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基于视觉的特种车辆指针式仪表盘识别


黄露,于传强,郭君斌

(火箭军工程大学,陕西 西安 710025)

 

要:在汽车监测行业中,指针式表盘的自动识别是极为重要的关键环节,拥有高精度特性也是其要求的重中之重。目前,机器视觉越发广泛地被应用到汽车表盘的监测系统中,可消除人工目测的主观因素,某种程度上极大提高了精度和效率。但对于特种车辆仪表盘指针识别还未涉及到机器视觉技术,本文针对特种车辆指针式仪表识别,旨在减少人为的主观因素,在驾驶考核中,通过该技术可以对驾驶员的驾驶技能给出科学公正的评价。

本文通过对表盘图像进行合理的预处理操作,获得清晰的二值化图像,再进行指针提取与示数计算的一系列流程来实现仪表盘读数的识别,并通过MATLAB软件编程实现,将理论与实验相结合,有效达到了检测实时性与精度提高的效果。

关键词:特种车辆;指针识别;图像预处理;图像增强

 

Vision-based special vehicle pointer type instrument panel recognition

HUANG LuYU ChuanqiangGUO Junbin

(Rocket Force University of Engineering,xi’an 710025,China)

Abstract:In the automotive monitoring industry, the automatic identification of the pointer dial is an extremely important key link, and having high-precision characteristics is the most important requirement. At present, machine vision is more and more widely used in the monitoring system of automobile dials, which can eliminate the subjective factors of manual visual inspection and greatly improve the accuracy and efficiency to a certain extent. However, machine vision technology has not yet been involved in the identification of pointers on dashboards of special vehicles. This article aims at the identification of pointers on special vehicles to reduce human subjective factors. In driving assessment, this technology can give drivers driving skills Scientific and fair evaluation.
   In this paper, a reasonable pre-processing operation is performed on the dial image to obtain a clear binary image, and then a series of processes of pointer extraction and indicator calculation are performed to identify the instrument panel reading. The combination of experiments has effectively achieved the effect of real-time detection and improved accuracy.

Key words: Special vehicle; Pointer recognition; Image preprocessing; Image enhancement


一、引言

汽车仪表盘是驾驶员获得机能信息的重要通道,是驾驶安全性与可靠性的体现,如何准确、快速的获取表盘指针读数成为工业上需要解决的问题之一[1-2]。目前仪表检测主要以检测人员的主观判断为主,来衡量驾驶员的驾驶行为是否合格,该方法不近会导致人眼的视觉疲劳,而且可靠性差、效率低。对于仪表的识别,我们主要为了实时了解以及准确获取驾驶员的动态,所以,传统的获取方法不能满足要求,针对特种车辆的考核评估来说,在数据支持上有所欠缺,有必要提升驾驶员考核的科学性,获取仪表信息也是其中非常重要的指标,特种车辆定型后不允许拆装,为了提高效率和消除人为因素在检测过程中可能引起的随机性误差,自动检测识别技术快速发展起来,日趋成为科研人员的着重研究方向。因此,本文提出了一种基于视觉的非接触式测量,对驾驶员行为进行实时监测和有效预警,其主要内容包括指针提取与检测、指针读数识别两部分。

本文研究的表盘指针识别3-4],首先通过摄像机采集视频,将视频转化为图像,对于每帧图像,提取兴趣区域,即包含仪表的部分,进行必要的预处理操作,然后提取表盘圆形轮廓,在表盘区域里,根据Hough变换得到指针所指角度,最后根据指针所对应的角度计算读数,进行识别[5]。指针式表盘自动读数识别流程如图1所示:

 

1  指针式表盘自动读数识别流程

二、图像预处理

车辆仪表的外界环境复杂,使得获取的图像往往不令人满意,所以应进行合理的预处理,预处理后的质量直接影响着目标的识别,图像预处理应该具有可以减少计算量,方便后续处理的特点,包含图像灰度化、图像去噪、图像增强和图像二值化处理。

为了减少非目标区域的搜索,在进行图像预处理操作以前,可以先提取图像中的兴趣区域,提高处理速度,如图2和图3所示,用白色矩形框标注仪表在整幅图像中所在位置,进行后续的读数识别。 

 

2  裁剪兴趣区域

 

3  兴趣区域

2.1图像灰度化

现在大部分采集到的图像都是彩色图,彩色图像的每个像素都是由三个字节组成,即R、G、B。其中R=G=B的值为灰度值,因此,彩色图像包含的数据量是灰度图的3倍,数据处理量更大。图像灰度化是把彩色图像转化为灰度图像,可极大程度的提高系统处理速度,彩色图像的灰度化表达公式为:

     (1)

为转换后的图像灰度值,表示红色,表示绿色,表示蓝色。

灰度化处理后的显示效果如图4所示:

 

4  图像灰度化

2.2图像去噪

在采集图像时,一般会受到周围的环境影响产生噪声,可能会是斑点,条纹等,使图片质量下降,甚至影响图像的某些特征,从而对后期图像处理和分析造成影响,图像滤波就是为了减少这些噪声的影响,图像滤波分为空域滤波和频域滤波,频域上的滤波一般是利用傅里叶变换实现频域和空间域的相互转换,实现噪声过滤,但是计算量大。实际采用空域滤波算法较多,空域滤波包含有均值滤波、中值滤波和高斯滤波,均值滤波采用的主要方法为邻域平均法,即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),这种算法简单,处理速度快,在对受到噪声污染而退化的图像复原在许多情况下是有效的,但是多数线性滤波具有低通特性,有可能模糊图像中的尖锐不连续的部分,使得在去除噪声的同时也使图像的边缘变的模糊了[6]

中值滤波是一种保护边缘的非线性图像平滑方法,平滑效果比均值滤波更强,在抑制噪声的同时还保留来图像清晰地边缘信息,在图像处理中使用广泛,它的思想是将某个像素邻域中的灰度值按大小排序,用中值替换图像当前的像素值。可以抑制孤立的噪声点,算法较为简单,本文采用中值滤波方式来去除随机噪声。

2.3图像增强

由于光照强度影响,采集到的图像灰度区分度不高,致使检测不容易,为了改善图像的视觉效果,突出指针在仪表上的位置,应该使用图像增强处理,以便于人和计算机对图像进一步的分析和处理[7]。图像增强通常利用图像的灰度变换达到增加对比度的目的,可表示为

      (2)

其中,为图像增强后的图像,为图像增强函数,为原始图像。

本文采用直方图增强来扩展图像灰度范围,只是逐点改变像素的灰度值大小,和周围其余的像素点无关。直方图增强是以概率统计为基础,包括直方图均衡化和直方图规定化。直方图均衡化是通过特定方法使图像的灰度值更均匀地分布在直方图的横坐标上,由于采集的图像灰度大多数集中于灰度较小的地方,表现为整体偏暗,在直方图中体现为整体偏左,因此可采用直方图均衡化使图像对比度增强,均衡化后的图像和直方图如图5和图6所示:

 

5  对比度增强图

 

6  对比度增强直方图

2.4图像二值化分割

图像分割是把图像的目标区域和背景区域中其他一些不相关的物体分割开来,在同一区域里的像素点则认为含有相同的性质,而不同区域则会有明显的差异,它是图像处理到图像分析的重要一个环节,是目标图像表达的基础,对后期识别有重要的影响。常用的图像分割方法有基于阈值分割法和基于边缘检测的分割法,阈值分割是根据图像中背景区域灰度值和目标区域灰度值的差异,确定某个合适的阈值Th,来把图像分成两类区域[8],选取一个阈值,根据图像中每个像素的灰度值大小来进行分割,判断图像像素与该阈值的大小,小于该阈值Th或者大于该阈值就可以把图像分为目标区域和背景区域,可用以下数学模型表达:

设原图像为经过分割处理后的图像为为二值图像,则有

   (3)

阈值分割法分为人工阈值选择法和自动阈值选择法,人工阈值选择法是最简单的一种方法,在图像灰度分布直方图上,通过目测观察,人工选取出适当的阈值,但是在不同条件,不同场景下,都需要人为的选取阈值,比较麻烦,而且适用面窄。而自动阈值法是在无人介入的情况下自动赋予阈值,是大部分应用的要求,适用范围广,能够结合不同的环境来选取在该环境中最合适的阈值。本文是采用Otsu算法进行阈值分割,自动找出最佳阈值,以最佳阈值将图像的灰度值分割为两部分,使两部分之间的方差最大,具有最大的分离性,分割后得到清楚的仪表盘二值化图像,如图7所示:

 

7  图像二值化分割图

三、表盘指针定位与识别

3.1 指针定位

在指针仪表读数识别技术中,最关键的内容就是指针的识别,只有精准识别出仪表图像指针刻度角度和指向,才能精准计算出指针读数[9]。霍夫变换是对待处理图像在一定形式上的坐标变换。通常用来识别图像中几何形状、如直线、椭圆等,它可以检测图像中已知图像形状的目标,并且受噪声和曲线间断影响小[10]Hough变换利用图像空间与参数空间的对偶性,最终将图像中的直线或曲线转换成另一空间的一个点,实现对图像中指针的检测,仪表盘的刻度线和指针都是直线,但指针是这些线中最长的一条。通过这个算法,可以利用利用霍夫变换检测到该直线。提取出的指针如图8所示:

 

8  指针提取图

Hough 变换根据如下公式:

       (4)

把直角坐标x-y平面的图像一条直线上的点经过Hough变换后转化为-参数平面上的一个聚焦点。

3.2 读数识别

当前两种主要的仪表读数识别方法有指针角度计算法和表盘刻度识别法[11]

对于不同种类的单指针式仪表,其刻度线分布密度和刻度线长度均有所差别,表盘刻度识别法对于刻度线较为密集的指针式仪表计算读数时,存在较大偏差,并且刻度线比较细,长度参数难以控制,因此,目前大部分使用指针线角度计算法来计算当前仪表读数[12-13]。因为指针作为表盘中最长的一条刻线,所以算法先从表盘上识别出最长的这条直线,然后根据指针线的倾斜角度与表盘指数的对应关系换算出指针的读数。在直线检测中,Hough 变换利用点共线特性和直线相交成点的特性关系,将待测直线位于直角坐标系的点逐一变换到对应的极坐标系,从而巧妙地将图像直线检测问题转化为寻找参数空间中峰值问题。

该方法忽略表盘上的刻度,直接利用检测出的指针直线进行角度计算,利用指针线与最小刻度之间的夹角和总量程角度的比值计算当前仪表示数,其计算公式如下:

   (5)

其中, Vmin为仪表的最小读数, Vmax为仪表的最大读数, θ为指针扫过的角度, θ1为指针线与最小刻度之间的夹角, V为当前仪表的读数值。

四、结论

将机器视觉应用于车辆仪表盘检测中,不仅有效解决了人工读数的可靠性低、精度差等问题,用图像处理算法结合MATLAB 软件编程实现了汽车仪表盘自动识别,实时性和精度有了很大提高。

参考文献

[1]孟祥雪.基于机器视觉的汽车仪表读数检测技术研究[D].哈尔滨工业大学,2012.

[2]韩绍超,徐遵义,尹中川,王俊雪.指针式仪表自动读数识别技术的研究现状与发展[J].计算机科学,2018,45(S1):54-57.

[3]张文杰,熊庆宇,张家齐,等.基于视觉显著性的指针式仪表读数识别算法[J].计 算机辅助设计与图形学学报,2015,27(12):2282-2295.

[4]郭迎春,张伏龙,张丹阳.特种车辆仪表指针提取[J].太赫兹科学与电子信息学报,2017,15(2):273-278.

[5]徐宙,杨会民,刘连照,王道酉,余磊.基于图像处理的指针式温湿度计读数识别方法[J].国外电子测量技术,2019,38(07):32-36.

[6]刘娜.基于机器视觉的汽车仪表盘的分割研究.广东:广东工业大学,2008:5-6.

[7]仲晓庆,蔡朝晖.基于MATLAB的几个图像处理实例[J].信息系统工程,2018(12):96-98.

[8]J.A.G.Nijhuis.Car Licence Plate Recognition with Neural Networks and Fuzzy Logic[J].IEEE 1955:120-124.

[9]马景利.指针仪表读数识别技术研究[J].电子元器件与信息技术,2018(10):111-113.

[10]张永强,邸金红,马鹏阁.基于机器视觉的汽车仪表盘指针检测[J].计算机测量与控制,2015,23(06):1922-1924.

[11]韩绍超.基于机器视觉的圆形指针式仪表自动读数识别关键技术研究[D].山东建筑大学,2018.

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