基于圖像識別的物流車輛車距預警架構研究

張曉玲,唐榮芳,程榮波

(廣西工業職業技術學院,廣西 南寧 530001)

0 引言

在物流行業中,物流車輛是不可或缺的一環。但隨著道路交通的不斷擁堵和交通事故的不斷增加,車輛安全問題越來越受到人們的關注[1]。其中,車輛之間的距離問題尤其重要。合理的車距可以有效避免交通事故的發生,但由于人為、天氣等因素,駕駛員并不能始終保證安全距離[2]。近年來,隨著計算機視覺和機器學習技術的快速發展,基于圖像識別的交通安全系統得到了廣泛的應用[3-4]。在車輛追尾事故中,圖像識別技術可以通過分析車輛的速度、距離和方向等數據來判斷車輛之間的安全距離。這些技術的出現大大提高了車輛安全性和道路交通效率[5-6]。

物流車輛是現代物流體系中不可或缺的一環,但其安全性一直是物流業的瓶頸問題。尤其是在交通擁堵的情況下,車輛之間的距離問題更為嚴重。因此,本文研究了基于圖像識別的物流車輛車距預警架構。具體來說,主要研究基于單發多框檢測器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)網絡的車牌檢測定位技術[7-9],利用相似三角形原理實現車距檢測,能為物流行業提供一種新的交通安全保障手段。

1 基于圖像識別的車距預警總體架構

本架構主要包括車牌檢測定位和車距檢測兩個模塊,如圖1所示,整體架構流程如下。

圖1 總體架構

(1)輸入一張物流車輛圖像。

(2)車牌檢測定位模塊使用SSD網絡從圖像中提取車牌的位置信息。

(3)根據車牌在圖像中的像素尺寸以及車牌的實際尺寸計算出圖像中其他物體的實際尺寸。

(4)根據實際尺寸計算出車輛之間的距離。

(5)比較實際距離和安全距離,發出車距預警提示。

2 基于SSD網絡的車牌檢測定位技術

2.1 SSD網絡

SSD網絡結構的數據流如圖2所示,該方法是一種基于深度學習的目標檢測算法。SSD網絡是一種高效、準確的目標檢測算法,采用多尺度特征提取和錨框機制來實現對不同大小、形狀的目標進行檢測。同時,該網絡還具有可擴展性和靈活性,可以適應不同的數據集和任務需求。

圖2 SSD網絡結構中的數據流

SSD網絡由兩部分組成:基礎網絡和檢測網絡。其中,本架構的基礎網絡采用VGG-16經典卷積神經網絡作為特征提取器,檢測網絡則是一個多層卷積網絡,用于對特征圖進行進一步處理和分類。SSD網絡采用了一系列不同尺度的特征圖來檢測不同大小的物體,這些特征圖通過多尺度卷積處理得到。為了適應不同形狀的目標,SSD網絡使用了多種形狀的錨框來檢測不同形狀的物體。

在SSD網絡中,每個特征圖的每個位置都有一個預定義的錨框,用于對圖像中的目標進行檢測。對于每個錨框,SSD網絡預測出其所包含目標的類別和位置信息。類別信息通過分類器進行預測,位置信息通過回歸器進行預測。SSD網絡將每個錨框分別與多個真實標注框進行匹配,通過最小化類別誤差和位置誤差優化網絡參數。最終,SSD網絡可以輸出一系列預測框,這些框可以覆蓋圖像中的所有目標。

2.2 車牌檢測定位技術

利用SSD網絡實現車牌檢測定位技術時,需要先構建一個訓練數據集,包含車牌圖像及其對應的標注框。然后,可以利用已經訓練好的SSD網絡(如VGG-16)作為基礎網絡,通過微調網絡的參數實現車牌檢測定位任務。在微調網絡之前,需要將SSD網絡的最后一個全連接層替換為一個適當的輸出層,該輸出層包含分類器和回歸器兩部分。分類器用于預測車牌與非車牌的類別信息,回歸器用于預測車牌的位置信息。接著,將訓練數據集輸入SSD網絡,通過反向傳播算法調整網絡參數,使網絡能夠準確地預測車牌的位置和類別信息。完成后,可以使用該網絡對新的圖像進行車牌檢測定位任務。

對于一張新的圖像,可以將其輸入SSD網絡,SSD網絡會對圖像進行特征提取,并對不同大小的錨框進行預測,輸出每個錨框的類別和位置信息。然后,可以通過非極大值抑制(Non-Maximum Suppr-ession,NMS)算法對重疊的預測框進行去重[10],得到最終的車牌位置信息。

3 基于相似三角形的車距檢測技術

在得到車牌位置信息后,可以利用相似三角形原理實現車距檢測[11]。基于相似三角形原理的車距檢測方法是一種簡單、直接的方法,可以在車輛跟蹤任務中取得很好的效果。其原理簡單明了,計算過程易于實現,能夠滿足實時性需求,并且可以適應不同的攝像頭和車輛類型。該方法的基本思想是,在圖像中通過車牌位置信息確定目標物體的實際尺寸,通過相似三角形原理計算出物體在圖像中的像素尺寸,進而計算出物體與相機的距離該方法原理如圖3所示,假設車牌在圖像中的像素尺寸為p,車牌的實際尺寸為s,相機與車牌之間的距離為d,則可以根據相似三角形原理得到以下公式:

圖3 相似三角形測距原理

(1)

其中,f為相機的焦距。由此可以得到:

(2)

因此,可以通過測量車牌在圖像中的像素尺寸和已知的相機參數(即焦距)來計算車輛與相機的距離。

為了實現車距預警,需要將車輛與相機之間的距離與安全距離進行比較。假設安全距離為dsafe,則可以通過以下公式計算出當前距離與安全距離的比值:

(3)

當r<1時,表示車輛距離相機太近,需要進行預警。

4 分析與討論

理論分析表明,該系統具有良好的性能和實用性。

從車牌檢測定位技術的角度考慮,該系統采用了基于SSD網絡的車牌檢測定位技術,通過大量訓練數據的學習,可以在不同的場景下獲得很好的識別效果。此外,該系統還利用了圖像增強技術和多尺度檢測技術來提高車牌檢測的準確率和魯棒性。

從車距檢測技術的角度考慮,該系統利用了相似三角形原理計算物體在圖像中的像素尺寸,進而計算出物體與相機的距離。該方法具有計算簡單、精度高、實時性好等優點,能夠滿足車輛跟蹤任務的需求。在實際應用中,通過對系統的實時性和精度進行實驗,可以得到該系統的距離測量誤差較小,可以滿足車輛的距離預警需求。

5 結語

本文主要研究了基于圖像識別的物流車輛車距預警架構,實現了車牌檢測定位技術和車距檢測技術。在車牌檢測定位方面,本文采用了基于SSD網絡的車牌檢測定位技術,該方法具有很好的準確率和魯棒性。在車距檢測方面,本文利用相似三角形原理實現了車距檢測,該方法具有計算簡單、精度高、實時性好等優點。通過對該系統的實際應用和實驗結果的分析,證明了該系統具有很好的實時性、準確性和魯棒性,可以滿足物流車輛跟蹤、城市交通管理等領域的需求。

未來,可以考慮進一步優化該系統的車輛距離預警算法,提高預警的準確性和實時性。例如,采用深度學習算法對車輛的距離和速度進行預測,從而提高預警的準確性和實時性。此外,還可以考慮將該系統與其他交通管理系統進行集成,實現全面的城市交通管理。在城市交通管理方面,該系統可以通過實時監測車輛與相機之間的距離,提供實時的道路擁堵情況,從而為城市交通管理提供科學的決策支持。