图像识别货车进出管理系统论文.doc

图像识别货车进出管理系统论文 图像识别货车进出管理系统论文预读: 摘要:摘要:随着科技和信息技术的不断发展,人们对自动化信息采集和智能化管理的需求越来越高.货车作为港口物流的主要载体,流量大、人工管理成本高.为解决这一问题,文中提出了一种基于图像识别与RFID技术的货车进出管理系统.该系统采用图像识别技术和RFID技术,能够自动识别货车车牌并判断其进出方向及权限,并可自动保存车辆进入、离开识别区域的图片或视频.关键词:图像识别；射频识别；进出判断；鉴权0随着物联网技术的不断发展,使用电子车牌来管理机动车的RFID技术逐渐成熟,其最典型同时也是最广的应用场景是小区和停车场的车辆进出管理,给每一辆进入小区或停车场的车发放一张RFID标签作为车辆的唯一标识,用以完成身份识别和计费等自动化管理.最近几年,图像识别技术获得了实质性的突破,集成了图像识别模块的高清摄像机可以独立完成车辆的车牌识别.但RFID技术和图像识别技术都有各自的缺点,RFID技术在车辆进出管理时无法解决跟车问题,而图像识别在光线极差或车牌有污泥等障碍物遮挡时无法获取车牌[1].本文提出的基于图像识别与RFID技术的货车进出管理系统将图像识别技术和RFID技术结合起来,取长补短,相互补充,提高了系统的识别率和准确率.1图像识别技术与RFID技术的工作原理图像识别技术主要利用计算机对视频或图片中的信息进行特征分析,货车的车牌自动识别主要采用视频处理、模式识别及人工智能技术.通过红外光栅或地感线圈触发,实现单个货车车牌的准确识别.近些年,随着技术的进一步发展,无需外部触发装置的车牌识别系统即可对区域内一个或多个车辆的车牌进行实时识别.RFID技术作为物联网技术的一种,分为无源RFID技术、有源RFID技术和半有源RFID技术[2].无源RFID技术的工作频段为900MHz左右,优点是标签成本低,且标签不需要维护,缺点是设备成本高,读卡距离近.有源RFID技术的工作频段为433MHz左右或2.4GHz左右,其优点是通信距离远,缺点是标签使用寿命约为3年,且读卡距离不容易控制.半有源RFID技术将低频125kHz左右与高频2.4GHz左右相结合,低频唤醒,高频通信,优点是低频边沿控制,标签低功耗指标好,缺点是标签成本高.本系统中的RFID技术采用有源RFID技术配合定向天线,读卡距离控制良好.2货车进出管理系统设计基于图像识别与RFID技术的货车进出管理系统包括高清图像抓拍机、红外对射光栅、有源RFID定向阅读器和有源电子标签.标签放置到货车上,作为货车的唯一标识,与车辆的车牌有唯一关联.阅读器和摄像头被分别架设在安全岛的进出方向,通过调整阅读器的读卡范围和摄像头的图像识别区,保证阅读器的读卡和摄像头的图像识别联动,配合特殊的关联算法,以进行车辆的车牌识别、进出判断及权限管理.红外对射光栅作为辅助触发摄像头图像识别的设备,在光线不足或存在其他因素导致摄像头不能独立触发图像识别时,辅助、触发摄像头进行图像识别[3].当安装有源电子标签的车辆进入或离开码头时,有源电子标签被有源阅读器读取,车辆进入图像识别区域后,车辆车牌被摄像头识别,后台的阅读器和摄像头关联算法会自动关联车牌与电子标签关系,并判断车辆的进入或离开权限,记录车辆进入或离开的图片或视频,根据权限判定结果选择放行或告警.3图像预处理及RFID关联算法图像识别率受外界环境,如光照强度,角度等因素影响,为提高识别率需要进行图像预处理和图像边缘检测.所谓图像预处理即采用图像灰度转换、图像增强、倾斜矫正等技术,对所采集的图片进行系统预处理操作,降低图像识别算法的复杂度,提高识别的准确率.所谓边缘是指图像周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的像素集合[4],这是图像识别最基础的部分.由于光线相对弱、目标是动态物体、抓拍机角度有倾斜等原因导致摄像头抓拍到的图像信息相对模糊,因此需要进行图像预处理[5].RFID关联算法的核心是预先知道摄像头图像识别区和RFID读卡控制区以及触发或自动识别的起始点.文中的RFID读卡区域比图像识别区稍大,即车辆上的电子标签先被读取,阅读器上报标签ID到服务器平台作为缓存,图像识别完成后关联对应的电子标签,最后进行车辆是否准许进入或离开的鉴权.4结语根据原创论文统计数据分析,本论文认为本文提出了基于图像识别与RFID技术的货车进出管理系统,介绍了图像识别技术与RFID技术的工作原理,讲解了货车进出管理系统设计,阐明了图像预处理及RFID关联算法.基于图像识别与RFID技术的货车进出管理系统投入使用后,大大提高了车辆的管理效率和方便性,车辆的历史运行轨迹和视频可查,方便追溯,达到了安全管理、科学管理的目的. 参考文献[1]周治国,李文印,李同,等.基于RFID的新型机动车号牌及自动识别系统[J].吉林大学学报（信息科学版）,2008,26（4）:374-379.[2]祁超.RFID射频识别技术及频段划分[J].电信快报:网络与通信,2010（3）:14-16.[3]刘雪飞,贾勤,胡东明.一种基于RFID技术的货运车辆管理系统[J].物联网技术,2014,4（5）:22-23.[4]艾鑫.基于数学形态学的边缘检测算法及其在图像缩放中的应用[D].杭州:浙江大学,2011.[5]龚德平.车辆管理系统的关键技术研究及系统实现[D].太原:中北大学,2009.。