基于圖像處理的超速行駛自動(dòng)提示裝置

柯磊，余仲英，胡迪，王競怡，馮匯東

（攀枝花學(xué)院 智能制造學(xué)院，四川攀枝花，617000）

0 引言

超速行駛是指駕駛員在駕車行駛中，以超過法律、法規(guī)規(guī)定的速度進(jìn)行行駛的行為。超速駕駛現(xiàn)象是現(xiàn)代交通發(fā)展歷程中常見的違規(guī)現(xiàn)象，原因是駕駛員心理原因或者在經(jīng)過兩段不同限速路段的緩沖路段未仔細(xì)觀察到限速交通標(biāo)志而導(dǎo)致的危險(xiǎn)行為。

超速行駛具有較大的危害和安全隱患，超速行駛，破壞了車輛在特定環(huán)境工作中的指數(shù)，加大了車輛的工作強(qiáng)度和負(fù)荷，加劇了機(jī)件的磨損和損毀。特別對(duì)車輪更是不利，跳躍性、拖滑性磨損不說，還提高了摩擦溫度，輪胎極易老化和變形，引發(fā)爆胎事故。同時(shí)因?yàn)殚L時(shí)間超速，駕駛?cè)藢?duì)弱刺激的反應(yīng)就會(huì)發(fā)生變化，對(duì)本不應(yīng)作出反應(yīng)的也作出反應(yīng)，而對(duì)本該作出反應(yīng)的反而遲遲不作反應(yīng)。駕駛?cè)嗽谒伎紗栴}時(shí)除根據(jù)感知材料外，還得借助經(jīng)驗(yàn)分析、判斷。在變速行駛時(shí)一旦出現(xiàn)意外，即使當(dāng)機(jī)立斷也需要時(shí)間考慮，有些事故就是在作出決定的這一瞬間發(fā)生的。超速行駛時(shí)，駕駛?cè)艘凶⒁馇胺絼?dòng)態(tài)，不斷超車、會(huì)車。每次超車、會(huì)車都要將注意力由車外轉(zhuǎn)移到車內(nèi)（操作制動(dòng)、離合、轉(zhuǎn)向、加速）和檢視儀表，在這短短幾秒鐘內(nèi)，注意力多次轉(zhuǎn)移易產(chǎn)生疲勞，進(jìn)而引發(fā)事故。超速行駛時(shí)，超車、會(huì)車的機(jī)會(huì)增多，行駛間距縮短，車外情況應(yīng)接不暇，駕駛?cè)诵睦砟芰亢椭亓磕芰肯暮芏?，易感到疲勞，時(shí)間一久還會(huì)瞌睡，極易引發(fā)事故。

吳豫席[1]等提出一種汽車安全帶強(qiáng)制限速裝置，由車速傳感器、加速踏板傳感器、電控節(jié)氣門傳感器、電壓濾波器、強(qiáng)制限速裝置等組成，但該裝置屬于被動(dòng)安全裝置，在主觀上依舊存在缺陷和限制。韓平[2]等提出一種適用于交叉口的車輛自動(dòng)限速系統(tǒng)，使得車輛在到達(dá)交叉口前車速被動(dòng)下降，但缺乏對(duì)直線限速路段的限制和約束。宋敏[3]等提出一種基于Wi-Fi信號(hào)的無軌膠輪車自動(dòng)限速裝置，利用液壓技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)，電子傳感技術(shù)，電子控制技術(shù)，引入控制更加可靠有效的車輛自動(dòng)減速限速系統(tǒng)，提升運(yùn)輸效率，但成本過高，不適用于道路方面的私家車。周偉濤[4]提出一種基于車聯(lián)網(wǎng)的客車限速控制裝置，但制造成本過高。劉志軍[5]提出一種基于ETC控制的限速裝置，但由于ETC技術(shù)尚未普及到限速領(lǐng)域，因此面對(duì)超速行駛的現(xiàn)狀仍需一定時(shí)間進(jìn)行推廣和普及。

綜前所述，本文提出一種基于圖像處理的超速行駛自動(dòng)提示裝置。利用較為普通的相機(jī)進(jìn)行交通標(biāo)志圖像采集，將圖像處理和判定結(jié)果發(fā)送到語音提示裝置，對(duì)駕駛員進(jìn)行超速提醒。

1 裝置工作流程

裝置主要由攝像頭、圖像處理系統(tǒng)、語音播放器以及實(shí)時(shí)測(cè)速儀幾部分組成，由攝像頭捕捉交通標(biāo)志圖像，發(fā)送到圖像處理裝置內(nèi)，經(jīng)過處理得到限速標(biāo)志牌的限速值后，將限速值與實(shí)時(shí)測(cè)速儀的速度進(jìn)行對(duì)比，若得到的速度值大于實(shí)時(shí)測(cè)速儀的數(shù)值，激活語音播放器對(duì)司機(jī)進(jìn)行提醒，以此來提醒一些未觀察到交通限速標(biāo)志的駕駛員減速行駛，降低交通事故發(fā)生率，保障駕駛員和其他駕駛員、行人的生命財(cái)產(chǎn)安全，減少因?yàn)榻煌ㄊ鹿试斐傻慕?jīng)濟(jì)損失。裝置工作流程圖如圖1所示。

圖1 裝置工作流程圖

2 圖像處理

圖像作為人類感知世界的視覺基礎(chǔ)，是人類獲取信息、表達(dá)信息和傳遞信息的重要手段。由于機(jī)器視覺和人眼存在一定的差異，不能像人眼一樣自動(dòng)識(shí)別信息，因此需要對(duì)攝像頭采集得到的照片進(jìn)行圖像處理，得到照片中的重要信息。圖像采集示意圖如圖2所示。

圖2 圖像采集示意圖

2.1 圖像預(yù)處理

經(jīng)過攝像頭采集得到的圖像為RGB圖像，計(jì)算機(jī)無法直接進(jìn)行識(shí)別，因此需要對(duì)采集的圖像進(jìn)行灰度變換處理，灰度變換是圖像處理中常用的一種預(yù)處理手段，通過灰度變換使得后續(xù)的圖像處理更加方便?；叶茸儞Q中，圖像灰度值與各顏色通道的數(shù)值關(guān)系如式（1）所示。

經(jīng)過灰度變換后的圖像仍存在大量的噪聲，噪聲會(huì)干擾圖像中重要信息的提取，因此還需要對(duì)得到的灰度圖像進(jìn)行中值濾波去噪，中值濾波是一種非線性濾波，對(duì)于去除椒鹽噪聲有較好的處理效果，中值濾波也是一種經(jīng)典的去噪方法，中值濾波原理示意圖如圖3所示。

圖3 中值濾波原理示意圖

2.2 圖像邊緣檢測(cè)

經(jīng)過預(yù)處理后的圖像被分為了0～255共256個(gè)灰度級(jí)，而在一些灰度值急劇變化的地方存在著大量的信息，因此需要對(duì)這些區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測(cè)。本位采用Sobel算子邊緣檢測(cè)算法對(duì)灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，Sobel算子是一種傳統(tǒng)的一階邊緣微分算子，常用于邊緣的粗定位。其算法模板如圖4所示。

圖4 Sobel算子模板

由水平模板計(jì)算梯度公式為：

由垂直模板計(jì)算梯度公式為：

各像素的梯度計(jì)算公式為：

采用上式對(duì)去噪后的灰度圖像進(jìn)行梯度計(jì)算，遍歷每一個(gè)像素點(diǎn)后得到梯度結(jié)果，梯度值大的區(qū)域即為邊緣的位置，表示圖像中該區(qū)域灰度變化大，圖像邊界處的像素梯度用前一行或前一列的梯度值代替。

2.3 閾值分割

迭代閾值分割是常用的閾值分割算法，常用于圖像的分割。將圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的梯度值與閾值進(jìn)行比較，若梯度值大于閾值，則認(rèn)為該像素點(diǎn)為目標(biāo)的邊緣點(diǎn)，將灰度值置為1；相反則判定為背景，灰度值為0。

本次圖像處理在MATLAB平臺(tái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，經(jīng)上述圖像處理流程得到的圖像結(jié)果如圖5所示。

圖5 圖像處理過程效果圖

對(duì)經(jīng)過上述處理的圖像進(jìn)行特征提取和目標(biāo)識(shí)別即可識(shí)別出限速標(biāo)志牌的限速信息，從而能夠輸出限速信息與實(shí)時(shí)測(cè)速儀進(jìn)行數(shù)值對(duì)比，完成超速與未超速的識(shí)別。

3 語音提示

3.1 硬件電路設(shè)計(jì)

經(jīng)過圖像處理流程后，計(jì)算機(jī)得到識(shí)別后的限速值，并將其與實(shí)時(shí)測(cè)速儀的速度進(jìn)行對(duì)比，利用語音播放器內(nèi)部單片機(jī)進(jìn)行輸出結(jié)果的判定與輸出，當(dāng)儀表速度高于圖像處理的結(jié)果時(shí)，將激活語音播放器，提示司機(jī)目前車速已經(jīng)超過路段的限速值，減少未仔細(xì)觀察標(biāo)志牌限速而超速情況的發(fā)生，進(jìn)而降低交通事故發(fā)生的概率，將事故發(fā)生的可能性降低到安全數(shù)值以下，達(dá)到安全駕駛的目的。通過魏芳[7]等基于proteus的單片機(jī)實(shí)驗(yàn)與課程設(shè)計(jì)本文擬采用MCS-51單片機(jī)作為語音部分硬件主體結(jié)構(gòu)，在Proteus軟件進(jìn)行仿真。仿真電路如圖6所示。

圖6 單片機(jī)仿真電路圖

圖6中R1、R2電阻值為10kΩ，R3、R4電阻值為1kΩ，R5電阻值為5.5kΩ，為保持蜂鳴器的正常工作，將其兩端電壓控制在2V，兩個(gè)開關(guān)接地以維持電壓平衡。蜂鳴器作為該電路的主要輸出設(shè)備，主要起語音信號(hào)提示的作用，在確認(rèn)超速的情況下，激活蜂鳴器進(jìn)行工作。LED燈則是起警示作用，未超速情況下亮綠燈，超速情況下亮起紅燈。各個(gè)電阻在電路結(jié)構(gòu)中對(duì)所在電路支路起保護(hù)作用。電路結(jié)構(gòu)中兩個(gè)接地線路起轉(zhuǎn)換作用，當(dāng)汽車從未超速狀態(tài)到超速狀態(tài)后，接地線路自動(dòng)轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)工作狀態(tài)的快速變化。

由于信號(hào)通過電路和傳輸過程中會(huì)存在噪聲干擾，因此對(duì)需要設(shè)置一個(gè)門限函數(shù)G(t)對(duì)其進(jìn)行去噪處理，門限的閾值由互相關(guān)函數(shù)R(t)計(jì)算得到。假設(shè)輸入信號(hào)為f1(t), 輸出信號(hào)為f2(t)，則得到互相關(guān)函數(shù)計(jì)算公式如下：

通過對(duì)比輸入信號(hào)與輸出信號(hào)的相似程度，不斷調(diào)整閾值門限，并反饋繼續(xù)進(jìn)行計(jì)算，如此循環(huán)使得噪聲完整去除為止。

當(dāng)速度對(duì)比結(jié)果顯示超速后將以電信號(hào)方式激勵(lì)單片機(jī)工作，將設(shè)定好的語音提示信息最終通過蜂鳴器傳達(dá)至駕駛員，從而達(dá)到超速提示的目的。

3.2 電路性能測(cè)試

為進(jìn)一步驗(yàn)證硬件電路的信號(hào)傳輸性能和工作能力，對(duì)裝置電路進(jìn)行性能測(cè)試實(shí)驗(yàn)，擬采用正弦型信號(hào)作為輸入信號(hào)，并隨機(jī)加入多組脈沖噪聲作為干擾信號(hào)進(jìn)行性能測(cè)試，測(cè)試時(shí)間為10s，測(cè)試結(jié)果如圖7所示。

圖7 電路性能測(cè)試結(jié)果

從圖7性能測(cè)試結(jié)果可以看出，經(jīng)過添加閾值門限后的電路結(jié)構(gòu)具有較高的魯棒性，對(duì)于隨機(jī)脈沖噪聲有較好的去除效果。其中，脈沖噪聲大多集中在信號(hào)極值點(diǎn)，這是因?yàn)樵诜菢O值點(diǎn)處，噪聲得到了電路穩(wěn)定性結(jié)構(gòu)的非極大值抑制，因此極值點(diǎn)處的噪聲情況可以反映整個(gè)測(cè)試過程的噪聲分布情況與噪聲大小。

4 結(jié)論

本文提出的基于圖像處理的超速行駛自動(dòng)提示裝置能夠及時(shí)采集交通標(biāo)志圖像，得到行駛路段限速值并通過與實(shí)時(shí)測(cè)速儀測(cè)得的車輛速度進(jìn)行比對(duì)，得出超速與未超速，并通過單片機(jī)控制進(jìn)行超速判定的輸出，激活語音播放器對(duì)司機(jī)進(jìn)行超速駕駛的提醒，能夠有效解決由于未仔細(xì)觀察路邊限速標(biāo)志牌而導(dǎo)致超速駕駛的現(xiàn)象，降低交通事故的發(fā)生概率，對(duì)于超速駕駛現(xiàn)象較為泛濫的現(xiàn)狀，有一定的改善作用和市場經(jīng)濟(jì)價(jià)值。