全景一體化車型識(shí)別器在高速公路收費(fèi)系統(tǒng)的應(yīng)用

張澤民

（福建省高速公路集團(tuán)有限公司福州管理分公司，福建福州 350000）

1 車型識(shí)別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 電子標(biāo)簽識(shí)別法

目前，國際上不停車收費(fèi)（ETC）系統(tǒng)大多是以無線電通信技術(shù)為基礎(chǔ)建立的。電子標(biāo)簽識(shí)的作用是記錄車輛信息，包括車牌號(hào)、車輛賬號(hào)、車輛類型等。車輛通過安有收費(fèi)系統(tǒng)的通道時(shí)，閱讀器與電子標(biāo)簽產(chǎn)生的微波通信實(shí)現(xiàn)車輛信息的交換，進(jìn)行實(shí)時(shí)CRC校驗(yàn)，經(jīng)過收費(fèi)系統(tǒng)與車主的銀行進(jìn)行實(shí)時(shí)清算。

1.2 電磁感應(yīng)線圈識(shí)別法

公路投入使用前在下面鋪設(shè)高頻電流的線圈，由于車輛大部分都是由金屬組成，汽車駛過感應(yīng)線圈后，線圈內(nèi)部產(chǎn)生渦流，造成線圈的電感量瞬間減小。由于車輛的鐵磁物和底盤結(jié)構(gòu)與車型存在關(guān)系，電流引起的變化具有不同特點(diǎn)，可以根據(jù)感應(yīng)曲線的差異分別車型，判斷駛過車輛的型號(hào)。

1.3 紅外探測法

紅外探測法的技術(shù)原理是在高速公路各車道兩側(cè)安裝紅外檢測器，車輛駛過檢測裝置時(shí)，裝置根據(jù)不同車型遮擋發(fā)射裝置信號(hào)的不同采集車輛側(cè)面信息，并根據(jù)采集的信息與建立的車型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，對車型進(jìn)行明確判斷，實(shí)現(xiàn)了車型的自動(dòng)分類。通常情況下，該系統(tǒng)中的發(fā)射和接收點(diǎn)以垂直和水平排列的方式居多，點(diǎn)位數(shù)量巨大，一般在幾百對左右，保證了系統(tǒng)可以全面采集車輛側(cè)面的全部信息，經(jīng)過整理后信息更細(xì)致和完整，真實(shí)反映車輛的特征和輪廓，數(shù)據(jù)中包括車長、高度、輪距和軸數(shù)等，車輛識(shí)別效果理想。

1.4 車牌識(shí)別法

車輛識(shí)別法原理是通過識(shí)別裝置識(shí)別車輛進(jìn)而識(shí)別車型。車輛駛過固定位置時(shí)，攝像機(jī)獲取汽車牌照圖像，形成車牌號(hào)和車牌顏色等信息，在現(xiàn)有的車輛數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行檢索與其對應(yīng)的車型，確定駛過車輛的車型信息。該方法對檢測設(shè)備結(jié)構(gòu)要求寬松，方便安裝，但是需要建立全面的車輛數(shù)據(jù)庫，信息收集工作的工作量較為龐大，還需要保證車輛的車牌清晰。

1.5 基于視頻圖像的車型識(shí)別

國際上相關(guān)研究機(jī)構(gòu)通過視頻圖像進(jìn)行車輛識(shí)別的研究較多，其原因是數(shù)字圖像提供的信息更直觀和利用度高，通過特定的算法能夠獲得車輛的信息，根據(jù)車輛的特征判斷車型的具體信息。與其他車型識(shí)別方法比較，圖像識(shí)別法具有信息量大、涵蓋內(nèi)容多、硬件安裝簡便、對高速公路破壞性低、運(yùn)維工作相對容易等特點(diǎn)。

本文主要研究以視頻圖像為基礎(chǔ)判斷車型分類算法，根據(jù)目前開展的車型識(shí)別研究中的車輛分類、特征提取、識(shí)別算法等，探索改進(jìn)方法，探討全景一體化的車型識(shí)別器在高速公路的應(yīng)用與前景。

2 全景一體化車型識(shí)別器

2.1 設(shè)備概述

全景一體化車型識(shí)別器，主要應(yīng)用于高速公路出、入口車道，其特性是采用集成式全景攝像機(jī)，對車牌、車頭、車身、車尾等進(jìn)行抓拍，與傳統(tǒng)的車道攝像機(jī)只抓拍車頭的模式不同，解決了信息收集不完全的問題。通過全景攝像機(jī)將車輛全景圖像呈現(xiàn)在屏幕上，方便工作人員觀察車輛信息，并形成段視頻、圖像等資料用于數(shù)據(jù)庫更新。現(xiàn)有的高速公路收費(fèi)方式主要通過稱重設(shè)備對車型進(jìn)行計(jì)算分析，容易出現(xiàn)計(jì)算不準(zhǔn)確、誤判等情況。全景一體化車型識(shí)別器可以與稱重設(shè)備進(jìn)行互相印證，互為補(bǔ)充，避免收費(fèi)員與車輛司機(jī)私下交易，起到防控廉政風(fēng)險(xiǎn)的作用[1]。

全景一體化車型識(shí)別器作為新分類標(biāo)準(zhǔn)下的視頻車型檢測器，將車型識(shí)別、車牌識(shí)別以及車輛全景形成短視頻，實(shí)現(xiàn)了對通過高速公路各路段的車輛識(shí)別、分類和車牌記錄等，為高速公路的收費(fèi)稽查、查處違章、超限治理、ETC逃費(fèi)管控等提供視頻資料。該系統(tǒng)的主要優(yōu)勢是最大限度消除了人為因素的影響，避免了暗箱操作，使高速公路收費(fèi)更公開透明。在檢測過程中，能夠精準(zhǔn)識(shí)別并記錄經(jīng)過收費(fèi)站的車輛，為交管部門調(diào)查交通事故、查明找可疑車輛提供了視頻證據(jù)。在交通管制方面也體現(xiàn)出了該產(chǎn)品的優(yōu)點(diǎn)，進(jìn)行交通管制的過程中，該產(chǎn)品能夠提前對經(jīng)過車輛進(jìn)行預(yù)警，提供最佳行程路線，降低管制難度，為車輛節(jié)省運(yùn)輸費(fèi)用。

2.2 全景一體化車型識(shí)別器使用的圖像處理技術(shù)

（1）圖像灰度化。

灰度圖是只含亮度信息，不含色彩信息的圖像，亮度連續(xù)由亮到暗。為了將圖片信息直觀呈現(xiàn)，需要將亮度值進(jìn)行劃分，一般可劃分超過200個(gè)級(jí)別，0代表最暗（全黑），最大值為最亮（全白），灰度圖只能夠表現(xiàn)256種顏色（灰度）。攝像頭收集的圖像以彩色為主，但在處理過程中，需要對彩色照片進(jìn)行二次處理，轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)可進(jìn)行檢測的灰度圖。

最大值法：將RGB的值設(shè)為最大，R=G=B=max（R，G，B），此方法可形成亮度較高的灰度圖像。

平均值法：將RGB的值設(shè)定為平均數(shù)，R=G=B=（R+G+B）/3，該方法形成的灰度圖像可能出現(xiàn)失真現(xiàn)象。

加權(quán)平均值法：按照固定標(biāo)準(zhǔn)為RGB賦值，加權(quán)平均，R=G=B=（αR十βG十γB）/3。

根據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)人眼對綠色的敏感度最高，紅色次之，藍(lán)色最低。按照β＞α＞γ設(shè)定最為合理，能夠得到最清晰的灰度圖像。在實(shí)際操作過程中，三個(gè)值劃分為α=0.30、β=0.59、γ=0.11，通過驗(yàn)證這三個(gè)數(shù)值最合理。

（2）圖像的平滑。

攝像頭采集車輛圖像的過程中，由于外在和內(nèi)在的因素會(huì)造成信息采集的干擾，圖像會(huì)出現(xiàn)不規(guī)則的噪聲，嚴(yán)重影響圖像的質(zhì)量，甚至影響工作人員對信息的判斷。外部的干擾因素包括雨雪、雷電、共振和人為干擾等，內(nèi)部的干擾大多是設(shè)備內(nèi)部元件因長時(shí)間使用出現(xiàn)老化造成的。隨機(jī)噪聲使圖像質(zhì)量達(dá)不到要求，出現(xiàn)特征模糊、圖像不清晰，增加了圖像處理的難度。為了采集到清晰車輛圖像，需要對采集的圖像進(jìn)行降噪，過濾高頻噪聲。目前消除隨機(jī)噪聲的方法以圖像平滑為主，其目的是凸顯圖像特征，常用的降噪方法為鄰域平均法和中值濾波[2]。

（3）銳化。

圖像在變換和傳輸過程中，會(huì)受到多方面因素的影響而退化，具體表現(xiàn)是圖像模糊。在識(shí)別和觀看圖像的過程中，需要將目標(biāo)的邊緣和輪廓信息進(jìn)一步凸顯，使圖像觀看和識(shí)別更直觀。圖像的銳化處理一般在空域或頻域中進(jìn)行。

3 全景一體化車型識(shí)別器在高速公路收費(fèi)系統(tǒng)中的應(yīng)用

3.1 在高速公路收費(fèi)站的安裝與數(shù)據(jù)采集

全景一體化車型識(shí)別器安裝在收費(fèi)站車道島面，對進(jìn)入車道的車輛進(jìn)行車型識(shí)別，將車型數(shù)據(jù)傳輸至收費(fèi)軟件，與車道稱重設(shè)備獲得的稱重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行匹配，若車輛車型對應(yīng)的重量偏高，則對車輛進(jìn)行勸返，不允許其進(jìn)入高速公路。

3.2 全景一體化車型識(shí)別器的產(chǎn)品功能

（1）對進(jìn)入高速公路入口的車輛進(jìn)行車牌識(shí)別，采集車身、車頭、車尾等信息，輸出車輛全景圖像以及10 s以上全景車輛視頻。

（2）對出入車輛自動(dòng)進(jìn)行輪廓識(shí)別、車型識(shí)別、軸型識(shí)別和輪軸識(shí)別，采集車輛長寬高、車型、軸型等信息。

（3）對識(shí)別范圍內(nèi)的車輛進(jìn)行隊(duì)列維護(hù)，避免因跟車、連續(xù)過車和插隊(duì)造成事故，可在任意情況下調(diào)取對應(yīng)車輛為收費(fèi)亭當(dāng)前車輛。

（4）保存錄像視頻資料，對同一車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加。

3.3 全景一體化車型識(shí)別器的特點(diǎn)與優(yōu)勢

（1）一體多能。

融入了一體化設(shè)計(jì)理念，只需要外接PoE以太網(wǎng)線即可完成供電，在防干擾、防塵和防霧方面表現(xiàn)較好，具備了多類型識(shí)別功能，資源配置合理，投資低。隨著我國在識(shí)別系統(tǒng)研發(fā)領(lǐng)域不斷加大投入，一體化理念已經(jīng)成為識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建的主流理念，為高速公路的經(jīng)營提供了良好的保障。該產(chǎn)品在各方面的優(yōu)勢得到了充分發(fā)揮，解決了以往收費(fèi)系統(tǒng)故障多、維修難的問題[3]。

（2）個(gè)性設(shè)置。

將車型識(shí)別器、車輛全景圖片、車牌圖片和短視頻收集功能集中在一起。

（3）車型識(shí)別。

精準(zhǔn)識(shí)別車型，能夠快速將客貨分離，并準(zhǔn)確判斷車牌、車輛類別和軸型。

（4）車牌識(shí)別。

能夠快速對焦收集車牌信息，全景一體化車型識(shí)別器可以對車頭及車尾分別進(jìn)行抓拍，可以對照車頭車尾的車牌進(jìn)行識(shí)別分析，產(chǎn)生的車牌識(shí)別結(jié)果更精確。

（5）高精識(shí)別。

車輛捕獲率不低于99%，車牌號(hào)碼和顏色識(shí)別率不低于98%，車輛分離準(zhǔn)確率不低于99%，車型識(shí)別率不低于95%，車輛軸型識(shí)別率不低于95%。

（6）安裝快捷。

在車道安全島處安裝即可，在安裝過程中對周圍設(shè)備設(shè)施沒有影響。

（7）一鍵調(diào)試。

采用全景攝像頭，拍攝角度能夠任意調(diào)整，計(jì)算機(jī)可進(jìn)行遠(yuǎn)程操控，完成參數(shù)調(diào)整、更新維護(hù)和設(shè)備升級(jí)等，運(yùn)維效率高，成本低廉。

（8）全天候。

能夠在各種環(huán)境中進(jìn)行工作，例如夜間、逆光、陰天等條件下，能夠保證圖片的清晰度和識(shí)別率。

4 結(jié)語

全景一體化車型識(shí)別系統(tǒng)是以圖像分析為主的計(jì)算機(jī)檢測系統(tǒng)，其原理是應(yīng)用圖像壓縮和識(shí)別技術(shù)。將全景攝像頭安裝在各種類型的公路上，計(jì)算機(jī)對采集的圖像進(jìn)行在線處理，識(shí)別車輛與車型信息，對道路車輛信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。該系統(tǒng)的出現(xiàn)對高速公路反逃費(fèi)和廉政防控具有顯著效果。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，高速公路的技術(shù)含量不斷增加，在資源共享的時(shí)代背景下，視頻與圖像檢測技術(shù)應(yīng)用在高速公路已成為必然趨勢。