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基于樹莓派3B+的車輛識別與監控系統

2021-05-21 02:34:04高海超楊文峰常祎雯
通信電源技術 2021年2期
關鍵詞:系統

白 濤,高海超,楊文峰,常祎雯

(延安大學 數學與計算機科學學院,陜西 延安 716000)

0 引 言

隨著中國經濟的高速增長,居民生活水平持續提高,我國私人汽車擁有量直線上升,智能化和自動化的交通管理方式作為信息化時代的重要成果,吸引了更多人的關注。傳統的人工記錄或IC卡身份識別等車輛管理手段難以滿足現在城鎮化的發展,所以很有必要開發智能車輛檢測系統來適應當下信息化的管理,通過以計算機為主體的智能化工具完成可靠又高效的車輛管理[1-3]。車牌識別是車輛檢測系統必不可少的組成部分,關于車牌識別技術的探索已成為促進交通管理智能化的必要方式,為此本文提出一種基于樹莓派3B+的車牌識別系統,采用一種無線WiFi視頻采集傳輸方法遠程實時監控車輛的狀態,可應用于停車管理,緩解當下車輛管理的難處[4-10]。

1 車輛識別和監控系統

本文將ARM架構的樹莓派3B+作為主控芯片,通過采集終端完成對車輛的圖像采集功能,通過感知終端完成對車輛的實時感知功能。主控系統將采集的圖像上傳到阿里云AI服務平臺,完成車牌識別,利用MJPG-streamer采集視頻流,利用RTMP實時消息傳輸協議將采集的視頻流上傳到OneNET物聯網開放平臺,完成車輛的遠程實時監控,實現車輛實時狀態的檢測和可視化顯示。系統架構如圖1所示。

圖1 系統架構圖

2 硬件系統設計

本文采用CPU型號為BCM2835的樹莓派3B+,是一款體積小、功能全并且搭載Linux操作系統,具有強大數據處理能力的平臺。樹莓派外接采集終端和感知終端,采集終端選用CSI接口的攝像頭模塊,相比USB攝像頭,CSI接口的攝像頭價格低廉,同時500萬像素已經能夠精準識別獲取到的車牌圖片,在網絡流暢的情況下也能夠實時捕獲視頻流。感知終端采用HC-SR04系列超聲波模塊,該模塊性能穩定,測量精度高,盲區小。樹莓派的GPIO2和GPIO3引腳分別外接超聲波模塊的TRIG和ECHO引腳,樹莓派處理器IO口向超聲波模塊的TRIG引腳發送10 μs的高電平后,返回給超聲波模塊的ECHO管腳一定時間的高電平,因此利用TRIG發送信號到ECHO接收信號的時間間隔完成對距離的測量,進而通過距離的檢測完成對車輛的感知。硬件系統架構如圖2所示。

圖2 硬件系統架構

3 軟件系統設計

本文軟件系統主要在Linux操作系統環境下,采用并行線程處理方式對視頻流進行處理。并行線程處理方式會保證系統的穩健性,并且能夠充分利用系統資源,高效地處理視頻流信息。由于樹莓派內集成的WiFi模塊無需外接,因此樹莓派上電后會自動接入網絡,運行免費基于IP地址的視頻流服務器MMJPG-streamer采集視頻流,利用輸入插件和輸出插件采集和處理視頻數據。本文采用input_raspicam.so輸入插件將樹莓派攝像頭產生的視頻數據復制到內存中,并利用output_http.so輸出插件將視頻流以IP地址的形式保存下來并上傳到Web瀏覽器。由于目前樹莓派的無線WiFi視頻采集傳輸方法存在實時性差和傳輸速率慢等問題,因此利用RTMP協議將IP地址形式保存下來的視頻流上傳至OneNET物聯網開放平臺,實現遠程可視化監控并有效解決傳統無線WiFi視頻采集傳輸方法的問題。

利用基于TCP/IP協議的HTTP編程方法,將攝像頭采集的圖片轉化為完整的消息頭和消息尾的JSON數據格式,通過POST請求將攝像頭獲取的車牌圖片上傳到阿里云平臺,完成精準的車牌識別。軟件系統采用的車輛識別和監控系統流程如圖3所示。

圖3 車輛識別和監控系統流程圖

4 系統測試

為驗證本系統的實現效果,對其進行功能測試,根據以上理論分析可以完成系統模型構建,系統測試圖如圖4所示,實驗結果表明該系統能夠精準地監測與識別車輛。

圖4 系統測試圖

5 結 論

本文基于樹莓派3B+車輛檢測與識別,并采用阿里云AI服務平臺的車牌識別API接口實現車輛信息識別,監測并可視化顯示車輛實時狀態。未來可基于樹莓派3B+強大的系統,設計智能停車樁和共享車位系統,不僅能識別與監測車輛信息,還能實現智能化和網絡化的交通車輛管理。

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