（电子科学与技术专业论文）基于视频和dsp的车辆识别测速系统.pdf

a b s t r a c t a sa l l p a r to fi n t e l l i g e n tt r a n s p o r ts y s t e m v e h i c l er e c o g n i t i o n & v e l o c i t ym e a s u r e m e n t s y s t e mb a s e do nv i d e oa n dd s pi n t e g r a t e ss o m eu s e f u lf u n c t i o n s n c ha sv e h i c l e 】i c e n s ep l a t e r e c o g n i t i o n ，v e h i c l ev e l o c i t ym e a s u r e m e n t ，t r a f f i cs u p e r v i s i o n ，t o l lc o l l e c t i o n ，e r e ，a n di ti sm a i n l y u s e di ns u p e r v i s i o no n o v e r - s p e e dv e h i c l e s t h i se s s a yw i l li n t r o d u c ew h a th a sb e e nd o n eb yt h ea u t h o ri nt h ed e v e l o p m e n to ft h e s y s t e m ， i n c l u d i n gc h o o s i n gv i d e ov e l o c i t ym e a s u r e m e n t + c h a r a c t e rr e c o g n i t i o na l g o r i t h mb a s e do n w a v e l e tt r a n s f o r r n4 - d s pa st h es y s t e m s o l a t i o n ；d e v e l o p m e n to fv e h i c l ea c c u r a t ep o s i t i o n c a l c u l a t i o na l g o r i t h mf o rv i d e o v e l o c i t ym e a s u r e m e n ta n df i l e dt e s t ；d e v e l o p m e n to f f a s tc h a r a c t e r r e c o g n i t i o na l g o r i t h mb a s e d o nw a v e l e tt r a n s f o n nf o rd s pp l a t f o r ma n d p e r f o r m a n c et e s t ； t r a n s p l a n t i n gt h ef a s tc h a r a c t e rr e c o g n i t i o na l g o r i t h mf r o mi n d u s t r i a lc o n t r o lc o m p u t e rt od s p p l a t f o r ma n dp e r f o r m a n c e t e s t i n v e l o c i t y m e a s u r e m e n t m o d u l e ，t a k i n gp l a c e o ft r a d i t i o n a l r a d a r , v i d e ov e l o c i t y m e a s u r e m e n tu s ev e h i c l e s2 dp o s i t i o ni n f o r m a t i o ni nt h ec a p t u r e di m a g et og e ti t s3 d p o s i t i o n i n f o r m a t i o ni nt h et e a l3 dw o r l d ，a n dt h e nc a l c u l a t et h ev e h i c l e s v e l o c i t ya c c o r d i n gi t s 3 d p o s i t i o n i n f o r m a t i o n b e c a u s eo fv i d e o v e l o c i t y m e a s u r e m e n t sm e r i t si n p r e v e n t i o n o f e l e c t r o n i ci n t e r f e r e n c e ，b e i n ga b l et om e a s u r es e v e r a lv e h i c l e s v e l o c i t ya tt h es a m et i m e ，l o wc o s t ， h i g hf l e x i b i l i t y , i tw i l lb ed e v e l o p m e n tt r e n do f v e l o c i t ym e a s u r e m e n tt e c h n o l o g y i nc h a r a c t e rr e c o g n i t i o nm o d u l e ，id e v e l o p e daf a s ta l p h a b e t i c ，d i g i t a la n dc h i n e s ec h a r a c t e r s r e c o g n i t i o na l g o r i t h mb a s e do nw a v e l e tt r a n s f o r m t h ea l g o r i t h mt r a n s f o r m s2 - d i m e s i o ni m a g e d a t at o1 - d i m e n s i o nd a t ab yp r o j e c t i n gt h ec h a r a c t e rb i n a r y i m a g eo nv e r t i c a l a n dh o r i z o n d i r e c t i o n ，a st oac h a r a c t e ri m a g eo fw x hs i z e ，i tr e d u c e dt h eo p e m t i o nt i m ef r o ma b o u t + l e v e lt oa b o u tw hl e v e lc o m p a r e dt ot h et r a d i t i o n a l a l g o r i t h ma n dg r e a t l yr e d u c e dt h et i m e c o m p l e x i t yo f l a t e rp r o c e s s i n g ，m e a n w h i l ei ts a v e de n o u g hv e r t i c a la n dh o r i z o nl a t t i c ed i s t r i b u t i o n i n f o r m a t i o no ft h ec h a r a c t e r t h e1 d i m e n s i o nw a sd e c o m p o s e db yh a l tw a v e l e ti n d e p t ho f 2 - l a y e r , t h e nw ec o u l dc o n s t r u c tac h a r a c t e d s f i ci n f o r m a t i o nf r o mt h el o wf r e q u e n c yp a r to ft h e w a v e l e tc o e 衢c i e n t sa n d c o m p a r e i tw i t ht h ec o r r e s p o n d i n gi n f o n n a t i o no f t h es t a n d a r dc h a r a c t e r s t h i sl e dt oa r a p i da n d e f f i c i e n tc h a r a c t e rr e c o g n i t i o n t h et o t a le x p e r i m e n t a lc h a r a c t e rr e c o g n i t i o n r a t ew a sa b o v e9 2 m e a n w h i l e ，w i t hs o m es t r o n g p o i n t s ，s u c ha sr e l a t i v e l ys m a l lm e m o r y , f a s t p r o c e s ss p e e d ，t h ef a s ta l g o r i t h mi sv e r ys u i t a b l ef o ra p p l i c a t i o no nd s pp l a t f o r m e m b e d d e ds y s t e mr e f e r st ot h em i n i m i z e d ，s p e c i f i e da n dr e a l i z e db ym i c r oc p us y s t e m ， w h i c hm a i n l yc o n s i s t so fe m b e d d e dc p u ，r e l a t i v es u p p o r ts o f t w a r e ，e m b e d d e do p e r a t i o ns y s t e m a n da p p l i c a t i o ns o f t w a r es y s t e m o u rs y s t e ma d o p t st id s pt m s 3 2 0 c 6 2 0 5a sm a i nc p ut ot a k e a d v a n t a g eo f t h ed s p sp o w e r f u ld i g i t a ls i g n a l p r o c e s s i n gc a p a c i t yt o r e a l i z er e a lt i m ev e h i c l e l i c e n s ep l a t er e c o g n i t i o na n dv e l o c i t ym e a s u r e m e n t o na n o t h e ra s p e c t , o w i n gt oi t sl o wc o s t ， g o o de n v i r o n m e n ta d a p t a b i l i t y , h i g he f f i c i e n c y , w o r ks t a b i l i t ya n dm o b i l i t y , e m b e d d e ds y s t e m b a s e do nd s pw i l la l s ob et h ed e v e l o p m e n td i r e c t i o no fv e h i c l er e c o g n i t i o n v e l o c i t y m e a s u r e m e n ts y s t e m i n c l u d i n gs e v e r a lc h a l l e n g i n gt e c h n i q u e s ，s u c ha se m b e d d e dd s ps y s t e ma p p l i c a t i o n ，o p t i c a l c h a r a c t e rr e c o g n i t i o n t h er e a lt i m ev e h i c l er e c o g n i t i o n & v e l o c i t ym e a s u r e m e n ts y s t e mh a s g r e a tp r a c t i c a lu s ea n db r i 曲tm a r k e te x p e c t a t i o na n do u rr e s e a r c ha l s ok e e p sa h e a di nd o m e s t i c v e h i c l er e c o g n i t i o n v e l o c i t ym e a s u r e m e n ts y s t e mr e s e a r c hf i e l d 玎 浙江人学硕 学位论文 第一章绪论 1 1 前言 我国的交通事故率偏高，交通事故死亡人数列世界第。据统计，2 0 0 3 年l 至8 月，全吲共发生道路交通事故4 4 8 5 3 5 起，造成6 6 1 8 0 人死亡、3 3 0 3 3 1 人受伤，直接经济损失2 5 6 亿元。交通事故每死三个人，有两个是由于违章 驾驶。违章的原因主要有两个，一是超速，二是酒后驾车。 多年以来，超速行驶一直是导致交通事故的主要原因之一。由于车速快，司 机对路面情况、前方车辆、行人等各种情况的反应时问短，同时由于车速快导致 发生紧急情况时制动距离长，轻者造成”追尾“，车辆受到损坏，重者导致人身伤 亡，为社会和家庭带来很大损失。据统计，北京市交通事故中有1 0 是由于超 速而引起的，湖南省2 0 0 4 年1 月2 3 到2 8 口1 3 死6 伤的3 起特大交通事故都是 出于车速过快造成的。因此，必须采取有效手段，严肃治理违章超速行驶现象， 使司机严格按道路限速规定要求行驶，减少由于超速引起的交通事故与违章现 象。 为此对行进中车辆进行实时的检测，对于违章超速车辆进行处理，警告驾驶 员按章行车时十分必要的。车辆测速有许多方法，最需要的是移动式测速法，早 期移动式测速系统采用雷达测速，但是不能识别车辆牌照，违章处理事缺乏法律 依据，囡此开发基于视频和d s p 的车辆识别测速系统具有重要的实际意义。利用 高科技手段，可以以数字照片的形式自动记录超速车辆的特征，包括车型、牌照 号码、车速以及违章时间、地点等其它参数，为交通执法部门提供科学有效的依 据。通过在不同路段设置系统，及时地对违章车速司机进行处罚，利用新闻媒介 的曝光与宣传，对广大驾驶员起到教育作用，使他们能够自觉地遵守交通法规， 减少以至杜绝超速行为，最终达到减少交通事故，增加交通安全性的目的。 1 2 车辆测速技术的发展 1 2 1 车辆测速技术简介 目前，车辆测速技术主要有地感线圈测速( 红外测速) 、雷达测速( 激光测 速) 、视频测速i 种。 地感线圈测速技术利用电磁感应原理，当有车辆经过地感线圈区域时，线圈 磁通量发生变化，输出触发信号，提示有车经过，因此可以在公路路面一定距离 上设置两个地感线圈区域，通过监测出车辆经过这两个区域的时间差，即可计算 出车辆速度。由于地感线圈需预先在确定的公路位置铺设，因此现在地感线圈多 应用在固定地点的车辆监控系统中，驾驶员知道此点有监测后，往往此地段上不再 违章，所以实际效果不大。红# i - n 速原理和地感线圈差不多，只不过是用红外线 浙辽大学坝【学位论文 检测车辆进出而已。 雷达测遮利用多普勒效应，通过雷达反射波相对，二发射波的频移计算 l l 运动 物体的速度。雷达测速系统对于测量角度要求较高，测速系统需正坩物体运动方 向，测量偏差角度廊小于1 0 。雷达测速多应用。j 二移动式车载超速监控系统， i _ 1 应用二固定场合，如公路收费站豁控系统。激光测速系统原理闷雷达测速样， 只是性能更好。1 i 带车牌识别的霄达测速装置在违常处理时缺少法律依据。为此 人们研制带有车牌识别的雷达测速系统，利用高速存储的数码相机采集车辆视频 图像，然后进行车牌识别，此系统价格昂贵。 视频测速技术，利用车辆图像中车辆的二维位置以及预先测定的。些参数计 算出车辆的实际三维位嚣，若在一个固定时间间隔内拍摄两幅图像，则可以根据 两幅图像计f 算出的车辆实际三维位置得到车辆在此同定时间间隔内的位移，从而 进步确定车辆速度。 雷达测速准确，测速快，可移动测速等优点，得到广泛应用，其缺点是成本 较高，升i 能用于多车测速，抗电子干扰性差例如在2 0 0 4 年眷运期问，湖南省 交通监管部门已发现一些违章超速车辆采用了专门用于干扰雷达测速仪的电子 干扰设备，由于尚无明确立法规范此行为，电子干扰设备给交通执法带来很大威 胁；地感线圈测速优点是测速准确，但是缺点较明显，需挖开路面预先埋设线圈， 施工较复杂，且只能应用于固定场合；视频测速优点是成本低，抗电子干扰，n j 。 用于移动和同定场合，缺点是测速精度低，且需预先进行测速系统中参数( 如摄 像机到被测车辆的距离等) 测量。 1 2 2 国内外典型的车辆识别测速系统 1 2 2 1 “速刻一维杂”道路超速录像系统 俄罗斯“速刻一维杂”道路超速录像综合安全监测系统，是“速刻”系列测 速系统中的一种，如图1 1 所示。该系统是测量动态路线的测速监视器，在它的 帮助下，为法院裁决交通警察和司机的纠纷，提供确凿的证据。 该系统属计算机设备，信息直接保存在计算机上，工作系统运用专门的程序 和方便的图表，通过计算机录像监控部分路段，方便测量人员利用键盘控制测量 速度等信息。例如：h 期，时间，街名，雌查人。 浙江大学硕j _ 学位论文 图卜1 俄罗斯“速刻一维杂”道路超速录像系统 1 2 2 2 交通流最视频分析仪 北京华恒信息系统有限公司的交通流量视频监测仪，如图卜2 所示，是在人 工智能和图像处理基础二通过分析移动矢量，实时地分析录像t | 1 的交通流动情 况，并提取交通状况的主要信息，然后再将分析结果数字化，以非常友好直观的 形式表达 “来。这些结果包括：乎均速度，最低速度，最高速度，车流密度等。 系统特氯有： 智能分析：实时提取平均速度、最低速度、最高速度、交通密度等交通数据。 全天候监测统计：不受自然环境因素影响，可以作到不间断2 4 小时统计1 。 标准化：提供标准的m p e g 一1 视频信号，容易被各方接入。 智能切换：对于多路视频输入，智能切换，给出多个路段的实时统计结果。 安放灵活：可灵活安装放置在视频采集和控制中心之问有视频信号的地方。 操作简单：本系统基于w i n d o w s 操作系统丌发，因此用户界面友好，只需进 行简单的培训即可操作本设备。 榆测距离：o 1 公罩l 公里。 图卜2 交通流量视频分析仪 1 2 3 车辆测速技术发展趋势 传统的测速系统大都是采用激光测速方式或雷达测速方式，后来发展双地感 法、红外枪法，近来研究视频流法。它们各有优缺点，因此采用组合式测速系统， 浙江人学硕j 、学位沧义 例如视频1 j 雷达组合系统是较为先进的一种。不管何种测速系统，安装位置和角 度要求较高，特别是雷达测速系统和视频流测速系统。 由于视频处理的独特优势，在交通监控系统已被广泛使用，成为现代智能交 通( i t s ) 的发展方向和趋势，现在多数大城市中闯红灯系统已经由地感线圈等 作方式过渡到视频处理方式，并取得了良好效果。流量、速度监控系统也逐渐采 用了视频处理方式，在汉城机场高速路，香港海底隧道等近年投人的工程项目中， 采用视频方式的系统逐渐增多，视频图像检测已成为i t s 的关键核心技术之 。 特别是快速存储的数码相机价格如果降低，视频流测速和牌照识技术将进入一个 新时期，近年来，多车道实时精确视频机动车测速系统的出现，就说明了这点。 总之，视频流技术将会在道路监控领域中起到越来越大的作用。 此外，测量车速系统向小型、一体化方向发展，d s p 技术和嵌入式系统将被 广泛应用。 1 3 车辆牌照识别系统简介 不管采用何种测速系统，都要有车牌识别，改进提高识别正确率亦是本课题 研究的内容之一。为此，简要介绍车牌识别系统。 1 3 1 车辆牌照自动识别系统概况 车辆牌照自动识别系统是实现智能化( i t s ) 交通的重要部分，其功能为自 动识别出通过监控点的车辆牌照，并通过车辆信息数据库获取车辆的各种信息， 如车型、车主等。 一般车辆牌照自动识别系统是基于视频图像处理技术。按安装方式可以分为 固定式和移动式，如应用于收费站的车辆监控计费系统属于固定式，交通警察使 用的车载超速监控系统则为移动式。 对于基于视频图像的车辆牌照自动识别系统其关键技术也是难点在于准确 地从车辆图像中切分出牌照字符并进行识别。 牌照自动识别系统通过摄像机对车牌进行图像抓拍，并对抓拍的图像进行号 码自动识别，获得数字化信息来进行有关的管理和控制。该系统既可以单机运行， 也可以通过标准的t c p 通讯协议接口与其它的程序相结合。 一个完整的车牌识别系统的工作过程分为两个步骤：一是车牌子图像的精确 定位算法的实现，用来确定车牌在整个图像中的位置；二是车牌号码字符识别， 用来从车牌图像中识别出车牌号码，并输出车牌号码字符串。当车辆图像被抓拍 到以后，首先软件对图像进行大范围的相关搜索，查找与汽车牌照特征相符的区 域，并将这些区域利用软件进行判断比较，选择与车牌最相似的区域作为识别的 对象，系统再运用视觉和神经网络技术，对分割的对象进行字符边缘提取、特征 提取、字符识别等，最后输出车牌号码的数字化信息。 浙江大学颂学位论文 口车牌识别研究已有一段历史了，九十年代初国内就开始进行研究。国内西安 交通人学最早研究，随后是浙江大学，并有实际_ 程应用。2 i 世纪初，上海交 通人学，北京汉王公司等许多单位丌展了此项工作，目前f 广泛推广应用之中， 其中有： 上海高德威，成功应用在高速公路收费站、城市卡口、城市道路监控点和海 关，丰要是收费站、卡口和城市道路。 口口香港弧洲视觉，成功应用在高速公路收费站、城市卡口、城市道路监控点和 海关，主要是海关。 口口北京汉王，成功应用在高速公路收费站、城市卡口、城市道路懿控点和海关， 主要是收费站、卡口和城市道路。 口口四川川大致胜，成功应用在高速公路收费站、城市卡口、城市道路监控点和 海关，主要是收费站、卡口和城市道路。 许多单位对车牌自动识别系统进行不断的改进，采用d s p 技术，制成嵌入式 系统，提高识别正确率、系统可靠性、软件安全性。 1 3 2 车辆牌照自动识别系统简介 基于视频图像的固定式高速公路车辆牌照自动识别系统是实现智能化( i t s ) 交通的重要部分，它在交通监控，如停车场、收费站、查找被盗车辆、汽车流量 统计等方面有着广泛的应用。 系统中硬件包括卫星设备、高性能工控计算机、高分辨率c c d 摄像机、高 放大倍数镜头、地感线圈、c c d 自动亮度控制器、视频采集卡等。 在收费站端，前端工控机利用车辆经过时地感线圈触发信号或者视频检测 技术控制图像采集卡抓拍图像，并对抓拍的汽车图像进行牌照识别，同时控制摄 像机光圈的大小，以适应外界环境不同的光照条件。然后将需要发送的车辆数据 传送到站点服务器，由站点服务器将数据通过卫星送到中心站，再由中心站同过 卫星将需要更新的数据下发到其他各小站。图卜3 所示的为我们研究室在0 4 省 道线上的试验装置示意图。它是一个多功能的不停车的监控系统，既可以识别车 牌，又可测速，还可统计速流量等各种信息。图1 - 4 表示了车辆车牌识别的流程 图。车速测量是通过二个地感线圈来进行的。 经过多年的研究，开发研制了多个系统，其中基于多元化网络通信的智能收 费系统、便携式行进中车辆车牌自识别与检测系统经省科委成果鉴定，后者还获 省科技进步二等奖，已经形成为较成熟的产品。 浙江大学顺1 学位论文 图卜3 公路车辆牌照自动识别系统示意图 图1 - 4 公路车辆牌照自动识别系统流程图 6 浙江人学颂i 学位论文 1 4 本论文研究内容及章节安排 1 4 1 本课题研究的系统简介 根据困内实际需要情和我们研究室静期研究工作，决定开发研究基于视频和 i ) s p 的车辆牌照识别测速系统。 基于视频检测的车牌识别系统，我们早在2 0 0 0 年就研制成功，并有产品“便 携式行进中车辆车牌自动识别与检测系统”。本课题在此基础上，检测测速， 为了提高识别速度和识别f 确率，采用d s p 和小波分析技术。研制系统的样机 如图1 5 所示： 图卜5 系统摄像部分图 基于视频和d s p 的车辆牌照识别测速系统，其前身为i 3 2 节介绍的车辆牌 照自动识别系统，最大不同在于：利用视频检测技术代替地感线圈检测来测量车 速，实现装置可移动测速功能。本课题开发的系统还采用d s p 平台的基于小波 变换的字符识别快速算法，代替原有的基于神经网络的字符识别算法，以及将系 统核一1 5 , 的字符识别模块由工控机平台移植到d s p 平台，使系统小型化，以获得 更好的机动性，同时也大大提高了系统性能。 目前，国内外同类系统功能较为单一，一般只具有测速或者识别其中的一种 功能。本系统兼具牌照识别和车辆测速两大功能，加上车辆信息库，还可检测是 否已交养路费，是否有不交过站费的闯关、超速、超重行驶等事件行为记录。具 有较高的实用价值和较广阔的市场前景。 该系统主要用于收费站或者用于车载车速监控系统中，集牌照识别、收费、 车速检测、车辆信息查询、违章查询、违章记录功能于一体。 1 4 2 技术难点 当安装在公路上位置时，由于测量角度限制，会具有不可克服的缺陷，如夹 角问题。夹角虽然可以通过事先测量补偿，但由于车辆表面的不规则，车表丽各 平面的倾角不致，引起测速误差，并且该误差无法通过补偿纠正，对复杂车型 的影响更大。视频测速技术的力法和原理，完全克服了激光测速和雷达测速中存 浙江人学硕一l ：学位论文 在的对测速角度要求高的要求，非常适合于安装在道路e 方，俯视路面进行监测。 本系统使用的技术都是幽内外近年较新技术的集成，在，i ：发研究到不少技术 难点需要克服，其中最为困难的有如卜四点： ( 1 ) 如何提高视频测速精度，关键在于根据车辆图像中车辆信息精确定出车辆 在实际三维空间中的位置； ( 2 ) 当车辆图像中有多部车辆时，如何测出某一部车辆的速度； ( 3 ) 原有基于神经网络的字符识别算法系统丌销较大，如何在系统资源有限的 d s p 平台上进行实现字符快速识别； ( 4 ) 克服漏监车辆，当车流量密集时，往往检测不到实际违章车辆，必须使用 摄像机大角度监测，但引起牌照畸变导致识别率下降，因此必须折衷考虑。 1 4 ，2 研究内容及取得成果 经过了一年半的不断探索和实践，归纳起来做了如下有价值的工作。 ( 1 ) 研究了系统采用雷达测速+ 神经网络字符识别方案的可行性，经实际测试 发现识别牌照与测速的车辆往往不一致，导致不能实际应用，最终选定系 统为视频测速+ 小波变换字符识别方案： ( 2 ) 开发了由车辆图像中车辆二维位置信息求解出车辆在实际三维空间中位置 信息的精确定位算法，解决了视频测速的难点问题； ( 3 ) 开发了系统资源占用较小，识别速度较快的适用于d s p 平台的基于小波变 换的字符识别快速算法； ( 4 ) 将字符识别算法移植到d s p 平台，并进行了性能测试及分析。 1 4 3 本论文章节安排 本论文的各个章节内容安排如下： 第一章绪论，介绍了基于视频和d s p 的车辆识别测速系统开发背景及其实际应 用价值，并同一些国内外同类系统进行了对比； 第二章雷达测速识别系统，介绍了采用雷达测速原理及其局限性： 第三章视频测速，视频测速原理及其优越性，并介绍了视频测速的具体算法及 实验结果； 第四章基于小波变换的字符识别快速算法，介绍了本系统将采用的应用于d s p 平台的基于小波变换的字符识别快速算法及实验结果； 第五章基于d s p 的实时车辆牌照识别测速系统，介绍了如何将基于小波变换 的字符识别快速算法移植到d s p 平台及实验结果； 第六章总结与展望，介绍论文研究成果和不足之处及展望今后应改进的意见。 浙江大学硕：学位论文 第二章雷达测速识别系统 2 1 雷达测速 2 1 1 雷达测速简介 目前交通事故很多是由于超速驾驶造成，不但影响了公路基础设施，而且危 害人们的生命安全。因此带有牌照识别功能的车辆测速系统的开发具有重大的实 际意义，它可以拍摄下超速车辆图像，并同时显示其速度和车牌信息作为违章受 罚的证据，这样就可以规范驾驶行为，保障交通安全。 现在车辆测速多采用雷达多普勒( d o p p l e r ) 测速仪，激光测速仪，视频测 速算法。国外，德国，美国已经有该种系统投入实用，国外同类系统中均采用雷 达测速，数码相机抓拍图像，造价较高，一般在4 0 万人民币以上。国内雷达测 速已经应用于交通系统中，车牌识别技术也日渐成熟，但是将两者结合起来的系 统尚无先例。因此，我们以带有车牌识别功能的测速系统作为研究课题，系统工 作流程图如图2 - 1 ，并研制了样机，如图2 2 ，图中左侧为测速雷达，右侧为视 频摄像头，。在该系统的实际应用中，车辆速度的测定以及所摄车辆图像与所测 车辆的匹配为其中的重要内容。 到2 - 1 雷达测速识别系统框图 9 浙江人学硕：e 学位论文 2 1 2 雷达测速原理 2 1 2 1 多普勒原理 ( a ) 图2 - 2 系统摄像机图 劢叫 气薯 ( b )：； ! 1 l t ，箩，劢一瑚 一a 。一一一j _ 鑫 图2 - 3 多普勒原理图示 基于雷达测速仪的车辆测速为硬件测速，采用多普勒雷达测速仪。 情况1 ：根据多普勒原理当微波波源在a 点发出频率为f 波速为c 的第一个 波后，经过t = 1 f 的时间，又发出第二个波，假设第一个波的前缘已经以速度 v 传播到b 点，则这两个波前缘之间的距离就等于波长九，即 a b = = c f( 2 1 ) 又若波源以速度v 由a 向b 点做匀速直线运动，在b 点有一个固定的接收装置。 这种情况下，波源经过t 时间，发出第二个波时已经以速度v 前行到a 点，并 且 a a = v t = v f( 2 2 ) 这时，两个波前缘的距离由原来的a b 缩短为a b ，此时b 点接收到的微波波长 为 九= a b a b a a = c f v f = ( c v ) f( 2 3 ) 由此得到b 点接收到的微波频率为 1 0 浙江大学硕士学位论文 。= 导一土f( 2 4 ) 儿c v 情况2 ：当波源在a 点不动，而b 点的接收装置以速度v 向波源做匀速直线 运动时，这是相当于波源的传播速度增加，变为c + v ，b 点接收到的微波频率为 f , c _ _ 坐f( 2 5 ) 几c 根据上述结论，当固定雷达测速仪时波源频率为f 0 ，车辆驶向测速仪时， 相当于情况2 ，微波到达车体被反射时频率为 z 2 署2 半兀 ( 2 6 ) 反射后，车体运动看作一个波源，雷达测速仪静止看作接收机，相当于情况1 ， 只不过这时的波源频率为n ，测速仪接收到微波频率为 a - - c _ 土z( 2 7 ) 由此得到 a f = f 2 一厶2 尘五一厶2 碉2 v c v 五( 28 ) 一 c i l 一1j 若被测物体速度远小于微波波速，上式中v c b g a t e ，记下其离a 0 的距离p 2 ，则可确定牌照字符下边缘为b y = o b y + p 2 ： 5 根据前面介绍的视频测速算法，以及牌照字符上下边缘位置t y 、b y 求出车辆 速度。 下面具体分析远近景图中的牌照，以及字符定位算法的应用效果。图3 一1 23 和图3 一1 2 5 中红线之间区域为字符定位算法得出的远景牌照字符区域，图 31 3 3 和图3 1 3 5 中红线之问区域为字符定位算法得出的近景牌照字符区域。 图3 1 ：2 1 远景牌照图 图3 1 2 2 远景牌照二值化图图3 1 2 3 远景牌照二值化字符上下边缘图 图3 1 2 4 远景牌照水平投影图图3 1 2 5 远景牌照水平投影字符上下边缘图 表3 - 1 远景牌照水平投影值 浙江大学硕一 学位论文 图3 1 31 近景牌照图 图3 1 3 2 近景牌照二值化图图3 1 3 3 近景牌照二值化字符上下边缘图 图3 1 3 4 近景牌照水平投影图图3 1 3 5 近景牌照水平投影字符上下边缘图 表3 - 2 近景牌照水平投影值 选取参数如下： 图像尺寸：7 6 8 5 7 6 像素 拍摄间隔：o 3 s 摄像机焦距：f = o 1 6 m 成像高度：0 0 0 4 8 m 拍摄高度：1 5 m 拍摄距离：7 0 m 字符实际高度：h = o 0 9 m t g a t e = 3 7 浙江大学硕士学位论文 b g a t e = 1 7 实验结果如下： 远景牌照：左上角顶点( 3 6 1 ，3 9 0 ) ，右下角顶点( 5 2 5 ，3 3 8 ) 牌照大小：1 6 5 5 3 远景牌照：p 1 = 5 2 4 9 = 3 ，p 2 = 9 远景牌照字符上下边缘：t y = 3 8 7 ，b y = 3 4 7 车辆距离：4 3 1 9 m 近景牌照：左上角顶点( 4 3 9 ，3 4 8 ) ，右下角顶点( 6 2 3 ，2 9 5 ) 牌照大小：1 8 4 5 4 近景牌照：p 1 = 5 3 5 3 = 0 ，p 2 = 1 0 近景牌照字符上下边缘：t y = 3 4 8 ，b y = 3 0 5 车辆距离：4 0 1 7 m 视频测速：3 b 2 6 k m 实际速度：碍o o k m h 牌照识别+ 视频测速时间：0 6 3 1 s 图3 1 4 采用牌照字符上下边缘测速 3 3 4 动态阈值 一般情况下，近景牌照字符的高度( t y b y ) 应当大于或者至少等于远景牌 照字符高度，采用同一牌照字符上下边缘噪声判决门限t g a t e 和b g a t e 时，有少 许图像可能出现近景牌照字符高度小于远景牌照字符高度，导致视频测速产生较 浙江大学坝士学位论文 大误差。当出现上述情况时引入了动态阈值算法，即综合考虑远近景牌照宁符高 度差，位置差，水平投影统计分布等，动态选取t g a t e 和b g a t e ，以求尽量准确 定出远近牌照字符上下边缘位置，减小此误差。 图3 1 5 动态阈值算法效果图 实验结果如下： 远景牌照：左上角顶点( 1 6 7 ， 牌照大小；1 6 5 5 3 近景牌照：左上角顶点( 1 8 6 ， 牌照大小：1 8 4 5 4 实际速度：2 2 k m h ( 1 ) 未采用动态阈值： t g a t e = 3 7 3 g a t e = 】7 远景牌照；p 1 = 6 ，p 2 = 8 远景牌照字符上下边缘： 车辆距离：5 3 9 8 4 m 近景牌照：p 1 = 7 ，p 2 = 9 近景牌照字符上下边缘： 车辆距离：5 3 9 8 2 m 视频测速：o 0 2 k m h ( 2 ) 采用动态阈值： t g a t e = 5 0 b g a t e = 2 3 远景牌照：p 1 = 8 ，p 2 = 9 3 8 2 ) ，右下角顶点( 3 2 2 ，3 3 6 ) 3 7 0 ) ，右下角顶点( 3 4 4 ，3 2 2 ) t y = 3 7 6 ，b y = 3 4 4 t y = 3 6 3 ，b y = 3 3 1 浙# i ，大学硕士学位论文 远景牌照字符上下边缘：t y = 3 7 4 ，b y = 3 4 5 车辆距离：5 9 5 7 m 近景牌照：p 1 8 ，p 2 = 1 0 近景牌照字符上下边缘：t y = 3 6 4 ，b y = 3 3 2 车辆距离：5 7 5 8 m 视频测速：2 3 8 4 1 0 n h 3 3 5 性能分析 计算机测试平台为p i i il g ，内存2 5 6 m ，w i n d o w s2 0 0 0 。当采用了牌照上下 边缘进行测速时，两幅图像的牌照识别和车速计算总耗时在6 0 0 m s 左右，其中测 速时间小于l o m s ；当采用牌照字符上下边缘进行测速时，总耗时在6 3 0 m s 左右， 其中测速时间小于3 0 m s 。 本视频测速算法效率还是比较高的，与仅进行车辆速度计算的光流方程法 【4 】3 0 0 4 0 0 m s 、相位相关法【4 】3 0 0 m s 以及文献【4 】中作者提出的算法8 0 m s 相比，本算法的优越性非常明显。 从算法实现可以看出，车辆速度的计算与牌照( 字符) 上下边缘定位的准确 程度关系很大，经分析得，若图像中牌照( 字符) 上下边缘定位误差为1 像素， 则速度误差为1 5 k m h 左右。 其不足是，若参数足够准确以及牌照( 字符) 上下边缘定位也非常精确，则 理论上本算法可以精确无误的求出车辆速度，但是实际应用中，车辆牌照( 字符) 上下边缘定位是有一定误差的，这也是本算法误差的主要来源。另一方面，由于 参数比较多，实地应用时测量参数比较费事，不过这些参数可以无须多次测量， 首次使用时一次测量即可。 3 4 本章小结 从本章的分析看出，视频测速具有的优点较多，因此本系统将采用视频测速 技术测量车速，而且算法经过不断改进及硬件设备性能的不断提高，视频测速的 精确度和测量速度都将有较大提高，使得视频测速技术具有较大的实用价值，并 且已经成为今后车辆测速技术的发展方向。 浙江大学坝 ：学位论文 第四章基于小波变换的字符识别，i ，爽速算法 4 1 字符识别技术概况 4 1 1 字符识别技术简介 o c r ( o p t i c a l c h a r a c t e rr e c o g n i t i o n ，光学字符识别) ，是模式识别( p a t t e r n r e c o g n i t i o n ，p r ) 的一种，也是图像处理的一个重要研究领域。o c r 是利用光学 技术对文字或字符进行扫描识别并转换成计算机内码。 o c r 技术并非一项新的技术，德国的科学家t a u s h e c k 在1 9 2 9 年首先提出了o c r 的概念。几年后，美国科学家h a n d e l 也提出了利用光学技术对文字进行识别的想 法。 早在6 0 、7 0 年代，世界各国就开始有o c r 的研究，而研究的初期，多以文字 的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0 至9 的数字。以同样拥有方块文字的日 本为例，1 9 6 0 年左右开始研究o c r 的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1 9 6 5 至1 9 7 0 年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮 件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国 所倡导的地址书写方式。 我国对o c r 技术方面的研究工作起步较晚，经过2 0 多年的不懈努力，在o c r 技术方面的研究已经取得了巨大发展，其主要研究方向集中在了难度较高的汉字 识别上。例如英文字符识别，字母加上数字仅仅6 2 个字符，国外就已经进行了近 四十年的研究，如今仍持续进行着。相比之下，汉字字数多，常用字就有5 0 0 0 多个，笔划复杂，虽然可撷取的信息多，但是识别中所须处理的问题及涉及的技 术多了很多，难度比较大。 快速高效地提取出字符图像中关于字符( 英文字母、数字和汉字) 的特征信 息，在文档图像的文字提取，牌照识别等各个方面都有很大的应用价值。目前字 符识别主要有基于模式匹配和人工神经网络两大类o c r 算法口。8 】。本文提出一种 基于2 层小波分解的通用的从字符图像中提取字符特征信息，进而依靠模式匹配 识别字符的快速算法。 4 1 2 字符识别处理过程 一个o c r 识别系统，其目的很简单，只是要把从欲处理的图像中的字符提 取识别并显示输出，具体包括图像输入、图像预处理、字符特征提取、字符识别、 结果输出。 图像输入： 首先应当从影像拍摄装置如摄像机等，获取要进行o c r 处理的实物图像， 浙江大学硕十学位论文 一般情况下，图像不宜过大，否则处理时间会过长，不能适应如牌照识别等实时 性要求比较高的场合。对于汉字而言，一般使图像每个字符的大小不小于3 2 3 2 为宜，过小则彳i 能获取字符识别所需的足够特征信息，也不能过大，否则浪 费降低识别效率。 图像预处理： 图像预处理是o c r 系统比较关键的一个步骤，包括图像恢复，对比度增强。 图像恢复用于图片退化中，对比度增强用于在不同的光照条件下引起的图像不清 晰。 图像在形成、传输和记录的过程中，由于成像系统、传输介质和记录设备的 不完善，都会使图像的质量下降，或称退化。图像退化的典型表现是图像模糊、 失真、有噪声等，而引起图像退化的原因则很多，有大气的湍流效应，摄像设备 中光学系统的绕射，传感器特性的非线性，光学系统的像差，成像设备与物体之 间的相对运动，传输设备的带宽限制等等。 图像恢复中对运动模糊图像恢复是一项重要研究内容，尤其在车牌自动识别 系统中对模糊车辆图像的恢复直接关系到系统识别率。对于线性移不变运动模 糊，模糊图像g ( x ，y ) 为原图像f ( x ，y ) 和点扩展函数h ( x ，y ) 的卷积： g ( x ，y ) = li f ( x j ，y t ) h ( s ，t ) d s d t + n ( x ，y ) ( 4