基于物聯網的車輛套牌稽核系統

徐如陽，王媛媛，豐雨軒，穆孝天，劉仁春，姜代紅

(徐州工程學院 信電工程學院，江蘇 徐州 221000)

基于物聯網的車輛套牌稽核系統

徐如陽，王媛媛，豐雨軒，穆孝天，劉仁春，姜代紅

(徐州工程學院 信電工程學院，江蘇 徐州 221000)

汽車給人們生活帶來方便，成為人們的代步工具。大量的違法套牌車輛不斷涌現，給交通執法部門帶來很大的困擾。針對目前套牌車輛泛濫的現狀,我們提出了一種基于物聯網的車輛套牌稽核系統。采用了C#、Sql Server2014、MATLAB，結合最短路徑算法、電子地圖等方法，提出了車牌判定及車輛定位算法，并應用于該系統，驗證了系統是可行的。

物聯網；車輛套牌；C#；定位追蹤

本文著錄格式：徐如陽，王媛媛，豐雨軒，等. 基于物聯網的車輛套牌稽核系統[J]. 軟件，2016，37（11）：37-40

0 引言

隨著生活水平的提高，汽車作為普通家庭的消費品的現象越來越普遍化，一些人為了避免車輛管理的相關費用、行車方便等現象而使用套牌。基于此我們開發了這個基于物聯網的車輛套牌稽核系統。

本文旨在探討車輛套牌檢索方案，通過抓拍圖像，分析并提取車輛信息、同步位置、時間信息，

通過連接數據庫及時更新處理數據，運用多重約束、最短路徑算法，快速稽查出套牌車輛。交通執法人員通過地圖查看套牌車輛位置信息，對該套牌車輛進行路徑追蹤，提高了工作的效率，避免了套牌車影響交通秩序，有利地維護了社會穩定。

1 系統架構

系統總目標是,在網狀分布式監控點[1]的基礎上，依據一輛車不可能同時出現在兩個地點、在片段時間內只能在一定范圍內行駛的原理，通過分析各卡口攝像頭捕捉的車輛信息，實現車輛信息的錄入更新及行車數據的分析，完成自動稽核檢測的功能。系統總體結構如圖1所示。

2 系統關鍵技術

2.1 車牌圖像處理流程

車牌圖像處理流程整個套牌檢測的基礎，其識別率高低直接影響到該系統的套牌檢測準確率及有效率。該處采用基于MATLAB的車牌識別技術[2]-[4]。該技術能將通過監控點攝像頭抓拍的車牌圖像，進行圖像提取、圖像預處理、車牌位置提取、字符分割、字符識別等一系列算法運算，識別出視野范圍內的車輛牌照，它運用數字圖像處理、模式識別匹

配技術，對采集到的車牌圖像進行處理的方法，能夠實時準確地自動識別出車牌的數字、字母及漢字字符，并以計算機可直接運行的數據形式給出識別結果。字符識別采用兩級BP算法實現對字符的識別，并對不能識別的字符進行訓練。車牌圖像處理模塊結構圖如圖2所示。

圖1 系統總體結構

圖2 車牌圖像處理流程

圖3 算法流程圖

2.2 套牌判定

套牌車判定模塊通過多約束條件先篩選出符合套牌的數據，以提高算法執行效率，用預設的幾個關鍵路徑的最短時間作為輸入參數，使用Dijkstra算法及Google地圖中的道路卡口位置信息，得出范圍內經過道路任意兩監控區域所需的最少時間值作為判定套牌的的時間閾值。根據行車時間與最小閾值的對比，可以判定出是否為套牌車輛。

判定方法：根據車輛所經過的每個監控點所拍攝的記錄信息，系統會自動分析數據庫中車牌的一段時間內的記錄，判斷車輛是存在套牌嫌疑。

套牌判別算法描述，如圖3所示。

根據捕獲分析的車牌號carid，通過獲取的車牌號在數據庫中進行檢索該車輛的行車路徑(route1, route2, route3,…, routeN)及通過對應監控點的時間信息(time1, time2, time3,…, timeN)，N代表監控點的分布數量；

選取通過卡口數據(routeK，timeK) (K=1, 2, 3, …, N)進行邏輯一致性檢測，初始時i=2；

設定route1作為出發點，routei－1為目的地，依據行車的路徑獲取行車方向，聯系方向derection和監控點的分布結構，得到出發點和終點間N個最短路徑中包含的監控點集合(s1, s2, …, sN)；

當前時段time1－timeK下，依據數據庫選取片斷時間內獲取該車輛在時段內的車速；

以(s1, s2, …, sN)為起始點，以獲取的時段內行車速度為權值，使用Dijkstra算法及Google地圖中的道路卡口位置信息，得出事先分析出范圍內經過

道路任意兩監控區域所需的最少時間值作為判定套牌的的時間閾值；

比較卡口監控下車輛在route1和routeK出現時間差Δtime=time1－time2和route1和routei間時間閾值mintime。如果Δtime＜mintime，即可判定該有套牌嫌疑；如果Δtime＞mintime，則K=K+1，進入下一步；

如果K＞N，可排除該車輛的套牌嫌疑，否則，轉到c。

2.3 套牌定位顯示

根據套牌判定算法分析出的結果，結合NetW-orkProtocol網絡時間模塊，及時更新地圖上套牌車輛信息，鼠標移動到地圖坐標上時就會顯示該車輛的車牌號及當前的位置信息。

定位地圖顯示模塊主要代碼：

2.4 套牌定位顯示

本模塊主要是對目標車輛進行路線跟蹤[5]顯示。

實現過程：在列表況獲取車牌號，點擊查詢獲取行車路徑。

定位追蹤主要代碼：

2.5 報表分析

本模塊主要統計套牌車輛數量的分析統計。

實現過程：通過餅狀圖、柱狀圖、曲線圖、數據列表對套牌車輛按照月份、季度、地區分類統計展示。

報表分析主要代碼：

3 數據庫設計

本系統使用Sql Server數據庫，數據庫設計一共用到6張數據庫表，分別是卡口表（Port）、車輛表（Car）、車主表（Carowner）、管理注冊表（Register）、圖片資源表（Mulmedia_Picture）、行車記錄表（Record）、分析表（Count）、結果表（Result），因篇幅有限，本文以卡口表和行車記錄表為例，如表1和表2所示。

表1 卡口表（Port）

表2 行車記錄表（Record）

4 系統功能與實現

結合C#編程、Matlab數字圖像處理、多約束套牌稽核算法、Gmap電子地圖。實現了車牌圖像處理（如圖4所示）、車輛套牌的判定、定位追蹤等功能（如圖5所示）。

圖4 車牌圖像處理

圖5 定位追蹤模塊

5 結束語

運用數字圖像、Sql Server數據庫查詢分析、C#編程語言等技術實現了系統的整套功能。通過對目前套牌車輛的基本特征的調查，依據多約束條件及最短路徑確定閾值確定車輛是否套牌。綜合車輛信息一致性、記錄匹配、最小閾值計算對套牌車輛進行檢測。結合電子地圖及數據報表提高了系統整體的實用性。結合實驗證明了這一策略的可行性、執行的高效性。

[1] 丁偉, 閻慧. 基于物聯網技術的分布式裝備管理信息系統[J]. 軟件, 2013, 34(6)∶ 17-19.

[2] 姚楠，耿奇. 基于MATLAB GUI 的車牌自動識別系統設計[J]. 軟件, 2016, 37(3)∶ 44-46.

[3] 李悅, 劉晨. 基于歷史車牌識別數據的套牌車并行檢測方法[J]. 計算機應用, 2016, 36(3)∶ 864－870.

[4] 陳小星, 陶志強. 一種基于車輛圖像的Keren配準方法的改進算法[J]. 軟件, 2014, 35(12)∶ 20-25

[5] 楊東朋, 徐厚寶. 技術情報搜索與跟蹤系統的設計與應用[J]. 軟件, 2013, 34(10)∶ 36-38.

The Car Deck Audit System Based on Internet of Things

XU Ru-yuang, WANG Yuan-yuan, FENG Yu-xuan
(Xuzhou Institute of Technology, Institute of electrical engineering, Xuzhou 221000, China)

The car as a mean of transport, brings much convenience to individuals' life. A large number of illegal car decks are constantly emerging, it brought Traffic law enforcement department great obsession. Aimed at the present situation of widespread car decks. In combination with C#, MATLAB, the shortest path algorithm, database analysis technology, function of electronic maprealizing license image processing, car deck judgement and statistical analysis of the vehicle, the vehicle location tracking of car which is fake. we put forward the license plate judgement and vehicle location algorithm, and imply into this system, verifying the feasibility of this system.

Internet things; Car deck; C#; Location tracking

TP311.52

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2016.11.009

徐如陽(1995-)，男，本科生，研究領域：軟件開發，嵌入式技術；王媛媛(1996-)，男，本科生，研究領域：軟件開發，嵌入式技術；豐雨軒(1996-)，男，本科生，研究領域：軟件開發，嵌入式技術；劉仁春(1993-)，男，本科生，研究領域：軟件開發，嵌入式技術；穆孝天(1995-)，男，本科生，研究領域：軟件開發，嵌入式技術；姜代紅(1969-)，女，博士，教授，研究領域：數據庫技術，嵌入式技術。