田鵬飛

(山西信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院有限公司,山西 太原 030012)

1 背景

近年來(lái),由于全國(guó)城鄉(xiāng)道路建設(shè)步伐加快,全國(guó)城市化水平和鄉(xiāng)村建設(shè)也在不斷提高。我國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量逐年增加,截至2022年,全國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量達(dá)到4.17億輛。機(jī)動(dòng)車(chē)輛的迅速增加帶來(lái)了諸多交通問(wèn)題,路網(wǎng)不暢、設(shè)施不足、交通擁堵等問(wèn)題越來(lái)越突出;行車(chē)難、停車(chē)難、交通秩序混亂等問(wèn)題日益突顯,對(duì)城市交通管理造成的沖擊和壓力越來(lái)越大。城市道路交通擁擠堵塞問(wèn)題已成為制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展、降低人民生活質(zhì)量、削弱經(jīng)濟(jì)活力的瓶頸之一。比如,節(jié)日前后的交通擁堵,交通管理現(xiàn)狀和需求的矛盾進(jìn)一步加劇,與交通相關(guān)的刑事和治安案件數(shù)量也逐年上升,特別是像肇事或作案后駕車(chē)逃逸、盜搶機(jī)動(dòng)車(chē)輛、車(chē)輛違章行駛等。另外依據(jù)黨中央、國(guó)務(wù)院對(duì)收費(fèi)公路制度的改革要求和決策部署,提高綜合交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)效率,取消全國(guó)高速公路省界收費(fèi)站,實(shí)現(xiàn)不停車(chē)快捷收費(fèi),這就使得快速準(zhǔn)確獲取車(chē)輛信息變得迫在眉睫。

2 車(chē)輛信息識(shí)別技術(shù)的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀

機(jī)動(dòng)車(chē)車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)研究國(guó)外起步較早,從20世紀(jì)80年代,國(guó)外的研究人員就開(kāi)始了對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的研究。傳統(tǒng)的機(jī)動(dòng)車(chē)車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車(chē)輛牌照識(shí)別的一種應(yīng)用。車(chē)牌識(shí)別在高速公路車(chē)輛管理中得到廣泛應(yīng)用,電子收費(fèi)(ETC)系統(tǒng)中,也是結(jié)合機(jī)動(dòng)車(chē)車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)識(shí)別車(chē)輛身份的主要手段。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車(chē)牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來(lái),通過(guò)車(chē)牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車(chē)牌字符識(shí)別等技術(shù),識(shí)別車(chē)輛牌號(hào)、顏色等信息,最新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識(shí)別率可達(dá)到99.7%,漢字的識(shí)別率可達(dá)到99%。

由于我國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)車(chē)牌識(shí)別的特殊性,即我國(guó)的車(chē)牌格式和國(guó)外有較大的差異,我國(guó)標(biāo)準(zhǔn)汽車(chē)牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字組成,漢字識(shí)別與字母和數(shù)字的識(shí)別有很大的區(qū)別,漢字的識(shí)別增加了識(shí)別的難度;采用任何一種單一識(shí)別技術(shù)均難以奏效,我們只能進(jìn)行參考,不能進(jìn)行直接應(yīng)用。雖然我國(guó)車(chē)牌的識(shí)別需要識(shí)別漢字,但是對(duì)于英文字母和數(shù)字的識(shí)別,我們可以借鑒國(guó)外的研究技術(shù),日本、加拿大、德國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家都有適用于本國(guó)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)。

國(guó)內(nèi)在20世紀(jì)90年代也開(kāi)始了自己的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的研究。目前比較成熟的產(chǎn)品有中科院自動(dòng)化研究所漢王公司的漢王眼,香港亞洲視覺(jué)科技有限公司的慧光車(chē)牌號(hào)碼識(shí)別系統(tǒng)等。另外西安交通大學(xué)的圖像處理和識(shí)別實(shí)驗(yàn)室、上海交通大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程系、清華大學(xué)人工智能?chē)?guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、浙江大學(xué)自動(dòng)化系等都做過(guò)類(lèi)似的研究,雖然這些車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率大多都比較高,如95%,甚至97%、98%,但是這些車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別檢測(cè)結(jié)果大多數(shù)是在簡(jiǎn)單受限制的場(chǎng)景下取得的,在實(shí)際的交通場(chǎng)合以及更加復(fù)雜的背景環(huán)境的情況下,這些車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率一般都很低。

3 辨識(shí)系統(tǒng)基本原理

基于AI+深度學(xué)習(xí)算法的車(chē)輛融合信息辨識(shí)系統(tǒng)硬件架構(gòu)是基于“高性能AI硬件結(jié)構(gòu)+深度學(xué)習(xí)算法”的架構(gòu),可提高整體硬件性能與圖像處理的速度。攝像機(jī)采集到的信息通過(guò)深度學(xué)習(xí)的智能算法處理,替換掉了原模式識(shí)別算法,去除了原算法層面的人工目標(biāo)挑選過(guò)程,由前端攝像機(jī)來(lái)承擔(dān)進(jìn)行目標(biāo)自主挑選,摒除人工挑選對(duì)識(shí)別模式的限制。利用計(jì)算機(jī)精細(xì)化的運(yùn)算、幾何圖形、幾何比例特殊的處理方式,通過(guò)大量過(guò)車(chē)目標(biāo)的自主學(xué)習(xí)從而提高車(chē)輛特征、號(hào)牌的識(shí)別準(zhǔn)確率,達(dá)到精細(xì)化識(shí)別的目的,從而提高了系統(tǒng)魯棒性、環(huán)境適應(yīng)性。將信息融合理論應(yīng)用于車(chē)輛融合信息辨識(shí)系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)車(chē)輛多類(lèi)型參數(shù)的動(dòng)態(tài)采集,包含車(chē)輛速度檢測(cè)、車(chē)輛圖像記錄、超速抓拍、車(chē)輛牌照自動(dòng)識(shí)別、車(chē)身顏色識(shí)別、車(chē)型判別等,避免了傳統(tǒng)采集系統(tǒng)的單一性,可以為車(chē)輛道路管理及上層交通管理系統(tǒng)提供豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

我們研發(fā)的基于AI+深度學(xué)習(xí)算法的車(chē)輛融合信息辨識(shí)系統(tǒng)在攝像機(jī)高清成像方面,采用“高性能 AI 硬件平臺(tái)+深度學(xué)習(xí)算法”的架構(gòu),精細(xì)化控制確保高清圖像的成像質(zhì)量,使得攝像機(jī)在不同環(huán)境、不同光照條件下均可達(dá)到滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用的成像效果。

視頻檢測(cè)方面,利用深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)視頻圖像中的目標(biāo),在車(chē)頭到達(dá)停止線以前完成車(chē)輛檢測(cè)工作,同時(shí)鎖定畫(huà)面中經(jīng)過(guò)每條車(chē)道的車(chē)輛,提高車(chē)輛檢測(cè)工作的時(shí)效性。

車(chē)牌識(shí)別方面相對(duì)于單幀畫(huà)面車(chē)牌識(shí)別技術(shù)和多幀識(shí)別技術(shù),本系統(tǒng)采用“深度學(xué)習(xí)”技術(shù),通過(guò)算法反復(fù)訓(xùn)練和自學(xué)習(xí),一方面可提升車(chē)牌識(shí)別準(zhǔn)確率,另一方面有助于對(duì)車(chē)輛進(jìn)行持續(xù)跟蹤。

車(chē)輛跟蹤方面,在檢測(cè)到車(chē)輛目標(biāo)以后,利用深度學(xué)習(xí)車(chē)輛跟蹤算法鎖定目標(biāo),并對(duì)其進(jìn)行持續(xù)跟蹤,最終獲得車(chē)輛在路口的行駛軌跡,為闖紅燈、壓線、不按導(dǎo)向車(chē)道行駛等交通違法行為的取證提供技術(shù)基礎(chǔ)。

交通違法辨識(shí)方面,利用深度學(xué)習(xí)算法,將車(chē)輛跟蹤刻畫(huà)的行駛軌跡與車(chē)道屬性、信號(hào)燈狀態(tài)(紅、黃、綠)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)分車(chē)道、多相位的交通違法辨識(shí);利用深度學(xué)習(xí)算法,在車(chē)輛檢測(cè)、車(chē)輛跟蹤的基礎(chǔ)上,結(jié)合車(chē)道屬性統(tǒng)計(jì)出分車(chē)道、分?jǐn)嗝?、分時(shí)段的車(chē)流數(shù)據(jù),計(jì)算出占有率、飽和度等。

卡口監(jiān)測(cè)方面,卡口監(jiān)測(cè)指利用深度學(xué)習(xí)算法提取通行車(chē)輛的號(hào)牌特征,利用車(chē)牌顏色識(shí)別與車(chē)輛輪廓分析提取車(chē)型特征,用以與黑名單庫(kù)進(jìn)行比對(duì)、報(bào)警。

車(chē)輛融合信息辨識(shí)系統(tǒng)由卡口前端子系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)傳輸子系統(tǒng)和后端管理子系統(tǒng)組成。實(shí)現(xiàn)對(duì)通行車(chē)輛信息的采集、傳輸、處理、分析與集中管理。

前端子系統(tǒng),負(fù)責(zé)完成車(chē)輛綜合信息的采集,包括車(chē)輛特征照片、車(chē)牌號(hào)碼與車(chē)牌顏色等。并完成圖片信息識(shí)別、數(shù)據(jù)緩存以及壓縮上傳等功能,主要由卡口抓拍單元、補(bǔ)光燈、終端服務(wù)器、外場(chǎng)工業(yè)交換機(jī)、光纖收發(fā)器、開(kāi)關(guān)電源、防雷器等設(shè)備組成。

傳輸與后端管理子系統(tǒng),傳輸部分:負(fù)責(zé)系統(tǒng)組網(wǎng),完成數(shù)據(jù)、圖片的傳輸與交換;后端管理部分:負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)對(duì)轄區(qū)內(nèi)相關(guān)數(shù)據(jù)的匯聚、處理、存儲(chǔ)、應(yīng)用、管理與共享,由中心管理平臺(tái)和存儲(chǔ)系統(tǒng)組成。中心管理平臺(tái)由搭載平臺(tái)軟件模塊的服務(wù)器組成,包括:管理服務(wù)器、應(yīng)用服務(wù)器、Web服務(wù)器、圖片服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器等。

在功能模塊上,主要分為目標(biāo)檢測(cè)、圖像采集處理單元、前端數(shù)據(jù)處理及上傳單元、網(wǎng)絡(luò)傳輸單元、視頻監(jiān)控單元。

目標(biāo)檢測(cè)、圖像采集處理單元,由卡口抓拍單元加補(bǔ)光燈組成?？谧ヅ膯卧梢曨l檢測(cè)功能,采用視頻檢測(cè)算法完成機(jī)動(dòng)車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)和行人的目標(biāo)檢測(cè)及抓拍,同時(shí)輸出高清照片和車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù),具備強(qiáng)光(逆、順)抑制功能,減弱白天日光對(duì)卡口抓拍單元和夜間機(jī)動(dòng)車(chē)大燈對(duì)卡口抓拍單元拍照的影響,從所拍照片上能清晰呈現(xiàn)機(jī)動(dòng)車(chē)正面全貌和車(chē)牌特征。

前端數(shù)據(jù)處理及上傳單元,前端數(shù)據(jù)可以在終端服務(wù)器內(nèi)就地備份存儲(chǔ),并上傳中心管理平臺(tái)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)傳輸通道故障情況下,終端服務(wù)器可以暫存車(chē)輛通行數(shù)據(jù),當(dāng)通信恢復(fù)以后,臨時(shí)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)能自動(dòng)續(xù)傳,補(bǔ)錄到中心管理平臺(tái)集中存儲(chǔ)。

網(wǎng)絡(luò)傳輸單元,主要由路口工業(yè)交換機(jī)、網(wǎng)線等資源組成,實(shí)現(xiàn)卡口前端子系統(tǒng)與中心平臺(tái)之間的互聯(lián)互通。

視頻監(jiān)控單元,由高清全景攝像機(jī)加上補(bǔ)光設(shè)備組成。以實(shí)現(xiàn)24小時(shí)全天候不間斷的高質(zhì)量圖像視頻信息采集。

4 辨識(shí)系統(tǒng)優(yōu)越性

本系統(tǒng)測(cè)量準(zhǔn)確率高,使用靈活方便,易于集成,可以有效提升異常車(chē)輛查處與攔截的準(zhǔn)確度,能夠有效針對(duì)假套牌進(jìn)行分析比對(duì),對(duì)前端路面進(jìn)行抓拍分析,結(jié)合數(shù)據(jù)中心的處理算法,具備研判交通態(tài)勢(shì)的能力以及流量統(tǒng)計(jì)的功能,還能對(duì)車(chē)牌進(jìn)行精確化的識(shí)別,輔助提高城市交通的規(guī)劃能力,能充分避免交通擁堵等問(wèn)題,同時(shí)彌補(bǔ)多年來(lái)靠單幀圖像和多幀圖像識(shí)別技術(shù)的不足,大幅度地提高車(chē)輛車(chē)牌辨識(shí)的準(zhǔn)確度。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中,充分借鑒、利用國(guó)內(nèi)外的先進(jìn)技術(shù)和成功經(jīng)驗(yàn),在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和設(shè)備選型上精益求精,將高清成像技術(shù)、智能視頻檢測(cè)分析技術(shù)、攝像機(jī)內(nèi)嵌車(chē)牌識(shí)別等代表行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的先進(jìn)、成熟技術(shù)有機(jī)結(jié)合在一起,設(shè)計(jì)出一套性能優(yōu)異的道路車(chē)輛智能監(jiān)測(cè)記錄系統(tǒng)。避免投入即陷入技術(shù)落后,且規(guī)避因業(yè)務(wù)、運(yùn)行環(huán)境的變化而造成系統(tǒng)大范圍調(diào)整的可能。

目前,國(guó)內(nèi)外常見(jiàn)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的方式主要分為兩種:一種是靜態(tài)圖像圖片的識(shí)別,另一種是動(dòng)態(tài)視頻流的實(shí)時(shí)識(shí)別。靜態(tài)圖像識(shí)別技術(shù)的識(shí)別有效率較大程度上受限于圖像的抓拍質(zhì)量,多為單幀圖像識(shí)別,而動(dòng)態(tài)視頻流的識(shí)別技術(shù)適應(yīng)性較強(qiáng),識(shí)別速度快,它實(shí)現(xiàn)了對(duì)視頻每一幀圖像進(jìn)行識(shí)別,增加識(shí)別比對(duì)次數(shù),擇優(yōu)選取車(chē)牌號(hào),關(guān)鍵在于較少地受到單幀圖像質(zhì)量的影響。

5 辨識(shí)系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景

本系統(tǒng)具有良好的應(yīng)用前景,能夠廣泛地應(yīng)用于交通事件實(shí)現(xiàn)自動(dòng)報(bào)警,重點(diǎn)位置流量檢測(cè),易堵點(diǎn)檢測(cè)等場(chǎng)景中。

通過(guò)本系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)不停車(chē)快捷收費(fèi),減少路面車(chē)輛擁堵現(xiàn)象,提高車(chē)輛信息檢測(cè)效率和精度。公路中日益嚴(yán)重的交通擁堵現(xiàn)象嚴(yán)重影響了城市形象及經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展,本系統(tǒng)能夠?qū)飞闲旭偟臋C(jī)動(dòng)車(chē)輛進(jìn)行高質(zhì)量的自動(dòng)抓拍、自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)比對(duì)、軌跡查詢回放、車(chē)牌識(shí)別、車(chē)輛顏色和車(chē)型記錄、車(chē)速檢測(cè)以及對(duì)重點(diǎn)部位的全天候24h全面監(jiān)控覆蓋檢測(cè),全面記錄道路上所有通行車(chē)輛,從而能夠避免路面擁堵現(xiàn)象;實(shí)現(xiàn)了不停車(chē)快捷檢測(cè)收費(fèi),減少了擁堵過(guò)程中廢氣的排放強(qiáng)度和時(shí)間,提高了高速公路收費(fèi)卡口的通行效率,有效地解決了交通擁堵和檢測(cè)效率的矛盾。此外,還消除了人工檢測(cè)的缺陷,提高了檢測(cè)效率和通行速度。對(duì)基本公共設(shè)施、改善大氣環(huán)境污染有著積極的作用。

本系統(tǒng)能夠全面檢測(cè)道路上所有通行車(chē)輛,實(shí)現(xiàn)異常車(chē)輛的查處和攔截,優(yōu)化交通組織結(jié)構(gòu),輔助提高城市交通規(guī)劃能力,使得道路運(yùn)輸系統(tǒng)有序進(jìn)行;大幅度地提升交通管理部門(mén)的辦案時(shí)效,以最少的人力投入,降低案件比;幫助公安部門(mén)提升假套牌的分析能力,提升交通態(tài)勢(shì)研判能力;助力規(guī)范交通秩序,提高公民素質(zhì),提升緝查布控業(yè)務(wù)的緝查布控能力。

另外本系統(tǒng)對(duì)于公路的設(shè)計(jì)、建造、運(yùn)營(yíng)、管理、養(yǎng)護(hù)以及生態(tài)環(huán)保等方面也具有重要的意義。