人工智能識(shí)別車身反光標(biāo)識(shí)的開發(fā)研究

李滌非 安宇 盧欣

摘 要：本文針對(duì)貨車車身反光標(biāo)識(shí)粘貼方式多樣化的特點(diǎn)，采用人工智能技術(shù)解決了一系列識(shí)別難題，實(shí)現(xiàn)了人工智能對(duì)車身反光標(biāo)識(shí)產(chǎn)品的識(shí)別，為準(zhǔn)確高效智能查驗(yàn)貨車車身反光標(biāo)識(shí)奠定了技術(shù)基礎(chǔ)，且該技術(shù)也為查驗(yàn)貨車超限超載提供了新的智能思路和方法。

關(guān)鍵詞：車身反光標(biāo)識(shí)；人工智能

The research and development of AI for conspicuity recognition

LI Difei，AN Yu，LU Xin

（Traffic Police Sub-Corps Department of Motor Vehicle of Yunnan Honghe Public Security Bureau，Honghe 661400，China）

Abstract： The layout of conspicuity on truck is complicated due to many kinds of vehicle type， but the conspicuity recognition has been achieved by AI through a lot of research to overcome a series of technical difficulties， which lay the technical foundation for conspicuity intelligent inspection accurately and efficiently， furthermore， the technology will also be a new intelligent inspection method for out of gauge.

Keywords： Conspicuity；AI

人工智能（AI）越來越普遍地應(yīng)用于我們的生產(chǎn)和生活，包括：醫(yī)療診斷，金融貿(mào)易，機(jī)器人控制，交通運(yùn)輸，科學(xué)發(fā)現(xiàn)和玩具等，人工智能有助于解決各行各業(yè)中最困難的問題，正加速推進(jìn)科技的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步。我國(guó)的機(jī)動(dòng)車檢測(cè)行業(yè)作為一個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)，自上世紀(jì)60年代開始在我國(guó)起步，目前部分車檢環(huán)節(jié)仍存在“眼看、手摸、耳聽”的傳統(tǒng)檢測(cè)方式。以車身反光標(biāo)識(shí)檢驗(yàn)環(huán)節(jié)為例，在檢測(cè)過程中仍普遍存在虛假檢測(cè)、流于形式等問題，給交通安全帶來巨大隱患。隨著人工智能在車檢領(lǐng)域應(yīng)用的推進(jìn)，車檢行業(yè)中存在的各種“疑難雜癥”也將迎刃而解，有效避免了人為因素的影響，確保機(jī)動(dòng)車安全技術(shù)檢驗(yàn)工作科學(xué)、準(zhǔn)確、高效。

1車身反光標(biāo)識(shí)在貨車上的應(yīng)用及特點(diǎn)

近年來，我國(guó)也相繼出臺(tái)了一系列與車身反光標(biāo)識(shí)相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)，其中在GB23254-2009《貨車 掛車車身反光標(biāo)識(shí)》[1]標(biāo)準(zhǔn)中對(duì)反光標(biāo)識(shí)提出了明確的各項(xiàng)技術(shù)要求，在GB 7258-2017《機(jī)動(dòng)車運(yùn)行安全技術(shù)條件》[2]中對(duì)實(shí)施粘貼反光標(biāo)識(shí)的各類車型進(jìn)行了詳細(xì)描述，在GB 38900-2020《機(jī)動(dòng)車安全技術(shù)檢驗(yàn)項(xiàng)目和方法》[3]中明確了反光標(biāo)識(shí)的檢測(cè)方法并要求采用專用儀器進(jìn)行檢測(cè)。這充分說明了我國(guó)對(duì)于交通安全尤其是夜間行車安全的重視，但是車身反光標(biāo)識(shí)在貨車車身上具有“數(shù)量多”“分布廣”的特點(diǎn)，手持式檢測(cè)儀難以實(shí)現(xiàn)全面檢測(cè)，加之逆反射性能無法用肉眼識(shí)別，以致于假冒偽劣車身反光標(biāo)識(shí)產(chǎn)品長(zhǎng)期大量充斥市場(chǎng)。

我國(guó)使用的車身反光標(biāo)識(shí)尺寸是30cm×5cm，紅白相間（反射器型通常為單片紅色或白色），每個(gè)顏色單元的尺寸為15cm×5cm，在貨車上的粘貼/安裝位置為車身側(cè)面及后面，粘貼方式存在連續(xù)和斷續(xù)兩種。[1]雖然產(chǎn)品的形狀相對(duì)簡(jiǎn)單，但由于貨車類型眾多，車身形狀及特點(diǎn)各異（尤其車身尾部），加之粘貼方式采用人工粘貼，所以反光標(biāo)識(shí)在車身上的分布情況多種多樣。這給人工智能識(shí)別帶來了不小的挑戰(zhàn)。

2 人工智能對(duì)車身反光標(biāo)識(shí)的識(shí)別研究

人工智能和人類智能有類似之處。為某一領(lǐng)域開發(fā)的人工智能，初始階段就像剛出生的嬰兒，研究人員要一點(diǎn)一滴的教會(huì)人工智能去認(rèn)知某個(gè)事物/領(lǐng)域，因此“學(xué)習(xí)”是人工智能的核心，而人工智能學(xué)習(xí)所需要的“大腦”就是軟件工程師編寫的“源代碼”。源代碼的先進(jìn)程度直接決定了學(xué)習(xí)的效果。

通過對(duì)不同車型、不同部位及不同反光標(biāo)識(shí)的學(xué)習(xí)與識(shí)別，研究人員對(duì)源代碼進(jìn)行了反復(fù)的調(diào)試與修正，目前的源代碼已經(jīng)具備較好的學(xué)習(xí)能力，為后期開展大量深度學(xué)習(xí)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在人工智能的訓(xùn)練過程中，研究團(tuán)隊(duì)解決了諸多技術(shù)難題：

1. 反光標(biāo)識(shí)紅白兩色與車身顏色相似性辨別；

2.反光標(biāo)識(shí)紅白單元連續(xù)粘貼與斷開粘貼識(shí)別；

3. 依據(jù)破損程度，判斷反光標(biāo)識(shí)完整性；

4. 諸多干擾因素排除訓(xùn)練；

通過對(duì)車檢現(xiàn)場(chǎng)近千例典型照片的學(xué)習(xí)與驗(yàn)證，從識(shí)別結(jié)果的照片中可以看出，所開發(fā)的源代碼已對(duì)反光標(biāo)識(shí)有了很好的識(shí)別效果，具有較強(qiáng)的舉一反三能力，抗干擾能力突出。

圖3中，我們?cè)谥悄芟到y(tǒng)中輸入了反光性能標(biāo)準(zhǔn)預(yù)設(shè)亮度作為參考，人工智能通過對(duì)RGB圖像及紅外遠(yuǎn)程逆反射性能圖像的分析，成功將“反光性能可疑”的反光標(biāo)識(shí)在圖中進(jìn)行了紅框標(biāo)注，對(duì)于性能良好的反光標(biāo)識(shí)進(jìn)行了綠框標(biāo)注。清晰指出了影響車輛視認(rèn)性的問題部位。人工智能識(shí)別反光標(biāo)識(shí)的技術(shù)突破，不僅大大提高了檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性，而且規(guī)避了人為因素所帶來的虛假檢測(cè)，有效保障了大型貨車的夜間視認(rèn)性。

3人工智能識(shí)別車身反光標(biāo)識(shí)技術(shù)拓展應(yīng)用價(jià)值分析

車身反光標(biāo)識(shí)是貨車必備粘貼產(chǎn)品，由于其應(yīng)用的獨(dú)特性，目前反光標(biāo)識(shí)都是采用人工粘貼/安裝。這就不可避免地致使每個(gè)貨車車身的反光標(biāo)識(shí)分布都或多或少地存在差異。根據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，反光標(biāo)識(shí)的粘貼需要體現(xiàn)車身輪廓，也就是說反光標(biāo)識(shí)的數(shù)量一定程度上反映了車廂的尺寸。這給“查驗(yàn)貨車超限超載”提供了一條新途徑。

從目前的研究來看，通過深度學(xué)習(xí)，該人工智能將具備強(qiáng)大的反光標(biāo)識(shí)識(shí)別能力，包括記憶車身上反光標(biāo)識(shí)的數(shù)量和位置，甚至紅白單元的分布特征等。人工智能可以將這些信息牢牢掌握并形成數(shù)據(jù)庫。如果貨廂一旦發(fā)生調(diào)換，這一切都難逃人工智能的“法眼”。

綜上所述，人工智能識(shí)別反光標(biāo)識(shí)技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用，不僅可以有效打擊行業(yè)內(nèi)的假冒偽劣反光標(biāo)識(shí)產(chǎn)品，切實(shí)改善車輛夜間視認(rèn)性，而且依托該技術(shù)平臺(tái)，通過拓展應(yīng)用也為查驗(yàn)超限超載這一交通頑疾提供了新的方法與手段。隨著人工智能技術(shù)與車檢行業(yè)的深度融合，相信人工智能一定可以更好地服務(wù)于我們的工作和生活，讓每一個(gè)家庭都能安全回家！

參考文獻(xiàn)

[1] 全國(guó)汽車標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì). 貨車掛車車身反光標(biāo)識(shí)：GB 23254-2009[S].北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社，2009.

[2]中華人民共和國(guó)公安部. 機(jī)動(dòng)車運(yùn)行安全技術(shù)條件：GB 7258-2017[S].北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社2017.

[3] 中華人民共和國(guó)公安部.機(jī)動(dòng)車安全技術(shù)檢驗(yàn)項(xiàng)目和方法：GB 38900-2020[S]. 北京：中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社，2020.