基于巡邏機(jī)器人的車輛違停管理系統(tǒng)應(yīng)用

汪文彬

系統(tǒng)開發(fā)主要包括后臺(tái)數(shù)據(jù)庫的建立與維護(hù)和智能檢測程序的應(yīng)用。結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)智能化管理技術(shù)，使用Python和SQL Server進(jìn)行程序設(shè)計(jì)和硬件調(diào)試實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)圖表和實(shí)時(shí)監(jiān)控等核心功能。系統(tǒng)工作流程：巡邏機(jī)器人按一定周期在工作范圍內(nèi)巡邏，通過其搭載的攝像頭獲取動(dòng)態(tài)圖像進(jìn)行車牌識(shí)別和車輛違停判斷，將數(shù)據(jù)反饋至管理終端，從而實(shí)現(xiàn)物業(yè)智能化管理。

應(yīng)用背景

汽車數(shù)量日益增加、車位日趨緊張，車輛違?，F(xiàn)象是城市治理的一大難題。一般解決方法是由物業(yè)安保人員進(jìn)行管理。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展針對小區(qū)內(nèi)亂停放的車輛，可通過機(jī)器人來代替保安人員來進(jìn)行車輛停放狀況檢測，提高物業(yè)管理效率和準(zhǔn)確性，以此規(guī)范小區(qū)內(nèi)的停車問題?，F(xiàn)階段，車牌號識(shí)別技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于道路交通技術(shù)上，但大都用于固定攝像監(jiān)測點(diǎn)監(jiān)測移動(dòng)車輛。本系統(tǒng)運(yùn)用了目前成熟的車牌號識(shí)別技術(shù)，將此技術(shù)搭載到巡邏機(jī)器人上進(jìn)行違停監(jiān)測，由于監(jiān)測流程自動(dòng)化程度較高，能極大減少人力成本，且監(jiān)測過程反饋及時(shí)，能夠提高管理效率。該系統(tǒng)相對于人力物業(yè)管理有很大的改進(jìn)，通過測試達(dá)到了實(shí)用要求，具有較高的應(yīng)用和推廣價(jià)值。

系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

1.智能機(jī)器人模塊：以STM32F103ZE單片機(jī)作為主控芯片，通過驅(qū)動(dòng)程序進(jìn)行初始化配置，對片內(nèi)PWM外設(shè)單元進(jìn)行控制，讓機(jī)器人按一定速度運(yùn)行。保證巡邏機(jī)器人工作穩(wěn)定，可提供2個(gè)巡邏方案，一是紅外線循跡巡邏，機(jī)器人通過紅外線收發(fā)裝置根據(jù)布置軌跡進(jìn)行循跡；二是直接布置巡邏軌道，避開地表障礙物。巡邏機(jī)器人的結(jié)構(gòu)分為主控機(jī)終端和機(jī)器人硬件系統(tǒng)，終端接收巡邏機(jī)器人反饋的視頻信號，對其進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

2.遠(yuǎn)程監(jiān)控模塊：有2個(gè)功能，一是VGA高清攝像頭獲取影像功能；二是影像數(shù)據(jù)化處理功能，通過總線編程，輸入攝像頭獲取的影像數(shù)據(jù)。通過對SCCB接口進(jìn)行編程，可以實(shí)現(xiàn)對圖像的處理，調(diào)節(jié)圖像影像數(shù)據(jù)、清除噪聲等提高獲取圖像的質(zhì)量和圖像數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。該電路自帶FIFO芯片，使攝像頭在工作時(shí)可以先將采集到的數(shù)據(jù)緩存在FIFO中，等所有的數(shù)據(jù)采集完再全部發(fā)送出去。通過這種方式可以提高攝像頭工作時(shí)的穩(wěn)定性和效率。

3.通信網(wǎng)絡(luò)：為了能夠更加全面、準(zhǔn)確地采集環(huán)境參數(shù)，運(yùn)用ZigBee的無線傳感網(wǎng)絡(luò)方式，首先在目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域放置傳感器設(shè)備，傳感器設(shè)備間通過協(xié)議相互連接形成一個(gè)無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，攝像頭獲取的各種信息通過巡邏機(jī)器人上的子節(jié)點(diǎn)傳入主節(jié)點(diǎn)，主節(jié)點(diǎn)逐次接收各子節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的處理和格式分裝后存儲(chǔ)并通過GPRS發(fā)送到網(wǎng)站端。該模塊主要通過CC2530控制ZigBee模塊來實(shí)現(xiàn)子節(jié)點(diǎn)與主節(jié)點(diǎn)之間的通信，將數(shù)據(jù)信息等匯總于主節(jié)點(diǎn)之后再通過GPRS聯(lián)網(wǎng)模式傳輸給網(wǎng)站。

創(chuàng)新型應(yīng)用

1.動(dòng)態(tài)車牌識(shí)別

識(shí)別過程分為車牌定位、車牌傾斜校正、車牌字符分割和車牌字符識(shí)別。車牌定位第一步就是對車牌進(jìn)行模糊定位；第二步識(shí)別車牌的顏色信息數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)車牌精確定位；第三步是分割車牌，獲取的圖像通過軟件的特定處理，將整塊的車牌圖像分解為單獨(dú)的圖像以供識(shí)別。其輸入是車牌定位后得到的車牌圖像，最后輸出是就是通過圖像處理分割后得到的可供識(shí)別的字符圖像，通過轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可識(shí)別的二進(jìn)制數(shù)據(jù)，識(shí)別流程圖如下圖所示。

實(shí)現(xiàn)方式：確定車輛靜止后，通過巡邏機(jī)器人上搭載的攝像頭實(shí)時(shí)拍攝汽車圖像，進(jìn)行車牌識(shí)別。車牌特征目前較為流行的有2種定位方法：一種是通過顏色來進(jìn)行分割；一種是用邊緣檢測的方法進(jìn)行分割。定位使用Python的PIL庫讀入圖片后縮小圖片，轉(zhuǎn)化成灰度圖像，創(chuàng)建20×20的像素為1的矩陣，并和圖片重合，進(jìn)行高斯模糊來緩解由于攝像頭或者環(huán)境產(chǎn)生的噪聲?；贠TSU自適應(yīng)閥值算法進(jìn)行二值化處理，找到圖像邊界，因?yàn)檐嚺浦杏写罅康拇怪边吘?，利用這個(gè)特征可以定位車牌，或者根據(jù)閾值找到對應(yīng)顏色來定位車牌。然后，進(jìn)行車牌的矩形校正。在消除車牌的間隔符和上下邊框后，分割得到車牌的各個(gè)字符，再通過訓(xùn)練好的SVM模型進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別出車輛的車牌數(shù)字。最后根據(jù)粗細(xì)程度判斷最后一個(gè)數(shù)字是否為車牌邊緣。

2.車輛違停識(shí)別判斷

巡邏機(jī)器人通過攝像頭獲取車牌號，機(jī)器人自身攜帶閱讀器并通過每個(gè)車位的電子標(biāo)簽獲取位置號碼。當(dāng)機(jī)器人發(fā)現(xiàn)車牌號與位置號碼是否對應(yīng)，若不對應(yīng)則確認(rèn)是否為客車位，若為客車位則進(jìn)行停車位置檢測，設(shè)定車輛邊緣到白線區(qū)域的距離閾值（車位寬度240 CM，車位間隔白線寬度15 CM）來判斷車輛是否未停放在白線內(nèi)、車尾是否朝外停放。如果存在壓線、超線等行為則將相關(guān)結(jié)果通過無線網(wǎng)絡(luò)傳回?cái)?shù)據(jù)庫記錄。

運(yùn)用圖像二值化處理來識(shí)別汽車是否超出停車區(qū)域，首先獲取圖像信息，改變圖像的灰度值將圖像呈現(xiàn)黑白效果圖。選擇合適的閾值范圍，通過二值化處理后圖像仍然可保留其特征。為了能得到準(zhǔn)確的二值化圖像，一般采用封閉、連通的邊界定義不交疊的區(qū)域?？梢砸罁?jù)圖像像素與閾值比較來判斷是否為目標(biāo)檢測的物體。大于等于設(shè)定值，則為目標(biāo)物體，小于設(shè)定值為非目標(biāo)物體，可以排除。這種方法適用于目標(biāo)待測物的灰度值變化較小，且與環(huán)境背景的灰度值有較大差異的情況。如果物體同背景的差別表現(xiàn)不在灰度值上（比如紋理不同），可以將這個(gè)差別特征轉(zhuǎn)換為灰度的差別，然后利用閾值選取技術(shù)來分割該圖像。動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)閾值實(shí)現(xiàn)圖像的二值化，可動(dòng)態(tài)觀察其分割圖像的具體結(jié)果，圖片二值化處理如下圖所示。

本系統(tǒng)開發(fā)主要包括后臺(tái)數(shù)據(jù)庫的建立與維護(hù)、智能機(jī)器人的開發(fā)和智能檢測程序的應(yīng)用，對于智能檢測程序要求檢測和匹配數(shù)據(jù)正確性高，應(yīng)用程序工作穩(wěn)定、功能完備等。系統(tǒng)以智能化管理為切入點(diǎn)，采用機(jī)器人巡邏代替人工，對園區(qū)的管理來說是一個(gè)新穎的方式?？梢约皶r(shí)發(fā)現(xiàn)車輛違停狀況，提高物業(yè)管理效率和準(zhǔn)確性，利于維護(hù)園區(qū)秩序。