本發(fā)明涉及鐵路機車車號識別技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于圖像處理的機車車號識別方法和裝置。

背景技術(shù)：

目前鐵路管理中，采用機務(wù)專業(yè)車號自動識別系統(tǒng)中來進行過車管理，其工作原理為：機車通過指定位置，觸發(fā)車輪傳感器，過車信號接收板卡接收來車信號并傳遞給機務(wù)站的主機。主機向相機和燈光發(fā)送控制指令，相機開始拍照采圖。主機中包含車號識別算法的軟件對采集到的圖片進行智能識別并對識別結(jié)果進行統(tǒng)計，根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果得到對應(yīng)車號。

機務(wù)站的主機要對采集到的視頻流執(zhí)行車號識別算法，但是所采集到的視頻流中的圖像并非全部都是有效的車號圖像，并且無效的視頻圖像占整個視頻流的絕大部分，從而導致車號識別的時間較長，效率不高。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，本發(fā)明的目的在于提供一種基于圖像處理的機車車號識別方法和裝置，用于解決車號識別設(shè)備在車號識別過程中識別速度不高的問題，以及其它相關(guān)技術(shù)問題。

為實現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供以下技術(shù)方案：

根據(jù)本發(fā)明的第一方面：

一種基于圖像處理的機車車號識別方法，包括：查找過車視頻流中靠近各節(jié)機車機頭側(cè)/機尾側(cè)的內(nèi)容包含背景的一幀圖像；啟用車號識別程序，自該幀圖像在所述過車視頻流中的位置開始向所述過車視頻流中機車機尾側(cè)/機頭側(cè)進行車號識別，直到識別出所述機車的完整車號。

進一步地，所述查找過車視頻流中靠近各節(jié)機車機頭側(cè)/機尾側(cè)的內(nèi)容包含背景的一幀圖像的方法包括：按照二分法查找所述圖像。

進一步地，按照二分法查找所述圖像的步驟包括：選取各節(jié)機車所在過車視頻流的始幀或末幀圖像，作為錨圖像；將對所述機車所在過車視頻流進行二分法查找的圖像與所述錨圖像相比較，在所述圖像與所述錨圖像滿足預(yù)設(shè)條件時，停止查找，所述圖像即為靠近各節(jié)機車機頭側(cè)/機尾側(cè)的內(nèi)容包含背景的一幀圖像。

進一步地，啟用所述車號識別程序進行車號識別時，其識別方式具體包括：對所述過車視頻流中的圖像進行逐幀識別。

進一步地，啟用所述車號識別程序進行車號識別時，其識別方式具體包括：先對所述過車視頻流中的圖像依序跳幀識別，在識別到所述圖像中包含字符時，再對所述過車視頻流中的圖像進行逐幀識別。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面

還提供了一種基于圖像處理的機車車號識別裝置，包括：圖像處理模塊，用于查找過車視頻流中靠近各節(jié)機車機頭側(cè)/機尾側(cè)的內(nèi)容包含背景的一幀圖像；車號識別模塊，啟用車號識別程序，自該幀圖像在所述過車視頻流中的位置開始向所述過車視頻流中機車機尾側(cè)/機頭側(cè)進行車號識別，直到識別出所述機車的完整車號。

進一步地，所述圖像處理模塊具體用于：按照二分法查找過車視頻流中靠近各節(jié)機車機頭側(cè)/機尾側(cè)的內(nèi)容包含背景的一幀圖像。

進一步地，所述圖像處理模塊具體包括：錨圖像確定單元，用于選取各節(jié)機車所在過車視頻流的始幀或末幀圖像，作為錨圖像；圖像查找單元，將對所述機車所在過車視頻流進行二分法查找的圖像與所述錨圖像相比較，在所述圖像與所述錨圖像滿足預(yù)設(shè)條件時，停止查找，所述圖像即為靠近各節(jié)機車機頭側(cè)/機尾側(cè)的內(nèi)容包含背景的一幀圖像。

進一步地，在所述車號識別模塊用于啟用所述車號識別程序進行車號識別時，其識別方式具體包括：對所述過車視頻流中的圖像進行逐幀識別。

進一步地，在所述車號識別模塊用于啟用所述車號識別程序進行車號識別時，其識別方式具體包括：先對所述過車視頻流中的圖像依序跳幀識別，在識別到所述圖像中包含字符時，再對所述過車視頻流中的圖像進行逐幀識別。

本發(fā)明具有以下有益效果：通過圖像處理來找到視頻流中靠近機頭側(cè)/機尾側(cè)的內(nèi)容包含背景的一幀圖像，以該幀圖像為參考，快速排除采集圖像數(shù)據(jù)中的干擾數(shù)據(jù)，然后啟用車號識別程序來進行車號識別，在這個機車車號識別過程中只對每節(jié)機車對應(yīng)的視頻流識別有效圖像，因此識別速度、識別度相比現(xiàn)有技術(shù)更高。

附圖說明

圖1顯示為本發(fā)明基于圖像處理的機車車號識別方法在一實施例中的流程圖一。

圖2顯示為根據(jù)本發(fā)明的一段過車視頻流的圖像組成示意圖。

圖3顯示為本發(fā)明基于圖像處理的機車車號識別方法在另一實施例中的流程圖二。

圖4顯示為本發(fā)明基于圖像處理的機車車號識別裝置的結(jié)構(gòu)框圖一。

圖5顯示為本發(fā)明基于圖像處理的機車車號識別裝置的結(jié)構(gòu)框圖二。

附圖標號說明

400裝置

410圖像處理模塊

411圖像查找單元

412圖像識別單元

420圖像識別模塊

s101～s102步驟

s201～s202步驟

具體實施方式

以下通過特定的具體實例說明本發(fā)明的實施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可由本說明書所揭露的內(nèi)容輕易地了解本發(fā)明的其他優(yōu)點與功效。本發(fā)明還可以通過另外不同的具體實施方式加以實施或應(yīng)用，本說明書中的各項細節(jié)也可以基于不同觀點與應(yīng)用，在沒有背離本發(fā)明的精神下進行各種修飾或改變。需說明的是，在不沖突的情況下，以下實施例及實施例中的特征可以相互組合。

見圖1，本實施例提供了一種基于圖像處理的機車車號識別方法的流程圖，如圖所示，所述機車圖像識別方法具體包括以下步驟：

s101，查找過車視頻流中靠近各節(jié)機車機頭側(cè)/機尾側(cè)的內(nèi)容包含背景的一幀圖像；

s102，啟用車號識別程序，自該幀圖像在所述過車視頻流中的位置開始向所述過車視頻流中機車機尾側(cè)/機頭側(cè)進行車號識別，直到識別出所述機車的完整車號。

通過啟用車號識別程序?qū)拷鼨C頭側(cè)/機尾側(cè)的背景圖像開始進行車號識別，這樣只需要對機車對應(yīng)視頻流中的部分圖像(即有效圖像)進行識別即可識別出完整的車號，相比現(xiàn)有技術(shù)中對機車對應(yīng)視頻流做逐一識別的方法，本發(fā)明識別速度更快。

上述過車視頻流，也簡稱視頻流，是指列車經(jīng)過時，通過視頻采集設(shè)備對經(jīng)過列車進行視頻圖像采集所得到的視頻數(shù)據(jù)。具體的，所述視頻數(shù)據(jù)包括按照時間順序排列的多幀圖像，在所述多幀圖像中，有部分圖像的內(nèi)容為機車車身，有部分圖像的內(nèi)容為背景，有部分圖像的內(nèi)容為機車車身和背景的組合。

見圖2，為根據(jù)本發(fā)明的一段過車視頻流的圖像組成示意圖，如圖所示，橫坐標表示時間t(time)；縱坐標表示幀圖像f(frame)，顯然一段視頻流是由許多幀的圖像按時間順序排列。為便于說明，圖2中僅給出了兩節(jié)機車的視頻流的圖像組成分析圖，t1表示對第一節(jié)機車獲取的視頻流數(shù)據(jù)，t2表示對第二節(jié)機車獲取的視頻流數(shù)據(jù)。

具體的，上述對視頻流的劃分是以一節(jié)機車視頻采集結(jié)束、對下一節(jié)機車視頻采集開始為參考依據(jù)，來進行每節(jié)機車過程視頻流的劃分。例如，一段視頻流可以包括：在一節(jié)機車開始經(jīng)過視頻流數(shù)據(jù)采集設(shè)備到下一節(jié)機車剛好到達視頻流數(shù)據(jù)采集設(shè)備前這段時間內(nèi)的所采集到的視頻。

更具體的來說，如果以列車頭部的機車剛好到達或經(jīng)過視頻數(shù)據(jù)采集設(shè)備時開始視頻數(shù)據(jù)采集，那么在t1時刻所獲取到的視頻流所在多幀圖像的內(nèi)容只含有機車車身；而如果以列車頭部的機車靠近視頻數(shù)據(jù)采集設(shè)備時開始視頻數(shù)據(jù)采集，那么在t1時刻所獲取到的視頻流所在多幀圖像的內(nèi)容還應(yīng)該含有背景圖像。顯然，圖2中所獲取的視頻流屬于前者類型的視頻流。

具體的，在t1時間所獲取的視頻流中，依據(jù)其中各幀圖像所包含的內(nèi)容，可進一步分為：在t1時間內(nèi)獲取的圖像內(nèi)容包括機車車身的多幀圖像和在t2時間內(nèi)獲取的圖像內(nèi)容包括背景的多幀圖像。

當然，在t1時間內(nèi)所獲取的多幀圖像中，還可進一步分為：內(nèi)容包含機車車號字符的多幀圖像t1a和t1b，以及內(nèi)容不包含機車車號字符的多幀圖像t1c。

基于上述對視頻流的分析可知，只有t1時間內(nèi)獲取的內(nèi)容包含機車車號字符的多幀圖像t1a和t1b才有進行車號識別的必要。現(xiàn)有車號識別效率不高的原因就是對t1a和t1b之外的圖像也進行了逐一識別。

本發(fā)明的原理在于：先找到靠近每節(jié)機車機尾側(cè)的背景圖像，即在機車全部經(jīng)過視頻數(shù)據(jù)采集設(shè)備后至下一節(jié)機車到達視頻數(shù)據(jù)采集設(shè)備時期間視頻數(shù)據(jù)采集設(shè)備所采集到的視頻流數(shù)據(jù)中的其中一幀內(nèi)容為背景的圖像；由于上述背景圖像距離內(nèi)容包含機車車號字符的多幀圖像t1b最近，再以所述背景圖像為車號識別的起點，朝內(nèi)容包含機車車號字符的多幀圖像t1b側(cè)對圖像進行識別，直到識別出完整的車號為止。由此可知，本發(fā)明只需對其中部分圖像進行識別，即可識別出機車的完整車號，在識別效率上遠遠高于現(xiàn)有車號的識別方法。

顯然，也可以先找到靠近每節(jié)機車機頭側(cè)的背景圖像，然后朝內(nèi)容包含機車車號字符的多幀圖像t1a側(cè)對圖像進行識別，直到識別出完整的車號為止。

在一優(yōu)選方案中，所述查找過車視頻流中靠近各節(jié)機車機頭側(cè)/機尾側(cè)的內(nèi)容包含背景的一幀圖像的方法包括：按照二分法查找所述圖像。

在一優(yōu)選方案中，見圖3，按照二分法查找所述圖像的步驟包括：

s201，選取各節(jié)機車所在過車視頻流的始幀或末幀圖像，作為錨圖像；

s202，將對所述機車所在過車視頻流進行二分法查找的圖像與所述錨圖像相比較，在所述圖像與所述錨圖像滿足預(yù)設(shè)條件時，停止查找，所述圖像即為靠近各節(jié)機車機頭側(cè)/機尾側(cè)的內(nèi)容包含背景的一幀圖像。

其中，錨圖像是指用于進行比對的標準圖像。

其中，在找到一幀內(nèi)容包括背景的圖像后，再啟用車號識別程序來進行車號識別，具體的，如果該幀圖像處于視頻流中機車的機頭側(cè)，那么則以該幀圖像為起點向機尾側(cè)方向的圖圖像執(zhí)行車號識別；同理，如果該幀圖像處于視頻流中機車的機尾側(cè)，那么則以該幀圖像為起點向機頭側(cè)方向的圖像執(zhí)行車號識別。

在一優(yōu)選方案中，在啟用車號識別程序?qū)λ鲞^車視頻流進行車號識別的方式具體包括：對所述過車視頻流中的圖像進行逐幀識別。這樣從上述該幀圖像開始至識別出完整的車號，車號識別程序只需要識別較少數(shù)量的圖像，因此識別速度現(xiàn)有技術(shù)更快。

在另一優(yōu)選方案中，在啟用車號識別程序?qū)λ鲞^車視頻流進行車號識別的方式具體包括：先對所述過車視頻流中的圖像依序跳幀識別，在識別到所述圖像中包含字符時，再對所述過車視頻流中的圖像進行逐幀識別。由于從上述查找到的內(nèi)容包括背景的該幀圖像開始至識別出完整的車號對應(yīng)圖像之間，仍舊包括較多的無效圖像，例如還存在一些內(nèi)容僅為車身的圖像，通過這種跳幀識別可以進一步縮減車號識別程序所要識別的圖像數(shù)量。

見圖4，本實施例還提供了一種用于實現(xiàn)上述方法的裝置的結(jié)構(gòu)框圖一，如圖所示，該裝置400包括圖像處理模塊410和車號識別模塊420，圖像處理模塊410用于查找過車視頻流中靠近各節(jié)機車機頭側(cè)/機尾側(cè)的內(nèi)容包含背景的一幀圖像；車號識別模塊420，啟用車號識別程序，自該幀圖像在所述過車視頻流中的位置開始向所述過車視頻流中機車機尾側(cè)/機頭側(cè)進行車號識別，直到識別出所述機車的完整車號。

優(yōu)選地，所述圖像處理模塊410具體用于：按照二分法查找過車視頻流中靠近各節(jié)機車機頭側(cè)/機尾側(cè)的內(nèi)容包含背景的一幀圖像。

優(yōu)選地，見圖5，所述圖像處理模塊410具體包括：錨圖像確定單元411，用于選取各節(jié)機車所在過車視頻流的始幀或末幀圖像，作為錨圖像；圖像查找單元412，將對所述機車所在過車視頻流進行二分法查找的圖像與所述錨圖像相比較，在所述圖像與所述錨圖像滿足預(yù)設(shè)條件時，停止查找，所述圖像即為靠近各節(jié)機車機頭側(cè)/機尾側(cè)的內(nèi)容包含背景的一幀圖像。

優(yōu)選地，在所述車號識別模塊用于啟用所述車號識別程序進行車號識別時，其識別方式具體包括：對所述過車視頻流中的圖像進行逐幀識別。

優(yōu)選地，在所述車號識別模塊用于啟用所述車號識別程序進行車號識別時，其識別方式具體包括：先對所述過車視頻流中的圖像依序跳幀識別，在識別到所述圖像中包含字符時，再對所述過車視頻流中的圖像進行逐幀識別。

上述實施例僅例示性說明本發(fā)明的原理及其功效，而非用于限制本發(fā)明。任何熟悉此技術(shù)的人士皆可在不違背本發(fā)明的精神及范疇下，對上述實施例進行修飾或改變。因此，舉凡所屬技術(shù)領(lǐng)域中具有通常知識者在未脫離本發(fā)明所揭示的精神與技術(shù)思想下所完成的一切等效修飾或改變，仍應(yīng)由本發(fā)明的權(quán)利要求所涵蓋。