金瑛浩
摘要:為了提高套牌車輛識別的效率,該文提出了一種新的檢測方法。該方法通過矢量路徑來監(jiān)控車輛的行駛情況;通過分布式數(shù)據(jù)庫來存儲和處理海量車輛的行駛信息,通過比對車輛的矢量路徑信息來識別套牌車輛。實驗表明該方法具有較強的識別率和較高的應用價值。
關(guān)鍵詞:套牌;矢量路徑;分布式數(shù)據(jù)庫;車牌識別
中圖分類號:TP18 文獻標識碼:A 文章編號:1009-3044(2014)23-5506-02
目前,國內(nèi)外車輛套牌的現(xiàn)象逐漸呈現(xiàn)向上的態(tài)勢。這不僅給交通安全、司法公正帶來了很多隱患,還引起了很多社會問題。因此國內(nèi)外越來越多的學者開始研究如何防范車輛套牌的問題。到筆者發(fā)稿前為止,主要的研究手段有兩種:一是采用特殊材質(zhì)的車牌以及防盜措施,使車輛的所有人無法仿造車牌或無法更換車牌。這種方法嚴重以來車牌的生產(chǎn)技術(shù),卻很難保證長期有效。另外一種是在車輛上安裝帶有可識別信息的只能芯片。這種方法雖然識別度高且難以被破解,但是需要政府和交管部門投入當量的資金和設備,同時也增加了購車人的成本,因此難以推廣。
目前,我國大多數(shù)地區(qū)的主干交通網(wǎng)都已經(jīng)安裝了用于拍照違章車輛的監(jiān)控攝像頭。雖然這些攝像頭精度很高但是對于套牌車輛的檢測則卻無能為例。這是因為當前很多套牌車輛都是套用同等車型的牌照,但從車輛的外觀和車牌是無法判斷的。該文提出的套牌車輛檢測方法,不僅可以充分利用現(xiàn)有的設備和設施,投入的新設備還可以提高套牌車輛的識別效率。
1 矢量路徑
如果將每個車輛的行駛路徑用有向加權(quán)圖來表示的話就是一個節(jié)點序列。比如ABC……。而每個車輛在每個節(jié)點會有監(jiān)控點產(chǎn)生一個矢量,就是車輛行駛的速度。因此,每個車輛的行駛情況就可以由一個矢量序列和路徑序列來表示。將這兩個序列用一個二維數(shù)組來表示,就形成了一個車輛的矢量路徑。
2 矢量路徑的存儲
如果將車輛的矢量路徑數(shù)據(jù)都存放在一個數(shù)據(jù)庫中,則需要存儲的數(shù)據(jù)規(guī)模將十分巨大,也不便于數(shù)據(jù)的處理和檢索。由于車輛自身的限制以及路況和限速等客觀因素的限制,車輛在兩個相鄰監(jiān)控點出現(xiàn)的時間不會很短。即便,兩個監(jiān)控點的距離較近、車速也比較快,車輛也不可能在極短的時間能遍歷所有的監(jiān)控點。這樣就為我們分布式處理矢量路徑數(shù)據(jù)帶來了客觀的條件。
為了方便數(shù)據(jù)的處理,當每個車輛在監(jiān)控點出現(xiàn)的時候,監(jiān)控攝像頭會自動識別車輛的車型、車牌號碼、車輛的行駛速度已經(jīng)車輛所選擇的路徑。監(jiān)控點會將這些數(shù)據(jù)發(fā)送個車輛所選路徑上相鄰的監(jiān)控點。相鄰的監(jiān)控點根據(jù)車輛的速度、道路的限速以及道路長度等信息,會計算車輛預計到達的時間段。然后將這新信息按照一定的格式插入到本地數(shù)據(jù)庫中(為了提高速度筆者采用的是MySQL數(shù)據(jù)庫)。然后系統(tǒng)沒過一段時間就會檢索數(shù)據(jù)庫,將應到達的車輛信息拿來與當前到達的車輛信息進行比對。
3 套牌車輛的識別
當一個車輛到達監(jiān)控點的時候,監(jiān)控點會從自己的數(shù)據(jù)庫中搜索應到達車輛的信息。如果這些信息中存在這輛車的信息,那么將這輛車的信息從本地數(shù)據(jù)庫中刪除,然后將緩沖中的車輛行駛的矢量路徑,加上車輛所選路徑、車速等信息再次發(fā)送到下一個監(jiān)控點。如果這輛車的信息存在與本地數(shù)據(jù)庫,但是車輛的到達時間比應到時間早,則這輛車可能是超速車輛,應與扣留或采取其它處理方式。如果這輛車的信息在本地數(shù)據(jù)庫中無法查到。則說明這輛車很可能是剛剛進入本交通網(wǎng)的車輛,也可能是套牌車輛。這時候監(jiān)控點需要將這輛車的信息發(fā)送到所有的監(jiān)控點。如果所有監(jiān)控點都無該車輛的信息,則本監(jiān)控點為其創(chuàng)建矢量路徑等信息,并將信息發(fā)送到其它監(jiān)控點。如果其它監(jiān)控點中有該車輛信息,則說明這兩輛車當中,必然有一輛為套牌車輛。需要將這兩輛車扣留做進一步的識別。
4 結(jié)束語
本文采用的套牌車輛方法,不僅不需要投入更多的設施和設備,所采用的軟件也都是開源軟件,因此可以最大程度上節(jié)約成本。另外,該方案不僅有較高的識別率,還可以幫助交管部門查處超速等違章情況。因此該方法具有較高的實用性和推廣價值。
參考文獻:
[1] 李飛.基于人工神經(jīng)網(wǎng)路的車牌識別系統(tǒng)的研究[D].太原:中北大學,2007.
[2] Gonzalez R C, Wood R E.數(shù)字圖像處理[M].阮秋琦,阮宇智,譯.北京:電子工業(yè)出版社,2003:233-239.
[3] 朱光忠,黃云龍. 邊緣檢測算子在汽車牌照區(qū)域檢測中的應用[J].計算機技術(shù)與發(fā)展,2006,16(3):161-162.
[4] 王枚,王國宏.利用字符投影最小距離的車牌校正方法[J].計算機工程,2008,34(3):216-218.