■ 文/公安部第一研究所 徐常星

山東神博數(shù)字技術(shù)有限公司 郭守學(xué)

關(guān)鍵字：車底掃描成像 圖像比對 AGV控制 車牌識別

1 引言

伴隨著我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，國民生活水平逐步提高，機(jī)動車輛的保有量急劇增加。根據(jù)公安部交管局發(fā)布的最新數(shù)據(jù)，截至2017年底，中國機(jī)動車保有量達(dá)3.10億輛，其中汽車2.17億輛；機(jī)動車輛便利了人們的生活，同時也帶來了許多安全問題。犯罪分子利用機(jī)動車輛攜帶危險和違禁物品，標(biāo)志性的汽車炸彈恐怖襲擊，已經(jīng)成為全球范圍內(nèi)令人困擾的問題，因此，如何對車輛進(jìn)行高效全面的安全檢查已經(jīng)成為當(dāng)務(wù)之急。

近年來，世界上恐怖襲擊事件數(shù)量加劇，汽車炸彈以其易隱蔽、改裝簡便、獲取的渠道多和殺傷力巨大等特點，已經(jīng)成為恐怖襲擊的主要手段。恐怖分子很多時候會把爆炸物隱藏在汽車的底部，從而躲避執(zhí)法人員的檢查，進(jìn)而對政府機(jī)關(guān)辦公場所、民航機(jī)場、港口、車站、軍事機(jī)構(gòu)及基地、駐外使館、檢查站、銀行、珠寶及貴金屬加工廠礦、科研及保密場所、大型會議及活動造成了嚴(yán)重的威脅。因而，高效靈活的車底安全檢查成為預(yù)防此類問題的主要手段。

2 車底檢查現(xiàn)狀

當(dāng)前車底的檢測主要分為固定式、移動式和便攜式。固定式主要是針對長期需要車底檢測的特殊場所，如油庫，軍事基地，使館和監(jiān)獄等。常用的固定車底檢測設(shè)備如圖1所示：

圖1 固定式車底檢測設(shè)備及其安裝方式

移動式主要適用于臨時或者短期需要車底檢測的場所，如大型會議，大型賽事和重要外事活動。移動式車底檢測將固定式車底檢測進(jìn)行了精簡，常見的移動式車底檢測如圖2所示：

圖2 移動式車底安檢設(shè)備及其應(yīng)用場景

便攜式車底檢查，大多使用手持式的車底安檢鏡，即由工作人員手執(zhí)一個帶有長柄的反光鏡深入被檢車輛的底部，并對反光鏡中車輛底盤的情況進(jìn)行觀察，以發(fā)現(xiàn)可疑物品等目前針對個別車輛的檢測主要是通過人工來進(jìn)行檢測，如圖3所示：

圖3 反光鏡及車底檢測的范例

為了應(yīng)對更加復(fù)雜的應(yīng)用場景，本文提出了一種基于移動式AGV小車的便攜式智能車底檢測平臺，該平臺具有較好的靈活性，能夠填補固定式和移動式的不足，滿足日益復(fù)雜的車底安檢需求。

3 便攜式移動平臺組成

智能便攜式移動平臺的整體結(jié)構(gòu)如圖4所示：

圖4 便攜式安檢移動平臺組成圖

車底移動檢測平臺：借助線陣CCD相機(jī)和面矩陣相機(jī)分別完成車底圖像的采集和局部特征圖像的提取。

顯示控制平臺：車底檢測軟件運行的載體，完成車底圖像的數(shù)據(jù)傳輸和結(jié)果判定。

車底檢測軟件：包括姿態(tài)控制模塊、圖像接收模塊、圖像處理模塊、圖像顯示模塊、自動提示模塊、圖像管理模塊和數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)中心：主要存儲車牌對應(yīng)的車底標(biāo)準(zhǔn)圖像，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)索引，數(shù)據(jù)存儲，權(quán)限管理及遠(yuǎn)程控制，將需要查詢的車底圖片進(jìn)行回傳。

3.1 車底移動檢測平臺

車底移動檢測平臺行進(jìn)路徑由視覺系統(tǒng)計算得出，在檢測時需要將移動平臺放置車輛前部，檢測軟件獲取到車輛前部圖像，通過車牌識別來確定移動平臺前進(jìn)的方向，具體流程圖如圖5所示：

圖5 車底輔助直線行駛流程

車牌是確定平臺中央位置的關(guān)鍵，本文平臺借助機(jī)器學(xué)習(xí)框架，實現(xiàn)對車牌的識別和定位，將車牌信息轉(zhuǎn)變成坐標(biāo)信息，如圖6所示：

圖6 車牌位置的定位

上圖中綠色內(nèi)容為標(biāo)定的車牌坐標(biāo)和寬高度的信息。

移動平臺相機(jī)為已標(biāo)定的攝像機(jī)，標(biāo)定的作用是確定現(xiàn)實三維成像坐標(biāo)系到攝像機(jī)成像坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系，進(jìn)而根據(jù)公式(1)可計算出坐標(biāo)點的坐標(biāo)：

其中，為點在圖像中的位置坐標(biāo)，為空間點P在現(xiàn)實坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，針孔相機(jī)成像如圖7所示：

圖7 針孔成像示意圖

根據(jù)針孔成像的原理，使用公式(2)可以計算出車牌邊緣點上的點距離小車的位置：

微調(diào)平臺，實時計算四個邊角到移動平臺的距離分別為，根據(jù)差值來調(diào)整平臺位置，直至滿足公式(3)：

保證小車的中心位置，與車牌經(jīng)過轉(zhuǎn)變后的中軸在同一直線上，進(jìn)而保證移動平臺開始位置為車輛的中軸，得到圖像運行輔助線如圖8所示：

圖8 計算得出的中心線

移動平臺的整體結(jié)構(gòu)和內(nèi)部方向控制模塊，如圖9所示：

圖9 移動平臺相機(jī)模塊和萬向轉(zhuǎn)向

平臺使用的是萬向輪，因而能夠?qū)ζ脚_的位置進(jìn)行微調(diào)，同時借助于伺服電機(jī)保證平臺在車底的直線運行。

3.2 車底成像模塊

圖像采集模塊由線陣CCD相機(jī)、面陣相機(jī)、反射鏡和照明光源組成。負(fù)責(zé)車底補光，以及采集車底全景圖像和局部實時圖像。

線陣CCD相機(jī)負(fù)責(zé)車底全景圖像采集，采用高清寬動態(tài)攝像機(jī)，為后期圖像拼接與增強(qiáng)處理提供高質(zhì)量的素材。擬選用DALSA SG-32線陣彩色CCD相機(jī)。

照明光源。由于車輛底盤處于背光處照明條件較差，需要引入高亮度LED補光燈為CCD成像系統(tǒng)提供足夠的照明。本系統(tǒng)要求圖像連續(xù)采集，且要求重復(fù)性要好，照明系統(tǒng)必須保證長時間提供穩(wěn)定的照明，鑒于車底大部分部分不會反光，本模塊采用兩條條形熒光光源，從前后兩個方向照射，以保證去除陰影和光源亮度的均勻。光源采用特制變頻熒光燈，光譜范圍：0.38-0.78um，色溫：6500k，顯色性：＞80，開口亮度是普通熒光燈的兩倍，開11角度1200，功率為30W，尺寸：甲26mmx100mm，壽命：2000小時。

反射鏡。由于車輛底盤的高度有限，為了提高系統(tǒng)的適用性必須降低整個系統(tǒng)的高度，為保證CCD成像系統(tǒng)中復(fù)雜的光路系統(tǒng)有足夠的空間，利用了反射鏡將光路系統(tǒng)橫向布置，在保證光路系統(tǒng)的空間的同時有效降低了系統(tǒng)的高度。

面陣相機(jī)用于車底局部實時圖像拍攝，采用三軸云臺相機(jī)配防抖減震裝置，顯著提升畫面的穩(wěn)定性和減少圖像抖動帶來的影響。整體效果圖如圖10所示：

圖10 相機(jī)與反光鏡模組

3.3 圖像處理模塊

圖像處理模塊中比對算法是車底安全檢查的核心。目前常用的圖像比對算法有直方圖匹配、圖像模板匹配、PSNR峰值信噪比比較、感知哈希算法及特征點匹配等算法，各種匹配算法在特定的領(lǐng)域有著獨特的優(yōu)勢?；谲嚨紫鄼C(jī)的成像原理，在成像過程中由于司機(jī)在駕駛車輛行駛過程中的不確定性，得到的車底檢測圖片可能出現(xiàn)拉伸進(jìn)而導(dǎo)致圖片的形狀發(fā)生變化，傳統(tǒng)基于區(qū)域統(tǒng)計匹配不適應(yīng)于此場景，因此本平臺提出了一種多特征融合的圖像比對算法，來完成車底圖像匹配。

本平臺圖像比對算法主要針對車底標(biāo)準(zhǔn)圖像和實時車底圖像。首先將根據(jù)采集的車牌到數(shù)據(jù)庫中查詢車輛的標(biāo)準(zhǔn)車底圖片，而后將標(biāo)準(zhǔn)圖像和采集后的圖像進(jìn)行如下的流程處理，比較兩張圖片差異，處理流程如圖11所示：

圖11 圖像處理流程

圖像對比模塊算法如下：

(1)對兩張圖像進(jìn)行濾波處理，使用3x3大小的SIZE框?qū)D像的進(jìn)行中值濾波，過濾掉圖像中的噪點；

(2)將得到的圖像進(jìn)行自適應(yīng)對比度的增強(qiáng)；

(3)提取圖像的特征描述點，根據(jù)特征點的坐標(biāo)信息，形成局部特征點的LBP特征，將圖形的坐標(biāo)和局部LBP特征級聯(lián)作為該點的特征描述子，過程如圖12所示：

圖12 局部特征點描述子的提取過程

(4)統(tǒng)計圖像中的特征描述子，按照坐標(biāo)遞增順序，建立圖像的特征編碼；

(5)將獲取到的實時圖像，按照步驟(3)，(4)進(jìn)行特征描述子的矩陣，根據(jù)圖像特征描述子的位置和方向?qū)?yīng)關(guān)系，得到兩幅圖像的特征位置匹配關(guān)系，進(jìn)而計算出兩者之間的仿射矩陣M，如圖13所示：

圖13 根據(jù)圖像匹配得到仿射矩陣

(6)由(5)中得到的放射矩陣M，將得到標(biāo)準(zhǔn)圖像中的特征子編碼映射到實時圖像中，根據(jù)對應(yīng)點的坐標(biāo)位置按照步驟(3)計算周圍15x15的特征直方圖分布，使用巴氏距離，來計算兩者的相似度如下圖14所示：

圖14 圖像相似度計算

經(jīng)過實際測量發(fā)現(xiàn)時,認(rèn)為兩者相同，否則認(rèn)為兩者不同，將其作為差異點標(biāo)出，如上圖藍(lán)色圓圈標(biāo)注；

(7)將(6)中點進(jìn)行聚類，得到兩張圖片具有差異的區(qū)域，將對應(yīng)區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注，得到結(jié)果如下圖15所示：

圖15 部分差異圖片結(jié)果

(8)統(tǒng)計實時圖像是否出現(xiàn)了差異位置，若無差異位置將實時圖像進(jìn)行特征描述子編碼，并上傳到數(shù)據(jù)中心；若有差異則提示檢測人員。

3.4 通信模塊及報警模塊

通信模塊主要基于2.4GHZ的通信處理模塊，完成由車底相機(jī)成像到上位機(jī)的傳輸，同時完成上位機(jī)對移動平臺的控制，上位機(jī)通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆绞降綌?shù)據(jù)中心查詢車輛的標(biāo)準(zhǔn)圖片。

報警模塊主要采用蜂鳴或上位機(jī)軟件彈窗的方式來進(jìn)行提示。通過聲音和閃框的方式，能夠提高軟件和檢查人員之間交互，防止漏檢情況的發(fā)生。檢測人員異常圖片進(jìn)行標(biāo)注后，上傳到云端數(shù)據(jù)庫，完善云端數(shù)據(jù)庫中的異物的類型，為后續(xù)基于深度學(xué)習(xí)的可疑物品檢測提供數(shù)據(jù)支撐。

4 車底檢測軟件

通過移動平臺實時采集后的圖像通過無線通信模塊，上傳到車底檢測軟件中，上位機(jī)軟件完成從云端數(shù)據(jù)的檢索，車底指紋的查詢并返回，依據(jù)返回圖像進(jìn)行圖像匹配檢測。圖16展示了車輛發(fā)現(xiàn)隱藏物品的展示結(jié)果，上方為實時采集后的圖像，其中紅色框為與車底圖像有差異的區(qū)域，左下角為彈窗警告，提示當(dāng)前車底存在異物，需要檢查人員進(jìn)行二次檢查和后續(xù)處理。

圖16 車底檢測軟件檢測效果

5 結(jié)語

通過實際測試，使用該平臺能夠有效的檢測出車輛在車底攜帶的對比度較大的異物，而對于較小的或者隱藏在內(nèi)部的異物，檢測效果不夠理想，這也是視覺檢測系統(tǒng)目前的挑戰(zhàn)，后續(xù)可以基于深度學(xué)習(xí)和深度圖像輔助來提高車底異物檢查的精度。

本移動便攜平臺提升了車底檢測的靈活性，特別是針對大型車輛或者存在著較大嫌疑的目標(biāo)，移動平臺可以通過手工和自動兩種方式遠(yuǎn)程操控，保證檢測人員的安全，可適應(yīng)單一車輛和大型停車場；同時輕便易于攜帶，布置時間快，處理準(zhǔn)確，大大提升車底檢查的效率。