王 凡，張建州，邊 昂

(四川大學(xué) 計算機(jī)學(xué)院，四川 成都 610065)

0 引 言

接觸網(wǎng)安全巡檢裝置[1](catenary-checking video monitor device，CCVM)是提高動車組供電安全性和可靠性的重要手段，支柱號作為高鐵接觸網(wǎng)支柱的唯一身份標(biāo)識可在巡檢裝置檢測到接觸網(wǎng)異常時進(jìn)行準(zhǔn)確定位。因此，如何準(zhǔn)確快速確定接觸網(wǎng)支柱編號是接觸網(wǎng)安全巡檢系統(tǒng)的基礎(chǔ)之一。

目前，學(xué)者們對接觸網(wǎng)號牌定位和識別進(jìn)行了大量研究，提出了許多可行算法。郭瑞等[2]利用方向梯度直方圖特征和支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)實(shí)現(xiàn)支柱號牌的定位和識別。楊梅等[3]利用上下文特征和模板匹配實(shí)現(xiàn)了不同形狀和大小的號牌自適應(yīng)識別。徐可佳等[4]基于Faster R-CNN，直接定位到單字符進(jìn)行分類識別。劉旭松[5]通過級聯(lián)兩個Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)，分別用于號牌定位和字符識別，最后再使用連續(xù)桿號數(shù)據(jù)對識別結(jié)果進(jìn)行修正來保證結(jié)果的準(zhǔn)確性。吳鏡鋒等[6]使用改進(jìn)LeNet-5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，在使用少量樣本的情況下實(shí)現(xiàn)了號牌定位。Wang等[7]以YOLOv2為基礎(chǔ)引入可堆疊注意力模型，通過多尺度信息融合實(shí)現(xiàn)了號牌的檢測定位。侯明斌[8]對YOLOv2網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，通過目標(biāo)檢測實(shí)現(xiàn)號牌定位；并設(shè)計基于卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輕量支柱號序列識別網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了不定長編號的識別。上述方法均以良好光照為前提，劉家軍等[9]提出基于對比度受限直方圖均衡化的夜間接觸網(wǎng)號牌識別方法，通過對夜間圖像增強(qiáng)，在光線不佳的情況下保持了較高的識別率。但該算法中對夜間圖像的增強(qiáng)方法并不適用于隧道低光圖像。

鑒于現(xiàn)有增強(qiáng)方法很難對隧道低光圖像進(jìn)行有效增強(qiáng)，因此本文在充分考慮圖像特點(diǎn)的情況下，首先使用改進(jìn)Ostu算法和特征篩選完成號牌粗定位；然后利用邊緣補(bǔ)償和形態(tài)學(xué)運(yùn)算實(shí)現(xiàn)號牌的二次定位；最后通過分類處理實(shí)現(xiàn)號牌的精確提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該定位方法準(zhǔn)確有效。對于低光號牌，本文首先用基于多尺度高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian，LoG)算子的零交叉二值化算法對號牌二值化；然后使用改進(jìn)的字符分割算法提取編號字符；最后使用SVM實(shí)現(xiàn)字符識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出二值化算法和改進(jìn)的字符分割算法在提取和分割隧道低光號牌字符時準(zhǔn)確、有效、魯棒性高。

1 號牌定位

隧道接觸網(wǎng)圖像亮度低，灰度值93%集中在0～2之間，平均灰度值為1.8。由于光照低，吊柱邊緣細(xì)節(jié)丟失，部分圖像中號牌和背景融合，因此無法通過增強(qiáng)的方法來預(yù)處理圖像，以降低定位難度。同時隧道接觸網(wǎng)號牌表面附有高逆反射系數(shù)的反光膜，號牌成像后在圖像中像素值最高，該特點(diǎn)有助于對號牌的定位。本文給出的號牌定位算法流程如圖1所示，其中“粗定位+精提取”的定位方法是本文創(chuàng)新點(diǎn)之一。

圖1 號牌定位算法流程

1.1 預(yù)處理

本文接觸網(wǎng)圖像分辨率為2048×2048，為了降低計算量，可在保證號牌不被漏檢的前提下，對輸入圖像進(jìn)行裁剪，減小圖像尺寸。然后使用引導(dǎo)濾波對圖像進(jìn)行降噪處理，可平滑噪聲的同時避免圖像邊緣被破壞。最后為避免因號牌傾斜影響號牌定位和字符分割的準(zhǔn)確度，需進(jìn)行傾斜校正，本文采用Hough變換對圖像LoG邊緣檢測圖進(jìn)行直線檢測，計算傾角并完成傾斜校正。

1.2 號牌粗定位

1.2.1 候選號牌標(biāo)記

號牌為隧道接觸網(wǎng)圖像中最亮部分，使用合適方法將圖像二值化，背景為0，號牌候選區(qū)為1，即可完成候選號牌標(biāo)記。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，使用Ostu算法[10]標(biāo)記效果較好，但對號牌亮度較低圖像，會將吊柱誤標(biāo)注，導(dǎo)致粗定位失敗，如圖2(b)虛線框所示，因此需對算法改進(jìn)。

圖2 Otsu與改進(jìn)Otsu算法標(biāo)注號牌候選號牌對比

統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，號牌區(qū)灰度集中在裁剪后圖像所有像素最亮的0.3%～1.5%之間，將這部分像素稱作前景，剩余像素稱為背景。二值化前將兩者分離，分離方法如下

(1)

式中：Ic為預(yù)處理后圖像，G為按灰度值大小找到占比r的最亮像素的灰度值，本文r取0.3%和1.5%的中間值0.9%。Ix為分離后的圖像。分離后使用大律法對Ix二值化，得到候選號牌標(biāo)記圖，如圖2(c)所示。改進(jìn)后算法對號牌區(qū)域用二值化標(biāo)記精確度更高，誤標(biāo)記面積極小，不會導(dǎo)致粗定位失敗。

1.2.2 號牌篩選

高鐵隧道中號牌編號采用4個字符垂直排列，號牌大小固定，因此本文以寬高比ψ(ψ=h/w，h和w分別為最小外接矩形高度和寬度)為特征對候選標(biāo)記圖中的號牌進(jìn)行篩選，剔除誤標(biāo)記區(qū)和缺失面積超過50%的號牌。

選取質(zhì)量較好的號牌，統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)它們的最小外接矩形高寬比ψ∈[3，3.5]。 受拍攝距離和彎道等因素影響，號牌會出現(xiàn)橫向粘連、縱向粘連和右側(cè)缺失，此時ψ發(fā)生改變。下面討論在實(shí)際場景中號牌ψ可能的取值范圍。

考慮下限，兩號牌發(fā)生水平粘連，此時ψ=h1/(w1+w2)≥h1/(2*w1)≥1.5， 其中w1為較寬號牌的寬度。考慮上限，發(fā)生垂直粘連，此時ψ=(h1+h2)/w1≤(2*h1)/w1≤7， 其中h1為較高號牌的高度。當(dāng)拍攝距離過近，號牌出現(xiàn)缺失，當(dāng)缺失面積達(dá)50%且出現(xiàn)垂直缺失時ψ

1.2.3 擴(kuò)展與輸出

篩選后將最小外接矩形最大的候選號牌定為最佳號牌，并輸出為粗定位號牌。但受光照或號牌污染等影響，部分號牌亮度降低，其標(biāo)記圖殘缺，直接定位會使號牌不完整，因此求得最佳號牌的最小外接矩形后，需要進(jìn)行擴(kuò)展，保證粗定位號牌完整。本文中，上下和左右分別擴(kuò)展高度和寬度的0.25倍。

1.3 號牌精提取

通過粗定位可得到包含完整號牌的圖像，為提高定位精度，需對粗定位號牌進(jìn)行精提取。

1.3.1 號牌二次定位

形態(tài)學(xué)運(yùn)算常用于低質(zhì)量車牌或號牌的定位。本文亦使用形態(tài)學(xué)運(yùn)算對號牌進(jìn)行二次定位，處理流程如圖3所示。首先利用邊緣圖對粗定位號牌進(jìn)行邊緣補(bǔ)償；然后使用形態(tài)學(xué)運(yùn)算獲取號牌主體，其中閉操作(kernel為長度等于3的水平直線)用于連接斷裂的邊緣，開操作(kernel為半徑等于3的菱形結(jié)構(gòu))用于清除填充主體四周細(xì)小噪聲項(xiàng)；最后通過求最小外接矩形得到二次標(biāo)記圖，進(jìn)而得到二次定位號牌。

圖3 二次定位算法流程

圖3中Br為粗定位號牌標(biāo)記圖，Ir為粗定位號牌；B′p為二次標(biāo)記圖，I′p為二次定位號牌，E′p為I′p的邊緣圖?？梢钥闯?，較之于粗定位圖Ir，I′p在保證號牌完整的同時四周冗余圖像更少，定位精度更高。

1.3.2 分類與處理

二次定位后多數(shù)定位結(jié)果可作為精提取號牌輸出(如圖4(a)所示)。但部分結(jié)果出現(xiàn)號牌粘連或包含吊柱(如圖4(b)和圖4(c)所示)，需要切除粘連號牌或者包含的吊柱。為達(dá)到上述目的，需對二次定位結(jié)果分類。另有殘缺號牌(如圖4(d)所示)不用再做處理即可輸出，但考慮后續(xù)處理需求，需將其區(qū)分出來。

圖4 二次定位結(jié)果

為方便描述，現(xiàn)定義以下概念：

定義1 有效像素比V，即二值圖中邏輯值為1的像素數(shù)量與圖像面積的比值。計算方法如下

(2)

式中：B為二值圖，wB和hB分別為B的寬度和高度。

對于圖4中4類圖像，依次將其定義為PA、PB、PC和PD這4類，分類方法如下：①計算B′p的有效像素比V和號牌高寬比ψ，分別記為Vp和ψp；②判斷B′P在接觸網(wǎng)圖像中的位置，若B′p右邊緣與接觸網(wǎng)圖像右邊緣距離小于B′p的寬度，則記R=1，否則記R=0；③對于R=1的號牌，若ψp≤3.5則為PA類，否則為PD類；④對于R=0的號牌，若ψp>4則為PC類，否則判斷Vp的大小，若Vp>0.7為PA類，否則為PB類。

完成分類后，直接將PA和PD類二次定位號牌I′p輸出為精提取號牌Ip，B′p和E′p輸出為Ip的標(biāo)記圖Bp和邊緣圖Ep；PB和PC類則需通過對B′p分割得到Bp，然后利用Bp定位得到Ip和Ep。對于PB類，首先劃分象限并比較象限子圖的V確定號牌主體位置，然后通過行列擴(kuò)展完成分割；對于PC類，首先確定圖像質(zhì)心位置，然后通過行擴(kuò)展完成分割。上述兩種方法均在擴(kuò)展行(列)的V小于當(dāng)前Vp時停止擴(kuò)展完成分割。

2 編號識別

字符識別技術(shù)已較為成熟，模板匹配和特征匹配常用于印刷體字符識別，但隧道中號牌字符質(zhì)量差，上述方法并不適用。本文首先篩選出具備識別條件的號牌；然后使用基于多尺度LoG算子的零交叉方法對號牌二值化；再通過改進(jìn)現(xiàn)有分割算法，實(shí)現(xiàn)字符的分割提??；最后使用SVM對單字符識別，完成編號識別，具體過程如下。

2.1 號牌篩選

受光照和距離影響，部分號牌無法識別(如圖5方框中所示)需剔除。對多組同一編號的連續(xù)幀號牌分析發(fā)現(xiàn)，無法識別號牌邊緣檢測圖的字符邊緣缺失嚴(yán)重(如圖5(b)所示)，其二值圖不具備識別條件(如圖5(c)所示)，因此考慮以字符邊緣缺失情況為指標(biāo)對號牌進(jìn)行篩選。

圖5 連續(xù)幀號牌及其邊緣圖和二值圖

為對字符邊緣進(jìn)行定量分析，現(xiàn)定義以下概念：

定義2 號牌圍線質(zhì)量Wf，號牌圍線即號牌邊緣圖Ep中四周非字符邊緣，用Ef表示，Wf即Ef中邏輯值為1的像素數(shù)。計算方法如下

(3)

定義3 字符結(jié)構(gòu)質(zhì)量Wp，即Ep中字符邊緣像素邏輯值為1的總數(shù)。計算方法如下

(4)

定義4 字符結(jié)構(gòu)密度ρ，即Wp與Bp中有效像素的比值。計算方法如下

(5)

式(3)～式(5)中，w和h分別為圖像寬度和高度，Ep和Bp分別為精提取號牌Ip的邊緣圖和標(biāo)記圖，Ef為Ep的圍線，Ef求取方法簡單，這里不再累述。

在每組編號一樣連續(xù)幀的精提取號牌中選取一張最右側(cè)且完整的號牌，共計16張。此時號牌字符最清晰且無粘連和缺失，對它們進(jìn)行字符分割并利用式(3)～式(5)計算各字符結(jié)構(gòu)密度ρ，定量分析結(jié)果見表1。

表1 號牌字符邊緣結(jié)構(gòu)質(zhì)量和結(jié)構(gòu)密度定量分析

由于字符“1”、“2”和“7”書寫簡單，邊緣點(diǎn)少，它們的結(jié)構(gòu)密度均小于0.1。單個號牌包含1個字母和3個數(shù)字，因此單號牌的結(jié)構(gòu)密度ρ∈[0.0920，0.1360]， 其中下限ρlow=0.0920是在編號為D111時產(chǎn)生，上限ρhigh=0.1360是在編號為D555時產(chǎn)生。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)當(dāng)號牌字符邊緣缺失30%時號牌無法識別，同時為保證“1”、“2”和“7”不會被誤剔除，因此篩選閾值設(shè)為ρlow×(1-0.3)， 即0.0644；對在2.3.2節(jié)中標(biāo)記R=1殘缺號牌，篩選閾值設(shè)為ρlow×(1-0.5)， 即0.0460。

對628張隧道接觸網(wǎng)圖像進(jìn)行號牌定位得到號牌628張，通過篩選，剔除不可識別號牌266張，保留可識別號牌362張。對可識別號牌，利用Ep和Ef對號牌邊緣切割，切除四周的冗余圖像，處理流程如圖6所示。其中“-”表示“減”運(yùn)算，即E′s“等于”Ep“減”去圍線Ef后僅包含字符邊緣的邊緣圖，Es為切除E′s四周冗余后的邊緣圖，Is為利用Es定位后的號牌。利用該方法切割后號牌定位精度更高。

圖6 冗余邊緣切割流程

2.2 二值化

隧道接觸網(wǎng)號牌圖像質(zhì)量差，傳統(tǒng)二值化算法[10，11]難以將字符與背景有效分離。使用Otsu、Bernsen和Niblack算法對號牌二值化，結(jié)果如圖7(b)～圖7(d)所示，效果均不理想。針對低光照接觸網(wǎng)號牌識別，用基于多尺度LoG算子的零交叉方法二值化，結(jié)果如圖7(e)所示，可以看出該方法對低光照號牌圖像二值化效果更好。

圖7 號牌二值化對比

二維LoG算子計算表達(dá)式如下

(6)

式中：σ為高斯濾波器的標(biāo)準(zhǔn)差。對于離散圖像，常使用一個大小為n×n的LoG離散濾波器來近似LoG算子，其寬度n是一個大于等于6σ的最小奇數(shù)。

本文所提二值化算法流程為：①選擇3個尺度的σ(本文分別取σ1=0.7、σ2=1.7和σ3=2)，計算對應(yīng)的LoG濾波器；②利用3個濾波器分別對號牌圖像進(jìn)行濾波，得到3張零交叉圖并使用最大尺度對應(yīng)的零交叉圖求取邊緣圖Emax；③對3張零交叉圖進(jìn)行二值化，閾值取0，得到3個二值化結(jié)果B1、B2和B3；④將Emax、B1、B2和B3進(jìn)行或運(yùn)算得到B0；⑤對B0進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作，將所有4連通像素數(shù)小于8的連通圖賦值為0，得到最終二值化結(jié)果。

2.3 字符分割

常用字符分割方法包括連通域分割法和投影分割法，它們對存在斷裂和粘連字符的號牌分割效果不佳。文獻(xiàn)[12]將號牌二值圖的投影矩陣的極小值視為候選分割點(diǎn)，通過將不同分割點(diǎn)組合，計算平均分割高度、變異系數(shù)和判斷系數(shù)實(shí)現(xiàn)了字符的分割。該方法泛化能力較強(qiáng)，但在處理低質(zhì)垂直號牌時，會因字符斷裂距離過大或者粘連的字符包含“1”和“7”而無法找到極小值，導(dǎo)致字符分割失敗。本文通過在距離過大的極值點(diǎn)之間插入人工點(diǎn)改進(jìn)了文獻(xiàn)[12]的所提方法，解決了上述問題。改進(jìn)后的字符分割算法包含3個主要環(huán)節(jié)：①構(gòu)造分割點(diǎn)集合；②分割點(diǎn)組合分析；③字符分割。

2.3.1 構(gòu)造分割點(diǎn)集合

對號牌二值圖進(jìn)行孔填充，再計算每行像素值為0的像素個數(shù)即可獲得水平投影矩陣，然后尋找投影矩陣的局部極小值(波谷)來確定潛在的字符分割點(diǎn)并構(gòu)造分割點(diǎn)集合Ps。

本文在文獻(xiàn)[12]構(gòu)造的Ps基礎(chǔ)上添加人工點(diǎn)，添加方法如下：①在波谷，若谷底是平的，則將谷底的起點(diǎn)和終點(diǎn)加入Ps。如果谷底區(qū)域包含號牌四等分點(diǎn)，則將四等分點(diǎn)也加入Ps；②遍歷新的Ps，如果兩個分割點(diǎn)間距離超過，則將兩點(diǎn)間的號牌四等分點(diǎn)加入Ps。本文中取值為一個字符的高度。由于本文方法提取的號牌上下冗余很少，因此單字符高度hs∈[0.2h，0.25h]， 考慮算法魯棒性取值0.2h，其中h為號牌IS的高度。

加強(qiáng)項(xiàng)目建設(shè)，提升技術(shù)支撐能力。2011年以來，在濮陽市局的推動下，各級財政共投資9637萬元，用于市局食品藥品檢驗(yàn)?zāi)芰ㄔO(shè)、兩個縣域食品檢驗(yàn)檢測中心建設(shè)和市、縣、鄉(xiāng)三級執(zhí)法裝備建設(shè)。

2.3.2 分割點(diǎn)組合分析

得到候選分割點(diǎn)集合后，需要根據(jù)待分割字符數(shù)量對分割點(diǎn)進(jìn)行組合，計算各組合的變異系數(shù)[12]確定最佳分割點(diǎn)組合，具體方法如下：①根據(jù)字符數(shù)量找出所有的分割點(diǎn)組合；②對每個組合，計算所有字符高度和平均字符高度；③計算每個組合的變異系數(shù)；④選出變異系數(shù)最小的組合作為最佳分割點(diǎn)組合。其中本文所用變異系數(shù)計算方法如下

(7)

在實(shí)際應(yīng)用中，為了提高算法的魯棒性，我們在組合分析后對與最小變異系數(shù)數(shù)量級一樣的組合進(jìn)行了額外分析。首先計算組合中平均高度最大值hmax，然后對與hmax相近(差值小于3)的組合計算分割行灰度和，最后將灰度和最小的組合作為最佳分割點(diǎn)組合。

2.3.3 字符分割

獲得最佳分割點(diǎn)組合后，即可根據(jù)該組合中的分割點(diǎn)對號牌進(jìn)行字符分割。圖8為部分號牌分割結(jié)果及對應(yīng)的二值圖。

圖8 號牌字符分割結(jié)果

2.4 字符識別

由于沒有隧道接觸網(wǎng)號牌字符數(shù)據(jù)集，需要自建數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練。通過2.3.3節(jié)字符分割得到數(shù)字字符1086個，字母字符362個，對它們大小進(jìn)行歸一化處理(歸一化為30×30的尺寸)。由于殘缺號牌(PD類號牌)字符數(shù)量較少，因此將50%的殘缺字符作為訓(xùn)練集，其它號牌字符取70%作為訓(xùn)練集，共計1013個訓(xùn)練樣本。另外由于各字符數(shù)量差異較大，因此需對訓(xùn)練集進(jìn)行擴(kuò)充，本文通過平移字符在圖像中的位置對訓(xùn)練樣本進(jìn)行擴(kuò)充，將數(shù)量少于100個的字符樣本擴(kuò)充至100。擴(kuò)充后的訓(xùn)練集樣本包含數(shù)字和字母共計1405個。

得到訓(xùn)練集后使用SVM訓(xùn)練。本文使用抗干擾性較強(qiáng)的C-SVC[13]進(jìn)行多分類，使用RBF作為核函數(shù)，損失函數(shù)參數(shù)設(shè)置為2，Gamma參數(shù)設(shè)置為0.005。通過訓(xùn)練得到模型后即可用于單字符的識別，得到接觸網(wǎng)號牌編號。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

為了測試本文提出的號牌定位算法﹑字符分割算法和編號識別算法的性能，分別開展號牌定位實(shí)驗(yàn)﹑字符分割實(shí)驗(yàn)和編號識別實(shí)驗(yàn)。其中，對于字符分割結(jié)果使用主觀對比來評價，號牌定位結(jié)果和字符識別結(jié)果使用準(zhǔn)確率來評價，準(zhǔn)確率計算方法如下

(8)

式中：A為準(zhǔn)確率，T為測試樣本總數(shù)，c為正確的樣本數(shù)。

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)

本文實(shí)驗(yàn)圖像均采集自西成線(西安-成都)廣元段隧道，由接觸網(wǎng)安全巡檢裝置(臨時安裝于司機(jī)室內(nèi)的便攜式視頻采集設(shè)備)采集，共計圖像628張，圖像分辨率為2048×2048。本實(shí)驗(yàn)在臺式電腦上進(jìn)行，機(jī)器安裝Windows 7系統(tǒng)，內(nèi)存16 GB，CPU為Intel(R)Core(TM)i7-9000K，主頻4.3 GHz。使用Matlab R2019a進(jìn)行編碼、實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析，并使用libSVM3.4作為庫支持。

3.2 號牌定位實(shí)驗(yàn)與分析

對于粗定位號牌，本文通過定性評估來確認(rèn)號牌是否定位成功，即判斷輸出結(jié)果是否包含完整號牌，包含則為定位成功，否則為定位失??；對于精提取號牌，通過計算輸出號牌高寬比ψ來判定是否定位成功，當(dāng)ψ<3(該值由特征統(tǒng)計得出)時認(rèn)為定位的號牌出現(xiàn)缺失，判定為定位失敗。

使用本文定位算法對628張樣本圖像進(jìn)行號牌定位實(shí)驗(yàn)，628張圖像粗定位結(jié)果均正確，粗定位準(zhǔn)確率100%；在精提取結(jié)果中，號牌定位準(zhǔn)確圖像共計618張，定位錯誤10張，定位準(zhǔn)確率為98.4%。圖9(a)為隧道接觸網(wǎng)圖像示例，圖9(b)為部分號牌粗定位結(jié)果，圖9(c)為對應(yīng)的精提取結(jié)果。定位錯誤號牌如圖10(a)和圖10(b)所示，均為號牌缺失。

圖9 高鐵隧道接觸網(wǎng)圖像及部分號牌定位結(jié)果

圖10 號牌定位錯誤結(jié)果

其中編號為D093的號牌共計14幀，前9幀精提取錯誤，均為第一個字符“D”上半部缺失；編號為D105的號牌共計14幀，最后1幀定位錯誤，為第四個字符“5”下半部缺失。通過查看粗定位圖發(fā)現(xiàn)，編號D093定位錯誤的9張粗定位圖上部因光照不足，在原始圖像號牌已缺失(圖10(c)左側(cè)所示)；編號D105定位錯誤的粗定位圖下部因光照不足，在原始圖像中號牌已缺失(圖10(c)右側(cè)所示)?？梢姸ㄎ诲e誤號牌均為光照嚴(yán)重不足的客觀原因?qū)е?，所以本文提出的定位方法是?zhǔn)確可靠的。

3.3 字符分割實(shí)驗(yàn)與分析

使用本文方法和文獻(xiàn)[12]方法進(jìn)行字符分割對比實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證本文方法改進(jìn)的有效性。當(dāng)分割對象是質(zhì)量較好的號牌時，兩種方法分割結(jié)果無區(qū)別，當(dāng)分割的號牌質(zhì)量較差出現(xiàn)字符粘連或者字符斷裂時，分割結(jié)果如圖11所示。

圖11 文獻(xiàn)[12]與本文方法字符分割結(jié)果對比

圖11(a)為字符粘連號牌的分割結(jié)果對比，圖11(b)為字符斷裂號牌的分割結(jié)果對比。其中各子圖上方為本文方法分割結(jié)果及其二值圖像，下方為文獻(xiàn)[12]分割結(jié)果及其二值圖像?？梢钥闯?，較之于文獻(xiàn)[12]，本文方法在處理斷裂和粘連字符效果更好，能夠滿足隧道接觸網(wǎng)號牌字符的分割。但是由于添加了人工點(diǎn)，導(dǎo)致集合的組合數(shù)增多，造成一定的性能損失。

3.4 編號識別實(shí)驗(yàn)與分析

為驗(yàn)證識別效果，我們對分割出的字符分別使用模板匹配法[14]、Lenet-5[15]網(wǎng)絡(luò)和本文方法進(jìn)行識別對比實(shí)驗(yàn)。其中模板匹配法從2.3節(jié)中的訓(xùn)練樣本中選取質(zhì)量好的字符充當(dāng)模板；Lenet-5使用與本文算法相同的訓(xùn)練集。從每個字符類別中取30%作為測試樣本(殘缺號牌字符取50%)，測試樣本共計435個字符，部分樣本如圖12所示。

圖12 部分號牌字符樣本

各字符識別統(tǒng)計結(jié)果見表2，本文總體識別正確率為95.4%，高于模板匹配法(70.1%)和LeNet-5網(wǎng)絡(luò)識別算法(87.1%)。從單字符識別結(jié)果來看，除字符“1”識別率小于模板匹配法外，其它字符識別率均優(yōu)于對比算法。

表2 識別對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在本文算法識別結(jié)果中，數(shù)字“5”識別率僅88%，錯誤樣本如圖13(a)所示，錯誤的主要原因是筆畫粘連﹑缺失和號牌自身缺失。圖13(b)給出了數(shù)字“1”的錯誤樣本，錯誤的主要原因是與“3”和“4”的部分訓(xùn)練樣本相似，如圖13(c)和圖13(d)所示?？梢姡捎谂臄z質(zhì)量差，不同樣本已相互影響。

圖13 部分識別與訓(xùn)練樣本圖像

雖然個別字符的識別率較低(<90%)，但考慮該字符測試樣本數(shù)量較少，存在偶然因素，且結(jié)合表2結(jié)果，可以認(rèn)為基于SVM并使用隧道字符圖像進(jìn)行訓(xùn)練和分類的字符識別方法對于高鐵隧道接觸網(wǎng)號牌的識別方法是可行的。

4 結(jié)束語

在隧道低光圖像無法有效增強(qiáng)的情況下，本文給出的號牌定位算法能夠準(zhǔn)確有效對接觸網(wǎng)號牌進(jìn)行定位，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文的定位算法可行性強(qiáng)，準(zhǔn)確率高。在識別過程中，本文給出基于多尺度LoG算子的零交叉二值化算法有效地解決了低光號牌二值化難題，并通過對現(xiàn)有字符分割算法進(jìn)行改進(jìn)，對垂直號牌中的粘連和斷裂字符進(jìn)行了有效分割。最后，識別對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文識別方法可靠性高，能夠滿足隧道場景中的接觸網(wǎng)編號識別需求，具有工程應(yīng)用價值。但是本文仍存在對部分低質(zhì)量號牌識別效果不佳的問題，下一步我們擬通過前置分類，先將低質(zhì)量號牌區(qū)分出來，再對低質(zhì)量字符進(jìn)行單獨(dú)識別，來解決上述問題。