一種套牌機動車識別系統(tǒng)及方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種套牌機動車識別系統(tǒng)，包括安裝在機動車上的鳴笛發(fā)射終端、設(shè)置在公路旁側(cè)的笛音及車牌識別終端和設(shè)置在監(jiān)控中心的監(jiān)控計算機，鳴笛發(fā)射終端包括第一微處理器和第一數(shù)據(jù)存儲器，第一微處理器的輸入端與機動車鳴笛按鈕連接，第一微處理器的輸出端接有數(shù)字喇叭；笛音及車牌識別終端包括第二微處理器和第二數(shù)據(jù)存儲器，以及以太網(wǎng)通信電路模塊，第二微處理器的輸入端接有音頻采集模塊和視頻采集模塊，音頻采集模塊的輸入端接有麥克風(fēng)陣列，視頻采集模塊的輸入端接有攝像頭。本發(fā)明還公開了一種套牌機動車識別方法。本發(fā)明設(shè)計合理，對于環(huán)境噪聲攻擊有較強的魯棒性，難以破解及去除，不需要數(shù)據(jù)庫支持，工作安全可靠，實用性強。
【專利說明】
-種套牌機動車識別系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于智能交通管理技術(shù)領(lǐng)域，具體設(shè)及一種套牌機動車識別系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 套牌機動車一直是交通管理部口調(diào)查和處罰的重要對象。其原因在于套牌車輛駕 駛?cè)艘子诖嬖陴埿彝?、理，不遵守交通?guī)則，對本車及他車均造成了嚴(yán)重的安全隱患，且不利 于警方追查交通肇事逃逸車輛；同時一些犯罪分子為了逃避警方的追劇及日后追查，也對 車輛車牌甚至車輛顏色、車標(biāo)進行了更改，因此需要尋求一種能夠快速鎖定套牌機動車的 方法。
[0003] 目前的套牌車輛識別方法大體上有W下幾種:一是采用有源或無源電子忍片車牌 或其他現(xiàn)有車牌的附屬物，例如，申請?zhí)枮?01410054793.5的中國專利公開了一種汽車假 套牌識別邏輯判斷方法，是一種基于射頻識別技術(shù)和車牌識別技術(shù)的汽車假套牌識別邏輯 判斷方法，但是易于被去除或盜用;二是利用圖像識別的車牌、車身顏色和車標(biāo)等車輛信息 與車輛管理部口數(shù)據(jù)庫中的對應(yīng)信息進行比對，例如，申請?zhí)枮?01310519458.3的中國專 利公開了一種汽車套牌快速發(fā)現(xiàn)裝置，是一種通過車牌獲取器及用于識別分析對比的服務(wù) 器進行車牌識別的方法，但是后臺需要進行大量計算和查找，不利于實時對套牌車輛進行 處理;=是利用大數(shù)據(jù)算法對車輛運行軌跡進行邏輯判斷獲得疑似套牌車輛，例如，申請?zhí)?為201510264209.3的中國專利公開了一種基于車輛行為分析的車輛套牌識別方法及裝置， 是一種在計算機系統(tǒng)上執(zhí)行的基于車輛行為分析的車輛套牌識別方法，利用車輛行車記錄 的大數(shù)據(jù)，取同一車牌的多天數(shù)據(jù)，進行分析，但是需要大量的交通數(shù)據(jù)及路網(wǎng)監(jiān)控資料作 為支撐，也不利于快速鎖定套牌車輛。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于針對上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種結(jié)構(gòu)簡 單、設(shè)計合理、實現(xiàn)方便、工作安全可靠、實用性強、便于推廣使用的套牌機動車識別系統(tǒng)。
[0005] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:一種套牌機動車識別系統(tǒng)，其特 征在于:包括安裝在機動車上的鳴笛發(fā)射終端、設(shè)置在公路旁側(cè)的笛音及車牌識別終端和 設(shè)置在監(jiān)控中屯、的監(jiān)控計算機，所述鳴笛發(fā)射終端包括第一微處理器和與第一微處理器相 接且內(nèi)部存儲有機動車牌號文本信息的第一數(shù)據(jù)存儲器，所述第一微處理器的輸入端與機 動車鳴笛按鈕連接，所述第一微處理器的輸出端接有用于對植入機動車牌號文本水印的笛 音信號進行播放的數(shù)字卿趴;所述笛音及車牌識別終端包括第二微處理器和與第二微處理 器相接且內(nèi)部存儲有車牌識別軟件與車牌識別終端的安裝地理位置的第二數(shù)據(jù)存儲器，W 及用于通過Internet網(wǎng)絡(luò)與監(jiān)控計算機連接并通信的W太網(wǎng)通信電路模塊，所述第二微處 理器的輸入端接有音頻采集模塊和視頻采集模塊，所述音頻采集模塊的輸入端接有用于獲 取植入機動車牌號文本水印的笛音信號的麥克風(fēng)陣列，所述視頻采集模塊的輸入端接有用 于獲取套牌機動車圖像的攝像頭。
[0006] 上述的一種套牌機動車識別系統(tǒng)，其特征在于:所述第一微處理器和第二微處理 器均為DSP數(shù)字信號處理器。
[0007] 本發(fā)明還公開了一種方法步驟簡單、實現(xiàn)方便、識別快速準(zhǔn)確、對于環(huán)境噪聲攻擊 有較強的魯棒性的套牌機動車識別方法，其特征在于該方法包括W下步驟：
[000引步驟一、當(dāng)駕駛員按下機動車鳴笛按鈕時，鳴笛發(fā)射終端發(fā)射植入水印信號的機 動車笛音信號，笛音及車牌識別終端對植入水印信號的機動車笛音信號進行采集;其中，鳴 笛發(fā)射終端發(fā)射植入水印信號的機動車笛音信號的具體過程為：
[0009] 步驟101、第一微處理器讀取存儲在第一數(shù)據(jù)存儲器中的機動車牌號文本信息，并 調(diào)用符號化處理模塊將機動車牌號文本信息處理為值為-1和+1的符號序列bs;
[0010] 步驟102、第一微處理器調(diào)用跳時擴頻處理模塊并采用跳時擴頻方法對步驟101中 產(chǎn)生的符號序列進行調(diào)制，得到發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs;
[0011] 步驟103、第一微處理器采用屯、理聲學(xué)模型對步驟102中得到的發(fā)射端跳時擴頻水 印信號Cs進行濾波處理，獲得在聽覺上不易察覺的待植入的水印信號W ;
[0012] 步驟104、將待植入的水印信號W與笛音信號X進行疊加，得到植入水印信號的機動 車笛音信號y，并通過數(shù)字卿趴播放；
[0013] 笛音及車牌識別終端對植入水印信號的機動車笛音信號進行采集的具體過程為： 麥克風(fēng)陣列獲取植入機動車牌號文本水印的笛音信號并濾噪，音頻采集模塊對麥克風(fēng)陣列 輸出的植入機動車牌號文本水印的笛音信號進行采集并傳輸給第二微處理器；
[0014] 當(dāng)鳴笛的機動車經(jīng)過笛音及車牌識別終端時，笛音及車牌識別終端對經(jīng)過的機動 車所掛車牌的車牌信號進行采集，具體過程為:攝像頭獲取鳴笛的機動車所掛車牌的車牌 圖像，視頻采集模塊對攝像頭輸出的鳴笛的機動車所掛車牌的車牌圖像進行采集并傳輸給 第二微處理器；同時，第二微處理器對鳴笛的機動車經(jīng)過笛音及車牌識別終端的時間進行 記錄并儲存于第二數(shù)據(jù)存儲器中；
[0015] 步驟二、首先，笛音及車牌識別終端提取植入機動車牌號文本水印的笛音信號中 的水印信號，獲得鳴笛的機動車注冊車牌號;然后，笛音及車牌識別終端對鳴笛的機動車所 掛車牌的車牌圖像進行分析處理，獲得鳴笛的機動車懸掛車牌號;具體過程為：
[0016] 步驟201、第二微處理器采用屯、理聲學(xué)模型對植入水印信號的機動車笛音信號y進 行濾波處理，獲得濾波處理后的含水印笛音信號e;
[0017] 步驟202、第二微處理器調(diào)用維納濾波器濾波系數(shù)生成模塊對濾波處理后的含水 印笛音信號e和預(yù)先存儲在第二數(shù)據(jù)存儲器中的校正車牌號文本信息進行分析處理，得到 對濾波處理后的含水印笛音信號e進行維納濾波所需的維納濾波器的濾波系數(shù)；
[0018] 步驟203、第二微處理器采用步驟202中得到的維納濾波器的濾波系數(shù)對濾波處理 后的含水印笛音信號e進行維納濾波處理，獲得維納濾波輸出信號5,;;
[0019] 步驟204、第二微處理器對維納濾波輸出信號￡,進行相關(guān)解調(diào)，獲得接收到的值為- 1和+1的符號序列；
[0020] 步驟205、第二微處理器將接收到的值為-1和+1的符號序列轉(zhuǎn)化為二進制序列，再 將二進制序列轉(zhuǎn)化為文本信息，獲得鳴笛的機動車注冊車牌號，并儲存于第二數(shù)據(jù)存儲器 中；
[0021] 步驟206、第二微處理器調(diào)用存儲在第二數(shù)據(jù)存儲器內(nèi)的車牌識別軟件，對其接收 到的鳴笛的機動車所掛車牌的車牌圖像進行分析處理，獲得鳴笛的機動車懸掛車牌號，并 儲存于第二數(shù)據(jù)存儲器中；
[0022] 步驟=、套牌機動車識別，具體過程為：
[0023] 步驟301、第二微處理器將其在步驟205中獲得的鳴笛的機動車注冊車牌號與步驟 206中獲得的鳴笛的機動車懸掛車牌號進行比對，當(dāng)鳴笛的機動車注冊車牌號與鳴笛的機 動車懸掛車牌號相同時，判斷為非套牌車輛；當(dāng)鳴笛的機動車注冊車牌號與鳴笛的機動車 懸掛車牌號不相同時，判斷為套牌車輛；
[0024] 步驟302、第二微處理器將套牌車輛的注冊車牌號和懸掛車牌號通過W太網(wǎng)通信 電路模塊和Internet網(wǎng)絡(luò)傳輸給上位計算機，并將鳴笛的機動車經(jīng)過笛音及車牌識別終端 的時間和車牌識別終端的安裝地理位置傳輸給上位計算機，供車輛管理部口查看。
[0025] 上述的方法，其特征在于:步驟101中第一微處理器調(diào)用符號化處理模塊將機動車 牌號文本信息處理為值為-1和+1的符號序列bs的具體過程為：
[0026] 步驟1011、將機動車牌號文本信息從Ascn碼轉(zhuǎn)換到二進制碼，得到一維向量as;
[0027] 步驟1012、根據(jù)公式bs = 2as-l對一維向量as進行乘2減1處理，得到值為-1和+1的 符號序列bs。
[00%]上述的方法，其特征在于:步驟102中第一微處理器調(diào)用跳時擴頻處理模塊并采用 跳時擴頻方法對步驟101中產(chǎn)生的符號序列進行調(diào)制，得到發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs的 具體過程為：
[00巧]步驟1021、生成偽隨機序列q;
[0030] 步驟1022、對偽隨機序列q采用Walsh序列發(fā)生器生成Walsh-化damard序列的擴頻 信號V;
[0031] 步驟1023、根據(jù)公式
計擴頻信號V進行跳時擴頻處理，得 到發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs;其中，cs(n)為發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs的第n個元素，n的 取值為1~化，化為發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs的維數(shù);bs,m為符號序列bs的第m個元素，m的 取值為0~Ms-I, Ms為符號序列bs的維數(shù);L為擴頻信號V的維數(shù)。
[0032] 上述的方法，其特征在于:步驟103中駕駛員按下機動車鳴笛按鈕時，第一微處理 器采用屯、理聲學(xué)模型對步驟102中得到的發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs進行濾波處理，獲得 在聽覺上不易察覺的待植入的水印信號W的具體過程為：
[0033] 步驟1031、第一微處理器對駕駛員按下機動車鳴笛按鈕時產(chǎn)生的笛音信號X采用 在MPEG-I音頻中使用的屯、理聲學(xué)模型進行濾波處理，獲得一掩蔽闊值；
[0034] 步驟1032、將步驟1031中獲得的掩蔽闊值作為濾波器的輸出相應(yīng)，設(shè)計一全極點 濾波器
，并采用Levinson遞推算法獲得全極點濾波器G(Z) 的系數(shù)ai(i = l，2,…r)和bo,其中，r為全極點濾波器G(Z)的階數(shù)且r的取值為3~15，z為對 連續(xù)時間系統(tǒng)采樣得到的采樣信號進行處理的空間域；
[0035] 步驟1033、采用步驟1032中設(shè)計的全極點濾波器G(Z)對步驟102中得到的發(fā)射端 跳時擴頻水印信號Cs進行濾波處理，獲得在聽覺上不易察覺的待植入的水印信號W。
[0036] 上述的方法，其特征在于:步驟201中第二微處理器采用屯、理聲學(xué)模型對植入水印 信號的機動車笛音信號y進行濾波處理，獲得濾波處理后的含水印笛音信號e的具體過程 為：
[0037] 步驟2011、第二微處理器對植入水印信號的機動車笛音信號y采用在MPEG-I音頻 中使用的屯、理聲學(xué)模型進行濾波處理，獲得一掩蔽闊值；
[0038] 步驟2012、將步驟2011中獲得的掩蔽闊值作為濾波器的輸出相應(yīng)，設(shè)計一全零點 濾波器
豐采用Levinson遞推算法獲得全零點濾波器H (Z)的系數(shù)di(i = l，2,…U)和60,其中，U為全零點濾波器H(Z)的階數(shù)且U的取值為3~15，z為 對連續(xù)時間系統(tǒng)采樣得到的采樣信號進行處理的空間域；
[0039] 步驟2013、采用步驟2012中設(shè)計的全零點濾波器H(Z)對植入水印信號的機動車笛 音信號y進行濾波處理，獲得濾波處理后的含水印笛音信號e。
[0040] 上述的方法，其特征在于:步驟202中第二微處理器調(diào)用維納濾波器濾波系數(shù)生成 模塊對濾波處理后的含水印笛音信號e和預(yù)先存儲在第二數(shù)據(jù)存儲器中的校正車牌號文本 信息進行分析處理，得到對濾波處理后的含水印笛音信號e進行維納濾波所需的維納濾波 器的濾波系數(shù)的具體過程為：
[0041] 步驟2021、第二微處理器讀取存儲在第二數(shù)據(jù)存儲器中的校正車牌號文本信息， 并調(diào)用符號化處理模塊將校正車牌號文本信息處理為值為-1和+1的符號序列br;
[0042] 步驟2022、第二微處理器調(diào)用跳時擴頻處理模塊并采用跳時擴頻方法對步驟2021 中產(chǎn)生的符號序列進行調(diào)制，得到接收端跳時擴頻水印信號。，其具體過程為：
[0043] 步驟20221、生成與步驟1021中相同的偽隨機序列q;
[0044] 步驟20222、對偽隨機序列q采用Walsh序列發(fā)生器生成Walsh-化damard序列的擴 頻信號V;
[0045] 步驟20223、根據(jù)公：
頻信號V進行跳時擴頻處理，得 到接收端跳時擴頻水印信號Cr;其中，Cr(n)為接收端跳時擴頻水印信號Cr的第n個元素，n的 取值為1~Nr, Nr為接收端跳時擴頻水印信號Cr的維數(shù);br,m為符號序列br的第m個元素，m的 取值為0~Mr-I,Mr為符號序列br的維數(shù);L為擴頻信號V的維數(shù)；
[0046] 步驟2023、分別計算濾波處理后的含水印笛音信號0的自相關(guān)函數(shù)和接收端跳時 擴頻水印信號。的自相關(guān)函數(shù)；
[0047] 步驟2024、構(gòu)建 Wiener-Hopf 方程
[0048；
K
[0049]并求出Wiener-Hopf方程的解，得到維納濾波器的系數(shù)A;;;"，其中，d)地化)為濾 波處理后的含水印笛音信號e的自相關(guān)函數(shù)，k=-2p，-2p+l，…，化-I，2p，瓷,.巧')為接收端跳 時擴頻水印信號。的自相關(guān)函數(shù)，k/=-p，-p+l，…，p-l，p，p為維納濾波器的階數(shù)。
[0050] 上述的方法，其特征在于：步驟2021中第二微處理器調(diào)用符號化處理模塊將校正 車牌號文本信息處理為值為-1和+1的符號序列br的具體過程為：
[0051] 步驟20211、將校正車牌號文本信息從Ascn碼轉(zhuǎn)換到二進制碼，得到一維向量ar; [0化2] 步驟20212、根據(jù)公式br = 2ar-l對一維向量ar進行乘2減1處理，得到值為-1和+1的 符號序列br。
[0053] 上述的方法，其特征在于:步驟205中第二微處理器將接收到的值為-1和+1的符號 序列轉(zhuǎn)化為二進制序列的具體過程為:第二微處理器將接收到的值為-1和+1的符號序列中 的-1置為0,將接收到的值為-1和+1的符號序列中的+1置為1。
[0054] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有W下優(yōu)點：
[0055] 1、本發(fā)明套牌機動車識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)簡單，設(shè)計合理，實現(xiàn)方便且成本低。
[0056] 2、本發(fā)明麥克風(fēng)陣列接收到的笛音信號包含了道路周圍的各類噪音，雖麥克風(fēng)陣 列本身可W在一定程度上將噪音濾除，但為了能夠準(zhǔn)確提取出鳴笛車輛的車牌號，本發(fā)明 采用了擴頻方法，使文本水印對于環(huán)境噪聲攻擊有較強的魯棒性。
[0057] 3、本發(fā)明的套牌機動車識別方法，在步驟103中采用屯、理聲學(xué)模型對步驟102中得 到的跳時擴頻調(diào)制水印信號進行濾波處理，能夠保證水印的知覺透明度，即水印的不可聽 性，能夠使在笛音信號中植入的水印信號對笛音的響度等特性影響較小，從聽覺上不宜感 知。
[005引4、本發(fā)明套牌機動車識別方法的方法步驟簡單，設(shè)計合理，實現(xiàn)方便。
[0059] 5、本發(fā)明的套牌機動車識別系統(tǒng)包括安裝在機動車上的鳴笛發(fā)射終端、設(shè)置在公 路旁側(cè)的笛音及車牌識別終端和設(shè)置在監(jiān)控中屯、的監(jiān)控計算機，難W破解及去除，不需要 后臺數(shù)據(jù)庫支撐，不需要大量交通數(shù)據(jù)和路網(wǎng)監(jiān)控資料，識別快速準(zhǔn)確，工作安全可靠。
[0060] 6、本發(fā)明的實用性強，使用效果好，便于推廣使用。
[0061] 綜上所述，本發(fā)明設(shè)計合理，對于環(huán)境噪聲攻擊有較強的魯棒性，難W破解及去 除，不需要數(shù)據(jù)庫支持，識別快速準(zhǔn)確，工作安全可靠，實用性強，使用效果好，便于推廣使 用。
[0062] 下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明的技術(shù)方案做進一步的詳細描述。
【附圖說明】
[0063] 圖1為本發(fā)明套牌機動車識別系統(tǒng)的電路原理框圖。
[0064] 圖2為本發(fā)明待檢測機動車牌號文本信息"陜A9B8E1"的符號序列bs的編碼圖。
[0065] 圖3為本發(fā)明發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs的編碼圖。
[0066] 圖4A為本發(fā)明待植入的水印信號W的幅值圖。
[0067] 圖4B為本發(fā)明笛音信號X的幅值圖。
[0068] 圖4C為本發(fā)明植入水印信號的機動車笛音信號y的幅值圖。
[0069] 圖5為本發(fā)明校正車牌號文本信息"京C123AB"的符號序列br的編碼圖。
[0070] 圖6為本發(fā)明接收端跳時擴頻水印信號。的編碼圖。
[0071] 圖7為本發(fā)明第二微處理器將接收到的值為-1和+1的符號序列轉(zhuǎn)化為二進制序列 后的編碼圖。
[0072] 附圖標(biāo)記說明：
[0073] 1-發(fā)射系統(tǒng). 1-1一第一微處理器.1-2 一第一數(shù)據(jù)存儲器.
[0074] 1-3-數(shù)字卿趴； 2-接收系統(tǒng)； 2-1-第二微處理器；
[0075] 2-2-第二數(shù)據(jù)存儲器；2-3-W太網(wǎng)通信電路模塊；
[0076] 2-4-音頻采集模塊；2-5-視頻采集模塊；2-6-麥克風(fēng)陣列；
[0077] 2-7-攝像頭； 3-機動車鳴笛按鈕；4-監(jiān)控計算機。
【具體實施方式】
[0078] 如圖1所示，本發(fā)明的套牌機動車識別系統(tǒng)，包括安裝在機動車上的鳴笛發(fā)射終端 1、設(shè)置在公路旁側(cè)的笛音及車牌識別終端2和設(shè)置在監(jiān)控中屯、的監(jiān)控計算機4,所述鳴笛發(fā) 射終端1包括第一微處理器1-1和與第一微處理器1-1相接且內(nèi)部存儲有機動車牌號文本信 息的第一數(shù)據(jù)存儲器1-2,所述第一微處理器1-1的輸入端與機動車鳴笛按鈕3連接，所述第 一微處理器1-1的輸出端接有用于對植入機動車牌號文本水印的笛音信號進行播放的數(shù)字 卿趴1-3;所述笛音及車牌識別終端2包括第二微處理器2-1和與第二微處理器2-1相接且內(nèi) 部存儲有車牌識別軟件與車牌識別終端2的安裝地理位置的第二數(shù)據(jù)存儲器2-2, W及用于 通過Internet網(wǎng)絡(luò)5與監(jiān)控計算機4連接并通信的W太網(wǎng)通信電路模塊2-3,所述第二微處 理器2-1的輸入端接有音頻采集模塊2-4和視頻采集模塊2-5,所述音頻采集模塊2-4的輸入 端接有用于獲取植入機動車牌號文本水印的笛音信號的麥克風(fēng)陣列2-6,所述視頻采集模 塊2-5的輸入端接有用于獲取套牌機動車圖像的攝像頭2-7。
[0079] 本實施例中，所述第一微處理器1-1和第二微處理器2-1均為DSP數(shù)字信號處理器。
[0080] 本發(fā)明的套牌機動車識別方法，包括W下步驟：
[0081] 步驟一、當(dāng)駕駛員按下機動車鳴笛按鈕3時，鳴笛發(fā)射終端1發(fā)射植入水印信號的 機動車笛音信號，笛音及車牌識別終端2對植入水印信號的機動車笛音信號進行采集；其 中，鳴笛發(fā)射終端1發(fā)射植入水印信號的機動車笛音信號的具體過程為：
[0082] 步驟101、第一微處理器1-1讀取存儲在第一數(shù)據(jù)存儲器1-2中的機動車牌號文本 信息，并調(diào)用符號化處理模塊將機動車牌號文本信息處理為值為-1和+1的符號序列bs;
[0083] 本實施例中，步驟101中第一微處理器1-1調(diào)用符號化處理模塊將機動車牌號文本 信息處理為值為-1和+1的符號序列bs的具體過程為：
[0084] 步驟1011、將機動車牌號文本信息從Ascn碼轉(zhuǎn)換到二進制碼，得到一維向量as;
[0085] 按照國內(nèi)普通車牌號編寫規(guī)則，機動車牌號總共有7位字符，因包含漢字，每位字 符轉(zhuǎn)換成二進制碼后為16位，則最終形成一個112位的一維向量as;
[00化]步驟1012、根據(jù)公式bs = 2as-l對一維向量as進行乘2減1處理，得到值為-1和+1的 符號序列bs。根據(jù)公式bs = 2as-l能夠獲得值為-1和+1的符號序列bs;
[0087] 本實施例中，將待檢測機動車牌號文本信息"陜A9B8E1"進行步驟101和步驟101的 處理，得到的待檢測機動車牌號文本信息"陜A9B8E1"的符號序列bs的編碼圖如圖2所示；
[0088] 步驟102、第一微處理器1-1調(diào)用跳時擴頻處理模塊并采用跳時擴頻方法對步驟 101中產(chǎn)生的符號序列進行調(diào)制，得到發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs;
[0089] 本實施例中，步驟102中第一微處理器1-1調(diào)用跳時擴頻處理模塊并采用跳時擴頻 方法對步驟101中產(chǎn)生的符號序列進行調(diào)制，得到發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs的具體過程 為：
[0090] 步驟1021、生成偽隨機序列q;
[0091] 步驟1022、對偽隨機序列q采用Walsh序列發(fā)生器生成Walsh-化damard序列的擴頻 信號V;擴頻信號V的元素值為-1或1:
[0092] 步驟1023、根據(jù)公5
對擴頻信號V進行跳時擴頻處理，得 到發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs;其中，cs(n)為發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs的第n個元素，n的 取值為1~化，化為發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs的維數(shù);bs,m為符號序列bs的第m個元素，m的 取值為0~Ms-I, Ms為符號序列bs的維數(shù);L為擴頻信號V的維數(shù)。
[0093] 本實施例中，對待檢測機動車牌號文本信息"陜A9B8E1"的符號序列bs進行調(diào)制， 得到的發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs的編碼圖如圖3所示；
[0094] 步驟103、第一微處理器1-1采用屯、理聲學(xué)模型對步驟102中得到的發(fā)射端跳時擴 頻水印信號Cs進行濾波處理，獲得在聽覺上不易察覺的待植入的水印信號W;采用屯、理聲學(xué) 模型對步驟102中得到的發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs進行濾波處理，能夠保證水印的知覺 透明度，即水印的不可聽性，能夠使在笛音信號中植入的水印信號對笛音的響度等特性影 響較小，從聽覺上不宜感知；
[00M]本實施例中，步驟103中駕駛員按下機動車鳴笛按鈕3時，第一微處理器1-1采用屯、 理聲學(xué)模型對步驟102中得到的發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs進行濾波處理，獲得在聽覺上 不易察覺的待植入的水印信號W的具體過程為：
[0096] 步驟1031、第一微處理器1-1對駕駛員按下機動車鳴笛按鈕3時產(chǎn)生的笛音信號X 采用在MPEG-I音頻中使用的屯、理聲學(xué)模型進行濾波處理，獲得一掩蔽闊值;具體實施時，所 采用的屯、理聲學(xué)模型參見IS0/CEI標(biāo)準(zhǔn)11172-3:1993(F)，卵.122-128;
[0097] 步驟1032、將步驟1031中獲得的掩蔽闊值作為濾波器的輸出相應(yīng)，設(shè)計一全極點 濾波器
并采用Levinson遞推算法獲得全極點濾波器G(Z) 的系數(shù)ai(i = l，2,…r)和bo,其中，r為全極點濾波器G(Z)的階數(shù)且r的取值為3~15，z為對 連續(xù)時間系統(tǒng)采樣得到的采樣信號進行處理的空間域；
[0098] 步驟1033、采用步驟1032中設(shè)計的全極點濾波器G(Z)對步驟102中得到的發(fā)射端 跳時擴頻水印信號Cs進行濾波處理，獲得在聽覺上不易察覺的待植入的水印信號W。
[0099] 步驟104、將待植入的水印信號W與笛音信號X進行疊加，得到植入水印信號的機動 車笛音信號y，并通過數(shù)字卿趴1 -3播放；
[0100] 本實施例中，待植入的水印信號W的幅值圖如圖4A所示，笛音信號X的幅值圖如圖 4B所示，植入水印信號的機動車笛音信號y的幅值圖如圖4C所示；
[0101] 笛音及車牌識別終端2對植入水印信號的機動車笛音信號進行采集的具體過程 為:麥克風(fēng)陣列2-6獲取植入機動車牌號文本水印的笛音信號并濾噪，音頻采集模塊2-4對 麥克風(fēng)陣列2-6輸出的植入機動車牌號文本水印的笛音信號進行采集并傳輸給第二微處理 器 2-1;
[0102] 當(dāng)鳴笛的機動車經(jīng)過笛音及車牌識別終端2時，笛音及車牌識別終端2對經(jīng)過的機 動車所掛車牌的車牌信號進行采集，具體過程為:攝像頭2-7獲取鳴笛的機動車所掛車牌的 車牌圖像，視頻采集模塊2-5對攝像頭2-7輸出的鳴笛的機動車所掛車牌的車牌圖像進行采 集并傳輸給第二微處理器2-1;同時，第二微處理器2-1對鳴笛的機動車經(jīng)過笛音及車牌識 別終端2的時間進行記錄并儲存于第二數(shù)據(jù)存儲器2-2中；
[0103] 步驟二、首先，笛音及車牌識別終端2提取植入機動車牌號文本水印的笛音信號中 的水印信號，獲得鳴笛的機動車注冊車牌號;然后，笛音及車牌識別終端2對鳴笛的機動車 所掛車牌的車牌圖像進行分析處理，獲得鳴笛的機動車懸掛車牌號;具體過程為：
[0104] 步驟201、第二微處理器2-1采用屯、理聲學(xué)模型對植入水印信號的機動車笛音信號 y進行濾波處理，獲得濾波處理后的含水印笛音信號e;
[0105] 本實施例中，步驟201中第二微處理器2-1采用屯、理聲學(xué)模型對植入水印信號的機 動車笛音信號y進行濾波處理，獲得濾波處理后的含水印笛音信號e的具體過程為：
[0106] 步驟2011、第二微處理器2-1對植入水印信號的機動車笛音信號y采用在MPEG-I音 頻中使用的屯、理聲學(xué)模型進行濾波處理，獲得一掩蔽闊值;具體實施時，所采用的屯、理聲學(xué) 模型參見 IS0/CEI 標(biāo)準(zhǔn) 11172-3:1993(F), PP. 122-128;
[0107] 步驟2012、將步驟2011中獲得的掩蔽闊值作為濾波器的輸出相應(yīng)，設(shè)計一全零點 濾波器
f采用Levinson遞推算法獲得全零點濾波器H (Z)的系數(shù)di(i = l，2,…U)和60,其中，U為全零點濾波器H(Z)的階數(shù)且U的取值為3~15，z為 對連續(xù)時間系統(tǒng)采樣得到的采樣信號進行處理的空間域；
[0108] 步驟2013、采用步驟2012中設(shè)計的全零點濾波器H(Z)對植入水印信號的機動車笛 音信號y進行濾波處理，獲得濾波處理后的含水印笛音信號e。
[0109] 步驟202、第二微處理器2-1調(diào)用維納濾波器濾波系數(shù)生成模塊對濾波處理后的含 水印笛音信號e和預(yù)先存儲在第二數(shù)據(jù)存儲器2-2中的校正車牌號文本信息進行分析處理， 得到對濾波處理后的含水印笛音信號e進行維納濾波所需的維納濾波器的濾波系數(shù)；
[0110] 本實施例中，步驟202中第二微處理器2-1調(diào)用維納濾波器濾波系數(shù)生成模塊對濾 波處理后的含水印笛音信號e和預(yù)先存儲在第二數(shù)據(jù)存儲器2-2中的校正車牌號文本信息 進行分析處理，得到對濾波處理后的含水印笛音信號e進行維納濾波所需的維納濾波器的 濾波系數(shù)的具體過程為：
[0111] 步驟2021、第二微處理器2-1讀取存儲在第二數(shù)據(jù)存儲器2-2中的校正車牌號文本 信息，并調(diào)用符號化處理模塊將校正車牌號文本信息處理為值為-1和+1的符號序列br;
[0112] 本實施例中，步驟2021中第二微處理器2-1調(diào)用符號化處理模塊將校正車牌號文 本信息處理為值為-1和+1的符號序列br的具體過程為：
[0113] 步驟20211、將校正車牌號文本信息從Ascn碼轉(zhuǎn)換到二進制碼，得到一維向量ar;
[0114] 按照國內(nèi)普通車牌號編寫規(guī)則，機動車牌號總共有7位字符，因包含漢字，每位字 符轉(zhuǎn)換成二進制碼后為16位，則最終形成一個112位的一維向量ar;
[0115] 步驟20212、根據(jù)公式br = 2ar-l對一維向量ar進行乘2減1處理，得到值為-1和+1的 符號序列br。根據(jù)公式br = 2ar-l能夠獲得值為-1和+1的符號序列br;
[0116] 本實施例中，將校正車牌號文本信息"京C123AB"進行步驟2021的處理，得到的校 正車牌號文本信息"京C123AB"的符號序列br的編碼圖如圖5所示；
[0117] 步驟2022、第二微處理器2-1調(diào)用跳時擴頻處理模塊并采用跳時擴頻方法對步驟 2021中產(chǎn)生的符號序列進行調(diào)制，得到接收端跳時擴頻水印信號。，其具體過程為：
[0118] 步驟20221、生成與步驟1021中相同的偽隨機序列q;
[0119] 步驟20222、對偽隨機序列q采用Walsh序列發(fā)生器生成Walsh-化damard序列的擴 頻信號V;
[0120] 步驟20223、根據(jù)公5
計擴頻信號v進行跳時擴頻處理，得 到接收端跳時擴頻水印信號Cr;其中，Cr(n)為接收端跳時擴頻水印信號Cr的第n個元素，n的 取值為1~Nr, Nr為接收端跳時擴頻水印信號Cr的維數(shù);br,m為符號序列br的第m個元素，m的 取值為0~Mr-I,Mr為符號序列br的維數(shù);L為擴頻信號V的維數(shù)；
[0121] 本實施例中，對校正車牌號文本信息"京C123AB"的符號序列br進行調(diào)制，得到的 接收端跳時擴頻水印信號Cr的編碼圖如圖6所示；
[0122] 步驟2023、分別計算濾波處理后的含水印笛音信號0的自相關(guān)函數(shù)和接收端跳時 擴頻水印信號。的自相關(guān)函數(shù)；
[0123] 步驟2024、構(gòu)建 Wiener-Hopf 方程
[0124：
-K - h_
[0125]并求出Wiener-化Pf方程的解，得到維納濾波器的系數(shù)，其中，(I)Pe化)為濾 ? * ? _ K _ 波處理后的含水印笛音信號e的自相關(guān)函數(shù)，k = -2p，-2p+l，…，化-l，2p，4換')為接收端跳 時擴頻水印信號。的自相關(guān)函數(shù)，k/=-p，-p+i，…，p-i，p，p為維納濾波器的階數(shù)。
[01%]步驟203、第二微處理器2-1采用步驟202中得到的維納濾波器的濾波系數(shù)對濾波 處理后的含水印笛音信號e進行維納濾波處理，獲得維納濾波輸出信號
[0127] 步驟204、第二微處理器2-1對維納濾波輸出信號跨進行相關(guān)解調(diào)，獲得接收到的 值為-1和+1的符號序列；
[0128] 具體實施時，采用步驟20222生成的擴頻信號V對維納濾波輸出信號6,進行相關(guān)解 調(diào)；
[0129] 步驟205、第二微處理器2-1將接收到的值為-1和+1的符號序列轉(zhuǎn)化為二進制序 列，再將二進制序列轉(zhuǎn)化為文本信息，獲得鳴笛的機動車注冊車牌號，并儲存于第二數(shù)據(jù)存 儲器2-2中；
[0130] 本實施例中，步驟205中第二微處理器2-1將接收到的值為-1和+1的符號序列轉(zhuǎn)化 為二進制序列的具體過程為:第二微處理器2-1將接收到的值為-1和+1的符號序列中的-1 置為0，將接收到的值為-1和+1的符號序列中的+1置為1。
[0131] 本實施例中，第二微處理器2-1將接收到的值為-I和+1的符號序列轉(zhuǎn)化為二進制 序列后的編碼圖如圖7所示；
[0132] 步驟206、第二微處理器2-1調(diào)用存儲在第二數(shù)據(jù)存儲器2-2內(nèi)的車牌識別軟件，對 其接收到的鳴笛的機動車所掛車牌的車牌圖像進行分析處理，獲得鳴笛的機動車懸掛車牌 號，并儲存于第二數(shù)據(jù)存儲器2-2中；
[0133] 步驟=、套牌機動車識別，具體過程為：
[0134] 步驟301、第二微處理器2-1將其在步驟205中獲得的鳴笛的機動車注冊車牌號與 步驟206中獲得的鳴笛的機動車懸掛車牌號進行比對，當(dāng)鳴笛的機動車注冊車牌號與鳴笛 的機動車懸掛車牌號相同時，判斷為非套牌車輛；當(dāng)鳴笛的機動車注冊車牌號與鳴笛的機 動車懸掛車牌號不相同時，判斷為套牌車輛；
[0135] 步驟302、第二微處理器2-1將套牌車輛的注冊車牌號和懸掛車牌號通過W太網(wǎng)通 信電路模塊2-3和Internet網(wǎng)絡(luò)5傳輸給上位計算機，并將鳴笛的機動車經(jīng)過笛音及車牌識 別終端2的時間和車牌識別終端2的安裝地理位置傳輸給上位計算機，供車輛管理部口查 看。
[0136] W上所述，僅是本發(fā)明的較佳實施例，并非對本發(fā)明作任何限制，凡是根據(jù)本發(fā)明 技術(shù)實質(zhì)對W上實施例所作的任何簡單修改、變更W及等效結(jié)構(gòu)變化，均仍屬于本發(fā)明技 術(shù)方案的保護范圍內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種套牌機動車識別系統(tǒng)，其特征在于:包括安裝在機動車上的鳴笛發(fā)射終端（1)、 設(shè)置在公路旁側(cè)的笛音及車牌識別終端(2)和設(shè)置在監(jiān)控中心的監(jiān)控計算機(4)，所述鳴笛 發(fā)射終端（1)包括第一微處理器(1-1)和與第一微處理器(1-1)相接且內(nèi)部存儲有機動車牌 號文本信息的第一數(shù)據(jù)存儲器(1-2)，所述第一微處理器(1-1)的輸入端與機動車鳴笛按鈕 (3)連接，所述第一微處理器（1-1)的輸出端接有用于對植入機動車牌號文本水印的笛音信 號進行播放的數(shù)字喇叭（1-3);所述笛音及車牌識別終端(2)包括第二微處理器(2-1)和與 第二微處理器(2-1)相接且內(nèi)部存儲有車牌識別軟件與車牌識別終端(2)的安裝地理位置 的第二數(shù)據(jù)存儲器(2-2)，以及用于通過Internet網(wǎng)絡(luò)(5)與監(jiān)控計算機(4)連接并通信的 以太網(wǎng)通信電路模塊(2-3)，所述第二微處理器(2-1)的輸入端接有音頻采集模塊(2-4)和 視頻采集模塊(2-5 )，所述音頻采集模塊(2-4)的輸入端接有用于獲取植入機動車牌號文本 水印的笛音信號的麥克風(fēng)陣列(2-6 )，所述視頻采集模塊(2-5)的輸入端接有用于獲取套牌 機動車圖像的攝像頭(2-7)。2. 按照權(quán)利要求1所述的一種套牌機動車識別系統(tǒng)，其特征在于：所述第一微處理器 (1-1)和第二微處理器(2-1)均為DSP數(shù)字信號處理器。3. -種利用如權(quán)利要求1所述套牌機動車識別系統(tǒng)進行套牌機動車識別的方法，其特 征在于該方法包括以下步驟： 步驟一、當(dāng)駕駛員按下機動車鳴笛按鈕(3)時，鳴笛發(fā)射終端（1)發(fā)射植入水印信號的 機動車笛音信號，笛音及車牌識別終端(2)對植入水印信號的機動車笛音信號進行采集;其 中，鳴笛發(fā)射終端(1)發(fā)射植入水印信號的機動車笛音信號的具體過程為： 步驟101、第一微處理器（1-1)讀取存儲在第一數(shù)據(jù)存儲器（1-2)中的機動車牌號文本 信息，并調(diào)用符號化處理模塊將機動車牌號文本信息處理為值為-1和+1的符號序列bs; 步驟102、第一微處理器（1-1)調(diào)用跳時擴頻處理模塊并采用跳時擴頻方法對步驟101 中產(chǎn)生的符號序列進行調(diào)制，得到發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs; 步驟103、第一微處理器（1-1)采用心理聲學(xué)模型對步驟102中得到的發(fā)射端跳時擴頻 水印信號Cs進行濾波處理，獲得在聽覺上不易察覺的待植入的水印信號w; 步驟104、將待植入的水印信號w與笛音信號X進行疊加，得到植入水印信號的機動車笛 音信號y，并通過數(shù)字喇叭（1 -3)播放； 笛音及車牌識別終端（2)對植入水印信號的機動車笛音信號進行采集的具體過程為： 麥克風(fēng)陣列（2-6)獲取植入機動車牌號文本水印的笛音信號并濾噪，音頻采集模塊(2-4)對 麥克風(fēng)陣列（2-6)輸出的植入機動車牌號文本水印的笛音信號進行采集并傳輸給第二微處 理器(2-1); 當(dāng)鳴笛的機動車經(jīng)過笛音及車牌識別終端(2)時，笛音及車牌識別終端(2)對經(jīng)過的機 動車所掛車牌的車牌信號進行采集，具體過程為:攝像頭(2-7)獲取鳴笛的機動車所掛車牌 的車牌圖像，視頻采集模塊(2-5)對攝像頭(2-7)輸出的鳴笛的機動車所掛車牌的車牌圖像 進行采集并傳輸給第二微處理器(2-1);同時，第二微處理器(2-1)對鳴笛的機動車經(jīng)過笛 音及車牌識別終端(2)的時間進行記錄并儲存于第二數(shù)據(jù)存儲器(2-2)中； 步驟二、首先，笛音及車牌識別終端(2)提取植入機動車牌號文本水印的笛音信號中的 水印信號，獲得鳴笛的機動車注冊車牌號;然后，笛音及車牌識別終端(2)對鳴笛的機動車 所掛車牌的車牌圖像進行分析處理，獲得鳴笛的機動車懸掛車牌號;具體過程為： 步驟201、第二微處理器(2-1)采用心理聲學(xué)模型對植入水印信號的機動車笛音信號y 進行濾波處理，獲得濾波處理后的含水印笛音信號β; 步驟202、第二微處理器(2-1)調(diào)用維納濾波器濾波系數(shù)生成模塊對濾波處理后的含水 印笛音信號β和預(yù)先存儲在第二數(shù)據(jù)存儲器(2-2)中的校正車牌號文本信息進行分析處理， 得到對濾波處理后的含水印笛音信號β進行維納濾波所需的維納濾波器的濾波系數(shù)； 步驟203、第二微處理器(2-1)采用步驟202中得到的維納濾波器的濾波系數(shù)對濾波處 理后的含水印笛音信號β進行維納濾波處理，獲得維納濾波輸出信號δ " 步驟204、第二微處理器(2-1)對維納濾波輸出信號&?:進行相關(guān)解調(diào)，獲得接收到的值 為-1和+1的符號序列； 步驟205、第二微處理器(2-1)將接收到的值為-1和+1的符號序列轉(zhuǎn)化為二進制序列， 再將二進制序列轉(zhuǎn)化為文本信息，獲得鳴笛的機動車注冊車牌號，并儲存于第二數(shù)據(jù)存儲 器(2-2)中； 步驟206、第二微處理器(2-1)調(diào)用存儲在第二數(shù)據(jù)存儲器(2-2)內(nèi)的車牌識別軟件，對 其接收到的鳴笛的機動車所掛車牌的車牌圖像進行分析處理，獲得鳴笛的機動車懸掛車牌 號，并儲存于第二數(shù)據(jù)存儲器(2-2)中； 步驟三、套牌機動車識別，具體過程為： 步驟301、第二微處理器(2-1)將其在步驟205中獲得的鳴笛的機動車注冊車牌號與步 驟206中獲得的鳴笛的機動車懸掛車牌號進行比對，當(dāng)鳴笛的機動車注冊車牌號與鳴笛的 機動車懸掛車牌號相同時，判斷為非套牌車輛；當(dāng)鳴笛的機動車注冊車牌號與鳴笛的機動 車懸掛車牌號不相同時，判斷為套牌車輛； 步驟302、第二微處理器(2-1)將套牌車輛的注冊車牌號和懸掛車牌號通過以太網(wǎng)通信 電路模塊(2-3)和Internet網(wǎng)絡(luò)(5)傳輸給上位計算機，并將鳴笛的機動車經(jīng)過笛音及車牌 識別終端(2)的時間和車牌識別終端(2)的安裝地理位置傳輸給上位計算機，供車輛管理部 門查看。4. 按照權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于:步驟101中第一微處理器(1-1)調(diào)用符號化 處理模塊將機動車牌號文本信息處理為值為-1和+1的符號序列b s的具體過程為： 步驟1011、將機動車牌號文本信息從ASCII碼轉(zhuǎn)換到二進制碼，得到一維向量as; 步驟1012、根據(jù)公式bs = 2as-l對一維向量as進行乘2減1處理，得到值為-1和+1的符號 序列bs。5. 按照權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于:步驟102中第一微處理器(1-1)調(diào)用跳時擴 頻處理模塊并采用跳時擴頻方法對步驟101中產(chǎn)生的符號序列進行調(diào)制，得到發(fā)射端跳時 擴頻水印信號Cs的具體過程為： 步驟1021、生成偽隨機序列q; 步驟1022、對偽隨機序列q采用Walsh序列發(fā)生器生成Walsh-Hadamard序列的擴頻信號 V； 步驟1023、根據(jù)公式對擴頻信號v進行跳時擴頻處理，得到發(fā) 射端跳時擴頻水印信號cs;其中，cs(n)為發(fā)射端跳時擴頻水印信號cs的第η個元素，η的取值 為1~Ns，Ns為發(fā)射端跳時擴頻水印信號Cs的維數(shù);bs,m為符號序列bs的第m個元素，m的取值 為0~MS-1，MS為符號序列匕的維數(shù);L為擴頻信號v的維數(shù)。6. 按照權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于:步驟103中駕駛員按下機動車鳴笛按鈕(3) 時，第一微處理器（1-1)采用心理聲學(xué)模型對步驟102中得到的發(fā)射端跳時擴頻水印信號 Cs 進行濾波處理，獲得在聽覺上不易察覺的待植入的水印信號w的具體過程為： 步驟1031、第一微處理器（1-1)對駕駛員按下機動車鳴笛按鈕(3)時產(chǎn)生的笛音信號X 采用在MPEG-1音頻中使用的心理聲學(xué)模型進行濾波處理，獲得一掩蔽閾值； 步驟1032、將步驟1031中獲得的掩蔽閾值作為濾波器的輸出相應(yīng)，設(shè)計一全極點濾波 器并采用Levinson遞推算法獲得全極點濾波器G(z)的系 數(shù)ai (i = 1，2，…r)和bo，其中，r為全極點濾波器G(z)的階數(shù)且r的取值為3~15，z為對連續(xù) 時間系統(tǒng)采樣得到的采樣信號進行處理的空間域； 步驟1033、采用步驟1032中設(shè)計的全極點濾波器G(z)對步驟102中得到的發(fā)射端跳時 擴頻水印信號Cs進行濾波處理，獲得在聽覺上不易察覺的待植入的水印信號w。7. 按照權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于:步驟201中第二微處理器(2-1)采用心理聲 學(xué)模型對植入水印信號的機動車笛音信號y進行濾波處理，獲得濾波處理后的含水印笛音 信號邱勺具體過程為： 步驟2011、第二微處理器(2-1)對植入水印信號的機動車笛音信號y采用在MPEG-1音頻 中使用的心理聲學(xué)模型進行濾波處理，獲得一掩蔽閾值； 步驟2012、將步驟2011中獲得的掩蔽閾值作為濾波器的輸出相應(yīng)，設(shè)計一全零點濾波 器并采用Levinson遞推算法獲得全零點濾波器H(z)的 系數(shù)di(i = l，2,…u)和e〇,其中，u為全零點濾波器H(z)的階數(shù)且u的取值為3~15，z為對連 續(xù)時間系統(tǒng)采樣得到的采樣信號進行處理的空間域； 步驟2013、采用步驟2012中設(shè)計的全零點濾波器H( z)對植入水印信號的機動車笛音信 號y進行濾波處理，獲得濾波處理后的含水印笛音信號β。8. 按照權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于:步驟202中第二微處理器(2-1)調(diào)用維納濾 波器濾波系數(shù)生成模塊對濾波處理后的含水印笛音信號β和預(yù)先存儲在第二數(shù)據(jù)存儲器 (2-2)中的校正車牌號文本信息進行分析處理，得到對濾波處理后的含水印笛音信號β進行 維納濾波所需的維納濾波器的濾波系數(shù)的具體過程為： 步驟2021、第二微處理器(2-1)讀取存儲在第二數(shù)據(jù)存儲器(2-2)中的校正車牌號文本 信息，并調(diào)用符號化處理模塊將校正車牌號文本信息處理為值為-1和+1的符號序列br; 步驟2022、第二微處理器（2-1)調(diào)用跳時擴頻處理模塊并采用跳時擴頻方法對步驟 2021中產(chǎn)生的符號序列進行調(diào)制，得到接收端跳時擴頻水印信號cr，其具體過程為： 步驟20221、生成與步驟1021中相同的偽隨機序列q; 步驟20222、對偽隨機序列q采用Walsh序列發(fā)生器生成Walsh-Hadamard序列的擴頻信 號V; 步驟20223、根據(jù)公式^擴頻信號v進行跳時擴頻處理，得到接 收端跳時擴頻水印信號cr;其中，cr(n)為接收端跳時擴頻水印信號cr的第η個元素，η的取值 為1~Nr，Nr為接收端跳時擴頻水印信號cr的維數(shù);br,m為符號序列b r的第m個元素，m的取值 為0~Mr-1，Mr為符號序列br的維數(shù);L為擴頻信號V的維數(shù)； 步驟2023、分別計算濾波處理后的含水印笛音信號β的自相關(guān)函數(shù)和接收端跳時擴頻 水印信號Cr的自相關(guān)函數(shù)； 步驟2024、構(gòu)建Wiener-Hopf方程并求出Wiener-Hopf方程的解，得到維納濾波器的系！，其中，Φ ffi(k)為濾波處 理后的含水印笛音信號β的自相關(guān)函數(shù)，k = -2p，-2p+l，…，2p-l，2p，〇')為接收端跳時擴 頻水印信號Cr的自相關(guān)函數(shù)，V = -p，-p+1，…，p-1，p，P為維納濾波器的階數(shù)。9. 按照權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于：步驟2021中第二微處理器(2-1)調(diào)用符號 化處理模塊將校正車牌號文本信息處理為值為-1和+1的符號序列b r的具體過程為： 步驟20211、將校正車牌號文本信息從ASCII碼轉(zhuǎn)換到二進制碼，得到一維向量ar; 步驟20212、根據(jù)公式br = 2ar-l對一維向量ar進行乘2減1處理，得到值為-1和+1的符號 序列br。10. 按照權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于:步驟205中第二微處理器(2-1)將接收到 的值為-1和+1的符號序列轉(zhuǎn)化為二進制序列的具體過程為:第二微處理器(2-1)將接收到 的值為-1和+1的符號序列中的-1置為〇,將接收到的值為-1和+1的符號序列中的+1置為1。
【文檔編號】G08G1/017GK105957350SQ201610367585
【公開日】2016年9月21日
【申請日】2016年5月30日
【發(fā)明人】魚海濤
【申請人】西安科技大學(xué)