车号图像识别设备在地铁的作用范文

摘要：介绍在地铁车辆轴承故障在线检测装置（MBD）中，通过图像识别技术获取地铁车号信息，对故障轴承进行定位，实现故障轴承的跟踪和预报。针对车号图像识别设备的原理构成，采用的相关设备部件的系统集成、软件功能，开发、运用中出现的问题以及改进措施等技术问题进行相关介绍和分析。

关键词：地铁车辆；车号识别；图像处理；摄像拍摄；LED补偿光源

利用成熟的高清图像成像技术，通过采集车轮信号触发定位实现对地铁车号的拍照；在车号图像识别软件接收拍摄的车号图片并进行存储、显示后，利用先进图像处理技术对过车图片中的车号进行识别，并对识别到的车号按照制定的报文协议生成报文，报文包含过车时间、方向、速度、总辆数、总轴数、车型、车号等信息；然后将报文提供给地铁车辆轴承故障在线检测装置（MBD），从而完成故障预报轴承的跟踪与定位。

1系统介绍

当列车到达系统拍摄区域，首先车轮压过安装在钢轨上的磁钢，产生模拟触发信号，传送至“磁钢信号采集设备”，然后将过车触发信号转换为相机拍照的控制信号，控制相机与频闪灯进行拍照。此时，摄像机拍摄的车体原图像照片（.JPG）经“磁钢信号采集设备”转送至“车号图像识别主机”，由该主机中的“图像识别软件”进行处理，获取车号信息，判别车序信息等，最终生成AEI报文，完成车号轴承的跟踪与定位。系统总体结构如图1所示。系统总体硬件结构主要由车号图像识别采集控制箱、安装支架和保护箱、高速相机、高清镜头、频闪灯组成。车号图像识别采集控制箱见图2，安装支架和保护箱见图3，高速摄像机见图4，高清镜头见图5，频闪灯见图6，LED补偿光源见图7。1.1车号图像识别采集控制主机。车号图像识别采集控制主机由主控板、开关电源模块、指示灯板、信号接口构成。单片机STM32F429作为主控芯片，单片机自带的模拟数字转换器（ADC）用于6路磁钢信号的采样，采样频率大于10kHz。F429芯片自带SD卡控制器，配合软件上的FATFS文件系统，实现采集数据的存储。串口通过232电平转换芯片实现串口的通信，可以收发相应的串口协议命令对单片机工作状态进行控制。使用TCP/IP协议芯片W5500实现网络通信，网络主要负责传输采样数据至上位机，百兆网的速率足够支撑磁钢采集数据的带宽。车号图像识别采集控制箱尺寸为标准2U机箱，前面板有磁钢信号指示灯、12V电源指示灯、摄像机触发信号指示灯、运行指示灯、电源开关等。后面板有220V交流电插头、磁钢接入端子、摄像机与频闪灯的供电接口、摄像机触发信号接口、通信串口、网口等。主控板的供电由12V开关电源提供，开关电源模块配置12V/10A电源模块。12V电源分2路，1路给主控板供电，保证系统的正常运行，另1路给后背板上的接口，用于给摄像机和频闪灯供电。1.2安装支架和保护箱。安装支架主要功能是把安装有摄像机、高清镜头、频闪灯的保护箱进行固定，其高度可变，可以按照要求进行调整。1.3高速摄像机。采用型号为BasleracA1920-40gcGigE的摄像机。摄像机配有SonyIMX249CMOS感光芯片，最大帧速率可以达到42fps，摄像机分辨率为230万像素。具有千兆网口，能够轻松支持100m线材输出。1.4高清镜头。选用的是KOWA公司出品的HC系列百万像素工业镜头。KowaLM6HC镜头采用6mm固定焦距，光圈范围F1.8～F16。其中分辨率能够达到120lp/mm；低失真率＜0.05%；边缘仍然明亮清晰。最近对焦距离可达100mm。带固定光圈和调焦的螺钉，可以在工业振动环境使用。1.5频闪灯。采用苏州美力拓生产的LKL-W210型号白光频闪灯。1.6LED补偿光源补偿光源采用LED光源类型，直流24V供电，功率100W，时间和环境光感可控，照射面积30m2以上，304不锈钢支架。

2软件开发

2.1软件开发环境。图像识别软件主要采用Microsoftvisualstudio软件中的C#进行程序代码开发和编写。采用MicrosoftVisualStudio作为软件的开发环境，主要是因为该软件具有一个基本完整的开发工具集，包括了软件生命周期中所需要的大部分工具，如UML工具、代码管控工具、集成开发环境（IDE）等。2.2软件功能。图像识别软件主要功能流程：接收摄像机拍摄的图片和存储后，对图片进行图像处理，处理过的图片通过识别库进行字母和数字识别，识别出的字母和数字用软件中编写的车号、车型算法进行识别排序，然后按照固定的报文格式输出报文。车号的图像识别功能：采用开源的图像识别库对采集的过车图片进行图像处理，识别出图片中的字母和数字，通过软件中编写的车号识别模型算法，提取出地铁车号，并通过辆序算法代码进行车辆辆序排序。过车信息接收、处理和存储功能：主要是接收、处理和存储过车图片信息，软件通过调用摄像机相关控制命令，接收摄像机拍摄的图片信息进行图片识别处理，生成AEI过车报文，并根据过车时间自动进行分类存储，按照设置文件中的配置删除旧的图片信息。软件功能如图9。2.3图像处理。对图片处理采用C#中的OpenCvSharp计算机视觉库，OpenCvSharp视觉库直接封装了更多的OpenCV方法，降低了学习难度，大部分继承了IDisposable接口，方便使用using语句块，支持Mono。程序通过OpenCvSharp库对采集的原始图片进行切割、灰度化、二值化、中值滤波、腐蚀、膨胀、缩放等函数处理，提取出带有车型、车号等信息的图片。2.4车号识别。车号识别采用Tesseract-OCR库进行识别，Tesseract是一个开源的OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本，目前已支持60多种语言（包括中文）。该识别库可以通过训练的方法，根据需求自定义识别库，开发出符合自身需求的OCR引擎。该系统的识别库就是通过训练得到的，训练的图片为处理过的现场实际过车图片。

3运用改进措施

3.1提高夜间照明度。设备运行初期，图片识别正确率较低，原因主要是夜间光线不足，拍摄效果较差，图片拍摄效果总体较黑，极大影响了后期图片处理。为增加光线强度，提高夜间拍摄效果，为设备添加夜间拍摄补光灯（图10）。3.2避免逆光拍摄。运用发现，导致图像拍摄效果较差的因素还有“频闪灯的反光效果”。由于地铁列车的车体外侧面形成由上至下弧度曲面，在夜间频闪灯工作时，所拍摄照片的中间部位出现一条强度很高的竖条型光亮带，导致出现在光带位置的车号被腐蚀掉，同时，由于车体为光滑表面的不锈钢材质，导致频闪灯照射到车体表面时出现反光效果，使得摄像机处于逆光状态下拍照，照片两侧灰度值极大，影响了后期图像处理效果。针对上述情况，对摄像机与频闪灯的角度进行了调节，使频闪灯成水平略向下的角度，避免逆光拍摄，以及减少光带面积。3.3提高阴雨天气识别率。由于设备的运用环境是室外，不可避免阴雨天气，当下雨时，雨滴落在镜头处影响了图片识别的效果。为提高识别率，对图片处理的算法进行优化，采用局部二值化方法以像素邻域的信息为基础来计算每一个像素的阈值。如果图像中的一个像素（x，y）的灰度级高于在（x，y）点的阈值面的计算值，那么把像素（x，y）标记为背景，否则为前景字符。在处理二值化时，采用ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C方法，其阈值是由blocksize确定的像素（x，y）在blocksize×blocksize范围内的邻域像素值减参数C得到的平均值。通过多次试验最终确定较合适的阀值来控制二值化的范围与自适应阈值算法中减去的常数值，尽量避免雨滴等障碍物的干扰，在一定程度上提高了图像识别效果。

4总结

车号图像识别设备运行情况稳定，能够实现对地铁车号的自动识别。车号图像识别设备为地铁车辆轴承故障在线检测装置（MBD）提供车号信息，完成了故障轴承的跟踪和定位，为地铁车辆轴承早期故障诊断与判别提供技术支持与保障。该设备也可为其他系统提供车号信息，在地铁应用领域具有很高推广价值。

作者:杜东伟 张陆军 邢传义 梁双庆 彭博 单位:北京市地铁运营有限公司