專利名稱：基于嵌入式平臺的便攜式車輛識別裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種基于嵌入式平臺的便攜式車輛識別裝置，屬交通和車輛管理的
技術領域。
背景技術：
當前，基于車牌識別的車輛管理系統(tǒng)普遍應用于交通部門、停車場。其基本原 理是將攝像頭拍攝到的含有車牌的圖像通過視頻采集卡輸入PC機或嵌入式數(shù)字信號處 理(EDSP)系統(tǒng)，再由PC機或嵌入式數(shù)字信號處理系統(tǒng)完成圖像處理和車牌字符識別， 最后根據(jù)識別出的數(shù)字化車牌字符進行相應信息的記錄或查詢等操作。 這種車輛管理系統(tǒng)的缺點是攝像頭安裝在固定位置，只能對進入其采集區(qū)域內(nèi) 的車輛進行識別檢查，導致該方法不能隨時隨地地對車輛進行檢查，難以發(fā)現(xiàn)問題車 輛，發(fā)現(xiàn)時也不能及時地處理。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術問題是推出一種基于嵌入式平臺的便攜式車輛識別裝置， 該裝置最大的特點就是便攜性，它解決了現(xiàn)有系統(tǒng)終端安裝在固定位置的不足，由它組 成的車輛管理系統(tǒng)可以實現(xiàn)對車輛的全方位監(jiān)控。 為解決上述的技術問題，本發(fā)明采取以下的技術方案。在嵌入式平臺上安裝攝 像頭、顯示器/觸摸屏、無線傳輸(GPRS)模塊、射頻識別卡(RFID)閱讀器和全球定位 (GPS)模塊，構(gòu)成集數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)顯示、數(shù)據(jù)處理、自身定位、數(shù)據(jù)傳輸和通信功能于 一體的所述的便攜裝置，實現(xiàn)包括圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割和字符 識別五個關鍵環(huán)節(jié)在內(nèi)的車牌圖像的識別，使圖像的采集和處理在所述的便攜裝置內(nèi)直 接完成，從根本上解決了已有系統(tǒng)的缺點。此外，還可與服務控制中心通信，提高識別 準確率，使服務控制中心能隨時掌握操作人員的地理位置，以便對其增援。
現(xiàn)結(jié)合附圖詳細說明本發(fā)明的技術方案。 一種基于嵌入式平臺的便攜式車輛識 別裝置，需與服務控制中心、GPS衛(wèi)星、GPRS網(wǎng)絡和Internet網(wǎng)絡聯(lián)用，含嵌入式平臺 和攝像頭、顯示器/觸摸屏、射頻識別卡(RFID)閱讀器、無線傳輸(GPRS)模塊和全球定 位(GPS)模塊，嵌入式平臺內(nèi)的處理器是三星公司的S3C2440芯片，所述芯片配備有攝 像頭接口CAMIF、顯示器/觸摸屏接口、第一串行接口UARTO、第二串行接口UART1 和第三串行接口 UART2，嵌入式平臺的存儲器內(nèi)存儲有WINCE5.0操作系統(tǒng)，其特征在 于，攝像頭通過攝像頭接口CAMIF與嵌入式平臺連接，顯示器/觸摸屏通過顯示器/觸 摸屏接口與嵌入式平臺連接，射頻識別(RFID)模塊通過第一串行接口 UARTO與嵌入式平 臺連接，無線傳輸(GPRS)模塊通過第二串行接口 UART1與嵌入式平臺連接，全球定位 (GPS)模塊通過第三串行接口 UART2與嵌入式平臺連接，攝像頭是互補金屬氧化物半導 體(CMOS)攝像頭。 將攝像頭采集到的車牌圖像在嵌入式平臺上完成圖像識別，快速而準確地得到車牌的數(shù)字信息，是實現(xiàn)裝置便攜的關鍵。本發(fā)明的另一個目的是推出一種所述的便攜
裝置用攝像頭采集車牌信息的方法。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下的技術方案。該
方法通過五個步驟圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割和字符識別完成從車
牌圖像采集到得到車牌的數(shù)字信息的全部操作。該方法的操作流程，見圖3。
現(xiàn)結(jié)合附圖詳細說明本發(fā)明的技術方案。 一種所述的便攜裝置的用攝像頭采集
車牌信息的方法，其特征在于，具體操作步驟 第一步圖像采集 將所述的便攜裝置的攝像頭對準待檢車輛的車牌，拍攝該車牌的號碼，采集到
該車牌的彩色圖像； 第二步圖像預處理 包括以下三個過程 ①灰度化 彩色圖像又稱RGB圖像，用R、 G、 B分量分別代表紅、綠、藍色的分量，灰 度化指圖像由彩色轉(zhuǎn)換為黑白的處理，給R、 G、 B賦不同的權值，使R、 G、 B都等于 它們的值的加權和的平均值，完成圖像的灰度化，即
R = G = B = (wr X R+Wg X G+wb X B)/3 ， 其中w卩wg、 Wb分別為R、 G、 B的權值，當\^ = 0.299， wg = 0.587， wb = 0.114時，將得到最合理的黑白圖像；(說明攝像頭采集到的車牌圖像是彩色的，由于彩色圖像包含了大量的信息， 不但占用了很大的存儲空間，而且在嵌入式平臺上進行處理時也會占用大量的資源，降 低系統(tǒng)的運行速度，所以首先應將采集到的彩色的車牌圖像轉(zhuǎn)換成其對應的黑白的車牌 圖像，灰度化指圖像由彩色轉(zhuǎn)換為黑白的處理。經(jīng)驗表明，當^ = 0.299， Wg = 0.587， wb = 0.114時，能得到最合理的黑白圖像。)
②用水平Sobel算子提取邊緣特征 用水平Sobel算子提取黑白的車牌圖像中的邊緣特征，該算子的方向性確保提取 到的邊緣特征更加清晰；(說明圖像邊緣是圖像的基本特征，邊緣是指那些周圍圖像象素灰度有階躍變 化的象素集合。考察圖像的每個象素在某個領域內(nèi)灰度的變化，利用邊緣鄰近一階或二
階方向?qū)?shù)變化規(guī)律就可以得到圖像的邊緣信息。為使邊緣特征更加清晰，用水平Sobel
算子提取黑白的車牌圖像中的邊緣特征。) ③圖像二值化 圖像二值化指根據(jù)某個閾值T來區(qū)分圖像中的目標和背景，因此圖像二值化的 關鍵在于選取閾值T，用Otsu算法來對圖像進行二值化，將圖像分成目標和背景兩部 分，目標和背景之間的類間方差越大，說明構(gòu)成圖像的兩部分的差別越大，當部分目標 錯分為背景或部分背景錯分為目標時，都會導致兩部分差別變小，因此，使類間方差最 大的分割意味著錯分概率最小，將圖像目標和背景的分割閾值記為T，屬于目標的像素點 數(shù)占整幅圖像的比例記為"。，其平均灰度記為P。，屬于背景的像素點數(shù)占整幅圖像的 比例記為"i，其平均灰度記為i^，圖像的總平均灰度記為P，類間方差記為P，則
]i = co。X li 。十li "l)
5
P = "。X(ii o-ii )2+o^X(ii廣ii )2(2) 將式(1)代入式(2)，得到等價公式|3 = "。""ii。-^)2，采用遍歷的方法使類 間方差達到最大的T即為所求的閾值；(說明由于圖像經(jīng)過水平Sobd算子變換，使得的圖像灰度直方圖呈現(xiàn)良好的 雙峰，所以OtSU算法的二值化效果良好。)
第三步車牌定位
①水平跳變檢測 為使車牌信息的提取與車牌圖像的大小無關，必需對圖像進行水平跳變檢測和 保存水平跳變的信息；(說明車牌圖像的一個很大的特點就是車牌內(nèi)的字符比較密集，經(jīng)過邊緣特征 提取后的圖像灰度跳變頻率很高。這一特征體現(xiàn)在圖像灰度上就會有一小塊灰度密集震 蕩的區(qū)域，而字符本身與牌照底色的內(nèi)部都有較均勻的灰度。利用上述特征可實現(xiàn)車牌 信息的提取與車牌圖像的大小無關的目標。為此，必需對圖像進行水平跳變檢測，并保 存水平跳變的信息。)
②紋理分析車牌定位 對于我國現(xiàn)行的標準車牌而言，車牌區(qū)域共有七個標準字符，經(jīng)過上面邊緣檢 測后字符邊緣0-1跳變特征將較為突出，按照18《車牌所在行的邊緣跳變次數(shù)《80的標 準，將車牌圖像中的所有可能的車牌所在行篩選出來，再用聚類算法分割出車牌圖像的 左右邊界，得到車牌的精確定位；(說明對于我國現(xiàn)行的標準車牌而言，車牌所在行的邊緣跳變次數(shù)的取值 范圍可按下述方法設定(l)下限的設定考慮極端的情況，若車牌號碼五個數(shù)字都為 "11111"，則其邊緣跳變次數(shù)為IO，漢字和字母某一行都為單筆劃時，邊緣跳變次數(shù) 最小且為4(如"京""I"的最頂行)，因而邊緣跳變次數(shù)的最小值應為14，考慮到車 牌兩側(cè)干擾的存在，可設為18; (2)上限的設定考慮極端的情形，車牌號的五個數(shù)字 兩次經(jīng)過某一行(如"88888"中的上下半部分)時，其邊緣跳變次數(shù)最大為20，當字 母為"M"或"W"時，字母四次經(jīng)過某一行，其邊緣跳變次數(shù)最大且為8，當漢字為 "藏"字時，掃描線經(jīng)過該字時邊緣跳變次數(shù)最大為12。理論上最大值應該為60(如 "藏WWWWWW")，考慮到實際車牌圖像中可能存在一些干擾因素，可將該最大值設 為80。用上述的標準篩選出車牌圖像中的所有可能的車牌所在行，再用聚類算法分割出 左右邊界，就能精確的定位出車牌。)
第四步字符分割 按以下的具體算法實現(xiàn)車牌圖像的字符分割 (l)對車牌圖像進行垂直投影，定位出每個字符的左右邊界，并保存在車牌號碼 的數(shù)組中，(2)再對車牌圖像進行水平投影，定位出每個字符的上下邊界，并保存在車牌 號碼的數(shù)組中，禾P(3)根據(jù)每個字符的邊界，把字符信息保存在車牌號碼的數(shù)組里，并在 圖像中顯示定位情況；(說明用投影法實現(xiàn)車牌圖像的字符分割。根據(jù)車牌圖像中字符排列整齊均勻 的特點，(l)把車牌圖像進行垂直方向的投影，因字符區(qū)域黑色像素點比較多且集中，每 個車牌字符之間有一定的空隙間隔，這樣得到的投影圖應該有幾個相對集中的投影峰值群。只要根據(jù)峰值群的特點進行分割，定位出每個字符的左右邊界，得到車牌圖像中的 字符。(2)對車牌圖像進行水平投影，定位出每個字符的上下邊界。(3)根據(jù)每個字符的 邊界，把字符信息保存在車牌號碼的數(shù)組里，并在圖像中顯示定位情況。)
第五步字符識別 用神經(jīng)網(wǎng)絡算法來對分割出的字符進行識別。(說明先對待識別字符進行特征提取，然后用獲得的特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分類 器，再用神經(jīng)網(wǎng)絡分類器去識別字符，這種方法具有很強的自學習和自組織能力、很強 的處理非線性問題的能力、很強的抗干擾能力和較好的魯棒性。)
與現(xiàn)有系統(tǒng)相比，本發(fā)明的裝置具有以下優(yōu)點
1、方便攜帶 將處理器、攝像頭、顯示器/觸摸屏、無線傳輸設備、全球定位設備、射頻識 別設備等功能集成在一個比手掌略大的裝置中，不但功能齊全，而且方便靈活，便于攜 帶，保證了發(fā)現(xiàn)的問題能夠及時得到處理。
2、快速定位 可以通過全球定位和無線數(shù)據(jù)傳輸及時地將操作人員和車輛位置的信息發(fā)送到 服務控制中心，方便服務控制中心對該地區(qū)增派人員等事務。
3、靈活高效 對配備射頻識別標簽的車輛可以直接通過射頻識別模塊來得到車輛信息，而對 沒有安裝射頻識別標簽的車輛可以通過拍照分析圖像來得到車輛信息，而且這兩種識別 方法均能在3s內(nèi)完成。
4、準確可靠 對配備射頻識別標簽的車輛通過射頻識別模塊得到的車輛信息快速準確，而對
沒有安裝射頻識別標簽的車輛，結(jié)合灰度變換、邊緣檢測等圖像預處理方法，在定位算
法中較好地排除了光照和復雜背景等干擾因素，將車牌定位準確率控制在98%左右。與
此同時，還可以對傾斜車牌進行矯正，采用神經(jīng)網(wǎng)絡的模式識別方法使車牌識別的準確
率得到保證。 5、價廉物美 創(chuàng)造性地在嵌入式平臺上實現(xiàn)了車牌定位和車牌字符識別算法，并將RFID讀取 和寫入設備嵌入其中，并在觸摸屏上實現(xiàn)一個按鍵完成一項基本功能，使得設備體積和 成本大幅度下降，而且非常易用。
圖1是本發(fā)明的便攜裝置與服務控制中心聯(lián)用的結(jié)構(gòu)示意圖。
圖2是本發(fā)明的便攜裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。 圖3是本發(fā)明的便攜裝置用攝像頭采集車牌信息的方法的操作流程圖。
具體實施例方式
在上述的發(fā)明內(nèi)容中已公開了本發(fā)明的便攜裝置及其用攝像頭采集車牌信息的 方法，此內(nèi)容就是本發(fā)明的具體實施方式
，為避免重復，這里不再贅述?，F(xiàn)結(jié)合附圖詳細說明本發(fā)明的便攜裝置的工作原理和應用。 該裝置與服務控制中心構(gòu)成一個便攜智能車輛管理系統(tǒng)。其結(jié)構(gòu)示意圖見圖1。
以該裝置應用在交通部門車輛管理中為例說明之。假如交警發(fā)現(xiàn)一可疑車輛， 需要上前對其進行檢查確認。此時，該裝置的操作可歸納如下 a)操作人員通過該裝置，利用射頻識別(RFID)或拍照分析車牌圖像，得到車輛 的車牌的數(shù)字信息。 b)操作人員將車牌的數(shù)字信息和當前的時間、地理位置信息通過無線傳輸
(GPRS)模塊發(fā)送到GPRS網(wǎng)絡，然后經(jīng)Internet網(wǎng)絡傳輸?shù)椒湛刂浦行?。c)服務控制中心在數(shù)據(jù)庫中查詢該車輛的詳細信息，比如車主姓名、車輛所在
地、車主違章記錄等。若發(fā)現(xiàn)該車為問題車輛(失竊、違規(guī)、假牌或套牌車輛)，服務控
制中心便發(fā)出告警信息，通知操作人員處理，否則顯示正常。最后將詳細信息發(fā)送到該裝置。 該裝置接收到來自服務控制中心的反饋信息，操作人員根據(jù)信息做出相應處 理，比如扣留問題車輛等等。 此外，該裝置還可以用在停車場管理收費和小區(qū)安保，該裝置的操作可歸納如 下 停車場管理收費當汽車進入停車場入口時，設該車輛的車窗上貼有射頻識 別(RFID)卡，管理員用該裝置的RFID讀卡器讀取該車輛的車牌號和記錄該車輛的進入 時間，并把該車牌號和該進入時間的信息通過無線傳輸(GPRS)模塊，經(jīng)GPRS網(wǎng)絡、 Internet網(wǎng)絡發(fā)送到服務控制中心，服務控制中心保存該信息。當該車輛欲離開停車場 時，管理員利用RFID讀卡器讀取該車輛的車牌號，并將該車牌號通過無線傳輸(GPRS) 模塊經(jīng)GPRS網(wǎng)絡、Internet網(wǎng)絡發(fā)送到服務控制中心，服務控制中心根據(jù)該車牌號的車 輛的進入時間來確定收費金額，并把該收費信息通過Internet網(wǎng)絡、GPRS網(wǎng)絡，經(jīng)無線 傳輸(GPRS)模塊反饋給該裝置，管理員根據(jù)接收到的收費信息，完成收費，打開閘門， 給車輛放行。 小區(qū)安保當汽車進入小區(qū)時，在入口處管理員用該裝置的攝像頭拍攝一張車 輛圖像，經(jīng)嵌入式平臺處理，識別出該車輛的車牌號碼，并記錄該車輛的進入時間，把
該車牌號和該進入時間的信息通過無線傳輸(GPRS)模塊，經(jīng)GPRS網(wǎng)絡、Internet網(wǎng)絡 發(fā)送到服務控制中心，服務控制中心保存該信息。當該車輛欲離開小區(qū)時，管理員用 該裝置的攝像頭再拍攝一張車輛圖像，經(jīng)嵌入式平臺處理，識別出該車輛的車牌號碼， 并將該車牌號通過無線傳輸(GPRS)模塊經(jīng)GPRS網(wǎng)絡、Internet網(wǎng)絡發(fā)送到服務控制中 心，服務控制中心根據(jù)該車牌號的車輛的進入時間來確定收費金額，并把該收費信息通 過Internet網(wǎng)絡、GPRS網(wǎng)絡，經(jīng)無線傳輸(GPRS)模塊反饋給該裝置，管理員根據(jù)接收到 的收費信息，完成收費，打開閘門，給車輛放行。
權利要求
一種基于嵌入式平臺的便攜式車輛識別裝置，需與服務控制中心、GPS衛(wèi)星、GPRS網(wǎng)絡和Internet網(wǎng)絡聯(lián)用，含嵌入式平臺和攝像頭、顯示器/觸摸屏、射頻識別卡閱讀器、無線傳輸模塊和全球定位模塊，嵌入式平臺內(nèi)的處理器是三星公司的S3C2440芯片，所述芯片配備有攝像頭接口(CAMIF)、顯示器/觸摸屏接口、第一串行接口(UART0)、第二串行接口(UART1)和第三串行接口(UART2)，嵌入式平臺的存儲器內(nèi)存儲有WINCE5.0操作系統(tǒng)，其特征在于，攝像頭通過攝像頭接口(CAMIF)與嵌入式平臺連接，顯示器/觸摸屏通過顯示器/觸摸屏接口與嵌入式平臺連接，射頻識別卡閱讀器通過第一串行接口(UART0)與嵌入式平臺連接，無線傳輸模塊通過第二串行接口(UART1)與嵌入式平臺連接，全球定位模塊通過第三串行接口(UART2)與嵌入式平臺連接，攝像頭是互補金屬氧化物半導體/觸摸屏攝像頭。
2. —種權利要求1所述的便攜裝置的用攝像頭采集車牌信息的方法，其特征在于，具 體操作步驟第一步圖像采集將所述的便攜裝置的攝像頭對準待檢車輛的車牌，拍攝該車牌的號碼，采集到該車 牌的彩色圖像；第二步圖像預處理 包括以下三個過程① 灰度化彩色圖像又稱RGB圖像，用R、 G、 B分量分別代表紅、綠、藍色的分量，灰度化 指圖像由彩色轉(zhuǎn)換為黑白的處理，給R、 G、 B賦不同的權值，使R、 G、 B都等于它們 的值的加權和的平均值，完成圖像的灰度化，即R = G = B = (wrXR+WgXG+wbXB)/3其中wr、 wg、 wb分別為R、 G、 B的權值，當wr = 0.299， wg = 0.587， wb = 0.114 時，將得到最合理的黑白圖像；② 用水平Sobel算子提取邊緣特征用水平Sobel算子提取黑白的車牌圖像中的邊緣特征，該算子的方向性確保提取到的 邊緣特征更加清晰；③ 圖像二值化圖像二值化指根據(jù)某個閾值T來區(qū)分圖像中的目標和背景，因此圖像二值化的關鍵 在于選取閾值T，用Otsu算法來對圖像進行二值化，將圖像分成目標和背景兩部分，目 標和背景之間的類間方差越大，說明構(gòu)成圖像的兩部分的差別越大，當部分目標錯分為 背景或部分背景錯分為目標時，都會導致兩部分差別變小，因此，使類間方差最大的分 割意味著錯分概率最小，將圖像目標和背景的分割閾值記為T，屬于目標的像素點數(shù)占整 幅圖像的比例記為"。，其平均灰度記為P。，屬于背景的像素點數(shù)占整幅圖像的比例記 為"n其平均灰度記為i^，圖像的總平均灰度記為P，類間方差記為P，則]i = C0。X ]i 。+C0!X li ! (1)P = co。X(ii 。-ii )2+c^X(ii廣ii )2 (2)將式(1)代入式(2)，得到等價公式|3 = "。""il。-i^)2，采用遍歷的方法使類間方 差達到最大的T即為所求的閾值；第三步車牌定位① 水平跳變檢測為使車牌信息的提取與車牌圖像的大小無關，必需對圖像進行水平跳變檢測和保存 水平跳變的信息；② 紋理分析車牌定位對于我國現(xiàn)行的標準車牌而言，車牌區(qū)域共有七個標準字符，經(jīng)過上面邊緣檢測后 字符邊緣0-1跳變特征將較為突出，按照18《車牌所在行的邊緣跳變次數(shù)《80的標準，將 車牌圖像中的所有可能的車牌所在行篩選出來，再用聚類算法分割出車牌圖像的左右邊 界，得到車牌的精確定位；第四步字符分割按以下的具體算法實現(xiàn)車牌圖像的字符分割(l)對車牌圖像進行垂直投影，定位出每個字符的左右邊界，并保存在車牌號碼的數(shù) 組中，(2)再對車牌圖像進行水平投影，定位出每個字符的上下邊界，并保存在車牌號碼 的數(shù)組中，禾P(3)根據(jù)每個字符的邊界，把字符信息保存在車牌號碼的數(shù)組里，并在圖像 中顯示定位情況；第五步字符識別用神經(jīng)網(wǎng)絡算法來對分割出的字符進行識別。
全文摘要
一種基于嵌入式平臺的便攜式車輛識別裝置，屬交通和車輛管理的技術領域。在嵌入式平臺上安裝攝像頭、顯示器/觸摸屏、無線傳輸(GPRS)模塊、射頻識別卡(RFID)閱讀器和全球定位(GPS)模塊，構(gòu)成集數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)顯示、數(shù)據(jù)處理、自身定位、數(shù)據(jù)傳輸和通信功能于一體的所述的便攜裝置，實現(xiàn)包括圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割和字符識別五個關鍵環(huán)節(jié)在內(nèi)的車牌圖像的識別，使圖像的采集和處理在所述的便攜裝置內(nèi)直接完成。有方便攜帶、快速定位、靈活高效、準確可靠和價廉物美的優(yōu)點。該裝置特別適于在交通和車輛管理領域作基于嵌入式平臺的便攜式車輛識別裝置。
文檔編號G08G1/04GK101692313SQ20091005437
公開日2010年4月7日 申請日期2009年7月3日 優(yōu)先權日2009年7月3日
發(fā)明者劉錦高, 孫慶安, 柴曉榮, 陳博 申請人:華東師范大學