圖像識別技術在智慧臺站中的應用

權(quán)雨

摘要：隨著民航系統(tǒng)內(nèi)部對各地區(qū)空管臺站的運行管理要求越來越高。為便于對臺站進行更好的管控，通過對臺站環(huán)境及設備進行智慧運行管控，能夠解決臺站運行維護痛點，推進空管臺站向管理智慧化和自動化發(fā)展，“智慧臺站”應運而生。圖像識別作為智慧臺站的關鍵技術之一，在監(jiān)控設備參數(shù)采集和識別的工作中起著舉足輕重的作用。本文首先對空管臺站目前面臨的困難進行分析，簡單描述了智慧臺站的相關內(nèi)容;然后重點敘述了圖像識別技術在智慧臺站中的實現(xiàn)方法，并對OCR（optical character recognition）算法的基本原理進行分析;最后對圖像識別技術在智慧臺站中的應用做出了展望。

關鍵詞：智慧臺站;圖像識別技術;OCR算法

1 空管智慧臺站

1.1空管臺站現(xiàn)狀及問題

空管一/二次雷達、甚高頻/高頻電臺是民航空中交通管制部門實時監(jiān)視航空器在空中飛行狀態(tài)并與機組進行通信的重要信號源，是實現(xiàn)對航空器規(guī)范管制，確保飛行平穩(wěn)，保障空域安全的最“前沿”、最基礎的設備。這些信號源設備通常裝設在雷達站或甚高頻遙控臺等空管臺站，除通信與監(jiān)視設備外，各空管臺站內(nèi)往往還包括動力供電、網(wǎng)絡傳輸、臺站安防等多種業(yè)務的各類設備[1]。

為了滿足更好的覆蓋要求，提供更好的監(jiān)視通信服務質(zhì)量，空管臺站往往建設在海拔較高的山頂。這就造成大多數(shù)臺站遠離市區(qū)，交通不便利，道路狀況較差，定期人工巡檢維護工作難度大，體量較多，一旦出現(xiàn)異常情況，應急處置不便，造成人力成本和維修保養(yǎng)成本升高。隨著民航事業(yè)的飛速發(fā)展，各地區(qū)空管臺站內(nèi)需要管理的設備類型越來越多、數(shù)量不斷增加，且新舊差異較大。不同品牌、不同型號的設備安裝在同一臺站內(nèi)，導致臺站內(nèi)設備運行和管理難度增大，普遍存在缺少自動化和智能化輔助手段的情況[2]。

1.2智慧臺站

智慧臺站采用先進的物聯(lián)網(wǎng)技術、視頻采集技術、傳感器技術和圖像識別技術。智慧運行管控以臺站設備為基礎，旨在利用先進的信息化技術，構(gòu)建臺站管理信息化應用體系，提高臺站運行效率，保證臺站內(nèi)各類設備安全運行，為業(yè)務統(tǒng)一、高效管理提供信息服務支撐。通過基于數(shù)據(jù)采集模塊采集到的設備運行數(shù)據(jù)累計，結(jié)合設備的維護和保養(yǎng)工作，對設備的狀態(tài)做出判斷。

智慧臺站的實現(xiàn)需要將各類常規(guī)工作環(huán)境監(jiān)控設備升級為智能的監(jiān)控設備，包括對監(jiān)視設備、通信設備、傳輸設備進行監(jiān)控的空管設備狀態(tài)監(jiān)控設備，空管相關業(yè)務監(jiān)控設備和空管設備配套動力環(huán)境監(jiān)控設備。智慧臺站通過結(jié)合數(shù)據(jù)可視化、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)分析等技術，展現(xiàn)單個臺站的運行態(tài)勢，設備設施運行數(shù)據(jù)等多類信息，將數(shù)據(jù)進行量化分析，形成概括性、指示性的指標，這樣一來能夠?qū)ε_站運行情況進行綜合評估，得到的各項指標與數(shù)據(jù)亦能夠幫助用戶進行輔助決策，真正解決傳統(tǒng)臺站管理模式中暴露出來的難點與問題[3]。

2 空管設備狀態(tài)及運行參數(shù)的采集

空管設備狀態(tài)運行監(jiān)測主要是對監(jiān)視和通信設備本身的數(shù)據(jù)監(jiān)控和健康狀態(tài)分析，這也正是空管臺站中最重要的設備組成。因保密性、安全性等要求，空管臺站內(nèi)有部分設備的狀態(tài)和運行數(shù)據(jù)不允許用戶使用傳感器直接進行數(shù)據(jù)對接與采集，因此需要采用無侵入設備的方式獲取這部分設備的運行數(shù)據(jù)。在智慧臺站中，對于此類無法通過傳感器采集數(shù)據(jù)的設備，首先在數(shù)據(jù)采集模塊上采用圖片有效信息數(shù)據(jù)提取技術進行數(shù)據(jù)對接。然后使用圖像識別服務定位抓取設備運行數(shù)據(jù)，一般情況下，這類數(shù)據(jù)是以圖片或視頻的形式存在。最后將得到的數(shù)據(jù)解析成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)再統(tǒng)一發(fā)送給物聯(lián)數(shù)據(jù)接入服務器做后續(xù)處理。其中，圖像識別技術在數(shù)據(jù)采集的過程中發(fā)揮著重要的作用，是智慧臺站中最為關鍵的技術之一。

2.1圖像識別技術

圖像識別技術是指對圖像文件中的文本內(nèi)容進行分析識別處理，獲取文字及版面信息的過程。一個完整的圖像識別流程主要由圖像輸入、圖像預處理、文字檢測、文本識別、文本輸出等一系列構(gòu)成，其中圖像預處理、文字檢測、文字識別是圖像識別技術的關鍵[4]。雷達和甚高頻等設備運行數(shù)據(jù)的實時采集由于安全性等多方面要求，采用圖像識別的方式來獲取相關參數(shù)信息是一種較優(yōu)的方法。智慧臺站中，圖像識別技術的實現(xiàn)主要包括下列3個部分：

1. 圖像的采集與提取。通過在空管設備監(jiān)控終端的視頻信號輸出接口進行圖像信息采集。利用視頻線連接視頻編碼器把監(jiān)控界面的視頻信號分成兩路信號，一路為原監(jiān)控視頻信號，連接原有終端顯示器給工作人員正常使用;另一路為編碼后的網(wǎng)絡信號，通過交換機送至視頻服務器。視頻服務器通過對編碼后的視頻流進行解碼、取幀生成圖片，這樣就得到設備實時運行狀態(tài)監(jiān)控的圖片。

2. 圖像信息識別：圖像信息的識別采用OCR識別算法實現(xiàn)。由于軟件界面擺放位置受人為干擾因素比較大，所以OCR識別算法先定位到各個軟件界面和顯示邊界之后再把截取出的圖片使用預先訓練好的深度學習算法模型進行識別，并將各類識別出的數(shù)據(jù)作為設備態(tài)勢分析的數(shù)據(jù)來源。

3. 圖像分析：針對不同種類的空管設備監(jiān)控界面，識別分析元素也不同。雷達監(jiān)控界面識別分析元素主要包括當前的工作通道，雷達各個模塊的開關機狀態(tài)、運行狀態(tài)和告警狀態(tài)。甚高頻監(jiān)控界面識別分析主要是在設備監(jiān)控總覽頁面識別每個甚高頻設備的運行情況，一旦有甚高頻設備運行故障或關機離線，系統(tǒng)將自動產(chǎn)生告警通知用戶。另外還支持對各監(jiān)控界面內(nèi)連續(xù)變化元素（如時間信息等）的情況進行分析來檢測監(jiān)控軟件是否死機。

運用這種圖像識別的方法不需要額外的攝像機進行拍攝，解碼后抓取的圖片原始像素高，樣本效果好，且不受拍攝環(huán)境干擾，能更好的對雷達、甚高頻等類型的空管設備實現(xiàn)智慧化監(jiān)管。

2.2 OCR算法

OCR識別技術，其中文名字叫做光學字符識別，它是利用光學技術和計算機技術通過檢測字符每個像素的暗、亮模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程。主要包括圖像預處理、文字檢測、文字識別三個模塊。

圖像預處理主要是對圖片進行二值化和去噪處理，有效降低圖像噪聲信息，對文字信息進行增強。一般使用閾值分割法把圖片上的每一個像素二值化[5]。二值化過程根據(jù)灰度圖像中像素的灰度級值的大小，通過計算得到合適的閾值，將像素分為背景和目標兩類。從而使得圖像中的文字內(nèi)容更加突顯，讓計算機更好更快地識別文字。

文字檢測主要解決是哪里有文字，文字的范圍有多大的問題。文字檢測就是利用圖像分割技術把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域并提出需求目標的技術和過程，是保證良好目標識別率的關鍵步驟。通常使用閾值分割法來進行圖像分割，該方法實際上是一種輸入圖像與輸出圖像之間映射關系。根據(jù)設定的閾值，對于目標的圖像元素，輸出圖像取值為1;對于背景的圖像元素，輸出圖像取值為0。將閾值與像素點的灰度值逐個進行比較，分割的結(jié)果直接給出目標的區(qū)域。

通過預處理和文字檢測后已經(jīng)可以把字符提取出來，但是以單個漢字為基礎的OCR算法需要將每個字從圖像中提取出來進行識別。文本識別是在文本檢測的基礎上，對文本內(nèi)容進行識別，主要解決文字是什么的問題。這一過程主要依賴于前期訓練得到的大量數(shù)據(jù)模版，依據(jù)待識別文字的特征[6]，在數(shù)據(jù)庫中進行遍歷匹配，得到最終的識別結(jié)果，輸出至相應的終端。

OCR算法能在Windows和Linux等主流操作系統(tǒng)下正常運行，對場景有一定的魯棒性和適應性，支持對運行軟件對話框有位置變化的圖片進行識別。適用于智慧臺站中對監(jiān)控視頻的截圖信息識別。

3 結(jié)束語

空管智慧臺站以建設更加合理、科學的系統(tǒng)運行為目標，充分利用臺站已有的監(jiān)控設備，對接現(xiàn)有的系統(tǒng)數(shù)據(jù)。兼顧系統(tǒng)的通用性、可靠性、準確性、穩(wěn)定性和安全性等各方面內(nèi)容。圖像識別技術通過把監(jiān)測電腦終端的視頻信號輸出至視頻服務器，視頻服務器對視頻流進行解碼取幀后生成圖片，再使用OCR識別算法進行文字信息的提取和識別，對獲得的數(shù)據(jù)進行分析得出結(jié)論并做出判斷。作為智慧臺站中最重要的技術之一，圖像識別技術的發(fā)展與應用更快更好的促進了空管臺站監(jiān)管向自動化和智能化的轉(zhuǎn)變，為智慧臺站的落實提供了牢固的技術支撐。

參考文獻：

[1]中國民用航空局.MD-TM-2010-007.民航空管雷達站、導航臺及甚高頻遙控臺配套設施設備配置要求[S].

[2]中國民用航空局.AP-115-TM-2016-01.民用航空通信導航監(jiān)視運行保障與維護維修規(guī)程[S].

[3]中國民用航空局.MD-ATMB-2018-007.民航空管系統(tǒng)通信導航監(jiān)視臺站無人值守運行管理規(guī)范[S].

[4]肖堅.基于學習的OCR字符識別[J].計算機時代，2018（7）：48-51.

[5]顏微.改進的二維閾值圖像分割方法[D].湘潭：湘潭大學，2016.

[6]張翔.圖像識別的形狀特征提取算法研究及實現(xiàn)[D].西安：西北大學，2018.