紫光百会新一代图像识别车位引导系统

来源：中国一卡通网作者：不详发布时间：2013-08-09 14:04:52 字体:[大中小]

摘要：随着社会经济的发展，汽车普及率越来越高，汽车时代已悄然来临。车辆快速增加，停车场的规模越建越大，导致客户驾驶车辆进入停车场后，不能快速地找到空车位，造成停车场道路的拥堵，停车场管理效率低下，客户情绪焦虑等等问题；同时大型停车场需要使用大量的管理人员进行车辆的疏导，不仅耗费了大量的人力成本，人力疏导的不及时又容易造成与客户之间的矛盾，使客户在“第一大堂”没有一个好心情。

　　图片实时发送到监控显示大屏幕，通过显示屏反映每个车位的状况，轮流显示，如下图，为安保监控显示屏界面：

　　系统核心硬件结构

　　系统的核心设备是现场图像识别控制器，其向上连接交换机，向下连接车位图像检测显示一体化终端，是保证图像识别准确率的关键，结构如下图：
　　

　　四路图像识别控制器示意图

　　终端接口采用RJ45，共8个芯，用于传输图像、电源、指示灯信号输出等，一个终端只需要一根网线。

　　备用端子用于功能扩展。

　　LAN为向上的网络接口。

　　4对8芯定义如下：

　　其中，图像经过摄像头后用一对双绞线传输，到达控制器。

　　+12V和GND电源地分别用2对线缆传输，以保证终端电源供应。

　　485-A/B是控制车位状态指示灯的RS485线缆，指示灯最多有红、绿、黄、蓝4种颜色，一般用红、绿2种颜色。

　　系统结构图如下：

　　注：如果停车场需要存档车位图像较长时间，如3个月，可设置数据服务器(如上图)，小型停车场或存档时间较短可不设置。

　　系统的先进性

　　紫光百会新一代图像识别车位引导及反向寻车系统，相比于此前市场上已有的图像识别引导系统，采用两步识别算法，具有明显优势：

　　原有系统的软件算法采用的是单纯通过识别车牌来判断车位上有无车，如果遇到无牌车辆、行人路过挡到车牌等常见干扰，无法识别出车牌号，系统就会判断为车位无车，造成很大的误差。不仅仅是无法反向寻车，引导数据也相应的产生误差，指示灯频闪，严重影响数据的准确性。引导数据出错就会变成“误导”。

　　而紫光百新一代系统采用两步识别算法先基于车辆轮廓，车辆特征识别车辆，实现空满位的判断，如果有车辆，再通过车牌识别算法实现反向寻车。一方面节省了系统资源，另一方面对于无牌车、行人路过挡到车牌等常见干扰，均不影响引导数据。

　　图中行人和车辆经过遮挡时，识别算法仍识别该处为占用状态，车位指示灯显示为红色，不会产生误导。尤其是左下角图像，当4个人并排站立车头被完全遮挡时，算法根据车顶轮廓识别车位为占用状态，输出结果正确。

　　两步识别算法的具体实现方式如下：

　　第一步，在车位识别算法中，有如下几个步骤：1）采样图片的灰度化；2）图片的降噪，平滑处理；3）图片中车辆特征提取；4）分类器设计；5）样本集的训练；6）基于特征库与分类器的采样图片识别。

　　在步骤1-2中，我们采用了通用的图像处理算法。在步骤3中，我们采用了目前最为先进的特征提取算法-HOG算法。和其他特征提取算法相比较，HOG算法得到的特征值非常好地保持了几何与光学转化的不变性，特别适合于停车场光线条件较差，车辆停放不规则的状况。在得到HOG特征之后，采用有指导学习的方式，进行分类器的训练。在分类器的设计上，我们也采用了目前最为流行的SVM机器学习方法（全称Support Vector Machine）。该方法可以将输入的线性不可分的低维空间的样本转化到高维特征空间，并使其可分，从而实现了稳定分类。通过HOG算法与SVM机器学习方法进行车辆特征库的训练之后，再利用数据采集板实时采集到的图片数据，与特征库进行比对，进行车辆的检测。未经训练的算法可达到车位识别正确率98.5%左右，针对具体停车场采集几万张图片后，经SVM训练后识别正确率接近100%。

　　第二步，在车牌识别算法中，有如下几个步骤：1）采样图片的灰度化；2）图片降噪，平滑处理；3）车牌定位；4）字符分割；5）光学字符识别-OCR。

　　其中，1-2的操作与车位识别算法相同。在步骤3中，通过采用数学形态学的方式，对图片进行膨胀与腐蚀运算，然后通过特征轮廓提取与轮廓的面积计算，结合颜色特征，找到车牌在图片中的位置ROI（Region of Interest）区域。通过提取ROI区域的像素，首先对该区域进行形变纠偏，然后对该区域进行投影变换，利用车牌字符颜色锐度较多的特性，切分出各个字符。最后在通过提取个字符区域的特征值，与特征库中的特征进行比对，从而判断出该字符的实际内容。目前支持的字符集包括0-9的数字，A-Z的字母，以及各省市的简称汉字，一共72个字符。目前该算法的识别率在97%以上。

　　系统主要设备

　　1、车位图像检测显示一体化终端

　　设备集成了车位图像采集和车位状态显示LED双重功能。设备简洁美观，安装接线方便。安装在每个车位的正前方的通道的两侧，内置的CMOS摄像头拍摄车位和车辆的照片，通过网线上传到现场图像识别控制器进行处理，以判别车位空满状态，并驱动相应的车位指示灯显示。图片上传到上层服务器，用于识别车牌和寻车时做图片比对。本设备主要用于室内停车场的车位引导和反向寻车系统，适用于地下车库的低照度条件。

　　2、现场图像识别控制器

　　现场图像识别控制器向上连接交换机，向下连接车位图像检测显示一体化终端。它包括一个内嵌的单片机控制器，实现将最多4路图像压缩成jpg格式上传，车辆识别运算驱动最多4个车位的车位状态指示灯，使其以红绿蓝紫四色显示不同的车位状态；每个现场控制器设置有1个网络接口，4个终端接口和4个备用接口。