（电路与系统专业论文）基于视频的大型停车场内车辆诱导系统关键技术的研究[电路与系统专业优秀论文].pdf

摘要 摘要 大型停车场内车辆诱导系统可以提高停车场的安全管理水平和车位周转使 用率，使停车场管理更加高效、便捷、人性化。本文深入研究了诱导系统的信息 采集模式、核心算法及组成结构，主要工作内容包括以下四个部分： 1 深入分析了诱导系统的诱导信息发布和车辆轨迹获取两大关键技术，并 针对当前诱导系统存在的问题，根据停车场内通道场景特点以及驾驶员的驾驶行 为特性，设计了如下解决方案： ( 1 ) 诱导信息发布：搜索当前离入口最近的空车位信息，并将其作为最佳诱 导建议发布在停车场入口显示屏上； ( 2 ) 车辆轨迹获取：通过两台摄像机分别对两个通道进行图像采集，利用图 像拼接技术获取完整通道图像，并在完整通道图像中对宽通道内车辆行驶信息进 行检测。 2 通过对摄像机照射模型的研究，建立了采用两台摄像机重叠照射的视频 检测点数学模型，通过该模型可以计算出合理的摄像机以及检测场景相关参数。 同时根据诱导系统检测精度要求，设计了整个停车场内视频检测点的安放规则。 3 在核心算法方面，深入研究图像拼接、车辆检测和车牌定位算法。在图 像拼接算法方面，分析了几种常用的图像匹配算法，并对部分算法进行了改进； 根据停车场内通道场景特性，设计了基于标记物的通道图像拼接算法，实现了特 定检测面上的通道图像拼接。在车辆检测算法方面，比较了目前常用的车辆检测 算法的优缺点，将联合判决思想融入背景差分法中，解决了不规则行驶车辆的检 测问题。基于联合判决算法，利用三条横向检测线实现了车辆行驶方向的检测和 最佳检测位置待拼接图像的提取。在车牌定位算法方面，重点研究了基于投影法 的车牌定位算法，并采用该方法对完整通道图像中的车牌进行定位。 4 结合上述解决方案，本文设计了诱导系统的数据库及停车诱导、车辆轨 迹查询、停车位置查询功能界面。 实验证明，本文设计的诱导系统对停车场内特殊场景具有良好的适应性，很 好地解决了两大关键技术中存在的问题，具有较高的理论价值和实用价值。 关键词：诱导系统；车辆行驶轨迹；摄像机照射模型；图像拼接；车辆检测 a b s t r a c t a b s t r a c t p a r k i n gg u i d a n c es y s t e mi nl a r g e s c a l ep a r k i n gl o t sc a ni m p r o v et h es a f e t yo f p a r k i n gl o tm a n a g e m e n ta n du t i l i z a t i o nr a t eo fp a r k i n gs p a c e s ，a n dm a k ep a r k i n g m a n a g e m e n tm o r ee f f i c i e n t ，c o n v e n i e n t ，a n dh u m a n i s t i c t h et h e s i sc h i e f l ys t u d i e do nt h ei n f o r m a t i o na c q u i s i t i o nm o d e ，k e m e la l g o r i t h m s a n ds t r u c t u r eo ft h ep a r k i n gg u i d a n c es y s t e m t h em a i nw o r k i n gc o n t e n ta sf o l l o w s ： 1 。d e e p l ya n a l y z e dk e yt e c h n o l o g i e so fp a r k i n gg u i d a n c es y s t e m ：h o wt og e t v e h i c l e st r a c k sa n dp u b l i s hg u i d a n c ei n f o r m a t i o n a i m i n ga tc u r r e n ts i t u a t i o no fk e y t e c h n o l o g i e s ，b a s e do ns p e c i a ls c e n eo fp a r k i n gl o ta n d b e h a v i o rf e a t u r e so fd r i v e r s ， t w os o t u t i o n sw a st o o ka sf o l l o w s ： ( 1 ) p u b l i s hg u i d a n c ea d v i c eo i le n t r a n c el e d ，w h i c hc o n t e n tt h en e a r e s ts t o p p o s i t i o nm e s s a g e ( 2 ) u s et w oc a m e r a st om o n i t o rt h ec h a n n e la tt h es a m et i m e ，a n dt h e nm o s a i c t w ov i d e op i c t u r e s a n dd e t e c t e dt h ev e h i c l et r a c ki n f o r m a t i o ni nt h ec o m p l e t ei m a g e 2 t h et h e s i ss e tu pt h ec a m e r ao v e r l a p p e ds h i n i n gm a t h e m a t i c a lm o d e l ，w h i c hi s s u i tf o rw i d ec h a n n e lo ft h ep a r k i n gl o t t h em o d e lc a nc a l c u l a t et h ep a r a m e t e r so ft h e c a m e r a & d e t e c t i o ns c e n e t h et h e s i sa l s og a v et h ep r i n c i p l e so fh o w t op l a c ev i d e o c h e c kp o i n t 3 t h et h e s i ss t u d i e do nt h r e ek i n d so fi m a g ep r o c e s s i n ga l g o r i t h m s ：i m a g e m o s a i c ，v i d e ov e h i c l ed e t e c t i o na n d l i c e n s ep l a t e sl o c a t i n g f i r s t l y ，t h et h e s i sa n a l y z e d a n di m p r o v e dt h ee x i t i n gi m a g em a t c h i n gm e t h o d s ，a n dp r e s e n t e dan e wc h a n n e l i m a g em o s a i ca l g o r i t h m ，w h i c hi sb a s e do ns p e c i a lm a k e ro b j e c t ，t oa d a p t i v et h ew i d e c h a n n e li nt h ep a r k i n gl o t t h i sa l g o r i t h mc a ng e tc o m p l e t ea n dh i g h q u a l i t yc h a n n e l i m a g e t h et h e s i ss o l v e dt h ep r o b l e mt h a th o wt od e t e c tt h ev e h i c l ew h i c hd r o v e i r r e g u l a r l yb yu s i n gb a c k g r o u n ds u b t r a c t i o n i nt w oi m a g e s i ta l s ou s e dt h r e et e s tl i n e s t od e t e c tt h ed i r e c t i o no ft h ev e h i c l ea n dg e tt h ei m a g ew h e nt h ec a ra r r i v e da tt h eb e s t p o s i t i o nf o ri m a g em o s a i c a tl a s t ，t h et h e s i su s e dl i c e n s ep l a t e sl o c a t i n gb a s e d o n p r o j e c t i o nt oc u tt h el i c e n s ep l a t e si nt h ec o m p l e t ec h a n n e li m a g e 4 a c c o r d i n gt ot h es o l u t i o n s ，t h et h e s i sd e s i g n e dt h ed a t a b a s ea n ds o m e u s e f u l i n t e r f a c e ( i n c l u d i n gt a k i n gc a ra d v i c ea n dp a r k i n gc a ra d v i c e ) o fp a r k i n gg u i d a n c e s y s t e m s u b s t a n t i a le v i d e n c e ss h o wt h a tt h es o l u t i o n s ，w h i c hh a v eh i 曲一v a l u ei nt h e t h e o r ya n da p p l i e dr e s e a r c h ，a r ea d a p t i v et ot h ep a r k i n gl o ta n ds o l v et h ep r o b l e mo f i i i 北京工业大学工学硕士学位论文 t h ek e yt e c h n o l o g i e si np a r k i n gg u i d a n c es y s t e m k e yw o r d s ：g u i d a n c es y s t e m ；v e h i c l et r a c k ；c a m e r as h i n i n gm o d e l ； i m a g em o s a i c ；v e h i c l ed e t e c t i o n i v 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得韭宝王些太堂或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 始弘吼粤且 关于论文使用授权的说明 本人完全了解j s 塞王些太堂有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部 分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：二声址导师签名：晚掣 第l 章绪论 第1 章绪论 1 。1 论文研究的背景与意义 近年来，随着社会经济的飞速发展，我国的机动车保有量急剧增加，人们对 汽车的需求度更是持续升温。汽车数量的增加在给人们的生活来带来便捷的同时 也增加了交通运输压力，导致了交通状况的持续恶化。 在诸多交通问题中，停车难问题尤为突出且直接关系到人们的生活质量。目 前，我国的停车场设施建设和管理优化速度远远滞后于汽车行业的发展速度，停 车难已成为制约城市发展的瓶颈问题。解决停车难的问题通常有三种途径： ( 1 ) 控制车辆增长速度，使得汽车保有量维持在一定数目不再增长。这种控 制在一段时期内有效，例如，香港、新加坡等地目前均采用这种方式缓解交通压 力。但从长远来看，这种方式违背了经济社会发展的原则，显然不是最佳选择。 ( 2 ) 大力开发停车场基础设施建设。修建停车场是解决停车难问题的根本途 径之一，但是这项工作需要耗费大量的人力物力，而且牵涉到城市建筑规划，城 市土地供应等问题，不仅短期内难以实现，经济代价也相当高昂。 ( 3 ) 实施停车场智能管理系统。停车场智能管理系统就是要将各项先进的信 息技术融入到停车场的管理中来，以提高停车场的实际使用效率，缓解城市交通 压力，在基础设施资源有限的情况下实现效率最大化。这种方式投入小，工期短， 效果好。目前国内外都将引入智能管理系统视为解决停车难问题的最有效途径。 大型停车场内车辆诱导系统( 以下简称诱导系统) 是智能管理系统的重要组 成部分。随着停车场车流量增大，目前国内大多数的停车场为了提高空间利用率， 在建筑方式上均采用多层设计，在管理模式上也多采用分区隔离管理，这就使得 停车场内的行驶路线比一般的道路要复杂得多。因此，如果没有良好的停车诱导 指引，驾驶员很难迅速找到合适的停车位，甚至会出现车辆排队的情况，从而引 致驾驶员情绪焦虑。另外，由于停车场内结构复杂，人们在取车时往往容易忘记 自己车辆停放的具体位置，在这种情况下，就需要有良好的取车诱导服务供驾驶 员查询自己车辆的所在位置，以免找车时出现不必要的麻烦。 诱导系统能够充分解决上述问题。诱导系统不仅能够根据当前停车场内的车 位占空情况提供合适的诱导建议，从而提高车位周转使用率，减少拥堵，而且能 够跟踪车辆在停车场内的行驶轨迹并记录停车位置，不仅提高了停车场的安全管 理水平，也为停车位查询提供了数据支持。当出现驾驶员在取车时忘记自己车辆 停放位置的情况下，驾驶员可以根据诱导系统查询停车位置，使得停车场管理更 加人性化。因此，本文的研究内容具有重要的理论及现实意义。 北京工业大学工学硕士学位论文 1 2 诱导系统的关键技术及研究现状 目前关于停车场内诱导系统的研究成果较少，对诱导系统的实现目标及关键 技术也没有统一的规范。因此，本文首先结合诱导系统的主要服务对象( 驾驶员) 的行为特性以及停车场内的特殊场景，对诱导系统所需研究的关键技术及其研究 现状进行分析。 1 2 1 诱导系统的关键技术 诱导系统的主要研究目的是如何为驾驶员提供高效、便捷、人性化的服务。 因此，在研究诱导系统关键技术之前有必要对驾驶员的驾驶行为特性进行分析。 驾驶员在使用停车场时通常存在盲目性、随意性、易忘性这三种特性： ( 1 ) 盲目性：通常在进入停车场前，驾驶员并不知道也不可能确定自己所要 停放车辆的停车位。因此，在没有诱导提示的情况下驾驶员寻找停车位的驾驶行 为是盲目的； ( 2 ) 随意性：停车场不像普通公路一样有严格的行驶管理规定，因此，驾驶 员在停车场通道内的驾驶行为是随意的，车辆停放的位置也是随意的； ( 3 ) 易忘性：一般情况下，驾驶员随意停放车辆后，取车时由于不熟悉停车 场的建筑结构，很容易忘记自己的停车位置。 以上三类驾驶行为特性将导致驾驶员在使用停车场的过程中出现停车难和 取车难的问题。 为了解决停车难和取车难的问题，诱导系统主要研究以下两个关键技术： ( 1 ) 发布诱导信息( 停车诱导) 。设计合理的诱导信息发布方案，使得驾驶员 在驶入停车场后，根据诱导建议可以有目的地搜寻停车位，从而消除驾驶员在搜 寻停车位时的盲目性，减少搜寻时间，并提高车位的使用效率，有效解决停车难 的问题。 ( 2 ) 采集车辆行驶信息( 取车诱导) 。通过获得车辆进入停车场后的运行轨迹 和停放位置，为驾驶员事后寻车提供诱导建议。驾驶员在忘记车辆停放位置的情 况下，可以请求诱导系统给出其停车位置，从而帮助车主迅速找到自己的车辆， 解决取车难的问题。 1 2 2 诱导系统研究现状 目前国内对停车场内的诱导系统研究甚少，导致这一现状的主要原因是传统 的停车场一般为一层的小型停车场，而对于小型停车场而言，由于场地小且路径 简单，驾驶员即使没有诱导系统的指引也能很快的搜寻到合适的停车位，同样， 在取车时也容易找到自己的车辆，因此，停车难和取车难的问题并不显著a 但是， 随着汽车数量的不断增加，停车场规模的不断扩大停车场内的结构复杂度也不 断升级，例如首都国际机场的t 3 航站楼配套停车场就有两层共6 0 0 0 多个停车位。 在这种情况下，停车难、取车难的问题显得尤为突出。针对这一发展现状，近年 来国内的专家学者和商业公司都开始研究停车场内诱导系统【i 埘，但是到目前为 止还未开发出成熟的通用诱导系统。下面分别就诱导系统两大关键技术的研究现 状进行分析。 1 诱导信息发布方式研究现状 目前停车场内诱导系统的诱导信息发布方式主要有以下两种： f 1 ) 在停车场内的指定地点放置显示牌，在显示牌上以文字或者示意图的方 式显示停车场内空车位的分布情况，再由驾驶员自行判断所欲前往的停车位【i j 。 这种方式经济实用，是目前应用较广的诱导信息发布方式。国内的典型代表产品 是紫光百会公司研制的智能车位引导系统( i n t e l l i g e mp a r k i n gl o to u i d a n c e s y s t e m ) 2 1 , 如图1 - 1 所示，该系统通过在停车场内的吊式显示牌上显示附近区域 的空车位数量和行驶方向，以此提示驾驶员停车场内的空车位分布情况。这个系 统的优点是不仅给出了各区域空车位的数量，而且提供了大致的行驶方向。 图1 1 智能车位诱导系统效果图 f i g u r e l - l i n t e l l i g e n t p a r k i n g l o t g u i d a n c es y n e mv i e w ( 2 ) 通过车载应用装置中的车载终端直接将诱导信息显示给驾驶员川。这种 方式可以实时地提供有针对性的诱导信息。但车载设备所提供的诱导信息一般不 能覆盖到停车场内，因此这种诱导方式仅适合路面停车诱导，不适合停车场内的 诱导环境。 2 车辆信息检测方式研究现状 车辆行驶信息检测方式按照检测内容是否可视，可分为基于非视频的检测方 式和基于视频的检测方式两大类。基于非视频的检测方式主要有感应线圈检测、 红外线检测、超声波检测、磁力计检测、声学检测、微波检测等方式。现有的停 车场内诱导系统多数采用以下三种非视频的检测方式： ( 1 ) 感应线圈检测【4 j ，感应线圈的检测原理是：在车道路面下预先埋设环型 蒋应线圈，当有车辆进入通道时，安装于地下的线圈会发生电磁感应变化从而引 北京工业大学工学硕士学位论文 起振荡电路的振荡频率变化，单片机或者计算机检测到这个变化后，就将其作为 汽车经过“地感线圈 的证实信号，表征车辆的出现和经过。感应线圈检测方法 成本低，检测精度较高，受气候影响小。但是，由于路面变形等因素使得线圈的 损坏率高，且更换安装和维护时要破坏路面，影响通道正常使用且工作量大。另 外，预埋的线圈不能进行调节和移动，可扩展性差。 ( 2 ) 超声波检测【4 】。超声波检测器是波束检测装置的一种，其工作原理是通 过超声波探测器发射和接受同束超声波之间的时间差来判断有无车辆通过检测 区。当有车通过时，触发传感器转换电路，将接收的超声波信号转换为电信号， 通过信号处理模块进行分析和处理，就可以提取车辆行驶的相关信息。超声波检 测器具有安装简易，维护简单，检测器位置可以移动，不受环境热源影响等优点。 国内很多停车场采用这种方式采集车辆信息。超声波检测的不足之处是易受天气 变化影响，且检测器过于灵敏，容易被除了车辆以外的其它过往物体影响。 ( 3 ) 红外线检测【5 】。红外线检测是利用被检测物对红外线的遮挡或反射原理 来检测物体的有无。根据检测方式的不同又分为主动式和被动式两类。主动式检 测是通过线性排列的红外光发生器将电信号转变为光信号射出，接收器再根据接 收到的光线强弱或有无对目标物体进行探测。被动式检测是本身不发射红外线， 而是接收来自车辆、路面及其它物体自身发出的红外线和它们反射的来自太阳 光的红外线，在有车存在的情况下，接收器能接收到较强的反射光信号，并将其 转换成电信号，实现对车辆行驶数据的综合检测。红外线检测器安装简便，且不 受恶劣气象条件或物体颜色的影响。但是由于检测灵敏度与热辐射率相关，红外 线检测受车辆本身热源的影响，抗噪性差，在检测时对时间一温度关系要求严格。 1 3 诱导系统现存问题及解决方案 根据上述诱导系统研究现状的分析，本节中对当前诱导系统中所存在的问题 进行了总结，并提出了合理的解决方法。 1 3 1 当前诱导系统存在的问题 根据对诱导系统关键技术的研究现状分析可知，当前应用较广的诱导系统还 存在以下几个问题： ( 1 ) 检测装置易受环境影响且安装维护不方便。这个问题主要是由于目前使 用的诱导系统多数采用非视频检测器所引起。虽然上述三种非视频检测器各有优 点，但是总的来说都存在不够灵活、维护不便、精度受环境影响等问题。 ( 2 ) 不提供轨迹跟踪和停车位置查询功能。目前的诱导系统只负责给出一定 的诱导信息，而不能记录车辆在停车场内的运行轨迹，也无法得知车辆的最后停 第1 章绪论 放位置，即仅关注停车诱导服务，而不提供取车诱导服务，这样大大降低了停车 场管理的安全性和便捷性。 ( 3 ) 诱导信息不够细致且不具有针对性，没有从根本上解决驾驶员寻找车位 的盲目性问题。当前诱导系统的在入口处仅显示停车场内的剩余空车位数，各区 域的空车位信息仅显示在停车场内的显示屏上，而不是在车辆刚进入停车场时就 给出明确诱导建议。也就是说，驾驶员在进入停车场后依旧没有明确的车位目标， 而是在行驶过程中依据诱导信息随机选取停车位置。另外，现存的诱导系统一般 只给出停车场内每个区域的空车位数，而在大型的停车场中，区域范围通常比较 大，区域级的诱导建议不能达到最佳诱导效果。 1 3 2 针对现存问题的解决方案 为了解决上述第一个现存问题，本文采用基于视频的处理方式来设计诱导系 统，即以可视图像作为诱导系统的检测内容，融入最先进的计算机视觉处理方法 来实现诱导系统的两大关键技术。 视频处理技术是通过视频摄像机和计算机联合工作来模仿人眼和大脑的功 能，从而为实际应用提供工作平台的一种技术。与非视频的检测方式相比，视频 处理技术具有更高的准确率，更广阔的应用范围，更灵活的使用方式。将视频处 理技术运用于诱导系统具有以下几个优点： ( 1 ) 成本低。目前大多数停车场都有视频监控系统，因此，结合视频技术来 实现诱导系统能够充分利用停车场内的监控摄像资源，降低系统成本。另外，随 着集成电路和计算机技术的迅猛发展，诱导系统所要求的其它硬件设备成本大大 降低，而且能很好地满足系统处理的要求。 ( 2 ) 工程量小。基于视频的诱导系统只需在合适的位置安装一定数量的摄像 机及其相应处理设备即可，无需破坏地面和停车场的建筑结构，且可灵活移动。 ( 3 ) 检测范围广、检测信息量大。视频图像覆盖范围广，通过对视频图像中 的车辆信息加以处理分析，可以检测出车辆的行驶方向、车牌号码以及车位的占 空情况等信息。 为了解决上述第二个现存问题，本文在诱导系统中添加了通道视频车辆检测 技术，通过识别通道内行驶车辆的车牌来判断车辆所处的位置，从而获取车辆在 停车场内的行驶轨迹，并最终得到车辆的停放位置供驾驶员进行查询。具体的处 理方案是在通道上安放一定数量的视频检测点，利用各检测点上的视频检测器判 断有无车辆进出检测区，当有车辆进入检测区时则提取车牌号码，根据车牌出现 在不同检测点的时间先后顺序判断车辆在停车场中的行驶轨迹以及停放位置。车 牌作为车辆管理部门颁发给每台车辆的“身份证 ，具有标准性、不可复制性、 唯一性等特征，因此，将车牌作为车辆信息采集的基元是非常合适的。 北京工业大学工学硕士学位论文 为了解决上述第三个现存问题，本文以在停车场入口处的诱导提示显示屏上 显示诱导信息的方式来实现停车诱导。当有车进入停车场时，系统依据当前停车 场内的车位占空情况，将当前离入口最近的空车位位置及其行驶路线作为诱导建 议显示在入口显示屏上。另外，在各通道的出入口安装显示灯，驾驶员在搜寻目 标停车位的过程中，也可以根据显示灯的颜色判断每个通道内车位的实时占空情 况，从而灵活地选择停车位置。这种诱导方案将诱导建议精确到每个通道，并且 有效解决了驾驶员寻找车位的盲目性问题。 按照上述方案设计的诱导系统可以准确定位车辆在停车场内的行驶轨迹，并 获取车辆最终停放的通道位置。从实际意义出发，同一通道的停车位对于驾驶员 来说其便捷性，易寻找性是等效的。因此，将车辆停放位置和诱导建议精确到通 道级完全可以满足诱导系统的实际需要。在入口处提供诱导建议的方法也彻底解 决了驾驶员寻找空车位的盲目性问题。从经济效益方面考虑，该诱导系统只需借 助普通的摄像机及相应的处理设备即可完成车辆诱导和信息采集工作，摄像机的 安放数量仅与停车场内通道数量成正比，而一个视频车位监控器一般可以同时检 测6 个车位【6 】。显然，基于视频的检测方式比在每个通道和车位上安放多个非视 频检测点要经济许多。 综上所述，基于视频的诱导系统的解决方案在准确度、实用性和经济效益等 多方面均有良好的性能。 1 4 本文的创新点及研究内容 本文主要有两个创新点： ( 1 ) 提出了取车诱导服务的解决方案。本文设计的诱导系统通过视频方式对 车辆在停车场内的行驶状况进行检测，并获取车辆的停放位置，为驾驶员提供取 车诱导服务，改进了目前停车场内诱导系统不具备取车诱导功能的缺点。 ( 2 ) 设计并实现了采用两台普通分辨率的摄像机对宽通道内的车辆行驶情 况进行检测的方案。采用普通分辨率的摄像机将大大节约系统的运营成本，对于 实际应用系统而言，这一点是非常重要的。本文针对采用普通分辨率摄像机所要 解决了各类技术难题，结合实际应用场景，研究了一系列相关核心算法并最终实 现了这一设计方案。 根据停车场内的实际应用场景，要实现诱导系统解决方案，主要存在以下三 个技术难题： ( 1 ) 视频检测点上摄像机及场景参数计算问题。根据检测场景参数，合理选 取并安放摄像机是得到完整的、高质量的通道图像的前提。只有获得高质量的完 整通道图像才能保证车牌识别的正确率，因此，这一步是实现诱导系统的基础和 第l 章绪论 关键。另外，摄像机作为系统的硬件设施，其使用数量直接关系到系统的应用成 本。为了在保证采集图像质量的情况下，尽量减少摄像机的使用数量，达到系统 成本最低化，需要研究在保证检测精度的情况下，视频检测点的安放规则，以实 现以最少检测点覆盖整个停车场的效果。 ( 2 ) 宽通道的车牌识别问题。为保证车牌字符识别的准确率，车牌识别系统 对车牌部分图像所占像素点有一定要求。目前，常规的车牌图像采集方式是由一 台普通摄像机拍摄3 米通道内的车辆，以满足字符识别所需的车牌像素点要求。 在常规的双向通道上，规范驾驶的车辆只会在某一个通道内行驶，因此，采 用常规方式采集的车牌图像能够满足识别要求。但是，室内停车场中的车辆行驶 情况比较复杂。室内停车场通常采用双向通道，且通道间没有设立隔离护栏，当 然也没有严格的监管措施来限定驾驶员的驾驶行为。因此，驾驶员在停车场内驾 驶行为不规范的情况时有发生，也就是说待检测的车牌可能会出现在两个通道中 间，在这种状况下，如果采用常规方式进行车牌图像采集必然导致车牌所占像素 点不能满足识别要求或者所拍摄的车牌不完整的情况发生，很难保证车牌识别的 正确率。为了解决这一问题，本文研究了宽通道内车牌识别的解决方案及算法。 ( 3 ) 不规范行驶车辆的检测问题。车辆在停车场中的行驶状况是复杂的，车 辆经常会出现越道行驶或者跨道行驶的状况，通过处理单通道视频图像实现单通 道内车辆行驶状况检测的方式显然不能满足要求，因此，不规范行驶车辆的检测 问题也是本文研究的重点之一。 针对上述三个技术难题，本文重点研究了以下三个模块，各模块的具体内容 及处理流程如图1 2 所示： 七湘“j ：士l 皆骗i r r l 舟l 。丛汨| i 上阿l 他i ：写l l l 田l o 4 八涠i 上 h 同偏i l 佃 一二。二r - ：1 - 二二- 7二! 兰三z 三二三一! 二二二二j 二二二二三 建立检测点 检测驶入车辆 照射模型 0 i 计算拼接模型 拼接实时通道图像 l 设计检测点 l i 安放原则 i i 车牌定位 l 一一j 图1 2 本文重点研究内容框架图 f i g u r e1 - 2f r a m w o r ko fc h i e f l yc o n t e n t ( 1 ) 视频检测点的设计。本模块包括单个检测点上摄像机照射和安放模型的 建立以及整个停车场内检测点安放位置的规划。 ( 2 ) 检测点图像预处理。本模块的主要工作是计算两台摄像机在指定的检测 面上所拍摄的两幅图像之间的变换关系，并将其作为拼接模型进行保存。 北京工业大学工学硕士学位论文 ( 3 ) 实时图像处理。对实时采集图像进行运动车辆检测及行驶方向判定，当 确认有车经过时根据拼接模型拼接通道图像，并在完整的通道图像中定位车牌。 在解决了上述三个技术难题的基础上，本文还研究了诱导系统的组成结构和 相关数据库，实现了诱导系统的诱导建议发布、车辆轨迹显示、车辆位置查询三 个功能界面。 1 5 论文的结构安排 依据本文的研究内容，本文的结构安排如下： 第一章为绪论，概述了本课题的应用背景及研究意义，分析了两大关键技术 及其研究现状，并针对当前存在的问题给出了合理的解决方案。阐述了本文研究 的主要内容及文章的结构安排。 第二章主要研究视频检测点的设计方案。在单台摄像机照射模型的基础上， 建立了基于本文场景的双摄像机重叠照射模型，并设计了检测点的安放规则。 第三章根据通道视频图像预处理的实现目标，重点分析了图像拼接算法的相 关内容，设计并实现了基于标记物的通道图像拼接算法。 第四章研究了视频检测点的实时图像拼接，实现了不规范行驶车辆目标及其 行驶方向的检测，并采用基于投影法的车牌定位方法截取出完整通道图像中的车 牌图像。 第五章研究了诱导系统的整体结构组成，设计并实现了诱导系统数据库和诱 导信息发布、车辆轨迹获取、停放位置查询的功能界面。 最后对本文的研究成果进行了总结，并展望了论文下一步的研究工作。 第2 章视频检测点模型研究 第2 章视频检测点模型研究 视频检测点的设计方式直接关系到所采集到的通道图像质量。在诱导系统 中，对采集到的通道图像进行处理的最终结果是要得到通道内行驶车辆的车牌号 码。因此，每个视频检测点上图像采集设备的照射范围需要覆盖整个通道，并且 所采集到的通道图像必须满足车牌识别的分辨率要求。为了实现这个目标，本章 建立了合理的摄像机参数计算模型和检测点安放规则。 2 1 图像采集方案比较 常规的通道图像采集方式是在3 米的单通道内采集车牌图像，这样才能满足 车牌字符识别对图像分辨率的要求。根据第1 章的分析可知，在停车场的双向通 道中，待检测的通道宽度变为单通道的两倍，因此，通道图像中车牌部分在垂直 方向所占像素点不变而在水平方向所占像素点比单通道情况下要缩小一倍。显 然，在这种情况下常规方式所采集到的图像不再能够满足车牌字符识别的分辨率 要求。为了解决这个问题就必须扩大通道图像水平方向的检测范围和分辨率，有 以下两种方案可供选择： 方案一：采用宽视角的高分辨率摄像机照射双通道场景，拍摄得到完整通道 图像。由于高分辨率摄像机水平和垂直方向的分辨率是成比例上升的，因此这种 方式在扩大水平检测范围及分辨率的同时，也扩大了垂直检测范围及分辨率。 方案二：采用双摄像机进行视频采集，即由两台普通摄像机同时对左、右两 个通道进行拍摄，使其覆盖整个宽通道区域并且在宽通道的中心区具有一定的重 叠视场，再通过图像拼接技术获取完整通道图像。该方案仅扩大了水平方向的检 测范围及分辨率，垂直方向并未发生变化。 表2 1 中给出了这两个方案在各方面的对比结果： 表2 1 两类图像采集方案性能比较 t a b l e2 1t h ec o m p a r i s o no ft h ep e r f o r m a n c e sb e t w e e nt w os o l u t i o n s 图像大小 镜头要求 价格 方案一 4 x ( m x ) 广角昂贵 方案二 2 x ( m x n ) - - s 普通平价 方案一中采集到的图像大小为c o ( m x n ) ，( 揪为普通摄像机的分辨率，m 为水平方向分辨率，为垂直方向分辨率，c o 为分辨率增长比例) ，对于双通道 图像采集来说取= 2 ，此时图像数据量为4 x ( m x n ) 。方案二中的通道图像是由 北京工业大学工学硕士学位论文 两幅普通分辨率图像在水平方向相加而成，其大小为( 2 x m ) x n l 义s 表示重叠区 域大小) ，可见方案二中图像数据量约为方案一的1 2 ，对于实时系统而言，数据 量小意味着所需的存储空间小且处理时间短。 由于摄像机的安放高度一定，方案一中的摄像机必须采用广角镜头才能覆盖 整个通道，而广角镜头所产生的图像畸变将影响通道图像的质量。 从经济方面考虑，高分辨率的广角摄像机比普通摄像机的价格要昂贵很多。 因此，虽然方案一处理流程简单，但是综合各种因素考虑，本文采用方案二 进行通道图像采集。 2 2 宽通道检测点模型建立 根据上述采集方案比较结果可知，诱导系统采用两台摄像机作为图像采集设 备对通道图像进行采集，因此，每个视频检测点上两台摄像机的自身参数以及安 放位置直接关系到通道图像的质量和完整性。本节根据摄像机的成像模型、通道 场景的特点以及对车牌识别对图像分辨率的要求，建立了宽通道视频检测点上两 台摄像机的水平重叠照射模型。 2 2 1 单台摄像机的三维照射模型 在研究两台摄像机的重叠照射模型之前，先建立单台摄像机的照射模型，照 射模型的目标函数为摄像机的视角及焦距。由于在c c d 靶面一定的情况下，摄 像机的视角与焦距存在一一对应关系，即在已知摄像机视角的情况下可以得到唯 一对应的摄像机焦距值，因此，在本文的照射模型中仅关注视角这一目标函数。 按照小孔成像原理，如图2 1 所示，当镜头光轴与地面平行且与被测物体的 横截面垂直时，镜头的焦距、视角大小以及镜头到被摄物体的距离之间应满足公 式( 2 1 ) 和公式( 2 2 ) 中的关系。 物体 成像面 l r焦距 图2 i 小孔成像原理图 f i g u r e2 - 1m o d e lf o rt h ei m a g ec r e a t e db yp i n c o l ec a m e r a w = w l fh = h l f ( 2 1 ) 第2 章视频检测点模型研究 拈2 a r c 培( 轰) = 嗍( 号) f l = 2 a r c 培( 参_ 2 甜哟( 旁 ( 2 - 2 ) 其中：厂表示镜头焦距；表示视场宽度：日表示视场高度；w 表示图像宽 度；h 表示图像高度；l 表示被测物体与镜头的直线距离；饺表示水平视角；多 表示垂直视角。 按照上述原理可知，在镜头光轴与地面平行且与被测物体的横截面垂直的情 况下，若已知被测物体的宽度( 或高度) 及物距，则可以求解镜头的视角。但是在 本文需要处理的应用环境中，镜头处于俯视照射状态，即镜头与地面不平行，与 被测物体的横截面也不垂直，因此，下面本文将研究处于俯视状态下单台摄像机 的三维照射模型，并根据新建立的三维照射模型求解摄像机的视角。 根据小孔成像的正视模型以及三维视图原理，建立单台摄像机处于俯视状态 下的三维照射模型如图2 2 所示。其中，c 点代表摄像机在三维空间中的位置， 底面梯形0 l 仍d 3 仇表示摄像机的照射水平面( 地平面) ，截面梯形0 3 伙f l 足表示 摄像机照射范围内一个特定的照射横截面，四边形s l 岛& 表示摄像机的感光 片，且s l & & d l 。2 只兄。 图2 - 2 单台镊像机俯视照射三维模型 f i g u r e2 - 23 ds h i n i n gm o d e lf o r t h eo v e r l o o k e dc a m e r a 由于方案二采集方式的垂直检测范围与原有的单台摄像机对单通道的垂直 检测范围一致，所以，本文在宽通道检测点模型中不再计算其垂直视角，只关注 其水平视角。 为了描述清晰，将包含摄像机c 的水平视角的斜截面a c 0 3 0 4 从图2 2 中提 取出来，如图2 3 所示，么d 3 cd 4 即为摄像机的水平视角。图2 3 中，d 点代表 c 点在水平面( 地面) 的投影，双点虚线表示为求解水平视角所作的辅助线，c d 6 上d 3 仇，d d 6 上0 3 仇。水平视角么d 3 c 仇的求解公式如下： 么d 3 c 0 4 = 0 3 c 0 6 - i - 0 6 c 0 4( 2 - 3 ) 0 3 c 0 6 = a r c t g ( 0 30 6 c 0 61 ) ( 2 4 ) 北京1 二业大学 = 学硕士学位论文 z 0 6 c 0 4 = 口阳留( f 瓯q i c d 6f ) ( 2 5 ) i c o 。l = 历丽 ( 2 6 ) 其中：i c o l 表示摄像机垂直高度，1 0 0 6 表示摄像机与检测面的水平距离。 图2 3 单台摄像机水平视角截图 f i g u r e2 - 3t h eh o r i z o n t a lv i s u a la n g l eo ft h ec a m e r a 2 2 2 两台摄像机的重叠照射模型 从图2 2 中可以看出，俯视状态的摄像机所拍摄的检测线垂面( d 3 d 4 局尼) 不 是矩形而是梯形，即存在一定形变。但是，当检测线距离摄像机较远、两台摄像 机的重合度很小且检测面上所关注的检测高度较小时，这种形变可以忽略不记， 即两台摄像机在检测面上的重叠视场可以视作矩形。根据后续分析可知，诱导系 统的使用场景完全符和上述要求，因此，本文在建立重叠照射模型时将检测面上 的重叠视场范围视作矩形。 根据上述分析，在本文建立的两台摄像机重叠照射模型中，两台摄像机必须 满足以下条件： ( 1 ) 两台摄像机的水平视角及照射面积相同，即要求两台摄像机型号一致。 ( 2 ) 两台摄像机与其水平连线所成的偏转角度完全对称。 ( 3 ) 两台摄像机之间重叠视场的形变可以忽略不记。 根据两台摄像机光轴平行与否可将重叠照射模型分为光轴平行模型与光轴 不平行模型。定义h l 表示两台摄像机c l 、c 2 光心之间的水平距离；h 2 表示两台 摄像机重合视场的水平宽度；三表示图2 3 中斜截面内c 0 6 的长度；现、既分 别表示两台摄像机在检测线位置的水平视场宽度；咖l 、晚分别表示左、右两侧 摄像机的光轴与摄像机水平连线c l c 2 所成的夹角；z 0 1 4 c 1 0 1 3 ，0 2 4 c 2 0 2 3 分 别表示两台摄像机的水平视角。根据上述假设条件可知z 0 1 4 c i o l 3 = z 0 2 4 c 2 0 2 3 ， w i = w 2 ，西l = 0 2 。 下面将针对光轴平行与光轴不平行这两类模型，分别建立自由度为h 1 ，h 2 ， 矾，l7 。i 目标函数为西l ，晚，, d o l 4 c 1 0 1 3 ，z 0 2 4 c 2 0 2 3 的数学模型。 第一类：两台摄像机的光轴相互平行且垂直于水平连线c l c 2 。如图2 4 所示， 图中c l 、c 2 分别表示具有重叠视场的两台摄像机，摄像机的光轴与c 1 c 2 连线的 夹角为9 0 0 。平面a c l o l 3 0 1 4 和平面c 2 0 2 3 0 2 4 分别表示摄像机c l 、c 2 水平视角 第2 章视频检测点模型研究 所在的斜截面。 根据图2 4 所描绘的关系图以及照射模型所满足的假设条件，可以得到如下 三组条件： 口l = 口2 ；展= 反= = y 2 ；研= 岛 口l + 届= 乃+ 1 9 l = 口2 + 尾= y 2 + 幺= 9 0 0 ( 毕+ = 堕27 = 啊+ 如 建立目标函数表达式为： l = 2 = 9 0 0 z o l 4 c 1 0 1 3 = z 0 2 4 c 2 d 2 3 = 届+ 7 l = 及+ 7 2 = 2 l ，：半j屈：可h。+h2tg(p, a r c t g ( ，) = b - j 屈= _ 万_ ) 图2 - 4 光轴平行的两台摄像机重叠照射模型 f i g u r e2 - 4o v e r l a p p e ds h i n i n gm o d e lf o rt w oc a l t l e r a so fp a r a l l e lo p t i c a la x i s ( 2 - 7 ) ( 2 8 ) ( 2 - 9 ) ( 2 - t o ) ( 2 1 1 ) ( 2 1 2 ) 第二类：两台摄像机的光轴不平行。根据重合度( 办2 ) 与摄像机之间距离( 办1 ) 北京工业大学工学坝士掌位论文 之间的关系，图2 5 中( a ) 、( b ) 两幅图分别给出了( h i h 2 ) 和( h i h 2 第2 章视频检测点模型研究 ( b ) h i h 2 图2 5 光轴不平行的两台摄像机重叠照射模型 f i g u r e2 - 5o v e r l a p p e ds h i n i n gm o d e lf o rt w oc 锄e r a so fn o n p a r a l l e lo p t i c a la x i s 建立目标函数表达式为： 么d 1 4 c l o l 3 = 么0 2 4 c 2 0 2 3 = 层+ = 屐+ y 2 2 = l =