【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 原理 ．視頻測(cè)速原理 不難看出，光流方程法和相位相關(guān)法的運(yùn)算量非常大，而且光流方程法對(duì)圖像光線的分布 有一定要求，實(shí)用起來(lái)效果也并不好。 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 8 車輛圖像采集 牌照識(shí)別 車輛數(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輛圖像中分別提取出車輛的三維實(shí)際位置差，則可以即算出車輛速度。例如，設(shè)路口有一固定攝像機(jī)，在 to 時(shí)刻，拍攝下包括車 A的道路圖片 (遠(yuǎn)景 )， 并計(jì)算出車輛 A 相對(duì)于基準(zhǔn)點(diǎn)的距離為 x0，在 tl 時(shí)刻，拍攝下包括車 A 的道路圖片 (近景 )，并計(jì)算出車輛 A 相對(duì)于基準(zhǔn)點(diǎn)的距離為 xl，則△t=t1to，△ x=x0x1，車輛速度為 V=△ x/△ to 圖 4 測(cè)速示意圖 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 9 如何從車輛二維圖像得到車輛實(shí) 際的三維空間位置信息，需要解決一些理論上的問題。首先需要證明在每幅圖像中必須取 2 條水平特征量，才能將求出車輛的水平實(shí)際位置。 如圖 5， EF為 CCD 攝像機(jī)像平面， O 為 CCD 焦點(diǎn)。若只選取 1條水平特征量，例如選取車輛牌照下邊緣，在 t1 時(shí)刻，車輛在路面上的實(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)，車輛運(yùn)動(dòng)距離為△ X=URVR=UV。 但是，從圖中可以看出，在 t0 時(shí)刻，若車輛在路面上的實(shí)際位置為 U點(diǎn)，牌照下邊緣在圖像 中的垂直位置同樣為 D 點(diǎn)， t1時(shí)刻車輛運(yùn)動(dòng)到 V點(diǎn)，牌照下邊緣在圖像中的垂直位置同樣為 J點(diǎn)，則在△ t=tlt0 時(shí)間內(nèi)，車輛運(yùn)動(dòng)距離為△ X=WRZR=WZ。所以，若只取一條水平特征量，無(wú)法判斷車輛在△ T 時(shí)間 圖 5 定位原理圖 考慮到系統(tǒng)應(yīng)用中還要識(shí)別牌照字符，而牌照分割時(shí)不可避免的要對(duì)牌照定位，為了提高效率，不取車輛中的其他水平特征信息，而就取牌照的上下邊緣作為 2 條水平特內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 10 征向量進(jìn)行車輛實(shí)際位置的計(jì)算。 圖 6 測(cè)速原理圖 如圖 6，在 t0 時(shí)刻，只要從圖像中的牌照位置 CD 計(jì)算出 車輛的實(shí)際位置 x=UR，同理計(jì)算出 t1 時(shí)刻車輛實(shí)際位置 VR，則可以根據(jù)下式計(jì)算出車輛速度。 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。 圖 7 測(cè)速原理細(xì)節(jié)圖 Ty:D 點(diǎn)的 y 坐標(biāo) by:C 點(diǎn)的 y 坐標(biāo) h:牌照實(shí)際高度 f:CCD 攝象機(jī)焦距 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 11 HEIGHT：圖象垂直分辨率（像素） x: 等于 RU，所求車輛水平距離 lxABh ? 2222 )2(s i n H E I G HTffMEMOMO????? 2sin1co s ?? ?? 22 )2(EO H E IG H Tf ?? 2222 )2( H E IG H TbyfCMfCO ????? byHE IGHECE ?? 11sinsin ??CECO ?→ ?? sinsin 11 COCE? 2222 )2( H E IG H TtyfDMfDO ????? tyHE IGHTDE ?? 12sinsin ??DEDO ? ?? sinsin 12 DODE? 11sinsin ?EACEOAE ? 121212 s i n)s i nc o sc o s( c o sc o s)s i nc o sc o s( s i n)s i n (s i n ????????????? ???????E B D12sinsin ?EBDEOBE ? )s i nc o sc o s( s i n)s i n ( ?????? ?????? EOEOl BEAEAB ?? ABhlx? 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 12 視頻測(cè)速應(yīng)用 ．視頻測(cè)速流程圖 基于水平特征量匹配的車輛測(cè)速算法 的流程圖如下 : 圖 8 視頻測(cè)速流程圖 ．采用牌照邊框上下邊緣測(cè)速 拍攝距離 :指攝像機(jī)焦點(diǎn)到圖像水平中線所拍攝點(diǎn)的水平距離。 視頻檢測(cè) 近景圖像牌照識(shí)別 近景水平特征提取 近景車輛位置計(jì)算 遠(yuǎn)景圖像牌照識(shí)別 遠(yuǎn)景水平特征提取 遠(yuǎn)景車輛位置計(jì)算 車輛速度計(jì)算 車速及車輛信息顯示 是否同一輛車 N Y 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 13 車輛距離 :指攝像機(jī)焦點(diǎn)到車輛牌照的水平距離。 拍攝高度 :指攝像機(jī)離地面高度。 成像高度 :指攝像機(jī)像平面實(shí)際高度。 牌照坐標(biāo) :以圖像左下角頂點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)建立的二維坐標(biāo)系中牌照的坐標(biāo)， Y方向向上， X方向向右。 選取參數(shù)如下 : 圖像尺寸 :768x576 像素拍攝間隔 : 攝像 機(jī)焦距 : 成像高度 : 拍攝高度 : 拍攝距離 :70m。 牌照實(shí)際高度 :h=。 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)行車輛定位，誤差相當(dāng) 大，通過研究分析，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。由于視頻測(cè)速算法要求對(duì)遠(yuǎn)近圖中同一組水平特征量在垂直方向上進(jìn)行精確定位，所以出現(xiàn)這么大的誤差也在情理之中。 通過分析大量圖片發(fā)現(xiàn)一般切割出的牌照區(qū)域，不管牌照區(qū)域的位置偏上或 者偏下，基本都能夠包括垂直方向上完整的牌照字符，而且牌照中字符的實(shí)際高 度有國(guó)家統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，一般為 ，因此實(shí)際應(yīng)用中考慮用牌照字符的上下邊緣進(jìn)行車輛定位，其原理同利用牌照上下邊框進(jìn)行車輛定位是一樣的。 牌照字符垂直方向定位算法如下 : (otx， oty)和右下角頂點(diǎn)坐標(biāo) (obx，Oby)。 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。 BGate，從 0~ N 遍歷 A〔 Nj，若遇到A[n]BGate，記下其離 A[0〕的距離 P2，則可確定牌照字符下邊緣為 By=Oby+PZ: ，以及牌照字符上下邊緣位置 Ty、 By 求出車輛速度。 下面具體分析遠(yuǎn)近景圖中的牌照，以及字符定位算法的應(yīng)用效果。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 。 圖 9 遠(yuǎn)景牌照水平投影值 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 15 圖 10 近景 牌照水平投影值 選取參數(shù)如下 : 圖像尺寸 :768 只 576 像素 拍攝間隔 : 攝像機(jī)焦距 :f= 成像高度 : 拍攝高度 : 拍攝距離 :70m 字符實(shí)際高度 :h= TGate=37 BGate=17 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)（ 525， 338） 牌照大小 :165X53 遠(yuǎn)景牌照 :PI=5249=3， PZ=9 遠(yuǎn)景牌照字符上 /下邊緣 :Ty=387， By=347 車輛距離 : 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 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 16 近景牌照 :Pl=5353=0， PZ=10 近景牌照字符上 /下邊緣 :Ty=348， By=305 車輛距離 : 視頻測(cè)速 :實(shí)際速度 :牌照識(shí)別 +視頻測(cè)速時(shí)間 : ．動(dòng)態(tài)閉值 一般情況下，近景牌照字符的高度 (TyBy)應(yīng)當(dāng)大于或者至少等于遠(yuǎn)景牌照字符高度，采用同一牌照字符上下邊緣噪聲判決門限 TGate和 BGate 時(shí)，有少許 圖像可能出現(xiàn)近景牌照字符高度小于遠(yuǎn)景牌照字符高度，導(dǎo)致視頻測(cè)速產(chǎn)生較大誤差。當(dāng)出現(xiàn)上述情況時(shí)引入了動(dòng)態(tài)閉值算法，即綜合考慮遠(yuǎn)近景牌照字符高度差，位置差，水平投影統(tǒng)計(jì)分布等，動(dòng)態(tài)選取 TGate 和防 BGate，以求盡量準(zhǔn)確定出遠(yuǎn)近牌照字符上下邊緣位置，減小此誤差。 遠(yuǎn)景牌照 :左上角頂點(diǎn) (167， 382)，右下角 牌照大小 :165x53 近景牌照 :左上角頂點(diǎn) (186， 370)，右下角 牌照大小 :184x54 實(shí)際速度 :22km/h (l)未采用動(dòng)態(tài)閉值 : TGate=37 BGate=17 遠(yuǎn)景牌照 :PI=6， PZ=8 遠(yuǎn)景牌照字符上 /下邊緣 :Ty=376， By=344 車輛距離 : 近景牌照 :P1=7， P2=9 近景牌照字符上 /下邊緣 :Ty=363， By=331 車輛距離 : 視頻測(cè)速 :(2)采用動(dòng)態(tài)閉值 : 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 17 TGate=50 BGate=23 遠(yuǎn)景牌照 :P1=8， P2=9 遠(yuǎn)景牌照字符 上 /下邊緣 :Ty=374， By=345 車輛距離 : 近景牌照 :Pl=8， P2=10 近景牌照字符上 /下邊緣 :Ty=364， By=332 車輛距離 : 視頻測(cè)速 : ．性能分析 計(jì)算機(jī)測(cè)試平臺(tái)為 PIIG，內(nèi)存 256M， WindowS20 的。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)別和車速計(jì)算總耗時(shí)在 600ms 左右，其中測(cè)速時(shí)間小于 10ms。當(dāng)采用牌照字符上下邊緣進(jìn)行測(cè)速時(shí)，總耗時(shí)在 630ms 左右，其中測(cè)速時(shí)間小于 30ms。 本視頻測(cè)速算法效率還是比較 高的，與僅進(jìn)行車輛速度計(jì)算的光流方程法與算法80ms 相比，本算法的優(yōu)越性非常明顯。從算法實(shí)現(xiàn)可以看出，車輛速度的計(jì)算與牌照 (字符 )上下邊緣定位的準(zhǔn)確程度關(guān)系很大，經(jīng)分析得，若圖像中牌照 (字符 )上下邊緣定位誤差為士 1像素，則速度誤差為士 。 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)誤的求出車輛速度，但是實(shí)際應(yīng)用中，車輛牌照 (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。另一方面，由于參數(shù)比較多，實(shí)地應(yīng)用時(shí)測(cè)量參數(shù)比較費(fèi)事，不過這些 參數(shù)可以無(wú)須多次測(cè)量，首次使用時(shí)一次測(cè)量即可。 內(nèi)江師范 學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 18 3 基于小波變換的字符識(shí)別快速算法 字符識(shí)別技術(shù)概況 字符識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 OCR(Optical Character Recognition，光學(xué)字符識(shí)別 )，是模式識(shí)別 (Pattern Recognition PR)的一種，也是圖像處理的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。 OCR是利用光學(xué)技術(shù)對(duì)文字或字符進(jìn)行掃描識(shí)別并轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)內(nèi)碼。 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。幾年后，美國(guó)科學(xué)家 Handel 也提出了利用光學(xué)技術(shù)對(duì)文字進(jìn)行識(shí)別的想法。 早在 60, 70 年代，世界各國(guó)就開始有 OCR 的研究，而研究的初期，多以文字的識(shí)別方法研究為主，且識(shí)別的文字僅為 0 至 9 的數(shù)字。以同樣擁有方塊文字的日本為例， 1960年左右開始研究 OCR 的基本識(shí)別理論，初期以數(shù)字為對(duì)象，直至 1965 至 1970 年之間開始有一些簡(jiǎn)單的產(chǎn)品，如印刷文字的郵政編碼識(shí)別系統(tǒng)，識(shí)別郵件上的郵政編碼，幫助郵局作區(qū)域分信的作業(yè) 。也因此至今郵政編碼一直是各國(guó)所倡導(dǎo)的地址書寫方式。 我國(guó)對(duì) OCR技術(shù)方面的研究工作起步較晚，經(jīng)過 20 多年的不懈努力，在 OCR技術(shù)方面的研究已經(jīng)取得了巨大發(fā)展，其主要研究方向集中在了難度較高的漢字識(shí)別上。例如英文字符識(shí)別，字母加上數(shù)字僅僅 62 個(gè)字符，國(guó)外就己經(jīng)進(jìn)行了近四十年的研究，如今仍持續(xù)進(jìn)行著。相比之下，漢字字?jǐn)?shù)多，常用字就有 5000 多個(gè)，筆劃復(fù)雜，雖然可擷取的信息多，但是識(shí)別中所須處理的問題及涉及的技術(shù)多了很多，難度比較大。 快速高效地提