■ 文/公安部第一研究所 徐常星

山東神博數(shù)字技術(shù)有限公司 郭守學(xué)

關(guān)鍵字：車(chē)底掃描成像 圖像比對(duì) AGV控制 車(chē)牌識(shí)別

1 引言

伴隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，國(guó)民生活水平逐步提高，機(jī)動(dòng)車(chē)輛的保有量急劇增加。根據(jù)公安部交管局發(fā)布的最新數(shù)據(jù)，截至2017年底，中國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量達(dá)3.10億輛，其中汽車(chē)2.17億輛；機(jī)動(dòng)車(chē)輛便利了人們的生活，同時(shí)也帶來(lái)了許多安全問(wèn)題。犯罪分子利用機(jī)動(dòng)車(chē)輛攜帶危險(xiǎn)和違禁物品，標(biāo)志性的汽車(chē)炸彈恐怖襲擊，已經(jīng)成為全球范圍內(nèi)令人困擾的問(wèn)題，因此，如何對(duì)車(chē)輛進(jìn)行高效全面的安全檢查已經(jīng)成為當(dāng)務(wù)之急。

近年來(lái)，世界上恐怖襲擊事件數(shù)量加劇，汽車(chē)炸彈以其易隱蔽、改裝簡(jiǎn)便、獲取的渠道多和殺傷力巨大等特點(diǎn)，已經(jīng)成為恐怖襲擊的主要手段?？植婪肿雍芏鄷r(shí)候會(huì)把爆炸物隱藏在汽車(chē)的底部，從而躲避執(zhí)法人員的檢查，進(jìn)而對(duì)政府機(jī)關(guān)辦公場(chǎng)所、民航機(jī)場(chǎng)、港口、車(chē)站、軍事機(jī)構(gòu)及基地、駐外使館、檢查站、銀行、珠寶及貴金屬加工廠(chǎng)礦、科研及保密場(chǎng)所、大型會(huì)議及活動(dòng)造成了嚴(yán)重的威脅。因而，高效靈活的車(chē)底安全檢查成為預(yù)防此類(lèi)問(wèn)題的主要手段。

2 車(chē)底檢查現(xiàn)狀

當(dāng)前車(chē)底的檢測(cè)主要分為固定式、移動(dòng)式和便攜式。固定式主要是針對(duì)長(zhǎng)期需要車(chē)底檢測(cè)的特殊場(chǎng)所，如油庫(kù)，軍事基地，使館和監(jiān)獄等。常用的固定車(chē)底檢測(cè)設(shè)備如圖1所示：

圖1 固定式車(chē)底檢測(cè)設(shè)備及其安裝方式

移動(dòng)式主要適用于臨時(shí)或者短期需要車(chē)底檢測(cè)的場(chǎng)所，如大型會(huì)議，大型賽事和重要外事活動(dòng)。移動(dòng)式車(chē)底檢測(cè)將固定式車(chē)底檢測(cè)進(jìn)行了精簡(jiǎn)，常見(jiàn)的移動(dòng)式車(chē)底檢測(cè)如圖2所示：

圖2 移動(dòng)式車(chē)底安檢設(shè)備及其應(yīng)用場(chǎng)景

便攜式車(chē)底檢查，大多使用手持式的車(chē)底安檢鏡，即由工作人員手執(zhí)一個(gè)帶有長(zhǎng)柄的反光鏡深入被檢車(chē)輛的底部，并對(duì)反光鏡中車(chē)輛底盤(pán)的情況進(jìn)行觀察，以發(fā)現(xiàn)可疑物品等目前針對(duì)個(gè)別車(chē)輛的檢測(cè)主要是通過(guò)人工來(lái)進(jìn)行檢測(cè)，如圖3所示：

圖3 反光鏡及車(chē)底檢測(cè)的范例

為了應(yīng)對(duì)更加復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景，本文提出了一種基于移動(dòng)式AGV小車(chē)的便攜式智能車(chē)底檢測(cè)平臺(tái)，該平臺(tái)具有較好的靈活性，能夠填補(bǔ)固定式和移動(dòng)式的不足，滿(mǎn)足日益復(fù)雜的車(chē)底安檢需求。

3 便攜式移動(dòng)平臺(tái)組成

智能便攜式移動(dòng)平臺(tái)的整體結(jié)構(gòu)如圖4所示：

圖4 便攜式安檢移動(dòng)平臺(tái)組成圖

車(chē)底移動(dòng)檢測(cè)平臺(tái)：借助線(xiàn)陣CCD相機(jī)和面矩陣相機(jī)分別完成車(chē)底圖像的采集和局部特征圖像的提取。

顯示控制平臺(tái)：車(chē)底檢測(cè)軟件運(yùn)行的載體，完成車(chē)底圖像的數(shù)據(jù)傳輸和結(jié)果判定。

車(chē)底檢測(cè)軟件：包括姿態(tài)控制模塊、圖像接收模塊、圖像處理模塊、圖像顯示模塊、自動(dòng)提示模塊、圖像管理模塊和數(shù)據(jù)庫(kù)。

數(shù)據(jù)中心：主要存儲(chǔ)車(chē)牌對(duì)應(yīng)的車(chē)底標(biāo)準(zhǔn)圖像，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)索引，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，權(quán)限管理及遠(yuǎn)程控制，將需要查詢(xún)的車(chē)底圖片進(jìn)行回傳。

3.1 車(chē)底移動(dòng)檢測(cè)平臺(tái)

車(chē)底移動(dòng)檢測(cè)平臺(tái)行進(jìn)路徑由視覺(jué)系統(tǒng)計(jì)算得出，在檢測(cè)時(shí)需要將移動(dòng)平臺(tái)放置車(chē)輛前部，檢測(cè)軟件獲取到車(chē)輛前部圖像，通過(guò)車(chē)牌識(shí)別來(lái)確定移動(dòng)平臺(tái)前進(jìn)的方向，具體流程圖如圖5所示：

圖5 車(chē)底輔助直線(xiàn)行駛流程

車(chē)牌是確定平臺(tái)中央位置的關(guān)鍵，本文平臺(tái)借助機(jī)器學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)牌的識(shí)別和定位，將車(chē)牌信息轉(zhuǎn)變成坐標(biāo)信息，如圖6所示：

圖6 車(chē)牌位置的定位

上圖中綠色內(nèi)容為標(biāo)定的車(chē)牌坐標(biāo)和寬高度的信息。

移動(dòng)平臺(tái)相機(jī)為已標(biāo)定的攝像機(jī)，標(biāo)定的作用是確定現(xiàn)實(shí)三維成像坐標(biāo)系到攝像機(jī)成像坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系，進(jìn)而根據(jù)公式(1)可計(jì)算出坐標(biāo)點(diǎn)的坐標(biāo)：

其中，為點(diǎn)在圖像中的位置坐標(biāo)，為空間點(diǎn)P在現(xiàn)實(shí)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，針孔相機(jī)成像如圖7所示：

圖7 針孔成像示意圖

根據(jù)針孔成像的原理，使用公式(2)可以計(jì)算出車(chē)牌邊緣點(diǎn)上的點(diǎn)距離小車(chē)的位置：

微調(diào)平臺(tái)，實(shí)時(shí)計(jì)算四個(gè)邊角到移動(dòng)平臺(tái)的距離分別為，根據(jù)差值來(lái)調(diào)整平臺(tái)位置，直至滿(mǎn)足公式(3)：

保證小車(chē)的中心位置，與車(chē)牌經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)變后的中軸在同一直線(xiàn)上，進(jìn)而保證移動(dòng)平臺(tái)開(kāi)始位置為車(chē)輛的中軸，得到圖像運(yùn)行輔助線(xiàn)如圖8所示：

圖8 計(jì)算得出的中心線(xiàn)

移動(dòng)平臺(tái)的整體結(jié)構(gòu)和內(nèi)部方向控制模塊，如圖9所示：

圖9 移動(dòng)平臺(tái)相機(jī)模塊和萬(wàn)向轉(zhuǎn)向

平臺(tái)使用的是萬(wàn)向輪，因而能夠?qū)ζ脚_(tái)的位置進(jìn)行微調(diào)，同時(shí)借助于伺服電機(jī)保證平臺(tái)在車(chē)底的直線(xiàn)運(yùn)行。

3.2 車(chē)底成像模塊

圖像采集模塊由線(xiàn)陣CCD相機(jī)、面陣相機(jī)、反射鏡和照明光源組成。負(fù)責(zé)車(chē)底補(bǔ)光，以及采集車(chē)底全景圖像和局部實(shí)時(shí)圖像。

線(xiàn)陣CCD相機(jī)負(fù)責(zé)車(chē)底全景圖像采集，采用高清寬動(dòng)態(tài)攝像機(jī)，為后期圖像拼接與增強(qiáng)處理提供高質(zhì)量的素材。擬選用DALSA SG-32線(xiàn)陣彩色CCD相機(jī)。

照明光源。由于車(chē)輛底盤(pán)處于背光處照明條件較差，需要引入高亮度LED補(bǔ)光燈為CCD成像系統(tǒng)提供足夠的照明。本系統(tǒng)要求圖像連續(xù)采集，且要求重復(fù)性要好，照明系統(tǒng)必須保證長(zhǎng)時(shí)間提供穩(wěn)定的照明，鑒于車(chē)底大部分部分不會(huì)反光，本模塊采用兩條條形熒光光源，從前后兩個(gè)方向照射，以保證去除陰影和光源亮度的均勻。光源采用特制變頻熒光燈，光譜范圍：0.38-0.78um，色溫：6500k，顯色性：＞80，開(kāi)口亮度是普通熒光燈的兩倍，開(kāi)11角度1200，功率為30W，尺寸：甲26mmx100mm，壽命：2000小時(shí)。

反射鏡。由于車(chē)輛底盤(pán)的高度有限，為了提高系統(tǒng)的適用性必須降低整個(gè)系統(tǒng)的高度，為保證CCD成像系統(tǒng)中復(fù)雜的光路系統(tǒng)有足夠的空間，利用了反射鏡將光路系統(tǒng)橫向布置，在保證光路系統(tǒng)的空間的同時(shí)有效降低了系統(tǒng)的高度。

面陣相機(jī)用于車(chē)底局部實(shí)時(shí)圖像拍攝，采用三軸云臺(tái)相機(jī)配防抖減震裝置，顯著提升畫(huà)面的穩(wěn)定性和減少圖像抖動(dòng)帶來(lái)的影響。整體效果圖如圖10所示：

圖10 相機(jī)與反光鏡模組

3.3 圖像處理模塊

圖像處理模塊中比對(duì)算法是車(chē)底安全檢查的核心。目前常用的圖像比對(duì)算法有直方圖匹配、圖像模板匹配、PSNR峰值信噪比比較、感知哈希算法及特征點(diǎn)匹配等算法，各種匹配算法在特定的領(lǐng)域有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)?；谲?chē)底相機(jī)的成像原理，在成像過(guò)程中由于司機(jī)在駕駛車(chē)輛行駛過(guò)程中的不確定性，得到的車(chē)底檢測(cè)圖片可能出現(xiàn)拉伸進(jìn)而導(dǎo)致圖片的形狀發(fā)生變化，傳統(tǒng)基于區(qū)域統(tǒng)計(jì)匹配不適應(yīng)于此場(chǎng)景，因此本平臺(tái)提出了一種多特征融合的圖像比對(duì)算法，來(lái)完成車(chē)底圖像匹配。

本平臺(tái)圖像比對(duì)算法主要針對(duì)車(chē)底標(biāo)準(zhǔn)圖像和實(shí)時(shí)車(chē)底圖像。首先將根據(jù)采集的車(chē)牌到數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)車(chē)輛的標(biāo)準(zhǔn)車(chē)底圖片，而后將標(biāo)準(zhǔn)圖像和采集后的圖像進(jìn)行如下的流程處理，比較兩張圖片差異，處理流程如圖11所示：

圖11 圖像處理流程

圖像對(duì)比模塊算法如下：

(1)對(duì)兩張圖像進(jìn)行濾波處理，使用3x3大小的SIZE框?qū)D像的進(jìn)行中值濾波，過(guò)濾掉圖像中的噪點(diǎn)；

(2)將得到的圖像進(jìn)行自適應(yīng)對(duì)比度的增強(qiáng)；

(3)提取圖像的特征描述點(diǎn)，根據(jù)特征點(diǎn)的坐標(biāo)信息，形成局部特征點(diǎn)的LBP特征，將圖形的坐標(biāo)和局部LBP特征級(jí)聯(lián)作為該點(diǎn)的特征描述子，過(guò)程如圖12所示：

圖12 局部特征點(diǎn)描述子的提取過(guò)程

(4)統(tǒng)計(jì)圖像中的特征描述子，按照坐標(biāo)遞增順序，建立圖像的特征編碼；

(5)將獲取到的實(shí)時(shí)圖像，按照步驟(3)，(4)進(jìn)行特征描述子的矩陣，根據(jù)圖像特征描述子的位置和方向?qū)?yīng)關(guān)系，得到兩幅圖像的特征位置匹配關(guān)系，進(jìn)而計(jì)算出兩者之間的仿射矩陣M，如圖13所示：

圖13 根據(jù)圖像匹配得到仿射矩陣

(6)由(5)中得到的放射矩陣M，將得到標(biāo)準(zhǔn)圖像中的特征子編碼映射到實(shí)時(shí)圖像中，根據(jù)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的坐標(biāo)位置按照步驟(3)計(jì)算周?chē)?5x15的特征直方圖分布，使用巴氏距離，來(lái)計(jì)算兩者的相似度如下圖14所示：

圖14 圖像相似度計(jì)算

經(jīng)過(guò)實(shí)際測(cè)量發(fā)現(xiàn)時(shí),認(rèn)為兩者相同，否則認(rèn)為兩者不同，將其作為差異點(diǎn)標(biāo)出，如上圖藍(lán)色圓圈標(biāo)注；

(7)將(6)中點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，得到兩張圖片具有差異的區(qū)域，將對(duì)應(yīng)區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注，得到結(jié)果如下圖15所示：

圖15 部分差異圖片結(jié)果

(8)統(tǒng)計(jì)實(shí)時(shí)圖像是否出現(xiàn)了差異位置，若無(wú)差異位置將實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行特征描述子編碼，并上傳到數(shù)據(jù)中心；若有差異則提示檢測(cè)人員。

3.4 通信模塊及報(bào)警模塊

通信模塊主要基于2.4GHZ的通信處理模塊，完成由車(chē)底相機(jī)成像到上位機(jī)的傳輸，同時(shí)完成上位機(jī)對(duì)移動(dòng)平臺(tái)的控制，上位機(jī)通過(guò)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆绞降綌?shù)據(jù)中心查詢(xún)車(chē)輛的標(biāo)準(zhǔn)圖片。

報(bào)警模塊主要采用蜂鳴或上位機(jī)軟件彈窗的方式來(lái)進(jìn)行提示。通過(guò)聲音和閃框的方式，能夠提高軟件和檢查人員之間交互，防止漏檢情況的發(fā)生。檢測(cè)人員異常圖片進(jìn)行標(biāo)注后，上傳到云端數(shù)據(jù)庫(kù)，完善云端數(shù)據(jù)庫(kù)中的異物的類(lèi)型，為后續(xù)基于深度學(xué)習(xí)的可疑物品檢測(cè)提供數(shù)據(jù)支撐。

4 車(chē)底檢測(cè)軟件

通過(guò)移動(dòng)平臺(tái)實(shí)時(shí)采集后的圖像通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信模塊，上傳到車(chē)底檢測(cè)軟件中，上位機(jī)軟件完成從云端數(shù)據(jù)的檢索，車(chē)底指紋的查詢(xún)并返回，依據(jù)返回圖像進(jìn)行圖像匹配檢測(cè)。圖16展示了車(chē)輛發(fā)現(xiàn)隱藏物品的展示結(jié)果，上方為實(shí)時(shí)采集后的圖像，其中紅色框?yàn)榕c車(chē)底圖像有差異的區(qū)域，左下角為彈窗警告，提示當(dāng)前車(chē)底存在異物，需要檢查人員進(jìn)行二次檢查和后續(xù)處理。

圖16 車(chē)底檢測(cè)軟件檢測(cè)效果

5 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)實(shí)際測(cè)試，使用該平臺(tái)能夠有效的檢測(cè)出車(chē)輛在車(chē)底攜帶的對(duì)比度較大的異物，而對(duì)于較小的或者隱藏在內(nèi)部的異物，檢測(cè)效果不夠理想，這也是視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)目前的挑戰(zhàn)，后續(xù)可以基于深度學(xué)習(xí)和深度圖像輔助來(lái)提高車(chē)底異物檢查的精度。

本移動(dòng)便攜平臺(tái)提升了車(chē)底檢測(cè)的靈活性，特別是針對(duì)大型車(chē)輛或者存在著較大嫌疑的目標(biāo)，移動(dòng)平臺(tái)可以通過(guò)手工和自動(dòng)兩種方式遠(yuǎn)程操控，保證檢測(cè)人員的安全，可適應(yīng)單一車(chē)輛和大型停車(chē)場(chǎng)；同時(shí)輕便易于攜帶，布置時(shí)間快，處理準(zhǔn)確，大大提升車(chē)底檢查的效率。