专利名称：一种实现智能公交站牌的方法及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及公共交通技术领域，特别涉及一种实现智能公交站牌的方法及系统。
背景技术：
随着城市化进程的加快，城市的交通拥堵日益严重，人们的出行也越发不方便。乘坐公交车本是人们出行的重要方式之一，但是因其发到站时间不准，很多情况下，等很久才会来一辆公交车，这使得大多数人不得不改换其他出行方式。目前，市场上已有的智能公交站牌所采用的数据传输通道普遍是有线光缆和无线电信网络。但是，有线光缆存在造价贵、运营成本高、维护困难等问题。基于这种背景下，申请号为201010042852.9公开了一种实现智能公交站牌的方法、系统以及智能公交站牌，该技术方案首先上报车辆行驶的状态信息；接收状态信息并依据地图信息系统对其进行分析处理，生成每一车辆的数据信息并发送至广电地面数字电视发射系统；接收数据信息，并依据不同的参数组将数据信息分为不同的数据包，并通过地面无线数字电视传输通道发射所述数据包，所述数据包包括参数组信息；接收所述数据包并判断该数据包中的参数组信息与该接收站台的参数属性是否一致；若是，则解析并还原数据包，从而在该接收站台显示和/或播放数据包的信息。该技术方案基于地面无线数字电视通道同时对大量的智能公交站牌终端进行操控，不但可以实时的显示同一站台不同车次的车辆驶抵情况，还可以播放视频、字幕、图片、紧急消息等内容。由于数字电视传送方式都是单向广播式的，与接收终端的数量无关，终端越多，单个终端的成本就越低。同时，地面数字电视所用的频段，在空间的传播性能很好，非常适合无线覆盖。但是该技术方案有一个很大的弊端就是无法获知行驶在路面上的公交车到行驶线路的每一个站台预计时间。即使结合该技术方案与现有技术获知的时间的可信度不高，无法使得用户出行和生活更加便利。
发明内容
本发明的目的是针对上述问题，提出一种实现智能公交站牌的方法及系统，该技术方案可以实时显示各路公交车到站所需最短时间，人们可以根据公交车到站时间来决定是否乘坐公交车亦或选择其他出行方式。为实现上述目的，本发明提供了一种实现智能公交站牌的方法，该方法包括:对摄像机获取的图像进行定位获取车牌的定位图；对所述车牌的定位图进行车牌切割处理获取h*l的字符二值图；根据所述字符二值图的上边界、下边界、左边界和右边界从所述车牌的定位图中获取字符灰度图；根据所述字符灰度图中字符笔画的方向设定Gabor滤波器组的参数Φ的取值；所述Gabor滤波器组的其他参数根据所述字符灰度图中字符宽度设定取值；所述字符灰度图经过所述Gabor滤波器组滤波处理获取Gabor特征；所述Gabor特征经对应地识别网络得到一个数组，当所述数组中最大数值大于阈值时，所述Gabor特征识别结果为识别网络中获取最大数值对应的字符；当所述数组中最大数值小于等于阈值时，对所述Gabor特征对应地字符二值化图进行识别处理；其中，所述识别网络均由车牌字符样本的Gabor特征经BP神经网络训练得到；根据车牌字符识别结果以及摄像机获取的多帧图像得到对应车辆在图像中不同时刻的位置信息；将位置信息经过图像标定处理获取所述车辆的平均移动速度；根据所述车辆的平均移动速度获取各公交站的最短等待时间；所述最短等待时间经公交站牌显示给候车乘客。可选的，在本发明一实施例中，所述获取Gabor特征的步骤还包括:在不损失信息的情况下，对获取的Gabor特征进行特征压缩处理。可选的，在本发明一实施例中，所述获取Gabor特征的步骤之前还包括:对所述字符灰度图做图像扩张处理。可选的，在本发明一实施例中，所述字符灰度图作直方图均衡化处理后再经Gabor滤波器组滤波。可选的，在本发明一实施例中，所述对所述车牌的定位图进行车牌切割处理获取h*l的字符二值图的步骤包括:对车牌的定位图进行二值化处理，根据车牌定位二值图对车牌灰度图进行倾斜校正；对倾斜校正后的车牌灰度图进行切割处理；对车牌切割定位图进行拉伸或缩小处理；对拉伸或缩小处理后的定位图按行OTSU 二值化处理，并从按行OTSU 二值化处理后的定位图获取字符二值图，并对字符二值图处理得到均为h*l的字符二值图。可选的，在本发明一实施例中，所述拉伸或缩小处理的方法为双线性插值。可选的，在本发明一实施例中，所述车牌的定位图依次获取7张字符灰度图，第一张字符灰度图对应字符为汉字，第二张字符灰度图对应字符为字母，其他字符灰度图对应字符为字母或数字。可选的，在本发明一实施例中，所述Gabor特征经对应地识别网络得到一个数组的步骤具体包括:所述Gabor特征为所述第一张字符图的Gabor特征，Gabor特征经汉字识别网络得到一个数组；所述Gabor特征为所述第二张字符图的Gabor特征，Gabor特征经字母识别网络得到一个数组；所述Gabor特征为公交车牌的其他字符图的Gabor特征，Gabor特征经字母数字识别网络得到一个数组。可选的，在本发明一实施例中，所述Gabor滤波器组的参数Φ分别取值为
π π 3πU,——,——, O4 2 4可选的，在本发明一实施例中，所述根据所述公交车的平均移动速度获取各公交站的最短等待时间的步骤包括:根据所述公交车的平均移动速度计算第k辆公交车的到达第i条公交线路中的第j个公交站台的时间Tijk(t)；判断上次公交站牌更新时间是否由第k辆公交车引起；如果是，则各公交站的最短等待时间为第k辆公交车的到达第i条公交线路中的第j个公交站台的时间Tuk(t)；否则，获取第i条公交线路中各公交车到达第j个公交站台的最短等待时间Tu(t);其中，
权利要求
1.一种实现智能公交站牌的方法，其特征在于，该方法包括: 对摄像机获取的图像进行定位获取车牌的定位图； 对所述车牌的定位图进行车牌切割处理获取h*l的字符二值图； 根据所述字符二值图的上边界、下边界、左边界和右边界从所述车牌的定位图中获取字符灰度图； 根据所述字符灰度图中字符笔画的方向设定Gabor滤波器组的参数Φ的取值；所述Gabor滤波器组的其他参数根据所述字符灰度图中字符宽度设定取值；所述字符灰度图经过所述Gabor滤波器组滤波处理获取Gabor特征； 所述Gabor特征经对应地识别网络得到一个数组，当所述数组中最大数值大于阈值时，所述Gabor特征识别结果为识别网络中获取最大数值对应的字符；当所述数组中最大数值小于等于阈值时，对所述Gabor特征对应地字符二值化图进行识别处理；其中，所述识别网络均由车牌字符样本的Gabor特征经BP神经网络训练得到； 根据车牌字符识别结果以及摄像机获取的多帧图像得到对应车辆在图像中不同时刻的位置信息；将位置信息经过图像标定处理获取车辆的平均移动速度； 根据所述车辆的平均移动速度获取各公交站的最短等待时间； 所述最短等待时间经公交站牌显示给候车乘客。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取Gabor特征的步骤还包括: 在不损失信息的情况下，对获取的Gabor特征进行特征压缩处理。
3.根据权利要求1或2所述`的方法，其特征在于，所述获取Gabor特征的步骤之前还包括: 对所述字符灰度图做图像扩张处理。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述字符灰度图作直方图均衡化处理后再经Gabor滤波器组滤波。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述车牌的定位图进行车牌切割处理获取h*l的字符二值图的步骤包括: 对车牌的定位图进行二值化处理，根据车牌定位二值图对车牌灰度图进行倾斜校正； 对倾斜校正后的车牌灰度图进行切割处理； 对车牌切割定位图进行拉伸或缩小处理； 对拉伸或缩小处理后的定位图按行OTSU 二值化处理，并从按行OTSU 二值化处理后的定位图获取字符二值图，并对字符二值图处理得到均为h*l的字符二值图。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述拉伸或缩小处理的方法为双线性插值。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述车牌的定位图依次获取7张字符灰度图，第一张字符灰度图对应字符为汉字，第二张字符灰度图对应字符为字母，其他字符灰度图对应字符为字母或数字。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述Gabor特征经对应地识别网络得到一个数组的步骤具体包括: 所述Gabor特征为所述第一张字符图的Gabor特征，Gabor特征经汉字识别网络得到一个数组；所述Gabor特征为所述第二张字符图的Gabor特征，Gabor特征经字母识别网络得到一个数组； 所述Gabor特征为公交车牌的其他字符图的Gabor特征，Gabor特征经字母数字识别网络得到一个数组。
9.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述Gabor滤波器组的参数Φ分别Ti* f 1.J η 冗3^"取值为o，7，Y，
10.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的平均移动速度获取各公交站的最短等待时间的步骤包括: 根据所述公交车的平均移动速度计算第k辆公交车的到达第i条公交线路中的第j个公交站台的时间Tijk(t)； 判断上次公交站牌更新时间是否由第k辆公交车引起；如果是，则各公交站的最短等待时间为第k辆公交车的到达第i条公交线路中的第j个公交站台的时间Ruk(t);否贝U，获取第i条公交线路中各公交车到达第j个公交站台的最短等待时间Tu (t);其中， ; Ci为第i条公交线路公交车数。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第k辆公交车的到达第i条公交线路中的第j个公交站台的时间Tuk(t)的获取表达式为:
12.—种实现智能公交站牌的系统，其特征在于，该系统包括: 定位单元，用于对摄像机获取的图像进行定位获取车牌的定位图； 字符二值图单元，用于对所述车牌的定位图进行车牌切割处理获取h*l的字符二值图； 字符灰度图单元，用于根据所述字符二值图的上边界、下边界、左边界和右边界从所述车牌的定位图中获取字符灰度图； Gabor特征提取单元，用于根据所述字符灰度图中字符笔画的方向设定Gabor滤波器组的参数Φ的取值；所述Gabor滤波器组的其他参数根据所述字符灰度图中字符宽度设定取值；所述字符灰度图经过所述Gabor滤波器组处理获取Gabor特征； 识别单元，用于所述Gabor特征经对应地识别网络得到一个数组，当所述数组中最大数值大于阈值时，所述Gabor特征识别结果为识别网络中获取最大数值对应的字符；当所述数组中最大数值小于等于阈值时，对所述Gabor特征对应地字符二值化图进行识别处理；其中，所述识别网络均由车牌字符样本的Gabor特征经BP神经网络训练得到； 车辆平均移动速度单元，用于根据车牌字符识别结果以及摄像机获取的多帧图像得到对应车辆在图像中不同时刻的位置信息，将位置信息经过图像标定处理获取车辆的平均移动速度； 等待时间单元，用于根据所述车辆的平均移动速度获取各公交站的最短等待时间； 显示单元，用于所述最短等待时间经公交站牌显示给候车乘客。
13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述Gabor特征提取单元还包括: 特征压缩模块，用于在不损失信息的情况下，对获取的Gabor特征进行特征压缩处理。
14.根据权利要求12或13所述的系统，其特征在于，该系统还包括: 图像扩张单元，用于对所述字符灰度图做图像扩张处理。
15.根据权利要求12或13所述的系统，其特征在于，所述字符灰度图单元获取的字符灰度图作直方图均衡化处理后再经Gabor滤波器组滤波。
16.根据权利要求12或13所述的系统，其特征在于，所述字符二值图单元包括: 校正模块，用于对车牌的定位图进行二值化处理，根据车牌定位二值图对车牌灰度图进行倾斜校正； 切割模块，用于对倾斜校正后的车牌灰度图进行切割处理； 拉伸缩小模块，用于对车牌切割定位图进行拉伸或缩小处理； 字符图模块，用于对拉伸或缩小处理后的定位图按行OTSU 二值化处理，并从按行OTSU二值化处理后的定位图获取字符二值图，并对字符二值图处理得到均为h*l的字符二值图。
17.根据权利要求12或13所述的系统，其特征在于，所述拉伸缩小模块采用双线性插值。
18.根据权利要求12或13所述的系统，其特征在于，所述字符灰度图单元依次获取7张字符灰度图，第一张字符灰度图对应字符为汉字，第二张字符灰度图对应字符为字母，其他字符灰度图对应字符为字母或数字。
19.根据权利要求18所述的系统，其特征在于，所述识别单元具体包括: 汉字识别模块，用于所述Gabor特征为所述第一张字符图的Gabor特征，Gabor特征经汉字识别网络得到一个数组； 字母识别模块，用于所述Gabor特征为所述第二张字符图的Gabor特征，Gabor特征经字母识别网络得到一个数组； 字母数字识别模块，用于所述Gabor特征为公交车牌的其他字符图的Gabor特征，Gabor特征经字母数字识别网络得到一个数组。
20.根据权利要求12或13所述的系统，其特征在于，所述Gabor特征提取单元采用的W JT 3Gabor滤波器组的参数Φ分别取值为0，^，^，1。
21.根据权利要求12或13所述的系统，其特征在于，所述等待时间单元包括: 计算时间模块，用于根据所述公交车的平均移动速度计算第k辆公交车的到达第i条公交线路中的第j个公交站台的时间Tuk(t)； 最短等待时间模块，用于判断上次公交站牌更新时间是否由第k辆公交车引起；如果是，则各公交站的最短等待时间为第k辆公交车的到达第i条公交线路中的第j个公交站台的时间Tuk (t);否则，获取第i条公交线路中各公交车到达第j个公交站台的最短等待时间TijU);其中;
22.根据权利要求21所述的系统，其特征在于，所述计算时间模块根据下式获取第k辆公交车的到达第i条公交线路中的第j个公交站台的时间Tuk(t)；
全文摘要
本发明涉及一种实现智能公交站牌的方法及系统，对摄像机获取的图像进行定位获取公交车牌的定位图；对定位图进行车牌切割获取字符二值图；根据字符二值图边界位置从所述公交车牌的定位图中获取字符灰度图；字符灰度图经过Gabor滤波器组滤波获取Gabor特征；Gabor特征经对应地BP神经网络得到一个数组，当数组中最大数值大于阈值时，识别结果为识别网络中获取最大数值对应的字符；当所述数组中最大数值小于等于阈值时，对Gabor特征对应地字符二值化图进行识别处理；根据公交车牌字符识别结果以及摄像机获取的多帧图像得到对应公交车的平均移动速度；根据平均移动速度获取各公交站的最短等待时间并经公交站牌显示给候车乘客。
文档编号G08G1/052GK103106410SQ201310010138
公开日2013年5月15日 申请日期2013年1月10日 优先权日2013年1月10日
发明者成瑜娟, 葛雷鸣, 房颜明 申请人:北京万集科技股份有限公司