本文摘要：摘要:為提高施工現(xiàn)場(chǎng)渣土車(chē)的監(jiān)管效率，減少渣土車(chē)對(duì)城市安全及環(huán)境的影響，以圖像識(shí)別技術(shù)為核心支撐，設(shè)計(jì)了渣土車(chē)智能監(jiān)管系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能及運(yùn)行流程，并對(duì)運(yùn)行效果進(jìn)行了測(cè)試。研究和測(cè)試表明:(1)該系統(tǒng)主要由圖像采集裝置、圖像處理及分析裝置、聲光報(bào)
摘要:為提高施工現(xiàn)場(chǎng)渣土車(chē)的監(jiān)管效率，減少渣土車(chē)對(duì)城市安全及環(huán)境的影響，以圖像識(shí)別技術(shù)為核心支撐，設(shè)計(jì)了渣土車(chē)智能監(jiān)管系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能及運(yùn)行流程，并對(duì)運(yùn)行效果進(jìn)行了測(cè)試。研究和測(cè)試表明:(1)該系統(tǒng)主要由圖像采集裝置、圖像處理及分析裝置、聲光報(bào)警器以及進(jìn)出放行設(shè)備組成，其核心是利用模板匹配和改進(jìn)的直線檢測(cè)算法對(duì)渣土車(chē)的車(chē)牌特征、顏色特征和幾何特征進(jìn)行感知;(2)該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)渣土車(chē)進(jìn)出場(chǎng)權(quán)限的智能化管理、車(chē)身污跡的快速化檢測(cè)以及裝載情況的自動(dòng)化監(jiān)督;(3)與傳統(tǒng)的人工監(jiān)管方式相比，該系統(tǒng)可以有效提高施工現(xiàn)場(chǎng)渣土車(chē)的監(jiān)管效率，減少人工量和主觀性的影響，具有標(biāo)準(zhǔn)化程度高，經(jīng)濟(jì)性好等優(yōu)勢(shì)，能夠滿足實(shí)際運(yùn)用和推廣使用的需要。
關(guān)鍵詞:施工管理;渣土車(chē)監(jiān)管;圖像識(shí)別;系統(tǒng)設(shè)計(jì)
目前，中國(guó)渣土車(chē)的數(shù)量隨著城市化建設(shè)的不斷推進(jìn)在大幅度增加，其在發(fā)揮作用的同時(shí)，車(chē)身污跡斑駁、裝載超限及遺撒泄漏等問(wèn)題也開(kāi)始頻發(fā)。這些問(wèn)題不僅破壞了市政道路，也污染了城市環(huán)境，甚至?xí){著交通安全以及影響人們的正常生活，是目前存在的城市頑疾。但是，現(xiàn)有的監(jiān)管手段主要利用導(dǎo)航、定位與通信等技術(shù)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)控運(yùn)輸途中渣土車(chē)的行駛速度和軌跡等參數(shù)，如基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的渣土車(chē)環(huán)保運(yùn)輸智能監(jiān)控裝置[1]和基于北斗導(dǎo)航技術(shù)的城市渣土車(chē)智能管控系統(tǒng)[2]，對(duì)于上述的頻發(fā)問(wèn)題卻并沒(méi)有合適的監(jiān)管手段。在施工現(xiàn)場(chǎng)，也僅僅是依靠人工目測(cè)的方式來(lái)進(jìn)行監(jiān)管。監(jiān)管手段較為傳統(tǒng)單
一，效率低下，亟待優(yōu)化升級(jí)。
與此同時(shí)，以圖像識(shí)別為代表的人工智能技術(shù)逐漸發(fā)展成熟，已被廣泛應(yīng)用于農(nóng)作物檢測(cè)[3]、人臉識(shí)別[4]、車(chē)輛識(shí)別[5]等領(lǐng)域。隨著我國(guó)建筑業(yè)管理效率低下、信息化程度落后等問(wèn)題的日益凸顯，人工智能技術(shù)與建筑業(yè)也開(kāi)始了加速融合，其信息化建設(shè)不斷深入并趨向具體工程項(xiàng)目的應(yīng)用，“智慧工地”應(yīng)運(yùn)而生。例如，在施工安全管理方面，已有研究利用方向梯度直方圖來(lái)監(jiān)測(cè)施工防護(hù)柵欄的異常[6];或利用圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)對(duì)建筑工人的不安全行為[7]及安全裝備[8]進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與檢查。在施工質(zhì)量管理方面，已有研究利用圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)施工質(zhì)量[9]以及識(shí)別建筑缺陷[10]。這些技術(shù)應(yīng)用都為解決渣土車(chē)監(jiān)管問(wèn)題帶來(lái)了一定的借鑒意義，但是考慮到施工現(xiàn)場(chǎng)的復(fù)雜環(huán)境，在技術(shù)的直接應(yīng)用及算法的優(yōu)化等方面仍需進(jìn)一步改進(jìn)。
綜上，本文針對(duì)渣土車(chē)一系列的頻發(fā)問(wèn)題以及現(xiàn)有監(jiān)管手段的局限性，提出了一種基于圖像識(shí)別的渣土車(chē)車(chē)容車(chē)貌智能監(jiān)管系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以根據(jù)渣土車(chē)車(chē)身污跡的顏色特征和裝載情況的幾何特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)身污跡的快速化檢測(cè)及裝載情況的自動(dòng)化監(jiān)督，并通過(guò)車(chē)牌識(shí)別對(duì)渣土車(chē)的進(jìn)出場(chǎng)權(quán)限進(jìn)行智能化管理，具有傳統(tǒng)方式無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)和重要的現(xiàn)實(shí)意義。
1渣土車(chē)智能監(jiān)管系統(tǒng)需求分析
現(xiàn)有手段已經(jīng)在監(jiān)管渣土車(chē)行駛速度、行駛軌跡等方面取得了比較好的效果，但是由于大部分渣土車(chē)司機(jī)“多裝多賺”的僥幸心理并沒(méi)有改變，仍然存在著以下不足之處:(1)車(chē)身污跡超標(biāo)。很多渣土車(chē)在施工現(xiàn)場(chǎng)的清洗不到位，出場(chǎng)上路后車(chē)身污跡斑駁，嚴(yán)重影響了市容市貌。(2)超載情況嚴(yán)重。由于渣土車(chē)載重量大，在運(yùn)輸途中，不僅會(huì)將路面碾壓得坑洼不平，甚至?xí)鹇愤叿课莸恼饎?dòng)，嚴(yán)重影響了城市的交通運(yùn)行和居民的正常生活。(3)泄漏遺撒嚴(yán)重。渣土車(chē)裝運(yùn)的物品主要以沙石、渣土為主，行駛過(guò)程中易散落在路面上，成為揚(yáng)塵的主要來(lái)源，既破壞了城市環(huán)境又妨礙了人們的正常出行。為改善相關(guān)問(wèn)題，本文在結(jié)合施工現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際情況及現(xiàn)有手段不足的基礎(chǔ)上，進(jìn)行需求分析。
2渣土車(chē)智能監(jiān)管系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
2.1系統(tǒng)硬件構(gòu)成與功能
該系統(tǒng)主要由圖像采集裝置、圖像處理及分析裝置、聲光報(bào)警器及進(jìn)出放行設(shè)備構(gòu)成。其中，圖像采集裝置由架設(shè)在洗車(chē)槽區(qū)域上方的高清攝像頭組成，進(jìn)出放行設(shè)備由放行桿和道閘機(jī)組成。
3核心方法
3.1基于車(chē)牌特征的進(jìn)出場(chǎng)權(quán)限管理方法
不同于人工目測(cè)、記錄的方式，本方法以渣土車(chē)車(chē)牌檢測(cè)及識(shí)別為核心，實(shí)現(xiàn)渣土車(chē)進(jìn)出場(chǎng)權(quán)限的智能化、信息化管理。具體識(shí)別步驟和處理過(guò)程如下:(1)傾斜校正由于采集的車(chē)牌圖像可能存在傾斜，容易降低權(quán)限判定的準(zhǔn)確性�？紤]到Radon變換法依賴(lài)性較小，本系統(tǒng)采用Radon變換法來(lái)實(shí)現(xiàn)傾斜校正處理。該算法是將數(shù)字圖像矩陣在某一指定角度射線方向上做投影變換，它可以在任意維空間定義[11]。
3.2基于顏色特征的車(chē)身污跡檢測(cè)方法
考慮到渣土車(chē)車(chē)身四周可能會(huì)存在大小不均的土壤塊，本系統(tǒng)利用土壤的顏色特征，通過(guò)一種基于顏色相似度的模板匹配方法來(lái)對(duì)車(chē)身污跡進(jìn)行檢測(cè)及判定。相對(duì)于其他的特征，顏色特征對(duì)于平移和尺度變化的影響不敏感。此方法的核心是計(jì)算采集的圖像與預(yù)先設(shè)定的模板圖像上R，G，B三個(gè)顏色分量上的直方圖距離或交集來(lái)判斷它們之間的相似度，得到相關(guān)系數(shù)，根據(jù)系數(shù)與閾值的比對(duì)來(lái)判斷渣土車(chē)車(chē)身污跡是否超標(biāo)。
3.3基于幾何特征的裝載情況監(jiān)督方法
目前渣土車(chē)主要有篷布遮蓋、擋土板遮蓋兩種類(lèi)型。相較于篷布遮蓋類(lèi)型，擋土板遮蓋類(lèi)型的渣土車(chē)是目前裝載超限、遺撒揚(yáng)塵等頻發(fā)問(wèn)題的主要來(lái)源。針對(duì)這種類(lèi)型的渣土車(chē)，本系統(tǒng)采用了一種改進(jìn)后的直線檢測(cè)算法的渣土裝載情況監(jiān)督方法。該方法的核心是檢測(cè)并計(jì)算擋土板與車(chē)身側(cè)面的高度之比，并依據(jù)計(jì)算結(jié)果判定渣土裝載是否超標(biāo)，最終實(shí)現(xiàn)渣土裝載情況的自動(dòng)化監(jiān)督。
具體步驟如下:(1)邊緣檢測(cè)在經(jīng)典的邊緣檢測(cè)方法中，常用的一階微分算子有Prewwits算子、Log算子、Roberts算子、So￣bel算子等。由于Log算子易產(chǎn)生雙邊界，Sobel算子易形成不閉合區(qū)域[14]。因此，本方法采用Canny算子來(lái)進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到渣土車(chē)車(chē)身側(cè)面圖像的輪廓特征。(2)形態(tài)學(xué)處理為了濾除較多的干擾邊緣，還需對(duì)邊緣檢測(cè)后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理。在閉運(yùn)算處理后，通過(guò)面積濾波，根據(jù)二值圖中連通域的面積濾除選定閾值范圍之外的連通區(qū)域，將非邊緣部分盡可能過(guò)濾掉。
4討論
根據(jù)系統(tǒng)在施工現(xiàn)場(chǎng)的測(cè)試結(jié)果，分析系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中的主要影響因素，進(jìn)一步完善本系統(tǒng)。
(1)識(shí)別準(zhǔn)確度影響因素及對(duì)策分析測(cè)試中，如進(jìn)出場(chǎng)權(quán)限判定結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)渣土車(chē)分布不均的污跡是影響識(shí)別準(zhǔn)確度的關(guān)鍵因素。污跡不僅會(huì)對(duì)進(jìn)出場(chǎng)權(quán)限判定中的車(chē)牌識(shí)別帶來(lái)影響，也會(huì)對(duì)裝載情況的監(jiān)督帶來(lái)很大的干擾。對(duì)此，在系統(tǒng)后續(xù)的完善過(guò)程中，可以考慮通過(guò)RGB顏色空間，設(shè)定閾值，把與裸土顏色相同的像素點(diǎn)過(guò)濾掉后再進(jìn)行識(shí)別，如果仍然無(wú)法識(shí)別則進(jìn)行人工復(fù)核，并重新清洗。此外，測(cè)試還發(fā)現(xiàn)光線的強(qiáng)弱不一致會(huì)導(dǎo)致圖像明暗問(wèn)題，繼而對(duì)圖像采集的準(zhǔn)確性帶來(lái)一定的影響。對(duì)此，在采集圖像時(shí)，需考慮天氣的影響，避免因光線強(qiáng)弱導(dǎo)致的圖像明暗不一致。在圖像處理完成后，應(yīng)加強(qiáng)人工復(fù)核，減少錯(cuò)誤。
(2)運(yùn)行效率影響因素及對(duì)策分析通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試可以發(fā)現(xiàn)，平均進(jìn)出場(chǎng)權(quán)限判定處理時(shí)間為4.69s，平均車(chē)身污跡檢測(cè)結(jié)果處理時(shí)間為4.32s，平均裝載情況監(jiān)督處理時(shí)間為4.35s。通過(guò)對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)采集的圖像過(guò)大是影響圖像處理時(shí)間的最主要因素。此外，施工現(xiàn)場(chǎng)的復(fù)雜環(huán)境，如噪聲大、揚(yáng)塵多等問(wèn)題，也會(huì)對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行效率帶來(lái)一定的影響。目前，系統(tǒng)的運(yùn)行效率可以滿足施工現(xiàn)場(chǎng)的基本需求，在后續(xù)的優(yōu)化完善過(guò)程中，可以考慮通過(guò)調(diào)整施工現(xiàn)場(chǎng)攝像頭的架設(shè)位置以及利用圖像分割算法來(lái)對(duì)采集的圖像進(jìn)行進(jìn)一步的處理，從而提高系統(tǒng)運(yùn)行的整體效率。
5結(jié)論
本研究以圖像識(shí)別技術(shù)為核心，設(shè)計(jì)并測(cè)試了一種渣土車(chē)智能監(jiān)管系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要采用了3種方法:(1)基于車(chē)牌特征的進(jìn)出場(chǎng)權(quán)限管理方法;(2)基于顏色特征的車(chē)身污跡檢測(cè)方法;(3)基于幾何特征的裝載情況監(jiān)督方法。經(jīng)測(cè)試，系統(tǒng)進(jìn)出場(chǎng)權(quán)限判定平均正確率達(dá)83.33%，車(chē)身污跡檢測(cè)結(jié)果平均正確率達(dá)91.67%，裝載情況監(jiān)督平均正確率達(dá)86.67%，監(jiān)管效率和準(zhǔn)確度較高，可基本滿足實(shí)際需求。
通過(guò)這3種方法，該系統(tǒng)不僅可以實(shí)現(xiàn)施工現(xiàn)場(chǎng)渣土車(chē)車(chē)身污跡的快速化檢測(cè)以及渣土裝載情況的自動(dòng)化監(jiān)督，還可以對(duì)渣土車(chē)的進(jìn)出場(chǎng)權(quán)限做到智能化管理。相較于傳統(tǒng)的人工目視監(jiān)督方法，該系統(tǒng)減少了人工量和主觀性的影響，具有操作便捷、實(shí)用性強(qiáng)、標(biāo)準(zhǔn)化、效率高等優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，該系統(tǒng)對(duì)于城市管理中的車(chē)輛監(jiān)管也有一定的借鑒意義。未來(lái)，將通過(guò)優(yōu)化車(chē)身污跡檢測(cè)和裝載情況監(jiān)督算法、進(jìn)行有效的人工復(fù)核和輔助測(cè)量來(lái)提高渣土車(chē)監(jiān)管的準(zhǔn)確性。考慮到施工現(xiàn)場(chǎng)的復(fù)雜環(huán)境，在后續(xù)的研究中，需對(duì)渣土車(chē)進(jìn)行多角度分析，完善本系統(tǒng)。
圖像方向期刊投稿知識(shí)：圖像方面如何發(fā)表ei會(huì)議論文
很多圖像方向從業(yè)人員是要發(fā)表ei會(huì)議論文的，但是他們對(duì)如何發(fā)表并不是很清楚，ei會(huì)議論文屬于較高水平，作者在發(fā)表前也是需要多參加一些國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議，多積累相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)，在投稿時(shí)也需要看清楚是發(fā)表的全文檢索還是摘要檢索。
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