智能抬杆系统的设计与实现

题目智能抬杆系统的设计与实现前言进入21世纪，在即将到来的“万物互联”的IOT时代，社区作为汇聚科技社会人，房，车三大未来物联网时代最核心的要素，其价值将不言而喻。伴随着人们的生活水平，经济水平的提高。居住的安全，方便以及便捷，受到了广泛关注。一个智慧社区最能一开始就体现其智能的地方肯定是大门了。它控制着社区人口出入，便捷的方式更容易受到居民喜爱。社区门禁从最初的对门锁及钥匙的管理到需要人工值守再到门禁卡，门禁系统逐步的发展，代表了智慧社区的发展方向。但是每一阶段的门禁系统都有各种各样的缺陷，对钥匙的管理无疑是繁琐以及麻烦的。人工值守需要耗费大量的人力财力，可能出现值守人员未看到出入车辆，未进行抬杆操作，导致车辆只能干等或者鸣笛提醒值守人员放行，在车辆较多的情况下，会出现拥堵的场面，十分不方便。并且人工值守成本较高的同时还不易管理。门禁卡存在安全性低，功能局限，易丢的隐患。目前家家户户经济条件提高，进出社区都是驾车，这也使上述的门禁系统显的更加吃力。本文设计的基于车牌识别的自动抬杆系统是基于传感器技术、无线通讯等技术上，针对以上门禁方式的不足，加以改进，使其方便社区住户出行，真正实现一个智慧社区的基本需求，改善用户的生活方式，让人们在不失去原本社区安全性的前提下，拥有更方便快捷的出行享受。摘要随着人们经济水平的提高，对居住环境的要求也越来越高。当人们驾车进入到自家小区时，如果遇到不方便的门禁，出入会很麻烦的情况下，会影响居民的心情，降低居住体验，若采用人工管理，将消耗大量的人力财力，并且效率低下，所以人工管理并不是长久之举。在智能化商品飞速发展的现在，人们往往喜欢采用更加智能的设备解决日常遇到的麻烦。针对上述问题，本文设计了方便快捷的小区门禁系统，以达到人们心中智能社区的标准，从而方便人们的日常进出社区。首先对于居民驾驶车辆车牌信息的采集，当驾车驶入或驶出时，由计算机自动识别技术识别车牌并与数据库对比，对已录入数据库的固定车辆放行，对临时车进行临时管理，实现车辆进出监控，从而实行放行或禁止进入等操作。考虑到居民驾车进出小区要到门口才能放行的问题，本文采用摄像车牌识别一体化技术，识别范围广，当车辆驶入识别范围内，就开始自动识别，从而提前抬杆，让车辆通过。很大程度上方便了居民的出行。关键字：自动识别，智能抬杆，物联网，无线通讯目录摘要 3第一章绪论 51.1设计背景以及意义 51.2国内社区门禁发展现状 61.3主要工作及论文组织结构 61.3.1本文主要工作 61.3.2论文组织结构 7第二章系统方案设计 82.1需求分析 82.2框架设计 82.3功能模块设计 9第三章硬件系统设计 103.1所需硬件设计组成 103.2摄像头配置 10第四章应用软件设计 114.1软件功能 114.1.1信息注册 114.1.2摄像抓取 124.1.3显示屏显示 13 4.2安卓端软件设计 13第五章基于OCR的视觉识别 145.1OCR识别的发展历程及主要应用 145.2OCR车牌识别 155.2.1图像的采集与转化 155.2.2边缘提取 155.2.3牌照的地位与分割 16牌照区域定位 16牌照区域分割 16统一处理 175.2.4字符分割和比对 17第六章总结 186.1回顾 186.2研究的意义 186.3存在的问题 196.4展望 19参考文献 20致谢 21第一章绪论1.1设计背景及意义随着时代的发展，更多智能方便的物品进入了人们的生活，于是人们更加追求高品质的生活。而社区作为聚集了大部分人群的地方，社区发展的智能与否也影响了人们的居住体验。一个社区的门禁控制着整个居民的出入，居民出入社区的高峰期无疑是上下班时间，在这段时间内，如果很多车辆因为缓慢，繁琐的社区门禁系统造成拥堵在社区门口的现象，将大大降低居民居住的幸福感以及心情不悦，感到烦躁，可能造成上班迟到等损失。目前，有些物业管理不成熟的社区和一些老旧的小区，进出车辆还存在刷卡，登记记录这些操作，这种繁琐程度可想而知。本来这种小区居住的大多数人群以老年人居多，不会写字，记性差门禁卡丢了，忘记带这些问题都有可能出现，再加上疫情防控阶段，“守住大门”受到了这些居民的广泛关注，在方便这些居民出行的前提下又要确保安全性，控制外来人口进入。在这种情况下，一个基于车牌识别的智能门禁系统，将给居民带来极大的方便以及安全性。本文设计的车牌识别抬杆系统，是一种基于视觉识别的智能门禁系统。本套系统通过摄像头提前抓取进出车辆照片，提取有效车牌信息与数据库中的车牌号信息进行对比，从而来控制车辆进出社区，同时，PC电脑端可以实时查看车辆信息，查看出行记录。也可以进行车牌注册，对临时车辆也可以较好管理。与一些社区的刷卡以及登记进入社区的门禁管理方式，此套系统更加的智能化，更加的方便。本课题研究意义具体如下。（1）当前城市中仍有一些社区或公共场合在采用人工值守，刷门禁卡等方式进入，这些方式在当今智能化的社会显得落后，缺点暴露无遗。智能化的社区门禁应运而生。（2）人工值守将耗费大量的人力物力，且人员不易管理。门禁IC卡也可能丢失，或者被他人盗用，而本套系统是在无人的状态下，利用车牌的唯一性，实现精准，快速的放行。（3）本文设计的系统，体现了物联网技术，展现了万物互联。物联网技术与视觉识别技术的相结合所设计的抬杆门禁系统，在方便居民出行的同时，也增加了其安全性，让人们住的放心，住的舒心。1.2.国内社区门禁发展现状随着物联网时代的到来，经济水平的提高。社区作为汇聚城市人口的主要地方，社区的发展受到广泛的关注。社区的大门口是最显眼的地方。而大门的门禁系统，经过多年的发展，也出现了很大的变化。自锁具发明以来，使用机械锁进入社区，楼宇，是最普遍的方法，但是需要社区保安值守，且钥匙难于管理，存在易丢失，易盗用的风险，安全性以及便捷性，都很不到位。后来出现了IC电子卡，居民出入通过刷卡，这的确是大大改善了出行方式，相比之前更加方便，但或多或少也存在一些问题，比如卡会丢失，被他人捡到之后的后果也不堪设想。目前一些小区也有抬杆系统，但需要人通过遥控来控制，也有不便的地方。1.3主要工作及论文组织结构1.3.1本文主要工作 本文所设计的基于视觉自动识别车牌的社区门禁抬杆系统，是通过对车牌的识别与数据库中的车牌信息进行对比来控制杆子的升降。此套系统不需要人工看守，也不需要主动刷卡，既省去了人工看守费用，降低成本，也解决了居民会丢失门禁卡的问题，减轻了住户的烦恼。从而实现一个利民，安全的社区门禁系统。为实现本文所设计的系统，需要完成以下一些步骤： （1）车牌信息的注册。住户首先通过PC电脑端的APP，输入人员的姓名，性别，年龄，身份证号码，家庭门牌号，所属车辆的车牌号，上传个人正面照，最终注册成功。以上步骤完成居民信息的采集。 （2）信息数据的查询。社区物业或者安保部门，通过登录APP管理账号，输入对应车牌号，点击查询，即可查到该车辆出入社区的时间，住址以及由摄像头捕捉到的驾驶人的照片图像。极大的提高了办事效率以及社区安全性。 （3）车牌识别进行抬杆。本系统使用网上开源的视觉识别OCR技术，通过摄像头提取捕捉到的照片中的车牌信息，从而实现车牌识别。该OCR技术应用于多场景的高精度的图片，文字识别，范围十分广泛。 （4）杆子的控制。当摄像头识别到的车牌信息与信息库中的一致时，通过连接蓝牙，蓝牙传送信号到抬杆控制器，从而进行杆子的升降。1.3.2论文的组织结构本文共分为六个章节，第一章阐述了课题的背景，意义，国内人脸识别门禁的发展现状以及本文主要工作和结构安排。第二章为系统整体方案设计，包括系统需求，框架设计，功能模块的介绍。第三章为硬件系统的设计，主要包括硬件组成部分，摄像头配置的介绍。第四章为系统软件的设计，主要有软件功能的介绍，包括信息注册，摄像抓取，显示屏显示。还有安卓端软件的设计。第五章为基于OCR识别技术的介绍，该章节简单的介绍了OCR技术的发展及主要应用，以及OCR车牌识别的实现流程。第六章为本文的总结，包括对本文内容的回顾介绍和对本系统设计前的前期准备等等。还有对本系统研究意义的总结，针对本系统所列出的出现的问题，还是有很多不足的地方。最后写出了对本文的展望，在后续的工作中，在自身水平以及各方面都提升的情况下，希望解决问题，使本套系统更加完善。第二章系统方案的设计2.1需求分析 随着经济的发展，物联网时代的到来，人们越来越喜欢用智能化的物品来提高生活质量，在享受智能化的物品给生活带来方便的同时，也更加关注其安全性。社区门禁的便捷，安全正符合人们的需求。 随着网络通信以及物联网技术的发展，通过视觉识别的社区自动抬杆技术，更加符合社会发展的需求，更加符合大众心中的智能标准。它既代替了传统的固定人员看守社区大门的方法，也弥补了刷IC门禁卡进入小区的漏洞。本系统主要从以下几个方面简单的进行需求分析，具体如下：（1）取代了老旧社区的人工看守管理门禁的方式，节约了人工成本，并且使小区门禁更加快捷，方便人们出行，提高了社区的安全性。也解决了使用IC卡易丢失，会被盗用的问题，更加安全。（2）让居民体验到智能化的社区服务，提高居民的幸福感，带给人们智能化的居住体验，使用本套自动抬杆的社区门禁系统将会更加的方便，便捷，安全。2.2框架设计本系统的架构图具体如图2.2 图2.2系统架构图(1)前端系统：安装摄像头，通过蓝牙连接电动挡车器，将信号上传到PC机实时控制升降。摄像头的OCR识别技术，可以大范围的准确识别过往车辆的车牌，从而精确的控制车辆进出。(2)传输系统：客户端软件与PC端通过协议相连接，进行车辆信息的注册，识别以及PC机的查询。(3)后端系统：PC端可以查询车辆信息及车主信息，主要是提供查询系统。2.3功能模块设计本系统的功能是通过摄像头的视觉识别出入车辆的车牌，与数据库中的车牌信息对比，从而来控制杆子的升降，实现智能化的门禁系统。 第三章硬件系统设计3.1所需硬件设计组成本系统摄像头，专用显示屏，补光灯，快速闸机以及计算机，软件等组成。配置摄像头，连接PC端，可以通过PC机检测摄像画面。将抬杆用蓝牙与控制器连接，当摄像头采集有效信息，发送指令到控制器从而控制抬杆的升降。部分核心代码如下。3.2摄像头配置本系统使用的带有OCR自动识别技术的摄像头，摄像采集到的有效画面会同步至PC端供查看，摄像头可以大范围的，准确的，抓取来往车辆车牌信息。并且受到光线以及其他环境因素的影响极小。首先用VisualStudio2019软件进行编程。使用NLE.Device.ADAM类打开摄像头并连接。具体代码如下。第四章应用软件设计4.1软件功能本系统使用VisualStudio2019进行编程，使用C#语言。VisualStudio2019是一款由微软推出最新款专业化VS编程开发工具，VS2019功能强劲，十分受编程人员喜爱，可以帮助用户轻松进行编程操作，VisualStudio2019中文版便捷好用，还具备了一个源代码编辑器功能，可以帮助运行以及编辑C++，PHP等各种编程语言。共实现以下几项功能。(1)车辆信息的注册(2)车辆信息以及识别记录的查询(3)信息及识别记录上传至数据库(4)从数据库中调取信息4.1.1信息注册居民在实现车牌识别之前，需要通过PC端软件进行信息注册。注册内容主要有人员的姓名，性别，年龄，身份证号码，家庭门牌号，所属车辆的车牌号，上传个人正面照。先将这些信息采集到位，然后在通过PC机将以上采集到的信息同步至数据库中。注册界面如下。添加车牌信息部分代码如下：使用Add方法，添加车牌。当摄像头抓取的图像与代码中的符合时，放行。若不符，则不会接收到信号，最终不放行。4.1.2摄像抓取当车辆进入社区时，摄像头会自动抓取车牌信息，与数据库中的信息进行对比。并将抓取照片自动存放在指定地方，方便以后查询。以下是抓取存放信息的主要代码。4.1.3显示屏显示当车辆进入社区时，当摄像头捕捉到的车牌信息对比成功后，抬杆抬起的同时，显示屏也会显示“车辆通过”的字样。表示成功，也方便车主更直观的看到。若车辆为外来车辆，没有登记的情况下自然不能进入小区，此时的显示屏上会显示“车牌xxx,未登记的字样”，这样可以提醒安保人员进入人员登记。为小区安全提供了保障。显示屏代码具体如下。4.2安卓端软件设计本系统为了方便居民更加快捷的注册信息，设计了一个手机端APP供用户注册车辆信息等等。使用AndroidStudio编程软件进行编程设计。AndroidStudio是一个全新的Android开发环境，基于IntelliJIDEA.类似EclipseADT，AndroidStudio提供了集成的Android开发工具用于开发和调试。该软件主要实现本系统注册车牌信息以及车主可以通过此APP在数据库中查询自己车辆进出社区的识别信息的功能。 第五章基于OCR的视觉识别5.1OCR识别的发展历程及主要应用 计算机文字识别，俗称光学字符识别，英文全称是OpticalCharacterRecognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中，印刷体文字识别是开展最早，技术上最为成熟的一个。早在1929年德国科学家Taushek就取得了一项光学字符识别(OpticalCharacterRecognition，简称OCR)的专利131。欧美国家为了将浩如烟海、与日俱增的大量报刊杂志、文件资料和单据报表等文字材料输入计算机进行信息处理，从上世纪50年代就开始了西文OCR技术的研究，以便代替人工键盘输入。经过40多年的不断发展和完善，并随着计算机技术的飞速发展，西文OCR技术现已广泛应用于各个领域，使得大量的文字资料能够快速、方便、省时省力和及时地输入到计算机中，实现了信息处理的“电子化”。 与国外相比，我国的印刷体汉字识别研究是从上世纪70年代末起步的，至今己有近三十年的发展历史，大致可以分成探索阶段，研制阶段以及实用阶段。印刷体汉字识别自从1989年在国内掀起高潮至今，处于实用阶段。在此期间，清华大学电子工程系、中国科学院计算所智能中心、北京信息工程学院、沈阳自动化研究所等多家单位分别研制并开发出了实用化的印刷体汉字识别系统。尤其是由清华大学电子工程系研制的清华THOCR产品和由汉王集团开发的尚书OCR产品，它们始终都处于技术发展的最前沿，并占据着最大的市场份额，代表着印刷体汉字识别技术的发展潮流。目前，印刷体汉字识别技术的研究热点已经从单纯的文字识别转移到了表格的自动识别与录入，图文混排和多语种混排的版面分析、版面理解和版面恢复，名片识别，金融票据识别和古籍识别等内容上。并且出现了许多相关的识别系统，如:紫光文通推出的名片识别系统(ecard)、身份证识别系统(e验通)和“慧视”屏幕文字图像识别系统等等。这些新的识别系统的出现，标志着印刷体汉字识别技术的应用领域得到了广阔的扩展。OCR识别技术经过长时间的发展至今，技术水平已十分成熟。其主要应用于车牌识别，Tesseract,验证码识别。OCR识别技术已经从方方面面渗透入我们的生活。5.2OCR车牌识别 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。一个基于OCR技术的车牌识别系统，需要经历图像的采集与转换，边缘提取，牌照的定位和分割，字符的分割和比对这四大步骤。具体介绍如下。5.2.1图像的采集与转化 考虑到现有牌照的字符与背景的颜色搭配一般有蓝底白字、黄底黑字、白底红字、绿底白字和黑底白字等几种，利用不同的色彩通道就可以将区域与背景明显地区分出来，例如，对蓝底白字这种最常见的牌照，采用蓝色B通道时牌照区域为一亮的矩形，而牌照字符在区域中并不呈现。因为蓝色（255，0，0）与白色（255，255，255）在B通道中并无区分，而在G、R通道或是灰度图像中并无此便利。同理对白底黑字的牌照可用R通道，绿底白字的牌照可以用G通道就可以明显呈现出牌照区域的位置，便于后续处理。5.2.2边缘提取 边缘是指图像局部亮度变化显著的部分，是图像风、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。所以在此我们要对图像进行边缘检测。图像增强处理对图像牌照的可辨认度的改善和简化后续的牌照字符定位和分割的难度都是很有必要的。增强图像对比度度的方法有：灰度线性变换、图象平滑处理等，具体如下：（1）灰度矫正：由于牌照图像在拍摄时受到种种条件的限制和干扰，图像的灰度值往往与实际景物不完全匹配，这将直接影响到图像的后续处理。如果造成这种影响的原因主要是由于被摄物体的远近不同，使得图像中央区域和边缘区域的灰度失衡，或是由于摄像头在扫描时各点的灵敏度有较大的差异而产生图像灰度失真，或是由于曝光不足而使得图像的灰度变化范围很窄。这时就可以采用灰度校正的方法来处理，增强灰度的变化范围、丰富灰度层次，以达到增强图像的对比度和分辨率。我们发现车辆牌照图像的灰度取值范围大多局限在r=(50,200)之间，而且总体上灰度偏低，图像较暗。根据图象处理系统的条件，最好将灰度范围展开到s=(0,255)之间。（2）图像平滑处理：对于受噪声干扰严重的图像，由于噪声点多在频域中映射为高频分量，因此可以在通过低也可以直接在空域中用求邻域平均值的方法来通滤波器来滤除噪声，但实际中为了简化算法，削弱噪声的影响。由于牌照是车辆上比较明显的图像区域，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是Roberts算子。5.2.3牌照的定位和分割牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图像预处理后的原始灰度图像中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图像从整个图像中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于牌照图像在原始图像中是很有特征的一个子区域，确切说是水平度较高的横向近似的长方形，它在原始图像中的相对位置比较集中，而且其灰度值与周边区域有明显的不同，因而在其边缘形成了灰度突变的边界，这样就便于通过边缘检测来对图像进行分割。牌照区域定位牌照图像经过了以上的处理后，牌照区域已经十分明显，而且其边缘得到了勾勒和加强。此时可进一步确定牌照在整幅图像中的准确位置。这里选用的是数学形态学的方法，其基本思想是用具有一定形态的机构元素去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形态特征，并除去不相干的结构。牌照区域分割对车牌的分割可以有很多种方法，本程序是利用车牌的彩色信息的彩色分割方法。根据车牌底色等有关的先验知识，采用彩色像素点统计的方法分割出合理的车牌区域，确定车牌底色蓝色RGB对应的各自灰度范围，然后行方向统计在此颜色范围内的像素点数量，设定合理的阈值，确定车牌在行方向的合理区域。然后，在分割出的行区域内，统计列方向蓝色像素点的数量，最终确定完整的车牌区域。统一处理经过上述方法分割出来的车牌图像中存在目标物体、背景还有噪声，要想从图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群，即对图像二值化。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。5.2.4字符分割和比对(1)字符分割：在汽车牌照自动识别过程中，字符分割有承前启后的作用。它在前期牌照定位的基础上进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别。字符识别的算法很多，因为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连情况，所以此处采用的方法为寻找连续有文字的块，若长度大于某阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割。(2)字符识别：字符的识别目前用于车牌字符识别(OCR)中的算法主要有基于模板匹配的OCR算法以及基于人工神经网络的OCR算法。基于模板匹配的OCR的基本过程是:首先对待识别字符进行二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。第六章总结6.1回顾 本系统结合市面上一些小区落后的门禁系统，所做出的一种更加高效，更加快捷，更加安全的一种新型门禁系统。从前期的市面调研到翻阅大量的资料，针对这些落后的门禁方式所出现的问题隐患，做出针对性的功能设计。本文中使用的视觉识别OCR技术，是当前文字图像识别方面最成熟，最方便，最准确的一项技术。是本文这套基于车牌识别技术系统的首要之选。本文主要完成了以下几项工作：(1)通过走访及查阅众多的资料，了解了现在很多社区的门禁方式以及其安全隐患。列举了此系统的研究意义及当前社区门禁系统的现状和现代大多数人对智能化的社区门禁的那种迫切需求。(2)结合自身的专业水平和与现在的社区门禁的对比，设计出了比较智能化的基于车牌识别技术的自动抬杆门禁系统，极大的满足了当前大多数居民的一些要求。也顺应了当前万物互联的时代发展。(3)准备了摄像头，补光灯，专用显示屏，快速闸机以及计算机等硬件设备。通过对这些设备的调试，也可以投入使用中。(4)软件设计方面，使用VisualStudio2019软件完成了对PC端注册车牌信息的设计。用户可以使用PC机注册自己的车牌及其他信息，也可以查询自己的出行记录。也使用AndroidStudio完成了对手机端APP的设计，方便了住户的查询，即只需下载手机APP，就可以方便快捷的查询自家识别记录。6.2研究意义本文针对目前大多数社区的落后的门禁方式，设计出了一套基于车牌识别技术的自动抬杆系统，解决了这些小区的进出拥堵，以及安全性的问题。提高了居民进出效率，方便了人们的出行方式以及社区安全性的问题。让居民体验智能化社区的体验，增加幸福指数。6.3存在的问题由于本人的经验及专业水平一些方面的不足，本文所设计的系统还是有诸多方面的不足。部分内容还是存在些问题，需要后续补充改善。具体如下：(1)PC端，安卓端注册界面不够美观，需要后期加工处理美观一下。(2)硬件设施方面不够完备，导致很多功能还是无法调试，蓝牙连接的信号响应比较慢，导致自动闸机需要一定的接受信号时间才可以实现指令。(3)软件代码编程方面还是不够完善，编码功底还需加强，安卓APP注册不是很完善，数据查询很繁琐，数据没有统一管理。6.4展望本系统目前只是初步完成了对车牌识别技术的自动抬杆系统的设计，虽然有很多不足，但是比较适应当代时代的发展，可以解决很多社区的问题，希望在之后自身水平提高的情况下继续完善本套系统，解决这套系统所出现的问题，使它可以真正的适用在市场中。 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