一种基于视觉的车道闸杆防撞系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及车道闽杆控制系统领域，特别是一种基于视觉的车道闽杆防撞系统。
【背景技术】
[0002] 高速公路收费站是智能交通系统的重要应用领域，为了使汽车与道路的功能智能 化，提高运输效率，保障交通安全，缓解交通拥挤，减少环境污染，实时、准确、高效的防砸系 统显得尤为重要。由于不同车辆的底盘高度不同、金属含量也不同，传统的地感应线圈的灵 敏度范围难W确定，致使车辆还未通过就落杆或车辆通过后不落杆等故障。此外，地感应线 圈在大型车辆的無压下会产生形变，甚至会造成不可复原的损坏，从而导致感应线圈的稳 定性下降。
【发明内容】
[0003] 本发明的发明目的是：针对上述技术问题，提供一种基于视觉的车道闽杆防撞系 统，弥补地感应线圈存在的不足，提出了基于图像识别的防砸系统方案，本方案的稳定性 高、实时性好、抗干扰能力强，具有很大的应用价值。
[0004] 本发明技术方案为：一种基于视觉的车道闽杆防撞系统，包括道闽、处理模块、图 像采集模块、存储器模块和上位机；所述图像采集模块安装在道闽旁，并正对目标区域；所 述处理模块根据图像采集模块采集到的图像信息进行分析，并控制道闽栏杆的状态；所述 存储器模块内存储有模板图像，所述处理模块接收到车道上位机发出的道闽起杆信号时， 控制存储器模块将图像采集模块采集到的图像信息更新为模板图像；处理模块对图像信息 进行高斯滤波得到即时图像；所述处理模块通过哈希算法生成即时图像和模板图像的哈希 指纹，哈希指纹为W相同次序组合而成的图像描述字符串；当即时图像与模板图像两者的 哈希指纹汉明距离大于设定值时，道闽保持栏杆竖立；当两者汉明距离小于设定值时，道闽 栏杆放下。
[0005] 本发明基于图像的处理分析方法，具体是图像采集模块采集目标区域的图像，处 理模块通过哈希算法生成对应图像的哈希指纹，通过对哈希指纹比较判断开始时候的模板 图像和即时图像，得到即时图像中是否有车，W确定道闽栏杆是否放下。
[0006] 优选的，所述处理模块通过DCT哈希算法生成即时图像的哈希指纹和模板图像的 哈希指纹，计算两者的汉明距离M;所述处理模块通过均值哈希算法生成即时图像的哈希 指纹和模板图像的哈希指纹，计算两者的汉明距离N;当M和N均大于设定值时，道闽保持 阀杆竖立；当M和N均小于设定值时，道闽阀杆放下。
[0007] 运里通过两种哈希算法对图像进行同时分析，能够有效避免算法的不完备性，能 够增强算法的抗干扰能力，进而提升算法的可靠性、稳定性。
[0008] 优选的，所述处理模块通过DCT哈希算法生成即时图像的64位哈希指纹和模板图 像的64位哈希指纹，计算两者的汉明距离M;所述处理模块通过均值哈希算法生成即时图 像的64位哈希指纹和模板图像的64位哈希指纹，计算两者的汉明距离N;若M> 10且N> 20,道闽保持栏杆竖立；若M< 5且N< 10,道闽栏杆放下。
[0009] 优选的，所述哈希算法为DCT哈希算法，所述即时图像或模板图像的哈希指纹生 成步骤为：
[0010] 1)将图像缩小到32X32的尺寸，
[0011] 2)将缩小后的图像转化为灰度图像，
[0012] 3)将所述灰度图像进行DCT变换，并得到32X32的DCT系数矩阵，
[0013] 4)保留所述DCT系数矩阵左上角的8X8矩阵，
[0014] 5)计算步骤4)DCT系数矩阵内系数均值，
[0015] 6)将步骤4)中DCT矩阵内系数与平均值进行一一比较，若大于或等于平均值，记 为1 ;若小于平均值，记为0 ;将比较结果按次序组合在一起，构成64位哈希指纹。
[0016] 运里DCT哈希算法或者叫DCT感知哈希算法可W快速辨别出两个图像之间的不 同，具体是辨别"有车"图像、"无车"图像之间差异，从而辨别出图像中是否有车存在。
[0017] 优选的，当即时图像与模板图像两者的哈希指纹汉明距离均大于10时，道闽保持 栏杆竖立；当两者汉明距离小于均5时，道闽栏杆放下。
[0018] 优选的，所述哈希算法为均值哈希算法，所述即时图像或模板图像的哈希指纹生 成步骤为：
[0019] 1)将图像缩小到8X8的尺寸，总共64个像素；
[0020] 2)将8X8的图像转换成灰度图像，并转为64级灰度；
[0021] 3)计算步骤2)所有64个像素的灰度平均值；
[0022] 4)将若大于或等于平均值，记为1 ;若小于平均值，记为0 ;将比较结果按次序组合 在一起，构成64位哈希指纹。
[0023] 运里均值哈希算法或者叫均值感知哈希算法，算法简单快捷，可W快速辨别出相 同背景下两个图像的不同，具体是是辨别"有车"图像、"无车"图像之间差异，从而辨别出图 像中是否有车存在。
[0024] 优选的，当即时图像与模板图像两者的哈希指纹汉明距离均大于20时，道闽保持 栏杆竖立；当两者汉明距离均小于10时，道闽栏杆放下。
[00巧]优选的，所述图像采集模块包括依次连接的CCD图像传感器和SAA7113视频解码 忍片；所述处理模块采用DM642忍片；所述SAA7113视频解码忍片连接DM642忍片的VPl接 口，所述DM642忍片通过I化总线连接控制SAA7113视频解码忍片。
[00%] 本发明有益效果是：
[0027] 本发明通过哈希算法对图像进行处理，具有鲁棒性好、实时性好、稳定性高、算法 复杂度低和光照变化影响小的优点；能够有效判断车道只目标区域有车无车情况，有效防 止闽杆对车辆碰撞。
[0028] 本发明能够有效避免地感应线圈在道路感应应用中存在的缺陷，提供一种感应高 效、准确和耐用的车道闽杆防撞系统。
【附图说明】
[0029] 图1是本发明功能模块示意图；
[0030] 图2是本发明工作流程不意图；
[0031] 图3是DCT系数矩阵；
[0032] 图4是哈希指纹示例1 ;
[0033] 图5是哈希指纹示例2。
[0034] 其中，1-图像采集模块、2-处理模块、3-存储器模块、4-上位机、5-道闽、6- 电源。
【具体实施方式】
[0035] 本发明公开了一种基于视觉的车道闽杆防撞系统，包括道闽、处理模块、图像采集 模块、存储器模块和上位机；所述图像采集模块安装在道闽旁，并正对目标区域；所述处理 模块根据图像采集模块采集到的图像信息进行分析，并控制道闽栏杆的状态；所述存储器 模块内存储有模板图像，所述处理模块接收到车道上位机发出的道闽起杆信号时，控制存 储器模块将图像采集模块采集到的图像信息更新为模板图像；处理模块对图像信息进行高 斯滤波得到即时图像；所述处理模块通过哈希算法生成即时图像和模板图像的哈希指纹， 哈希指纹为W相同次序组合而成的图像描述字符串；当即时图像与模板图像两者的哈希指 纹汉明距离大于设定值时，道闽保持栏杆竖立；当两者汉明距离小于设定值时，道闽栏杆放 下。
[0036] 运里通过哈希算法对图像进行处理，通过图像之间的差异，快速、有效辨别出图像 中是否有车存在，从而控制道闽栏杆状态，避免道闽栏杆砸碰车辆。具体是图像采集模块采 集目标区域的图像，处理模块通过哈希算法生成对应图像的哈希指纹，通过对哈希指纹比 较判断开始时候的模板图像和即时图像，得到即时图像中是否有车，W确定道闽阀杆是否 放下。本发明较现有的防砸系统减少了感应线圈的应用，结构更加稳定和紧凑，系统在应用 上的效率、准确性、稳定性都比现有防砸系统有着显著的提高。
[0037] W下结合附图对本发明实施进行说明。
[0038] 如图1所示，为本发明功能模块示意图，包括图像采集模块1、处理模块2、存储器 模块3、上位机4、道闽5和电源6。
[0039] 图像采集模块1，用于采集目标区域的图像信息，目标区域具体是行车方向上位 于栏杆前方的车道区域。图像采集模块1包括CCD图像传感器和SAA7113视频解码忍片； SAA7113将CCD采集到的数据信号解码成标准的"VP0"数字信号并输出到处理模块2,相当 于一种"A/D"器件。其中，处理模块2还通过I化两线式串行总线连接控制SAA7113视频 解码忍片。
[0040] 处理模块2,用于对图像信号的分析，并连接控制道闽5栏杆状态。处理模块2采 用TI公司C6000系列DSP中DM642 (全名TMS320DM642)，DM642核屯、是C6416型高性能数 字信号处理器，具有极强的处理性能，高度的灵活性和可编程性，同时外围集成了非常完整 的音频、视频和网络通信等设备及接口，能够满足本系统中对视