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        圖像識別在智能交通領(lǐng)域中的應(yīng)用

        2018-12-22 01:27:15哲,李
        無線互聯(lián)科技 2018年16期
        關(guān)鍵詞:車牌字符像素點(diǎn)

        張 哲,李 挺

        (1.延安大學(xué),陜西 延安 716000;2.大連交通大學(xué),遼寧 大連 116021)

        由于當(dāng)前交通擁堵問題日趨嚴(yán)重,智能交通系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生,針對我國當(dāng)前的現(xiàn)實(shí)狀況,單純地去加寬路面、限行等方法都不能從源頭上解決交通擁堵的問題,并且傳統(tǒng)的方法不論是在資金的投入以及城市空間的消耗上都不具優(yōu)勢。智能交通系統(tǒng)則是融合各種高新技術(shù)和大數(shù)據(jù)的代表[1],能夠從根本上很好地優(yōu)化人、道路、車、環(huán)境等因素之間的關(guān)系,解決道路擁堵等交通問題。

        1 智能交通存在問題概述

        1.1 車身顏色識別

        當(dāng)前智能交通系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)室中已經(jīng)取得了較好的研究成果,尤其是在車身識別方面。但是實(shí)驗(yàn)室中的研究都是基于一種特定的理想的環(huán)境,并不能完全地模仿真實(shí)的道路交通環(huán)境。車體在現(xiàn)實(shí)生活中的行駛過程中會受到許多外界因素的干擾,例如天氣、光線、灰塵、遮擋等,這些都會影響識別的結(jié)果和準(zhǔn)確性[2]。當(dāng)前較為主流的研究方向主要集中在對車身顏色的識別。在實(shí)際的測試中,室外不穩(wěn)定因素多,由于車的顏色不同其對光線反射的能力存在著較大的差別,車身紋理的不同,攝像頭的不同導(dǎo)致其對顏色的響應(yīng)存在差異。在實(shí)驗(yàn)中我們不難發(fā)現(xiàn)影響顏色識別的因素主要有3種:顏色的非恒定性、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)不完整分割,以及目標(biāo)本身顏色的復(fù)雜性[3]。所以,如何使車身顏色識別避免或者減少外界因素的影響,成為當(dāng)前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。目前的解決方法主要有提高攝像頭的圖像捕捉和處理能力,但是僅僅從攝像頭入手仍然不能解決實(shí)際使用中遇到的問題。研發(fā)有效的處理技術(shù)提高車輛顏色識別算法精度是當(dāng)前的首要問題。

        1.2 車身形狀識別

        在智能交通系統(tǒng)的發(fā)展中我們一直長期致力于對車輛檢測算法的發(fā)展。雖然研究時(shí)間長,但成果并不是很成熟,在實(shí)際的操作中還是有一些客觀條件影響著形狀識別的準(zhǔn)確性??陀^因素主要有以下幾方面:(1)車輛自身的尺寸雖然固定,但在行駛的過程中由于行駛速度的不同會導(dǎo)致對車身尺寸識別的不同。(2)車輛從攝像頭中駛過的角度不同,角度的不同同樣也影響著大小的識別。(3)在行駛過程中車輛之間會有遮擋。(4)關(guān)照條件的不同影響識別的能力和結(jié)果。所以當(dāng)前的車身識別能力與實(shí)際使用的要求還有一定的差距[4]。我們只有運(yùn)用更加先進(jìn)的圖像處理技術(shù),綜合更多的車身信息才能得到準(zhǔn)確的識別結(jié)果。

        2 圖像處理與圖像識別新技術(shù)在智能交通中的運(yùn)用與實(shí)踐

        在智能交通領(lǐng)域車牌的識別技術(shù)同樣具有重要的意義,并且被用在許多場合,車輛車牌的識別對于車輛的管理、定位有著決定性的作用,通過監(jiān)控的圖像錄入,對錄入圖像進(jìn)行分析處理從而識別車牌。在高速公路收費(fèi)站、停車場的進(jìn)出口等場所,車牌識別都有著廣泛的運(yùn)用,不僅提高了工作的效率,而且也省去了人工成本,為交通以及車牌定位等提供了極大的便利。

        2.1 車牌圖像特征提取

        2.1.1 車牌像素特征提取

        在車牌像素特征提取[5]中可以將圖像在識別過程中把像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行黑白二值化,即將黑色的像素點(diǎn)表示為1,白色的像素點(diǎn)表示為0,再將像素點(diǎn)1和像素點(diǎn)0進(jìn)行排列,通過維數(shù)和黑白像素點(diǎn)的個(gè)數(shù),最終確定圖形對應(yīng)的向量矩陣,這種方式的優(yōu)點(diǎn)是操作較為方便,不足是實(shí)用性不夠高。

        2.1.2 車牌骨架特征提取

        圖像線條寬度的不同在很大程度上會影響圖像識別的效果,給圖片處理的結(jié)果帶來差異,因此在對車牌的骨架圖像處理[6]之前,需要先將輪廓的寬度進(jìn)行統(tǒng)一處理,去除輪廓寬度帶來的不利影響,從而降低車架輪廓寬度帶來的差異化影響。由此得到車牌骨架特征,進(jìn)而得到圖像特征向量矩陣。這種方法得到的特征向量矩陣具有很好的普適性。

        2.1.3 車牌圖像特征點(diǎn)提取

        車牌特征提取常用方法主要包括:梯度統(tǒng)計(jì)、弧度統(tǒng)計(jì)、角點(diǎn)提取等方法[7]。13點(diǎn)車牌圖像特征提取法具有很強(qiáng)的識別性,能夠識別字符傾斜,消除由于字符傾斜造成的誤差,較好地彌補(bǔ)其他方法適應(yīng)性不強(qiáng)的缺點(diǎn)。其特征提取原理是:將字符等分為8個(gè)模塊,計(jì)算黑色像素點(diǎn)的個(gè)數(shù),作為8個(gè)象限的特征。再對處于水平和豎直的中間兩個(gè)模塊的黑色像素點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),第13個(gè)特征為所有的黑色像素點(diǎn),13點(diǎn)特征法的優(yōu)點(diǎn)是適應(yīng)性極強(qiáng),同時(shí)也存在特征點(diǎn)較少,收斂性不強(qiáng)的缺點(diǎn)。

        2.2 車牌圖像分割

        2.2.1 車牌圖像灰度轉(zhuǎn)化

        灰度圖像中每一個(gè)像素的R,G,B值相等,因此不能夠顯示絢麗的顏色,而彩色圖像的每一個(gè)像素 R,G,B值是不相等的。車牌圖像獲取可以得到256色位圖圖像,對256色位圖圖像進(jìn)行灰度化處理,可以將復(fù)雜的位圖圖像轉(zhuǎn)化為可以進(jìn)一步處理的灰度圖像[8]。在灰度圖形中,灰度值小的像素點(diǎn)為暗色,而灰度值較大的像素點(diǎn)亮為白色。

        2.2.2 車牌圖像二值化

        256色位圖像經(jīng)過灰度轉(zhuǎn)換處理后,可以獲得圖像中像素的灰度值。二值化處理可以將圖像中像素進(jìn)行灰度值獲取分化[9],其大小決定了亮度和暗度。在智能交通系統(tǒng)中通過像素的灰度值處理成為黑白兩色,進(jìn)一步結(jié)合閾值法能夠得到轉(zhuǎn)化后的車牌圖像。

        2.2.3 車牌圖像梯度銳化處理

        在現(xiàn)實(shí)生活中當(dāng)汽車行駛字在道路上時(shí),我們所獲取的汽車圖像往往是通過攝像頭拍攝獲取的,汽車所處的環(huán)境、光線的明暗往往差異較大,因此獲取的汽車圖像也比較模糊,需要進(jìn)行銳度化處理,獲取較為清晰的汽車圖像。

        在圖像的銳度化處理過程中常用的方法是微分法與高通濾波法。圖像的邊緣是由灰度級以及相鄰域點(diǎn)的不同像素點(diǎn)形成的,要突出相鄰域點(diǎn)之間灰度級別的變化來增強(qiáng)圖像邊緣。圖像的邊緣像素值通常無法所知,與此同時(shí),由于無法實(shí)現(xiàn)對輪廓取向進(jìn)行確定,因此通常采用不具備方向性的旋轉(zhuǎn)不變特性的線性算子。利用微分法求得梯度,利用差分運(yùn)算近似計(jì)算圖像邊緣處的像素值可以使邊緣模糊的圖像清晰化。

        2.2.4 車牌識別噪聲處理

        在車牌照片拍照中,車牌定位時(shí)已進(jìn)行部分去噪處理,但這一去噪,對于字符圖像的處理并不適合,在處理過程中,這樣的去噪方式容易將像素圖像也去除。具體方法為:在對圖像進(jìn)行處理時(shí),當(dāng)發(fā)現(xiàn)有明顯信號集中時(shí),掃描周邊信號,若信號強(qiáng)烈,且在一定范圍內(nèi),則認(rèn)為是非離散信號;若周邊信號較弱,則認(rèn)為是離散信號,需要將它去除掉。

        2.2.5 車牌圖像分割車牌字符分割算法

        車牌圖像分割車牌字符分割算法主要有垂直投影法、靜態(tài)邊界法以及連通區(qū)域法。這3種方法能夠確定車牌字符的邊界、分割得到車牌的清晰圖像,但是各存在其優(yōu)缺點(diǎn)。垂直投影法是利用字符塊在垂直方向上投影的特點(diǎn)開展的方法,從左至右檢測車牌坐標(biāo)垂直投影數(shù)值,認(rèn)定局部最小值為最左字符的邊界。然后從右到左檢測,得到的最小值為最右字符的邊界。但是“黑”“L”“N”等字符出現(xiàn)過度切割的可能性較大,應(yīng)用垂直投影法的過程中應(yīng)當(dāng)事先確定好最小值和寬度閾值。靜態(tài)邊界法能夠利用車牌的模板特征進(jìn)行分割,但是由于對車牌定位要求過高,可能造成字符分割誤差過大。連通區(qū)域法則是利用字符連通域的特點(diǎn)對車牌字符進(jìn)行切割,但是實(shí)際車牌中存在的噪聲區(qū)域較多,與字符線條連接在一起,難以獲得滿意的效果。

        2.2.6 在同一圖像中對不同尺寸、位置的文字進(jìn)行歸一處理

        比如,在實(shí)際應(yīng)用中,往往會根據(jù)圖像識別的字符外框,進(jìn)行等比例的放大或縮小,或根據(jù)相關(guān)位置關(guān)系,對不同圖像進(jìn)行歸一處理,從而將大小、為止、顯示特征不同的字符圖形,轉(zhuǎn)化為相對統(tǒng)一的字符,從而提高識別準(zhǔn)確率。

        3 結(jié)語

        綜上所述,智能交通領(lǐng)域中圖像識別和處理相關(guān)技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)極其普遍。本文對行進(jìn)中的汽車車型和顏色等相關(guān)問題進(jìn)行了討論,之后對如何提取車牌圖像以及車牌圖像特征進(jìn)行了分析,介紹了多種車牌分割方法,并對各自優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析,從而探尋更為高效和更為準(zhǔn)確的文字?jǐn)?shù)字識別方案。隨著智能識別技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用,識別能力將隨之大大增強(qiáng),但就目前來看,單純識別數(shù)字的識別技術(shù)已較為成熟,但涉及漢字、字母、數(shù)字的混合識別,準(zhǔn)確率還有待進(jìn)一步提高。

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