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針對目前汽車衡計量中存在的車輛上磅位置作弊現(xiàn)象，提出一種基于機器視覺的車輛上磅作弊檢測系統(tǒng). 首先分析了該系統(tǒng)組成及原理，然后設計了車輛上磅位置作弊檢測算法，并利用GSM網(wǎng)絡短消息業(yè)務功能實現(xiàn)在 線遠程報警.該系統(tǒng)能有效降低企業(yè)建設成本，減少稱重系統(tǒng)舞弊現(xiàn)象，具有較好實用價值和應用前景.

目前，電子汽車衡作弊方式主要有車輛上磅位 置作弊(包括車輪壓邊作弊、車輪靠邊作弊）、工作人 員作弊(包括儀表作弊、票據(jù)作弊）、遙控作弊.其 中，車輛停靠位置作弊方式無需成本且操作簡單，易 被司機所采用.因此，設計和開發(fā)汽車衡車輛位置作 弊檢測系統(tǒng)，對實現(xiàn)無人值守汽車衡稱重系統(tǒng)具有 重要的現(xiàn)實意義.

近年來，圖像檢測方法將采集的圖像進行數(shù)字 化，并通過計算機直接處理，柔性大，測量精度高，被 廣泛用于工業(yè)非接觸測量領域中.因此，本文提出一種基于機器視覺的汽車衡車輛位置作弊檢測方 法，并利用 GSM( global system for mobile commu-nication) 網(wǎng)絡的短消息業(yè)務功能（short message service，SMS)構建了檢測報警系統(tǒng)，完成車輛位置 作弊在線檢測任務.

2.系統(tǒng)結構與工作原理

2. 1系統(tǒng)結構

本系統(tǒng)結構如圖1所示.主要由車輛上磅視覺 檢測子系統(tǒng)、網(wǎng)絡傳輸子系統(tǒng)和遠程查詢子系統(tǒng)3 部分組成.車輛上磅視覺檢測子系統(tǒng)包含磅房計算 機、汽車衡、射頻識別模塊、道閘、信號燈、大屏幕、視頻采集模塊和GSM模塊.網(wǎng)絡傳輸子系統(tǒng)是由 GSM網(wǎng)絡和短消息服務中心組成.遠程查詢子系統(tǒng) 由稱重上位機、管理數(shù)據(jù)庫服務器和遠程查詢終端組成。

2.系統(tǒng)工作原理

車輛上磅視覺檢測子系統(tǒng):磅房計算機協(xié)調控 制信號燈、射頻識別模塊、道閘、視頻采集模塊、汽車 衡、大屏幕等工作順序，自動完成車輛位置檢測及車 輛稱重.射頻識別模塊配置非接觸式遠距離讀卡器， 在駕駛員不出駕駛室的情況下，讀取車輛電子標簽 信息，即可進人磅房稱重.道閘系統(tǒng)配備左右2臺帶 地感線圈道閘，控制車輛進出.視頻采集模塊由一臺 數(shù)據(jù)錄像機、視頻卡和左右2臺攝像機組成，完成稱 重車輛上磅錄像和圖像抓拍.其中，攝像機通過同軸 電纜將模擬信號傳輸給視頻分配器，并將視頻信號 分為2路，一路接到硬盤錄像機，進行視頻顯示和錄 制;另一路通過視頻采集卡壓縮編碼成數(shù)字視頻序 列輸人計算機，計算機則對圖像進行濾波、校正以及 后續(xù)算法判斷車輛位置是否作弊，若存在作弊，則控 制GSM模塊將報警信息（作弊車輛信息、時間等） 以短消息編碼發(fā)送至數(shù)據(jù)庫管理中心;若不存在作 弊，則控制汽車衡系統(tǒng)根據(jù)接口協(xié)議采集稱重數(shù)據(jù).

網(wǎng)絡傳輸子系統(tǒng):移動臺(各磅房、管理中心)可 通過GSM無線傳輸通道實現(xiàn)與基站收發(fā)信臺之間 的無線連接.管理中心上位機可通過各移動臺的用 戶識別卡SIM，識別不同磅房發(fā)來的作弊報警信 息，同時可對磅房發(fā)出控制命令.

遠程査詢子系統(tǒng):管理中心上位機完成遠程稱 重數(shù)據(jù)接收、控制命令發(fā)送及報表打印.質檢部門、 銷售部門、調度部門可通過多種方式訪問數(shù)據(jù)庫服 務器查詢作弊信息.

3.車輛上磅位置作弊檢測算法

車輛停靠位置作弊主要是靠車輪出衡以減輕自 身重量，因此在視覺檢測算法中選取車輪圓形特征 定位車輪、跟蹤汽車前輪上坡A時間內移動實際位 移ZS求出汽車上磅初速度％，由vn預測車輛前后 輪完全上磅所需時間的區(qū)間，若車輛實際上磅時間 (初速度v0至速度為零時時間）未在預測時間范圍 內則判定車輛上鎊位置存在作弊.汽車衡現(xiàn)場設計 如圖2所示.因輕型卡車的高度大多在2?2. 4 m左 右，為獲得較大的視場，將兩臺攝像機以一定高度 (2. 5m分別安裝于汽車衡對角線兩側， 以合適角度對準汽車衡的前后邊沿（紅線標示），稱 重車輛進人視場后，只需對視場內圖像的車輛區(qū)域 進行車輪定位，根據(jù)車輛上磅位置作弊檢測算法判 定車輛上鎊位置是否作弊.

3.11圖像預處理

汽車衡多處于惡劣的露天環(huán)境，在圖像采集過 程中，圖像質量將不可避免受到鏡頭臟污、揚塵微 粒、天氣差異(如雨點、光線變化)等影響，同時，車輪 表面上也可能帶有淤泥或污潰.為消除這些噪聲對 圖像質量的影響，需對原始圖像進行預處理，預處理 效果如圖3所示.

其中，圖(a)是由RGB空間變換到灰度空間效 果圖；圖(b)是采用基于空間域非線性3X3中值濾波去除圖像噪聲后效果圖；圖（c)采用Canny算子 進行邊緣檢測后效果圖，圖中可以看出Carmy算子 在噪聲抑制的同時能相對精準提取邊緣；因Otsu 法是以目標和背景的類間方差最大自適應選取閾 值，本文采用Otsu法進行閾值分割，二值化效果圖 如圖（d)所示;采用背景差分方法對視頻中運動車輛 進行檢測.

3.2基于形狀特征的車輪定位

車輪定位本質是對圖像中圓形檢測及定位.由 于霍夫（Hough)變換具有抗噪抗干擾、對局部間斷 信息缺損不敏感及較強魯棒性，因此在圓檢測中得 到廣泛研究和應用.但當參數(shù)空間超過二維時，傳統(tǒng) Hough變換因計算量、存儲空間較大而不適用.為 減少變換維度、降低運算量，本文采用文獻[6]的改 進算法進行車輪定位.

O—xy平面內一個半徑為r的圓可由式（1)表 示，其中(a，6)為圓心坐標

圓心定位:①邊緣點分類.以邊緣上任意一點P (~_)為中心，將其八連通單像素邊緣的16種情況 分為8類:斜率為水平、垂直、45°、135°方向的四類， 分別記為：I]、L2山上；水平占優(yōu)的凹點類，記為 L ;水平占優(yōu)的凸點類，記為U ;垂直占優(yōu)的右凸點 類，記為L7;垂直占優(yōu)的左凸點類，記為L8.②將圖 像中的邊緣點按上述8類分別存人數(shù)組L,、L2、…、 U初始化一個二維累加數(shù)組A (w，《) = 0，m和》 為原始圖像的行列大小.③Hough變換.對L?L4 中的各類坐標點分別計算中點坐標，并使對應累加 器數(shù)組AG。)加1.分別在和“中取點計算中 點，并使對應累加器數(shù)組A(_r，y)加1.分別在L7和 Ls中取點計算中點，并使對應累加器數(shù)組AUo) 加1.④累加器數(shù)組A中最大值所對應的坐標即為 圓心坐標.

半徑檢測:設置一個適當?shù)拈撝?，?/span>A中的累 計值大于閾值的所有坐標點存入數(shù)組C.遍歷數(shù)組 C的各個元素，代人圓方程，在一維空間中采用 Hough變換對半徑參數(shù)r進行統(tǒng)計，若r的統(tǒng)計值 r滿足r>iaXr)，則r為圓的半徑.其中cr為閾值， 一般取值為1. 6.

3.3車輪壓線檢測算法

因汽車衡邊沿在背景圖像中為直線，利用Hough 變換點線對偶特性將兩攝像機拍攝的背景圖像映射 至參數(shù)空間;根據(jù)圖像空間直線上所有點凝聚到變換 空間形成峰點的獨有特性統(tǒng)計參數(shù)空間各共點(^0) 的次數(shù)累加值;尋找參數(shù)空間中的峰點確定閾值thr 大小及汽車衡邊沿直線的參數(shù)，基于Hough變換的 直線檢測汽車.因兩臺攝像機位置、視場固定，則汽車 衡左、右邊沿直線對應參數(shù)空間交線共點的次數(shù)累加 值是定值(閾值An；r2);因稱重車輛從左至右駛入 汽車衡，當車輪上磅莊線時，汽車衡左邊沿直線遭受 車輪遮擋，根據(jù)參數(shù)累加統(tǒng)計值小于thn原則判定車 輪上鎊.當車輪下磅壓線時，汽車衡右邊沿直線遭受 車輪遮擋，根據(jù)參數(shù)累加統(tǒng)計值小于thr2原則判定車 輪下磅;為減少霍夫變換運算量、避免汽車衡邊沿誤 檢測，主要選取視場內感興趣(ROI)區(qū)域為左1/3區(qū) 域并預先選取沒取值范圍.

3.4車輛上磅?？课恢妙A測算法

為利用視頻圖像精確判斷稱重車輛是否在衡 內，可度量汽車前輪中心點上磅壓線瞬間初速度至 速度減為零時所需時間，由距離公式可判斷車輛是 否行駛出衡.車輛上磅停靠位置估計原理示意圖如 圖4所示.

（1）剎車距離模型

假設汽車沿斜坡上磅后剎車，剎車距離由反應 距離（司機決定剎車到制動開始起作用汽車行駛距 離）和制動距離(制動器開始起作用到汽車完全停止 行駛的距離)組成.

（2）模型假設與建立

①剎車距離d等于反應距離山和制動距離d2 之和，即 = +C/2 ;

②反應距離4與車速D成正比，比例系數(shù)為反 應時間6，即4=0;

③剎車時使用最大制動力F，F做的功等于汽 車動能的改變，且F與車的質量w成正比，即有 Fd2 = l/2mv2，而 F=wa，則 d2 = l/(2a)z/.其中 a 為剎車加速度，是常數(shù)，則d2=kv2.

(3)模型求解

剎車距離與速度的模型為

d = tivJrkv2 (4)

其中A根據(jù)經驗取0. 75s,^可根據(jù)實際采集的同 種車型不同車速時的剎車距離數(shù)據(jù)由下式計算確定.

式中r為汽車前輪上衡時速度、M為汽車衡的 長度、L2為汽車前后輪中心點間最大間距、r為輪胎 半徑.其中，、L2、r分別由可汽車衡、汽車參數(shù)得 出.若已知汽車前輪上衡時速度V，即可預測汽車是 否完全上磅.

假設汽車上坡時做勻速運動，只要在車輛上坡 過程中提取h、t2兩時刻對應兩幀圖像，計算出車輪 上坡在At時間內移動實際位移AS，即可求出汽車 前輪上衡時速度u本文采用文獻的攝像機坐標 標定方法計算車輪在幀間2維圖像中的近似位移 As，再利用計算機視覺單視幾何測量方法，即可獲得 車輛在3維空間的實際位移ZS.因攝像機1對應的 視場處于上斜坡，h取車輛前輪中心點進人攝像機 1視場的初始時刻4取檢測到車輛前輪上鎊壓線 圖像所對應的時刻.

4.車輛上磅位置作弊檢測系統(tǒng)流程

系統(tǒng)流程圖如圖5所示.射頻識別模塊配置非 接觸式遠距離讀卡器，在駕駛員不出駕駛室的情況 下，讀取車輛電子標簽信息，即可進人磅房稱重.當 持有非接觸式1C卡的車輛開到汽車衡人口時，自動 識別系統(tǒng)首先對1C卡進行驗證，判斷是否注冊.如 為非注冊1C卡則語音提示到射頻卡管理中心注冊. 如果已注冊，磅房計算機讀取車輛信息，控制信號燈 綠燈亮、地感線圈檢測到車輛通過時自動道閘升起， 允許車輛上衡計量，觸發(fā)2臺攝像機及采集卡采集 車輛上磅圖像.車輛進人攝像機1視場后，當檢測到 車輛前輪上磅壓線信號時，抓拍、保存圖片并預測車 輛上磅?？课恢?/span>.t時刻，信號燈紅燈點亮、自動道 閘落下，以阻擋后面車輛進人.為防止后面車輛前輪 上磅，結合壓線檢測算法檢測共同判定是否存在車 輛?？课恢米鞅?/span>.若無作弊，計算機發(fā)出計量指令并 采集數(shù)據(jù)、大屏幕顯示稱重信息.車輛開下汽車衡， 紅綠信號燈熄滅，至此稱量過程完成，可以進行下一 次的稱量.若有作弊，語音警告，當警告滿3次，計算 機驅動GSM模塊將作弊車輛信息發(fā)送至遠程管理 數(shù)據(jù)庫.

5.結束語

本文基于機器視覺技術設計了車輛上磅位置作 弊檢測系統(tǒng).該系統(tǒng)能實時采集汽車衡車輛稱重現(xiàn) 場視頻圖像，根據(jù)車輛上磅位置作弊檢測算法分析、 判斷車輛位置是否作弊，發(fā)現(xiàn)車輛作弊時磅房計算 機能實時將作弊信息通過GSM網(wǎng)絡遠程發(fā)送至管 理中心數(shù)據(jù)庫，企業(yè)相關部門可通過多種方式訪問 數(shù)據(jù)庫進行信息查詢、遠程監(jiān)控和管理.該系統(tǒng)能有 效降低企業(yè)建設成本，減少汽車衡計量的舞弊現(xiàn)象， 具有較好實用價值和應用前景.