一种图像识别车辆定位系统摄像头的设计_宋昱晓.pdf

第 14 卷 第 4 期2023 年 2 月黑龙江科学HEILONGJIANG SCIENCEVol.14Feb.2023一种图像识别车辆定位系统摄像头的设计宋昱晓，王雨璐，于宏博，王永恒(东北林业大学，哈尔滨 150000)摘要:为满足人们的停车需求，解决大型停车场停车难与找车难问题，提出了一种图像识别车辆定位查询的新型摄像头，它能够对摄像头主体前端的镜头进行清洁，避免尘土及其他杂质附着在镜头表面而降低摄像头主体图片采集的清晰度，通过训练此摄像头建立本地模型，结合百度 AI 云平台构造云端模型，协助车主在短时间内定位车辆，规划路线，实现反向寻车，加快停车场内外周转，有利于提高停车用户的满意度，促进停车场的智能化管理。关键词:大型停车场;图像识别;清洁除尘;百度 AI;摄像头中图分类号:TN925;U491.71文献标志码:A文章编号:1674 8646(2023)04 0154 02Design of a Camera for Image Recognition Vehicle Positioning SystemSong Yuxiao，Wang Yulu，Yu Hongbo，Wang Yongheng(Northeast Forestry University，Harbin 150000，China)Abstract:In order to better meet the parking demand，and solve the problem of the difficulty in parking and findingvehicles in large-scale parks，the study proposes a new type of camera for vehicle location query based on imagerecognition，which not only cleans the lens at the front of the camera body to prevent dust and other impurities fromadhering to the lens surface and reducing the sharpness of the camera body image collection，but also helps owners tolocate their vehicles in a short time by training this camera to build a local model through a cloud model of combiningwith Baidu AI cloud platform.The planned route realizes reverse searching，speeds up the turnover inside and outsidethe parking lot，improves the satisfaction of parking users，and promotes intelligent management of the parking lot.Key words:Large parking lot;Image recognition;Clean and remove dust;Baidu AI;Camera收稿日期:2022 10 29作者简介:宋昱晓(2002 )，女，本科生在读。通讯作者:王宪彬(1980 )，男，博士，副教授。根据中国汽车工业协会最新发布的数据，2021年，国内汽车销量 2627.5 万辆，同比增长 3.8%，汽车保有量不断增加。城市汽车保有量的上升加剧了土地资源紧张的问题，导致“停车难”，因此合理的资源配置迫在眉睫。为缓解“停车难”问题，很多城市大规模修建停车场，静态交通正向着智能化、网联化、专业化、现代化方向发展，故而立体停车场逐渐兴起。根据实地调查可知，在商场、大型购物中心等处的停车场内，由于商场出入口繁多复杂、空间大、环境类似、无明确指向标志等，导致车主难以辨别方向，找不到车辆的问题时有发生。结合现实情况，提出基于图像识别的摄像头车辆定位系统，以解决停车难、找车时难以辨别方向、寻车定位困难等问题。1研究背景20 世纪 80 年代初，国外对车牌识别进行了广泛研究，获得了较好的检测效果，但仍需人工干预。随着图 1复杂的立体停车场Fig.1Complex stereo parking lot技术的发展，车牌识别系统应运而生。英国公司发明了一款名为 RGUS 的车牌识别系统，从图像传输到识别，仅需花费 100 ms 的时间，且对时速高达 100 英里/秒的汽车也可以成功检测。新加坡的 Optasia 研发了一款 VLPRS 识别系统。西班牙、日本、德国也建立了自己的识别系统。国外针对停车场反向寻车难的问题，积累了丰富的研究经验，制订了较为完善的停车场智能寻车系统，获得了较高的使用满意度。我国车牌具有特殊性，由阿拉伯数字、字母和汉字组成，且汉字的识别难度较大。尽管国外车牌检测技术发展较快，但无法直接将国外检测技术照搬到国内。451我国于 20 世纪 90 年代初开始研发车牌识别系统，如汉王公司研发的汉王眼产品，准确率达到了 94.52%。研究人员通过模板匹配，实现了对车牌的识别。有人利用车牌信息二值化方法，使车牌识别率达到 96%。虽然取得了一定的成效，但仍需利用现代化互联网技术，实现对车辆更加准确、高效的寻找。提出了一种图像识别技术，结合百度 AI 云平台进行车牌识别，达成车辆定位的目标，帮助用户快速找到车辆。利用车牌进行定位，需要用摄像头进行车辆照片信息采集，在大型停车场中获取准确、可靠的图片是实现图像识别的第一步，因此保持清晰的视野对于摄像头捕捉车牌信息、提供图片数据支持尤为重要。我国大部分城市建立了立体停车场，但由于安装位置和人员配置不均，不可避免会有污渍、灰尘等覆盖在摄像头上，若没有及时清洗，会严重影响摄像头图像采集质量和系统识别，造成位置判断错误等问题，耽误用户时间，因此亟需一种可以自动清洁并有效进行图像识别的摄像头。2装置功能与结构2.1装置功能设计了一种图像识别车辆定位系统的摄像头，通过设置清理组件，对摄像头主体前端的镜头进行清洁，避免尘土及其他杂质附着在镜头表面，有效清洁镜头表面的灰尘污垢，保证清洁度及图片采集的清晰度。图 2摄像头整体结构示意图Fig.2Schematic map of the overall structure of the camera2.2装置结构摄像头包括摄像头主体和清理组件。主体前端上侧设有清理组件，包括外壳、进气筒、风扇部件、移动部件、小型马达及清洁刷。外壳后端设有防水腔，下端设有倾斜面，避免雨水进入外壳内部。上端设有进气筒和多个连接孔，进气筒前侧设有多个进气孔，进气筒上端通过连接孔与外壳内部连通。摄像头外壳内部中间下侧安装有风扇部件，包括风筒和小型风扇，小型风扇安装在风筒内并通过导线与摄像头主体电源电性连接，风筒前端与隔板后侧固定连接，且风筒内部与隔板前侧连通。图 3摄像头清理组件内部结构示意图Fig.3Schematic map of the internal structureof the camera cleaning component外壳前端上侧安装有移动部件，外壳前端下侧设有隔板。移动部件包括导向杆、小型电动伸缩杆 1、小型电动伸缩杆 2，小型电动伸缩杆 1 通过小型电动伸缩杆 2 和导向杆活动安装在外壳前端内部上侧。小型电动伸缩杆 1 下端安装有小型马达，马达下端轴连接清洁刷，外壳前端下侧设有开口。小型电动伸缩杆 1和 2 均为一种直流微型电动推杆，通过导线与摄像头主体电源电性连接。小型马达上端固定在小型电动伸缩杆 1 下端，且位于隔板内部，小型电动伸缩杆 1 下端贯穿隔板上端。清洁刷侧设置了一种矩形通槽开口，开口下端前侧、后侧分别固定了一片弹性橡胶板。图 4摄像头移动部件示意图Fig.4Schematic map of camera moving parts2.3项目创新通过设置清理组件，对摄像头主体前端的镜头进行清洁，避免尘土及其他杂质附着在镜头表面而降低图片采集的清晰度。清理组件内部风扇部件、移动部件、小型马达配合清洁刷，有效对镜头表面的灰尘污垢进行清洁，保证摄像头主体前端镜头的清洁度，保证图片采集的清晰度。3装置工作原理此图像识别车辆定位的摄像头由两部分组成，图像识别和清洁除污是其核心功能。(下转第 158 页)5512.2.3软件系统设计根据印刷张力系统的原理，针对软包装印刷设备的张力影响、运行过程及材料性质等因素展开分析，具体的模块设计框架如图 3 所示:图 3软件模块设计框架Fig.3Framework of software module design一是整机逻辑动作模块。对用户操作习惯及印刷张力工艺路线进行综合考虑，根据系统安全规则，设计机器的准备、启动、停止和更换 2 个工作站的逻辑操作。二是样品处理模块。用于处理来自摆锤的脉冲信息，具有高速多通道精确同步、抗干扰性较高及较高的稳定性等特点。三是张力控制算法模块。选择并应用模糊 PID 控制方法，消除张力偏差，提高整体张力稳定性。四是 DA 输出模块。主要对印刷配套设备进行控制，包括烘箱及风机等。五是通信模块。包括变频控制通信模块和人机界面通信模块。其中，变频控制通信模块是在 CANopen 协议下向表变频器发送相应的控制信息，人机界面通信模块是通过 Modbus/TCP 协议实现与上位机的通信。六是异常报警模块。是优先级最高的一个模块，如果生产线出现异常，传感器会向该模块传送相应的报警信息，结合报警等级实施针对性处理。3结束语印刷机已被广泛应用于各行各业，是一种重要的设备仪器。以软包装印刷机为研究对象，将印刷机原控制器作为基础进行改进型运动控制器设计，可进一步实现印刷机的精准控制，促进印刷机的现代化发展。参考文献:1 王本洪.标签柔版印刷机评估验收方法探讨J 标签技术，2022，(04):36 44.2 郭进波.数字印刷在标签领域的应用现状及发展趋势J 标签技术，2022，(04):8 10.3 尹梦聪，孙占权，崔明辉.印刷厂冷凝热回收系统的经济性分析 J 区域供热，2022，(04):61 64，117.(上接第 155 页)3.1清洁除污工作原理对摄像头主体前端表面进行清洁时，接通电源，小型电动伸缩杆 1 伸展，将小型马达和清洁刷从开口推出，直至清洁刷下端与摄像头主体前端表面下侧接触，后接通小型马达电源和小型电动伸缩杆 2 的电源，小型马达带动清洁刷转动，与此同时，小型电动伸缩杆 2推动小型电动伸缩杆 1 在导向杆上来回移动，使小型电动伸缩杆 1 带动小型马达、清洁刷在开口下方来回移动，提升摄像头主体前端表面的清洁效果，有效清理灰尘污垢，保证镜头的清洁度和图片采集的清晰度。小型马达带动清洁刷对摄像头主体前端表面进行清洁时，接通风扇部件内小型风扇的电源，将外壳内的空气快速抽向隔板内，由外壳前端下侧的开口向下吹动，从开口向下吹动的空气能够将清洁刷上的灰尘及摄像头主体前端表面的灰尘吹落，进一步提升摄像头的清洁度。3.2图像识别工作原理采用 yolov5 图像识别技术，进行实时目标检测，通过 yolov5 模型对摄像机捕捉到的每组图像中的物体类型及位置进行识别。对于类型为车的物体，将其位置与摄像机所能覆盖的每一个停车位的位置进行大致比对，从而得出车辆所在停车位。目标检测后，运用 Py-thon 或 OpenCV 等图像处理开源工具包，对图像中车辆所在区域进行裁剪处理。若处在断网环境，通过前期本地输入大量图片进行训练的模型实现车牌识别。若在联网环境中，则借助百度云 AI 平台上传云端，通过已开源数据进行车牌识别。4结语一种图像识别车辆定位系统的摄像头，通过该摄像头的清洁装置，保障图像识别的高效进行。利用此摄像头可搭建一个供车主使用、快速定位车辆位置、规划最优路线、帮助用户在复杂设计或立体停车场内快速找车的平台，也可结合公安、消防系统，实现车辆快速查找，从而有效缓解停车难、找车难问题，节约时间，实现资源的有效利用，为我国静态交通向着智能化、网联化、专业化、现代化方向发展提供助力。参考文献:1 魏巍.复杂条件下基于深度学习的车牌图像识别研究D 沈阳:沈阳理工大学，2021.2 李虎月，郝鹏飞，廖云霞，等.车牌检测与识别系统设计J 计算机技术与发展，2020，30(07):150 153，159.3 常江.面向智能驾驶的摄像头自动清洗系统及性能评价标准研究 D 南昌:南昌大学，2020.4 杨萍玉.停车场找车机技术J 中国安防，2013，(03):46 50.851