تطبيق الكاميرات الصناعية CCD

حدد نقطة عينة تشبه المصفوفة في جزء معين من المسار. عندما تمر مركبة، تختلف قيمة المستوى الرمادي لنقطة العينة عن قيمة سطح الطريق الأصلي. وإذا تجاوزت القيمة الإحصائية للطرح بين الاثنين عتبة معينة، فهذا يدل على وجود المركبة.

تتمثل هذه الطريقة في وضع خطوط كشف افتراضية مكونة من وحدات بكسل في اتجاه تدفق حركة المرور الرأسي أو الموازي، كما هو موضح في الشكل 2. وتتكون بشكل عام من نقاط مضيئة لتسهيل فصل عمق البكسل لسطح الطريق وخط الكشف. عندما تتجاوز مركبة خط الكشف، تختلف قيمة المستوى الرمادي على الخط عما هو عليه عندما لا تعبر أي مركبة الطريق؛ إذا كان الفرق في قيمة المستوى الرمادي أكبر من حد معين، فهذا يعني أن السيارة قد تجاوزت. نظرًا لأن طريقة الكشف عن نقطة العينة أو خط الكشف تلتقط فقط جزءًا من بيانات البكسل للمعالجة، يتم تقليل كمية البيانات المعالجة بشكل كبير، وبالتالي يتم تقليل وقت الحساب كثيرًا. من أجل تلبية متطلبات الكشف في الوقت الحقيقي، يستخدم نظام معالجة الصور AUTOSCOPE، ​​المستخدم حاليًا في الكشف عن حركة المرور، خطوط الكشف للمعالجة.

في أجزاء الطريق التي تسير فيها المركبات ببساطة، يمكن الحصول على نتائج جيدة باستخدام نقاط العينة أو خطوط الكشف كوسيلة للكشف عن المركبات؛ ومع ذلك، في التقاطعات المعقدة، ستكون كيفية وضع نقاط العينة أو خطوط الكشف هي المشكلة الأولى التي تتم مواجهتها، لأن المركبات في التقاطعات لا تسير بشكل مستقيم فحسب، بل لها أيضًا سلوكيات دوران، وقد تظهر المركبات في أي موضع.

يمكن لطريقة الكشف عن السيارة التي تستخدم المعالجة بملء الشاشة الحصول على مزيد من المعلومات، ولكن يتم أيضًا زيادة كمية البيانات المراد معالجتها بشكل كبير. هناك طريقتان للكشف تنتميان إلى هذه الطريقة: طريقة طرح الخلفية وطريقة الثنائية: تأخذ طريقة طرح الخلفية صورة بدون مركبة كخلفية. عندما يتم طرح الصورة التي تحتوي على المركبة من صورة الخلفية نقطة بنقطة، يتم طرح جزء المركبة، مثل نظام TRIP. تقوم طريقة الثنائية بقص الصورة عند حد معين. يصبح عمق البكسل الأعلى من هذه القيمة 255 (أبيض)، ويصبح عمق البكسل الأقل من هذه القيمة 0 (أسود). يمكن أن يؤدي هذا إلى فصل الكائن عن الخلفية.

تحتوي كل من طريقة طرح الخلفية وطريقة الثنائية على العديد من أوجه القصور. يتطلب الأول تحديثًا متكررًا للخلفية، في حين أن الأخير لديه عملية معقدة. العيب المشترك لكلاهما هو أنه عندما يكون لون الجسم مشابهًا للخلفية، فإنه سيواجه مصير فشل القطع. بالإضافة إلى ذلك، من الصعب تحديد قيمة العتبة، لذلك يتم اقتراح طريقة القطع متعددة القيم، لكن العملية تصبح معقدة بشكل متزايد.

يعتقد الأجانب ر. تاكتاك، وريتا كوتشيارا، وكوتشيارا وآخرون أنه نظرًا لأن المعلومات الموجودة في الصور الليلية تختلف تمامًا عن تلك الموجودة في الصور النهارية، فإن استخدام الخوارزميات وتدفقات الكشف سيكون مختلفًا تمامًا. وبشكل عام، في الليل وفي ظل ظروف الإضاءة المنخفضة، فإن الميزات المرئية الوحيدة الملفتة للنظر هي المصابيح الأمامية للسيارة وعوارضها، وأضواء الشوارع، وأنماط الإضاءة شديدة الانعكاس (مثل معابر الحمار الوحشي). وهم يعتقدون أن الصور الليلية ليست مناسبة لخوارزميات كشف الحركة.

نظرًا للاختلاف في تكوين حركة المرور بين البلدان المحلية والأجنبية، فإن الدراسات الأجنبية تحدد فقط المركبات الكبيرة والمركبات الصغيرة، في حين أن الدراسات المحلية أكثر تعقيدًا. ومع ذلك، فإن البحث العام يبسط أنواع المركبات إلى مركبات كبيرة ومركبات صغيرة وقاطرات، ويستخدم هذه الفئات الثلاث لتحديد الهوية.

عند استخدام خطوط الكشف أو نقاط العينة كوسيلة لتحديد أنواع المركبات، نظرًا لأن كمية البيانات المجمعة صغيرة، فإنها لا تساعد على تحديد نوع السيارة، لذلك هناك عدد أقل من الأشخاص الذين يستخدمون هذه الطريقة. للتعرف على المركبة في الصور النهارية، تُستخدم عادةً خصائص المركبة مثل المظهر والحجم كمعايير للتصنيف. يتم تنظيم الأدبيات ذات الصلة على النحو التالي.

"الشبكة العصبية"، التي تطورت بسرعة في السنوات الأخيرة وتم تطبيقها في العديد من المجالات، تم تطبيقها أيضًا على تحديد أنواع المركبات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أيضًا استخدام لوحة ترخيص السيارة لدمج صورة الرقم وتحديد رقم لوحة الترخيص وتسجيله من خلال مطابقة الميزات. من خلال مقارنة قاعدة البيانات، يمكن أن يتوافق كل رقم مع نوع معين من المركبات، والتي يمكن استخدامها لالتقاط المركبات غير القانونية، وحصر المركبات، وتحديد نوع المركبة، والتحقيق في نقطة الأصل والوجهة، وتحليل وقت السفر، وما إلى ذلك.

أصبحت تقنية التعرف على لوحة الترخيص ناضجة بشكل متزايد في البلاد في السنوات الأخيرة. يعتقد بعض العلماء أن التعرف على لوحة الترخيص يمكن تقسيمه إلى ثلاث مراحل: المعالجة المسبقة، التي تقوم بتضمين الصورة وإزالة الضوضاء. بعد ذلك، لتحديد موضع لوحة الترخيص، يتم استخدام طريقة وضع العلامات على مكونات الاتصال للعثور على مكونات الاتصال في الصورة لتحليلها، ثم تحديد موضع لوحة الترخيص. للتعرف على الأحرف، بعد تجزئة الأحرف، يتم تعيين حجم المكونات الهيكلية وفقًا لحجم النص، وأخيرًا يتم استخدام الطريقة التصنيفية للعثور على ميزات النص للمقارنة. يستخدم بعض العلماء طرقًا أخرى، مثل البحث عن لوحة الترخيص ثم استخدام تجزئة البكسل لقص الأحرف ثم استخدام الشبكات العصبية للتعرف على الأحرف؛ أو استخدم حساب أرقام التحويل ذات التدرج الرمادي للعثور على المواضع المحتملة للوحة الترخيص، ثم قم بتقسيم الأحرف، ثم استخدم تحليل الحد لتحديد الأحرف؛ أو استخدم الخصائص المتغيرة لقيم التدرج الرمادي في الصورة للعثور على موقع لوحة الترخيص، واستخدم الرسوم البيانية للإسقاط الرأسي لتقسيم الأحرف، واستخدم ارتباط قيمة التدرج الرمادي للتعرف عليها.