全景一体化车型识别器在高速公路收费系统的应用

张泽民

（福建省高速公路集团有限公司福州管理分公司，福建福州 350000）

1 车型识别技术的发展现状

1.1 电子标签识别法

目前，国际上不停车收费（ETC）系统大多是以无线电通信技术为基础建立的。电子标签识的作用是记录车辆信息，包括车牌号、车辆账号、车辆类型等。车辆通过安有收费系统的通道时，阅读器与电子标签产生的微波通信实现车辆信息的交换，进行实时CRC校验，经过收费系统与车主的银行进行实时清算。

1.2 电磁感应线圈识别法

公路投入使用前在下面铺设高频电流的线圈，由于车辆大部分都是由金属组成，汽车驶过感应线圈后，线圈内部产生涡流，造成线圈的电感量瞬间减小。由于车辆的铁磁物和底盘结构与车型存在关系，电流引起的变化具有不同特点，可以根据感应曲线的差异分别车型，判断驶过车辆的型号。

1.3 红外探测法

红外探测法的技术原理是在高速公路各车道两侧安装红外检测器，车辆驶过检测装置时，装置根据不同车型遮挡发射装置信号的不同采集车辆侧面信息，并根据采集的信息与建立的车型数据库进行对比，对车型进行明确判断，实现了车型的自动分类。通常情况下，该系统中的发射和接收点以垂直和水平排列的方式居多，点位数量巨大，一般在几百对左右，保证了系统可以全面采集车辆侧面的全部信息，经过整理后信息更细致和完整，真实反映车辆的特征和轮廓，数据中包括车长、高度、轮距和轴数等，车辆识别效果理想。

1.4 车牌识别法

车辆识别法原理是通过识别装置识别车辆进而识别车型。车辆驶过固定位置时，摄像机获取汽车牌照图像，形成车牌号和车牌颜色等信息，在现有的车辆数据库中进行检索与其对应的车型，确定驶过车辆的车型信息。该方法对检测设备结构要求宽松，方便安装，但是需要建立全面的车辆数据库，信息收集工作的工作量较为庞大，还需要保证车辆的车牌清晰。

1.5 基于视频图像的车型识别

国际上相关研究机构通过视频图像进行车辆识别的研究较多，其原因是数字图像提供的信息更直观和利用度高，通过特定的算法能够获得车辆的信息，根据车辆的特征判断车型的具体信息。与其他车型识别方法比较，图像识别法具有信息量大、涵盖内容多、硬件安装简便、对高速公路破坏性低、运维工作相对容易等特点。

本文主要研究以视频图像为基础判断车型分类算法，根据目前开展的车型识别研究中的车辆分类、特征提取、识别算法等，探索改进方法，探讨全景一体化的车型识别器在高速公路的应用与前景。

2 全景一体化车型识别器

2.1 设备概述

全景一体化车型识别器，主要应用于高速公路出、入口车道，其特性是采用集成式全景摄像机，对车牌、车头、车身、车尾等进行抓拍，与传统的车道摄像机只抓拍车头的模式不同，解决了信息收集不完全的问题。通过全景摄像机将车辆全景图像呈现在屏幕上，方便工作人员观察车辆信息，并形成段视频、图像等资料用于数据库更新。现有的高速公路收费方式主要通过称重设备对车型进行计算分析，容易出现计算不准确、误判等情况。全景一体化车型识别器可以与称重设备进行互相印证，互为补充，避免收费员与车辆司机私下交易，起到防控廉政风险的作用[1]。

全景一体化车型识别器作为新分类标准下的视频车型检测器，将车型识别、车牌识别以及车辆全景形成短视频，实现了对通过高速公路各路段的车辆识别、分类和车牌记录等，为高速公路的收费稽查、查处违章、超限治理、ETC逃费管控等提供视频资料。该系统的主要优势是最大限度消除了人为因素的影响，避免了暗箱操作，使高速公路收费更公开透明。在检测过程中，能够精准识别并记录经过收费站的车辆，为交管部门调查交通事故、查明找可疑车辆提供了视频证据。在交通管制方面也体现出了该产品的优点，进行交通管制的过程中，该产品能够提前对经过车辆进行预警，提供最佳行程路线，降低管制难度，为车辆节省运输费用。

2.2 全景一体化车型识别器使用的图像处理技术

（1）图像灰度化。

灰度图是只含亮度信息，不含色彩信息的图像，亮度连续由亮到暗。为了将图片信息直观呈现，需要将亮度值进行划分，一般可划分超过200个级别，0代表最暗（全黑），最大值为最亮（全白），灰度图只能够表现256种颜色（灰度）。摄像头收集的图像以彩色为主，但在处理过程中，需要对彩色照片进行二次处理，转化为系统可进行检测的灰度图。

最大值法：将RGB的值设为最大，R=G=B=max（R，G，B），此方法可形成亮度较高的灰度图像。

平均值法：将RGB的值设定为平均数，R=G=B=（R+G+B）/3，该方法形成的灰度图像可能出现失真现象。

加权平均值法：按照固定标准为RGB赋值，加权平均，R=G=B=（αR十βG十γB）/3。

根据调查发现人眼对绿色的敏感度最高，红色次之，蓝色最低。按照β＞α＞γ设定最为合理，能够得到最清晰的灰度图像。在实际操作过程中，三个值划分为α=0.30、β=0.59、γ=0.11，通过验证这三个数值最合理。

（2）图像的平滑。

摄像头采集车辆图像的过程中，由于外在和内在的因素会造成信息采集的干扰，图像会出现不规则的噪声，严重影响图像的质量，甚至影响工作人员对信息的判断。外部的干扰因素包括雨雪、雷电、共振和人为干扰等，内部的干扰大多是设备内部元件因长时间使用出现老化造成的。随机噪声使图像质量达不到要求，出现特征模糊、图像不清晰，增加了图像处理的难度。为了采集到清晰车辆图像，需要对采集的图像进行降噪，过滤高频噪声。目前消除随机噪声的方法以图像平滑为主，其目的是凸显图像特征，常用的降噪方法为邻域平均法和中值滤波[2]。

（3）锐化。

图像在变换和传输过程中，会受到多方面因素的影响而退化，具体表现是图像模糊。在识别和观看图像的过程中，需要将目标的边缘和轮廓信息进一步凸显，使图像观看和识别更直观。图像的锐化处理一般在空域或频域中进行。

3 全景一体化车型识别器在高速公路收费系统中的应用

3.1 在高速公路收费站的安装与数据采集

全景一体化车型识别器安装在收费站车道岛面，对进入车道的车辆进行车型识别，将车型数据传输至收费软件，与车道称重设备获得的称重数据进行匹配，若车辆车型对应的重量偏高，则对车辆进行劝返，不允许其进入高速公路。

3.2 全景一体化车型识别器的产品功能

（1）对进入高速公路入口的车辆进行车牌识别，采集车身、车头、车尾等信息，输出车辆全景图像以及10 s以上全景车辆视频。

（2）对出入车辆自动进行轮廓识别、车型识别、轴型识别和轮轴识别，采集车辆长宽高、车型、轴型等信息。

（3）对识别范围内的车辆进行队列维护，避免因跟车、连续过车和插队造成事故，可在任意情况下调取对应车辆为收费亭当前车辆。

（4）保存录像视频资料，对同一车辆数据进行叠加。

3.3 全景一体化车型识别器的特点与优势

（1）一体多能。

融入了一体化设计理念，只需要外接PoE以太网线即可完成供电，在防干扰、防尘和防雾方面表现较好，具备了多类型识别功能，资源配置合理，投资低。随着我国在识别系统研发领域不断加大投入，一体化理念已经成为识别系统构建的主流理念，为高速公路的经营提供了良好的保障。该产品在各方面的优势得到了充分发挥，解决了以往收费系统故障多、维修难的问题[3]。

（2）个性设置。

将车型识别器、车辆全景图片、车牌图片和短视频收集功能集中在一起。

（3）车型识别。

精准识别车型，能够快速将客货分离，并准确判断车牌、车辆类别和轴型。

（4）车牌识别。

能够快速对焦收集车牌信息，全景一体化车型识别器可以对车头及车尾分别进行抓拍，可以对照车头车尾的车牌进行识别分析，产生的车牌识别结果更精确。

（5）高精识别。

车辆捕获率不低于99%，车牌号码和颜色识别率不低于98%，车辆分离准确率不低于99%，车型识别率不低于95%，车辆轴型识别率不低于95%。

（6）安装快捷。

在车道安全岛处安装即可，在安装过程中对周围设备设施没有影响。

（7）一键调试。

采用全景摄像头，拍摄角度能够任意调整，计算机可进行远程操控，完成参数调整、更新维护和设备升级等，运维效率高，成本低廉。

（8）全天候。

能够在各种环境中进行工作，例如夜间、逆光、阴天等条件下，能够保证图片的清晰度和识别率。

4 结语

全景一体化车型识别系统是以图像分析为主的计算机检测系统，其原理是应用图像压缩和识别技术。将全景摄像头安装在各种类型的公路上，计算机对采集的图像进行在线处理，识别车辆与车型信息，对道路车辆信息进行统计。该系统的出现对高速公路反逃费和廉政防控具有显著效果。随着科学技术的发展，高速公路的技术含量不断增加，在资源共享的时代背景下，视频与图像检测技术应用在高速公路已成为必然趋势。