系統(tǒng) （ 1）“速刻一維雜”道路超速錄像系統(tǒng) 俄羅斯“速刻一維雜”道路超速錄像綜合安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，是 “速刻”系列測(cè)速系統(tǒng)中的一種。這些結(jié)果包括 :平均速度，最低速度，最高速度，車(chē)流密度等 。近年來(lái)，多車(chē)道實(shí)時(shí)精確視頻機(jī)動(dòng)車(chē)測(cè)速系統(tǒng)的出現(xiàn)，就說(shuō)明了這點(diǎn)。 ．車(chē)輛牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)概況 車(chē)輛牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)智能化 (ITS)交通的重要部分，其功能為動(dòng)識(shí)別出通過(guò)監(jiān)控點(diǎn)的車(chē)輛牌照，并通過(guò)車(chē)輛信息數(shù)據(jù)庫(kù)獲取車(chē)輛的各種信息如車(chē)型、車(chē)主等。 牌照 自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)攝像機(jī)對(duì)車(chē)牌進(jìn)行圖像抓拍，并對(duì)抓拍的圖像進(jìn)行碼自動(dòng)識(shí)別，獲得數(shù)字化信息來(lái)進(jìn)行有關(guān)的管理和控制。當(dāng)車(chē)輛圖像被抓到以后，首先軟件對(duì)圖像進(jìn)行大范圍的相關(guān)搜索，查找與汽車(chē)牌照特征相符的域，并 將這些區(qū)域利用軟件進(jìn)行判斷比較，選擇與車(chē)牌最相似的 區(qū)域作為識(shí)別對(duì)象，系統(tǒng)再運(yùn)用視覺(jué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對(duì)分割的對(duì)象進(jìn)行字符邊緣提取、特提取、字符識(shí)別等，最后輸出車(chē)牌號(hào)碼的數(shù)字化信息。然后將需要發(fā)送的車(chē)輛數(shù)傳送到站點(diǎn)服務(wù)器，由站點(diǎn)服務(wù)器將數(shù)據(jù)通過(guò)衛(wèi)星送到中心站，再由中心站同衛(wèi)星將需要更新的數(shù)據(jù)下發(fā)到其他各小站。 圖 1 公路車(chē)輛牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)示意圖 圖 2 表示了車(chē)輛車(chē)牌識(shí)別的流圖 車(chē)輛檢測(cè) 車(chē)輛圖像采集 牌照識(shí)別 車(chē)輛數(shù)據(jù)查詢 牌照區(qū)域提取 牌照字符切分 牌照字符識(shí)別 CCD 攝像頭，視頻采集卡 衛(wèi)星通信，聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析 垂直直方圖，輪廓分析 圖像預(yù)處理，紋理分析，二值化 地感線圈或視頻檢測(cè) 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 5 本論文研究?jī)?nèi)容 ．本課題研究的系統(tǒng)簡(jiǎn)介 根據(jù)實(shí)際需要和研究，主要探討 基于視頻和 DSP 的車(chē)輛牌照識(shí)別測(cè)速系統(tǒng)。 ．技術(shù)難點(diǎn) (l) 如何提高視頻測(cè)速精度，關(guān)鍵在于根據(jù)車(chē)輛圖像中車(chē)輛信息精確定出車(chē)在實(shí)際三維空間中的位置 。 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 6 2 視頻測(cè)速識(shí)別系統(tǒng) 視頻測(cè)速概況 相對(duì)于雷達(dá)測(cè)速，視頻測(cè)速具有的優(yōu)點(diǎn)是安裝方便，工程造價(jià)低，可控制性好，其不足是測(cè)速精度低于雷達(dá)，參數(shù)較多，系統(tǒng)資源占用比較多。 首先是基于光流方程 (OFE)的方法，它試圖依據(jù)時(shí)空?qǐng)D像亮度梯度來(lái)得到一個(gè)光流場(chǎng)的估算。整體平滑度約束條件引起遮擋邊界上的不準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)估算。 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 7 基于塊運(yùn)動(dòng)模型的相位相關(guān)法中，兩個(gè)相鄰圖像之間的傅立葉相位差的線性項(xiàng)決定了運(yùn)動(dòng)估算。,(~ 1, dydxyxC kk ? ，當(dāng)取定特征點(diǎn) n=(x,y)，后很明顯相位相關(guān)函數(shù) ),。 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 8 車(chē)輛圖像采集 牌照識(shí)別 車(chē)輛數(shù)據(jù)查詢 牌照區(qū)域提取 牌照字符切分 牌照字符識(shí)別 CCD 攝像頭，視頻采集卡 衛(wèi)星通信，聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù) 小波 變換字符識(shí)別快速算法 垂直直方圖，輪廓分析 圖像預(yù)處理，紋理分析，二值化 視頻測(cè)速 圖 3 視頻測(cè)速系統(tǒng)框圖 視頻測(cè)速的原理主要就是從一前一后兩幅二維車(chē)輛圖像中分別提取出車(chē)輛的三維實(shí)際位置差，則可以即算出車(chē)輛速度。若只選取 1條水平特征量，例如選取車(chē)輛牌照下邊緣，在 t1 時(shí)刻，車(chē)輛在路面上的實(shí)際位置為 U點(diǎn)，牌照下邊緣在圖像中的垂直位置為 D點(diǎn)， t2 時(shí)刻車(chē)輛運(yùn)動(dòng)到 V點(diǎn)，牌照下邊緣在圖像中的垂直位置為 J點(diǎn)，則在△ t=t1t0時(shí)間內(nèi)，車(chē)輛運(yùn)動(dòng)距離為△ X=URVR=UV。 01 10△t △x tt xxv ???? （ 6） 將像平面部分圖像放大進(jìn)行進(jìn)一步分析。 成像高度 :指攝像機(jī)像平面實(shí)際高度。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下 : 遠(yuǎn)景牌照 :左上角頂點(diǎn) (361， 390)，右下角頂點(diǎn) (53， 338)牌照大小 :165X53 車(chē)輛距離 : 近景牌照 :左上角頂點(diǎn) (439， 348)，右下角頂點(diǎn) (623， 295) 牌照大小 :184X54 車(chē)輛距離 : 視頻測(cè)速 :實(shí)際速度 :37km/h 牌照識(shí)別 +視頻測(cè)速時(shí)間 : 采用牌照上下邊緣進(jìn)行車(chē)輛定位，誤差相當(dāng) 大，通過(guò)研究分析，發(fā)現(xiàn)主要原因是遠(yuǎn)近景圖切割出的牌照區(qū)域不是很好的吻合，直接導(dǎo)致了牌照垂直方向定位不夠精確，其中近景圖牌照區(qū)域偏下。 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 14 ，統(tǒng)計(jì)其每行上的點(diǎn)陣分布，存于數(shù)組 A「 N」，N=OtyOby: TGate，從 N 一 O 遍歷 A[N]，若遇到A[n]TGate，記下其離 A[N」的距離 P1=Nn，則可確定牌照字 符上邊緣為 Ty=otyPI。圖 9 中紅線之間區(qū)域?yàn)樽址ㄎ凰惴ǖ贸龅倪h(yuǎn)景牌照字符區(qū)域，圖 10中紅線之間區(qū)域?yàn)樽址ㄎ凰惴ǖ贸龅慕芭普兆址麉^(qū)域 。當(dāng)采用了牌照上下邊緣進(jìn)行測(cè)速時(shí)，兩幅圖像的牌照識(shí)別和車(chē)速計(jì)算總耗時(shí)在 600ms 左右，其中測(cè)速時(shí)間小于 10ms。 其不足是，若參數(shù)足夠準(zhǔn)確以及牌照 (字符 )上下邊緣定位也非常精確，則理論上本算法可以精確無(wú)誤的求出車(chē)輛速度，但是實(shí)際應(yīng)用中，車(chē)輛牌照 (字符 )上下邊緣定位是有一定誤差的，這也是本算法誤差的主要來(lái)源。 OCR 技術(shù)并非一項(xiàng)新的技術(shù)，德國(guó)的科學(xué)家 Tausheck 在 1929 年首先提出了 OCR 的概念。也因此至今郵政編碼一直是各國(guó)所倡導(dǎo)的地址書(shū)寫(xiě)方式。 快速高效地提取出字符圖像中關(guān)于字符 (英文字母、數(shù)字和漢字 )的特征信息，在文檔圖像的文字提取，牌照識(shí)別等各個(gè)方面都有很大的應(yīng)用價(jià)值。 圖像輸入 : 首先應(yīng)當(dāng)從影像拍攝裝置如攝像機(jī)等，獲取要進(jìn)行 OCR 處理的實(shí)物圖像， 一般情況內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 19 下，圖像不宜過(guò)大，否則處理時(shí)間會(huì)過(guò)長(zhǎng)，不能適應(yīng)如牌照識(shí)別等實(shí)時(shí)性要求比較高的場(chǎng)合。 圖像在形成、傳輸和記錄的過(guò)程中，由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和記錄設(shè)備的不完善，都會(huì)使圖像的質(zhì)量下降，或稱退化。對(duì)于點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)已知的運(yùn)動(dòng)模糊問(wèn)題，現(xiàn)已有許多種方法進(jìn)行恢復(fù)，如反濾波、Wiener 濾波、以及帶最優(yōu) 窗的 Wiener 濾波 。 由于自然光的變化在傍晚時(shí)分得到的汽車(chē)圖片往往對(duì)比度較差。字符特征是識(shí)別的關(guān)鍵，簡(jiǎn)易的區(qū)分可分為兩類 :一為統(tǒng)計(jì)的特征，如文字區(qū)域內(nèi)的黑 /白點(diǎn)數(shù)比，當(dāng)文字區(qū)分成好幾個(gè)區(qū)域時(shí)，這一個(gè)個(gè)區(qū)域黑 /白點(diǎn)數(shù)比之聯(lián)合，就成了空間的一個(gè)數(shù)值向量，在匹配時(shí)，基本的內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 20 數(shù)學(xué)理論就足以應(yīng)付了。 人工智能后處理 : 由于 OCR 的識(shí)別率并無(wú)法達(dá)到百分之百，若要提高字符識(shí)別率，可以給識(shí)別算法加入一些人工智能，使其能夠根據(jù)上下文、語(yǔ)義等糾正一些識(shí)別錯(cuò)誤。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別算法，就要預(yù)先用模板字符進(jìn)行多次訓(xùn)練，將參數(shù)保存為數(shù)據(jù)庫(kù)。字符的特征不僅僅局限于平面上的點(diǎn)陣位置信 J自、在頻率空間、投影空間，甚至語(yǔ)義空間字符都有各自的特征。 字符特征匹配算法對(duì)于形近字符區(qū)分能力較弱，因此，通常應(yīng)用于字符的粗分類。根據(jù)識(shí)別策略的不同，結(jié)構(gòu)的選擇也有所不同。 識(shí)別過(guò)程是在提取基元的基礎(chǔ)上，利用形式語(yǔ)言和自動(dòng)機(jī)理論，采取詞法分析、樹(shù)匹配、圖匹配和知識(shí)推理的方法分析字符結(jié)構(gòu)的過(guò)程。但是由于對(duì)結(jié)構(gòu)特征的描述和比較要占用大量的存儲(chǔ)和計(jì)算資源，因此算法在實(shí)現(xiàn)上相對(duì)復(fù)雜、識(shí)別速度較慢。 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 22 圖 11人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)字符識(shí)別框圖 基于小波變換的字符識(shí)別快速算法 小波分析簡(jiǎn)介 小波分析屬于時(shí)頻分析的一種。 小波變換是一種窗口大小 (即窗口面積 )固定，但時(shí)間窗和頻率窗都可改變的時(shí)頻局部化分析方法。很明顯 0C 代表原始待分解數(shù)據(jù)， 本算法中 0C是二值化字符圖像在垂直和水平方向的點(diǎn)陣投影數(shù)據(jù) 。 1C 是經(jīng)過(guò)濾波除噪后的數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)經(jīng)過(guò) 2 層小波分解進(jìn)一步濾除 1C 中的高頻成分后， 2C 已經(jīng)變得相當(dāng)光滑了。 (3)根據(jù)公式 ()和 ()，對(duì) 0C 進(jìn)行 2層小波分解，得到 1C 、 2C 、 1D 2D (4)首先分析 0C 。 (5)為了消除噪聲影響，避免誤判，進(jìn)一步分析 1C ,方法同步驟 (4)，只不過(guò)閨值取得較小，即判斷得較嚴(yán)格，若判斷是，轉(zhuǎn)步驟 (6)，若不是，算法退出，結(jié)果為否 。 如圖 14, H (M)表示模板字符 H, H (S)表示待識(shí)別字符 H。進(jìn)入 C,層， H (S)的曲線變得平滑了一些，這是小波分解的濾波作用，同樣在圖 17,和圖 20中 H (M)和 H (S)的特征信息吻合得較好，判斷為“是” 。層上，其垂直方向上特征信息與 H (M)差別較大，但是根據(jù)寬進(jìn)嚴(yán)出的原則，在 Co層上只要有一個(gè)方向上的特征信息與 H (M)大致吻合，就判斷為“是” 。在 C。最終結(jié)果為“是”。若從圖 25。對(duì)于較大分辨率的圖像，本算法優(yōu)點(diǎn)尤為顯著，雖然 識(shí)別率較一些文獻(xiàn)中的稍低，但是由于本算法的時(shí)間復(fù)雜度較低 (對(duì)于車(chē)輛牌照字符，其識(shí)別時(shí)間只有文獻(xiàn) 的20ms/字符的一半左右 )，取得了較好的識(shí)別效率。根據(jù)實(shí)際需要確定研究?jī)?nèi)容才有生命力。 (2)系統(tǒng)資源占用較小，識(shí)別速度較快的適用于 DSP 平臺(tái)的基于小波變換的字符識(shí)別快速算法，降低了系統(tǒng)成本，減輕系統(tǒng)重量，使系統(tǒng)更靈活機(jī)動(dòng) 。 [2]THOMAS G， HONS b. Television motion measurement for DATV and otherapplications， RD， 1987。 [5]， Digital image Processing， Upper Saddle river : [6] image Processing handbook， third edition， New York: CRCPress， 1999。 [10]沈庭芳，數(shù)字圖像處理及模式識(shí)別，北京 :北京理工大學(xué)出版社， 2020。 [14]金連文，手寫(xiě)漢字的識(shí)別中一種新的特征提取方法一彈性網(wǎng)格方向分解特征，電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào)，1997， 8: 12。 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 35 致謝 盡管還存在某些問(wèn)題需要改進(jìn)，但設(shè)計(jì)還是成功的。在算法的設(shè)計(jì)和系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，方 老師耐心地對(duì)我進(jìn)行指導(dǎo)和幫助，并給予我很多鼓勵(lì)和啟發(fā)。 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 36 聲 明 本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 37 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 簡(jiǎn)明指導(dǎo)手冊(cè) 1 畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 )總論 概 述 高等院校的畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 )教學(xué)過(guò)程是實(shí)現(xiàn)本科培養(yǎng)目標(biāo)及規(guī)格的重要培養(yǎng)階段。畢業(yè)論文表明作者在科學(xué)研究工作中取得的新成果或提出的新見(jiàn)解，并表明作者具有的科研能力與學(xué)識(shí)水平