基于机器视觉的校园车辆出入管理系统设计

2018-03-05张锋唐志鸿郑树均刘颖君

机械工程师 2018年2期

张锋，唐志鸿，郑树均，刘颖君

（华南理工大学广州学院，广州 510800）

0 引言

随着生活水平的提高，越来越多的人拥有机动车，这将给车辆管理方面造成很大的压力。针对小区、办公部门、校园以及停车场等场合，传统的管理方式是采用感应卡和纸票介质，这种管理不仅耗费人力资源，自动化程度低而且效率低下，已经不能满足人们的需要。车牌识别管理系统是一种崭新的服务模式，它采用了先进的OCR技术，对各场所出入的车辆实现智能化管理。该设计旨在开发一套基于机器视觉的校园车辆出入管理系统，对进出校园的车辆进行智能管理。利用LabVIEW的VISION模块以及下位机的相关硬件对系统进行搭建，实现对车牌的自动识别，然后再结合下位机的控制部分对车辆自动放行，实现无障碍不停车出入、车辆智能管理和出口自动计费等功能，大大地提高了车辆管理的效率。

1 系统组成

如图1所示，系统由监控摄像头、计算机、人机交互界面、图像处理算法、数据库和车辆放行装置组成。监控摄像头用于图像的采集，然后把图像传到视觉系统，由于夜晚光线昏暗的原因，需要配合补光灯使用。计算机软件部分包含图像处理算法、数据库以及人机交互界面，图像处理算法用于特征的提取与识别，数据库用于用户数据的保存以及对车辆的进出信息进行记录，人机交互界面包含了系统相关的控制设置以及对获得的信息进行显示。车辆放行装置是系统的下位机部分，由ARM控制器、舵机及传感器组成，ARM控制器在接收到上位机的信号之后，通过控制舵机控制拦车杆的升降，实现对车辆的放行。

图1 系统框图

基于机器视觉的车辆出入管理系统应用在校园出入口对进出的车辆进行智能管理，针对于入口通道，道路旁边装有2个光电传感器，前面一个用于车辆的定位，当车辆到达相机的工作范围时，将会触发相机快门采集车辆的图像，计算机获取车辆的图像后对车牌号码进行定位识别，然后将车辆信息及进入时间记录到数据库当中，同时计算机发送信号给车辆放行装置进行抬杆动作，当车辆完全通过第2个光电传感器时拦车杆降下回到拦车状态。出口通道相关硬件与入口通道相同，当相机采集图像之后，计算机识别出车辆的车牌号码，然后再利用数据库中车辆出入的时间进行自动计费，待车主交费后自动放行车辆。设备布局如图2所示。

图2 设备布局

2 软件设计

图3 人机交互界面

软件作为系统的上位机部分，主要包含图像处理算法和数据库，图像处理算法是本系统中的核心部分，是机器视觉系统的大脑。软件设计是利用美国NI公司开发的LabVIEW进行算法的编写，LabVIEW中有专门的视觉开发工具包和数据库工具包，而且采用图形化的编程方式，能够大大地缩短开发的周期。人机交互界面,如图3所示。

2.1 图像处理算法设计

当车辆到达相机的工作范围时，触发相机进行图像采集，计算机接收到采集的图像之后再经过初步定位模块、精确定位模块和识别模块后将车牌号提取出来。总体算法流程程序如图4所示。

图4 总体算法流程程序

在车牌初步定位模块中引用相机所拍摄的图像，调整好图像的分辨率，提取一个颜色面（蓝色面），将上面产生的灰度图对应的像素信息存储在二维数组，通过轮廓算法将车牌的边缘和车身进行分离，轮廓算法即通过比较前后两个像素点的灰度值并且进行相减得到一个差值，再把这个差值还原出来成为一个新的灰度图，这个新的灰度图将会大大地减少外界的干扰因素，因为在现实生活中，车辆的车身颜色和车牌边框边缘的颜色是不同，利用这个特性将车身和车牌分离出来，同时也将周围环境的影响大大降低。然后再合理调整一下阈值，将车牌轮廓调整得更加合理，为接下来寻找边缘做铺垫。通过寻找左右车牌边缘，再经过一定的比较取舍关系，将车牌进行定位，由于左右边缘相对于上下边缘来说会更加容易找到。因为相机、拦车杆、停车标志的位置都是固定的，那就是意味着车辆被拍到的时候，车牌所占像素比例相对来说比较固定，变动范围不是很大，所以横向的距离相对来说比较固定，可以理解为一个常量。这个常量可以通过实际测量来合理确定。通过合理的图像处理后进行左右边缘的检测，得到左边缘的起始点、终点，右边缘的起始点、终点，其坐标分别定义为（X1，Y1）,(X2，Y2),(X3，Y3),(X4，Y4)。另外取一个横向距离的最大值、最小值，如果找不到左边缘或者右边缘，或者两个边缘的X值之差小于最小值或者大于最大值，则优先以左边缘做标准。如果两个边缘的差值大于最大值则取最大值，小于最小值则取最小值。比较两个边缘的Y值，取用最大Y值。保证接下来所截取的车牌在所截取的图像中，从而将车牌的区域进行初步确定，从而得到截取所需要的坐标信息，利用这个坐标信息将原图中的车牌截取出来，完成车牌的初步定位。车牌初步定位部分程序和定位效果如图5、图6所示。而车牌的精确定位主要是利用车牌的上下边缘来进行确定，通过相关的图像处理得到一个比较容易寻找到上下边缘的图像，再进行上下边缘的寻找，将车牌的位置范围缩小，使车牌的位置更加精确，然后对车牌再次进行截取，得到精确定位后的车牌图像。车牌精确定位部分程序及定位效果如图7、图8所示。

图5 车牌初步定位的图像处理部分程序

图6 车牌初步定位效果图

图7 车牌精确定位的图像处理部分程序

图8 精确定位效果图

图9 OCR识别效果图

车牌提取出来之后，利用OCR技术对车牌号码进行识别，需要OCR识别的字符要事先进行多次训练，并且将训练后的信息存储在一个．abc文件。在字符识别阶段这个过程，首先通过一系列的图像处理，然后调用出．abc文件将图上的信息进行匹配并且显示相关车牌信息。OCR识别效果如图9所示。

图10 数据库人机交互界面

2.2 数据库设计

数据库作为整个系统的仓库，负责存储和管理获得的相关数据，该系统把进出车辆的车牌号码以及出入时间等信息保存到数据库中，然后再把车辆的出入时间索引出来进行计费。数据库还负责对每天出入的车辆进行计数，生成报表发送给管理员查阅，管理员还可以通过人机交互界面对数据库当中的信息进行查询、修改及删除等操作。数据库人机交互界面如图10所示。