【摘 要】
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中国作为一个发展中的国家,近年来城市规模再不停地扩大,建筑工地逐渐增加,工地搅拌车交通管理问题也随之而来。对搅拌车车身污染的检测与识别、工程搅拌车的车牌识别相关问题尤为突出。搅拌车滚筒表面的信息量巨大,对于人工判断搅拌车滚筒表面的污染情况,工作效率底,且缺乏客观性。另外,目前工地搅拌车的车牌信息的提取与识别,成功率也有待改进,并且在一些特殊的情境下,对于车牌的定位、车牌字符的识别由一定的直接影响。
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中国作为一个发展中的国家,近年来城市规模再不停地扩大,建筑工地逐渐增加,工地搅拌车交通管理问题也随之而来。对搅拌车车身污染的检测与识别、工程搅拌车的车牌识别相关问题尤为突出。搅拌车滚筒表面的信息量巨大,对于人工判断搅拌车滚筒表面的污染情况,工作效率底,且缺乏客观性。另外,目前工地搅拌车的车牌信息的提取与识别,成功率也有待改进,并且在一些特殊的情境下,对于车牌的定位、车牌字符的识别由一定的直接影响。针对一些问题,以图像处理的相关知识作为基础,对搅拌车信息的提取和识别进行改进,主要研究工作如下:(1)通过实地对搅拌车进行拍摄图片或视频,通过OpenCV技术、Python语言以及Pycharm仿真平台的配合,对视频及图像进行处理;选取合适的图片,进行保存记录,作为实验所需的图像数据样本。然后对车身图像进行RIO感兴趣区域提取,提取出搅拌车滚筒区域;接着对提取图像进行灰度处理,为了去除噪声通过对比实验选择3x3模板的中值滤波进行快速去噪。对于滚筒表面污染信息的提取,根据滚筒污染主要以混凝土为主的特性,选择基于边缘检测的信息提取方法,并使用kirsch算子卷积模板进行边缘信息的提取;在对滚筒表面信息识别时,使用基于像素值统计的污染等级评估,阈值化后得到非黑即白的图像,对此图像进行黑白像素点的统计,以白色像素占比作为评判滚筒表面污染的客观依据。通过本文提出的对搅拌车滚筒污染情况的提取与识别,可为以后城市环保智能管理系统在对车身污染方面打下坚实的基础。(2)采用计算机视觉及图像处理技术对搅拌车的车牌信息进行提取和识别,主要包括车牌定位、字符分割和字符识别,并对三个环节的传统算法或实验操作思想进行改进或再创新,提出Haar Cascade的车牌检测与定位技术、基于投影法与字符间隔模板匹配相结合的车牌字符分割算法以及基于CNN的车牌字符识别算法;通过对搅拌车车牌信息提取环节的创新,与传统相比,从定位到识别成功率都有明显提升,对未来智能交通提供更多的理论依据。(3)对于处于特殊情境下的搅拌车图像再识别,使用直方图均衡化对曝光或光线不足的图像进行处理,引用PSNR评估体系改进维纳滤波对模糊图像进行复原;经过实验证明特殊情境下的处理非常有效,对复杂情况的搅拌车图像信息的提取与识别的准确率有很大帮助。图[62]表[10]参数[47]
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