基于圖像處理的鐵路貨車

車號識別及其應用研究西南交通大學研究生學位論文楊大治指導老師田懷文教授2010年5月研究背景及意義主要內容一國內外相關研究情況二研究目的三主要研究內容四總結五2一、研究背景及意義在鐵路貨物運輸中，使用了大量的貨物列車作為運載工具，20世紀80年代以來，隨著我國國民經濟的迅速發展，貨運列車的規模及流量大幅度增加，種類和型號更加復雜，因此貨物列車管理現代化水平的提高勢在必行，迫切需要采用高科技手段來充實和提高其管理水平。鐵路運輸管理信息系統（TMIS）在管理過程中，可以使貨車管理過程完全自動化，大大提高貨物運輸的通行能力和服務水平，有效地減輕工作人員的勞動強度，改善其工作環境，減低人工管理的失誤率。3一、研究背景及意義車號自動識別系統是一個以特定目標為對象的專用計算機視覺系統，該系統能從一幅圖像中自動提取車號圖像，自動分割字符，進而對字符進行識別。它運用模式識別，人工智能技術，對采集到的車號圖像進行的處理，能夠實時準確地自動識別出車號的數字、字母及其他字符，并以計算機可直接運行的數據形式給出識別結果，使得貨車的電腦化監控和管理成為現實，是鐵路運輸管理信息系統（TMIS）的一個重要組成部分。4二、國內外相關研究情況國外對于鐵路貨車車號的研究較早，60年代末、70年代初，國外鐵路系統就開始對車號自動識別進行了研究。由于受當時的技術發展影響，通常采用彩色條形碼、磁感應、聲表面波等技術來實現貨車的自動識別，但在使用過程中，都因現場的具體應用環境惡劣，始終未能解決系統識別精度不高和抗干擾性能差等技術難題，因此沒有得到廣泛應用。5二、國內外相關研究情況進入80年代，隨著計算機技術和微波技術的不斷發展，國外許多公司都在致力于采用微波反射調制技術來實現機車、貨車自動識別的研究，由于此項技術具有較高的抗干擾性能和較高的識別精度，基本解決了前述識別技術中存在的影響識別正確率的技術難題，很快被各國鐵路部門認可，在鐵路管理系統中得到了推廣使用。國際鐵路聯合會通過多方面論證，向世界各國推薦自動化車號識別系統采用微波反射調制技術，國際6個標準化組織也基于此項技術制定了相應的自動識別標準，并巳被世界各國所采納。6二、國內外相關研究情況我國相關科研院所在消化吸收國外技術設備的基礎上，也在研制開發適合中國鐵路實際情況的采用微波反射調制技術的貨車車號自動識別系統，為今后在全路建立車號自動識別系統積累經驗，做了一定的前期準備。但基于微波反射調制技術的車號自動識別系統存在著一些問題和局限，主要包括整個識別系統的建設、使用、維護的成本高，初期投入大，建設的周期較長，而使用壽命較短的問題，其應用受到了一定的限制。7二、國內外相關研究情況目前國內貨車車號自動識別也可以采用基于圖像處理的技術，主要包括軟件方式和軟硬件結合方式兩種技術方案。軟件方式就是通過識別軟件對普通的車號圖像進行識別，它的最大特點就是成本低，通用性好。軟硬件結合方式就是首先通過專用的圖像抓拍設備獲取一幅適合于計算機識別的高質量貨車車號圖像，然后用軟件、硬件結合的方式對所獲取的圖像進行車號識別。8二、國內外相關研究情況其中包括以下核心技術：車號定位技術：采用獨特的車號定位算法，在各種不同的光照背景下均能很好地定位出車號，大大增強了系統的適應性，為進行車號圖像匹配奠定了良好的基礎。光學字符識別技術（OCR）：以通用OCR算法為基礎，并針對車號字符特征進行了優化，具有很高的性能。車號圖像匹配技術：把圖像匹配技術運用于鐵路運輸管理信息系統中，應用專用的圖像匹配算法，具有準確的匹配性能和較快的匹配速度。9三、研究目的本文針對我國鐵路運輸管理信息系統及相關技術的發展要求，提出了一種利用數字圖像處理技術來研究開發車號自動識別系統的方法。貨車車號自動識別的主要困難是在復雜背景下快速、準確地進行車號的定位及號碼的正確分割。貨車車號識別的最終目標是在貨車運行的狀態下，動態識別一列貨車的車號。10貨車車號的定位和識別存在難點1.貨車車廂具有多種類型散車、棚車、敞車、罐車、特種車等，同一類型車廂的結構、號碼位置、間隔距離等也不相同。2.在使用過程中，車廂不可避免的會出現不同程度的變形、損壞，從而造成車號識別的困難。3.車號號碼噴涂時可能出現同一字符間斷脫離，或者多個字符之間粘連的情況。4.自然環境的問題。監控系統攝取的車號圖像含有一定的自然背景及車身背景信息，易受照明條件、天氣條件及運動失真和模糊的影響，因此所獲取的圖像質量一般都不很高。11四、主要研究內容（一）首先從所獲取的貨車圖像中對車號進行定位，即找出噴涂的車號所處的位置，這是識別車號的基礎。目前車號定位的方法主要有基于邊界、基于區域、基于神經元網絡等方法。本文根據各種定位技術實現的原理和工作的特點，針對影響車號定位的一個重要的且不穩定的因素即閾值的確定，提出了基于顏色空間及灰度形態學的車號定位方法，并進行相應的工作和研究，提高車號的識別成功率和速度。12四、主要研究內容（二）然后進行貨車車號的預處理及分割。一系列預先處理：對車號的圖像進行灰度化、二值化、校正圖像的傾斜等一系列預先處理。對于車號字符分割，主要的法有投影法和基于聚類分析的方法。本文在傳統投影法的基礎上，為解決其可靠性較低的問題，結合我國貨車車號字符的一些特征進行字符的分割，力圖提高識別系統在字符分割方面的成功率。13四、主要研究內容（三）最后是對分割出的字符進行識別，最終輸出貨車車號的信息。目前車號識別的方法主要有統計決策法、模板匹配法和人工神經元網絡法。其中模板匹配法是使用特定方法提取分割出的貨車車號字符的微結構特征，通過與字符標準模板匹配比較獲得車號號碼。神經網絡模式識別方法能夠實現模式信息處理工作，采用BP神經網絡進行模式識別，可以突破傳統模式識別技術的局限，開辟模式識別技術的新途徑，本文即采用了該種方法對車號字符進行識別。14車號識別系統組成及工作原理貨車車號自動識別系統由多個系統組成，主要包括圖像捕捉采集模塊、車號自動識別模塊、網絡傳輸模塊、數據庫管理模塊等，具體有固定安裝在鐵軌一側一定距離上的超聲監測探頭、攝像機、通道切換器和控制系統操作的計算機及監視器、車號自動識別裝置等部分，如圖（貨車車廂號碼自動識別系統構成）所示。15車號識別系統組成及工作原理基于圖像處理的車號識別技術也存在一些需要解決的問題，如識別的成功率會受到外界因素的影響和制約，如天氣狀況、車號污損程度以及貨車圖像質量的高低，貨車高速運行時采集貨車圖像的精度要求很高等，因此，需要對這種識別技術做更深入的研究和開發。161.車號識別中圖像處理技術車號圖像的獲取：圖像獲取是圖像的數字化過程，即把圖像采集到計算機中的過程，主要涉及成像及模數轉換技術。現場工作站的主機通過視頻捕捉卡獲取貨車的視頻數據，經過壓縮后通過計算機網絡傳送給中心站儲存或播放。視頻圖像傳輸軟件分為現場站軟件和中心站軟件，均采用多線程的運行方式，現場站包括的主線程有圖像的捕捉和壓縮線程。目前，圖像的數字化設備可分為兩類，一類是使用圖像采集卡或通過圖像卡將模擬制式的視頻信號采集到計算機，另一類是攝像機本身帶有數字化部件，可以直接將數字圖像通過計算機端口如并口、接口或標準設備如磁盤驅動器傳送到計算機。172.基于顏色空間及灰度形態學的車號定位技術本文提出了基于顏色空間及灰度形態學的車號定位方法，可以避開二值化中閾值的確定問題。主要思想就是將采集的圖像從RGB彩色空間轉化到HSV彩色空間，考慮到我國貨車車號的一些特點，利用V分量特性可將黑色區域識別出來，利用H、S分量可將藍、黃區域識別出來，利用S、V分量可以確定白色區域，然后將其他的顏色信息設為背景，將圖像轉化為級灰度圖，然后采用灰度形態學運算有效地消除孤立干擾點，再利用迭代法通過對等一個連通區域的搜索，確定候選區域，并進行標記，然后根據車號特征從候選區域中準確地分割出原始圖像中的車號。183.車號圖像的預處理及分割（一）對車號