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淺談數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通中的有效應(yīng)用

2019-08-27 04:03:11王運(yùn)繼潘元平呂海洋
世界家苑 2019年7期

王運(yùn)繼 潘元平 呂海洋

摘要:隨著時代的進(jìn)步,電子信息技術(shù)在社會中的運(yùn)用越來越廣泛,其中智能交通成為信息技術(shù)時代一個重要的研究領(lǐng)域。在智能交通領(lǐng)域中,對圖像處理技術(shù)的研究,成果很多,因?yàn)閳D像處理技術(shù)的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義對社會發(fā)展都很重要。本文主要分析和探討了數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的具體應(yīng)用,并對部分問題提出了相應(yīng)的看法和解決措施。

關(guān)鍵詞:智能交通;數(shù)字圖像處理技術(shù);車輛跟蹤與檢測

智能交通是電子信息技術(shù)的前沿研究成果,最早被運(yùn)用于城市交通指揮和交通管理等方面,是出現(xiàn)于二十世紀(jì)九十年代的新興領(lǐng)域。智能交通主要是通過各種先進(jìn)的電子技術(shù),對地面的實(shí)時交通情況進(jìn)行匯總和掌握。主要有兩個含義:一是智能;二是交通。智能交通技術(shù)的核心就是智能,智能源自于現(xiàn)代的計算機(jī)和電子通訊設(shè)施。主要實(shí)現(xiàn)方式,是在日常的交通管理過程中,用現(xiàn)代的科技對路面行駛的車輛進(jìn)行監(jiān)控和分析,由此實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)實(shí)交通的有序管理。

1 數(shù)字圖像處理技術(shù)的作用

1.1 數(shù)字圖像處理技術(shù)的工作步驟

一是用計算機(jī)以及其他現(xiàn)代技術(shù)手段達(dá)成,其主要內(nèi)容包括圖像的采集與獲取、對信息進(jìn)行編碼與存儲、圖像的合成。在這些環(huán)節(jié)完成以后,還要對圖像進(jìn)行繪制,利用新興的技術(shù)對圖像進(jìn)行重建和恢復(fù)。由此可見,數(shù)字圖像處理是為了對圖像進(jìn)行灰度的轉(zhuǎn)化,便于保存圖像中的有效信息,增強(qiáng)圖片的可識別性,有助于后期對原圖的重建和恢復(fù)。其二,通過信息技術(shù)手段對被識別圖像所包含的重要信息進(jìn)行識別和提取,在此基礎(chǔ)上對其進(jìn)行分析,主要是為了提取出圖像中的特殊信息,并以此進(jìn)行圖像識別。其三,獲取的數(shù)據(jù)信息要經(jīng)過特殊壓縮,在此基礎(chǔ)上保持圖片的清晰程度,為了便于后期對圖片的處理、傳送和保存。

1.2 數(shù)字圖像處理技術(shù)在車牌識別中的作用

車牌識別技術(shù)是智能交通中的重要方面,作為智能交通中的重要一環(huán),被廣泛運(yùn)用在各種場所和事件中,例如高速收費(fèi)站、失竊車輛查找、停車場的車輛管理、監(jiān)控車輛的違紀(jì)情況等方面,不僅大大提高了工作效率,而且還節(jié)省了人力和物力資源。運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)識別車牌,首先要先獲取車牌的數(shù)字影像,通過計算機(jī)對車牌影像進(jìn)行分析和處理,以此進(jìn)行車牌定位等一系列工作。除此之外,數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通領(lǐng)域中還有很大的作用,如監(jiān)控車輛交通安全、統(tǒng)計交通擁堵情況等。

2 拍照識別系統(tǒng)現(xiàn)存的問題

拍照識別系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)用的過程中,難免也會有很多的問題,原因也是多方面的。首先,我國車牌字符的構(gòu)成比較復(fù)雜多變,主要由漢字、英文字符和阿拉伯?dāng)?shù)字共同組成,字符的相似使得辨認(rèn)的難度增加。其次,我國的車牌類型較多,不同類型的車牌顏色也不一樣,常見的主要有藍(lán)牌白字、黃牌黑字和白牌黑字等幾種,在識別的過程中比較麻煩。第三,由于各種未知因素的影響,例如天氣、道路和各種人為的原因,車牌上可能會有污漬和破損現(xiàn)象,這也使得牌照識別的難度大大增加。第四,由于車輛大小和構(gòu)造的問題,車牌懸掛的位置也不一樣,這也使識別更加困難。上述問題都是牌照識別技術(shù)在實(shí)際運(yùn)用中要考慮到的問題,要解決這些問題,就需要提高圖像獲取和處理的精度,使得拍照識別系統(tǒng)更加可靠。

3 解決拍照識別問題的對策

3.1 車牌定位必須要提取出有價值的信息

想要克服車牌定位中的難題,就必須開發(fā)出更好的提取算法。一個良好的提取算法,首先要保證車輛的有效信息不丟失遺漏,在此基礎(chǔ)上,去除沒有意義的部分,保留有意義的車牌信息。因此,新的算法必須滿足以下幾個條件:一、為了保證車牌定位的實(shí)時性,算法的步驟應(yīng)該盡量減少。二、為了能在各種環(huán)境下進(jìn)行車牌定位,算法的精確性和抗干擾性都要夠高。三、為了保證車牌定位的迅捷,在確保重要信息不丟失的情況下,應(yīng)該盡可能多的去除沒有意義的信息。車牌的主要特征是顏色、形狀和紋路,顏色是指車牌底色和字符顏色的搭配,主要運(yùn)用的有藍(lán)牌白字、黃牌黑字和白牌黑字等等三種,紋路是指車牌和字符的對比。對于現(xiàn)階段的技術(shù)手段來說,車牌定位的手法共有兩種,一種是灰度圖像處理,特點(diǎn)是處理速度快,所占用的內(nèi)存小。另一種是彩色圖像處理,主要特點(diǎn)是有彩色的圖像視覺,隨著社會的發(fā)展變遷,彩色圖像處理的使用逐漸變的廣泛。

3.2 車牌字符分割

車牌字符分割在車牌識別中占有很重要的位置,車牌定位之后,字符分割的精度和準(zhǔn)度也影響字符識別的精度和準(zhǔn)度。常見的字符的分割算法主要有兩種:一是直接取得車牌的影像,將影像中的峰值,作為車牌分割的點(diǎn)位,但這種辦法也有很大的缺陷,當(dāng)車牌出現(xiàn)破損時,這種分割方法會出現(xiàn)很大的錯誤。二是精分割與細(xì)分割。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是即便車牌受損嚴(yán)重,也可以很大程度上保持分割效果,但缺點(diǎn)也很明顯,就是算法復(fù)雜,在實(shí)時性方面不如前一種。由此看來,以上幾種算法都不能全面的滿足車牌分割的具體要求,基于此種情況,出現(xiàn)了一種新的分割算法,這種方法一方面可以最大程度上克服車牌破損的情況,另一方面又能減少運(yùn)算時間,增加實(shí)時性。

改進(jìn)的算法是先將車牌進(jìn)行二值化處理,就是通過技術(shù)手段將原始的車牌圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像。車牌圖像的邊緣信息對于最終圖像識別結(jié)果的影響重大,所以我們在進(jìn)行二值化處理的過程中必須要保留其邊緣信息。此外,車牌的形狀也會影響識別,正常的車牌是一個完整的矩形,但在實(shí)際情況中,車牌會發(fā)生一定程度的傾斜,處理類似的車牌,需要先確定車牌傾斜的角度,然后在圖像中進(jìn)行旋轉(zhuǎn),使得車牌在圖像中變成一個矩形。對于傾斜的車牌進(jìn)行校正,一般情況就是先水平校正,再垂直校正。

3.3 攝像頭拍攝

在我國的道路交通系統(tǒng)中,為了能夠全面的獲取路面車輛的運(yùn)動數(shù)據(jù)和相關(guān)信息,之前多使用感應(yīng)線圈,但感應(yīng)線圈的設(shè)置會對路面造成一定程度的損壞,會對來往車輛造成影響。因此,現(xiàn)階段對路面車輛的信息采集,都是通過路面的攝像頭進(jìn)行圖像的收集,之后再由計算機(jī)進(jìn)行相關(guān)的圖像處理。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步,現(xiàn)在只需要在相關(guān)路面安裝攝像頭,攝像頭所獲取的圖像就會傳輸?shù)娇刂浦行牡挠嬎銠C(jī),進(jìn)行處理和分析。控制中心可以根據(jù)攝像頭傳輸回來的圖像,對車輛進(jìn)行識別和監(jiān)控。車輛跟蹤是車輛識別的一個重要組成部分,主要由以下幾個步驟組成:提取背景、分析位置和車輛跟蹤。隨著社會需求的變化和金屬的不斷革新,車輛跟蹤技術(shù)也變得更加直觀和準(zhǔn)確。

本文主要描述了新興的數(shù)字圖像處理技術(shù)在智能交通中的具體運(yùn)用,例如車牌識別和車輛跟蹤。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和信息技術(shù)的逐步完善,數(shù)字圖像處理技術(shù)的運(yùn)用范圍也越來越廣泛,本文僅對數(shù)字圖像技術(shù)的相關(guān)問題進(jìn)行了淺顯的討論,希望能為該項技術(shù)的發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

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(作者單位:杭州中鴻科技有限公司)

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