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針對目前汽車衡計量中存在的車輛上磅位置作弊現象，提出一種基于機器視覺的車輛上磅作弊檢測系統. 首先分析了該系統組成及原理，然后設計了車輛上磅位置作弊檢測算法，并利用GSM網絡短消息業務功能實現在 線遠程報警.該系統能有效降低企業建設成本，減少稱重系統舞弊現象，具有較好實用價值和應用前景.

目前，電子汽車衡作弊方式主要有車輛上磅位 置作弊(包括車輪壓邊作弊、車輪靠邊作弊）、工作人 員作弊(包括儀表作弊、票據作弊）、遙控作弊.其 中，車輛停靠位置作弊方式無需成本且操作簡單，易 被司機所采用.因此，設計和開發汽車衡車輛位置作 弊檢測系統，對實現無人值守汽車衡稱重系統具有 重要的現實意義.

近年來，圖像檢測方法將采集的圖像進行數字 化，并通過計算機直接處理，柔性大，測量精度高，被 廣泛用于工業非接觸測量領域中.因此，本文提出一種基于機器視覺的汽車衡車輛位置作弊檢測方 法，并利用 GSM( global system for mobile commu-nication) 網絡的短消息業務功能（short message service，SMS)構建了檢測報警系統，完成車輛位置 作弊在線檢測任務.

2.系統結構與工作原理

2. 1系統結構

本系統結構如圖1所示.主要由車輛上磅視覺 檢測子系統、網絡傳輸子系統和遠程查詢子系統3 部分組成.車輛上磅視覺檢測子系統包含磅房計算 機、汽車衡、射頻識別模塊、道閘、信號燈、大屏幕、視頻采集模塊和GSM模塊.網絡傳輸子系統是由 GSM網絡和短消息服務中心組成.遠程查詢子系統 由稱重上位機、管理數據庫服務器和遠程查詢終端組成。

2.系統工作原理

車輛上磅視覺檢測子系統:磅房計算機協調控 制信號燈、射頻識別模塊、道閘、視頻采集模塊、汽車 衡、大屏幕等工作順序，自動完成車輛位置檢測及車 輛稱重.射頻識別模塊配置非接觸式遠距離讀卡器， 在駕駛員不出駕駛室的情況下，讀取車輛電子標簽 信息，即可進人磅房稱重.道閘系統配備左右2臺帶 地感線圈道閘，控制車輛進出.視頻采集模塊由一臺 數據錄像機、視頻卡和左右2臺攝像機組成，完成稱 重車輛上磅錄像和圖像抓拍.其中，攝像機通過同軸 電纜將模擬信號傳輸給視頻分配器，并將視頻信號 分為2路，一路接到硬盤錄像機，進行視頻顯示和錄 制;另一路通過視頻采集卡壓縮編碼成數字視頻序 列輸人計算機，計算機則對圖像進行濾波、校正以及 后續算法判斷車輛位置是否作弊，若存在作弊，則控 制GSM模塊將報警信息（作弊車輛信息、時間等） 以短消息編碼發送至數據庫管理中心;若不存在作 弊，則控制汽車衡系統根據接口協議采集稱重數據.

網絡傳輸子系統:移動臺(各磅房、管理中心)可 通過GSM無線傳輸通道實現與基站收發信臺之間 的無線連接.管理中心上位機可通過各移動臺的用 戶識別卡SIM，識別不同磅房發來的作弊報警信 息，同時可對磅房發出控制命令.

遠程査詢子系統:管理中心上位機完成遠程稱 重數據接收、控制命令發送及報表打印.質檢部門、 銷售部門、調度部門可通過多種方式訪問數據庫服 務器查詢作弊信息.

3.車輛上磅位置作弊檢測算法

車輛停靠位置作弊主要是靠車輪出衡以減輕自 身重量，因此在視覺檢測算法中選取車輪圓形特征 定位車輪、跟蹤汽車前輪上坡A時間內移動實際位 移ZS求出汽車上磅初速度％，由vn預測車輛前后 輪完全上磅所需時間的區間，若車輛實際上磅時間 (初速度v0至速度為零時時間）未在預測時間范圍 內則判定車輛上鎊位置存在作弊.汽車衡現場設計 如圖2所示.因輕型卡車的高度大多在2?2. 4 m左 右，為獲得較大的視場，將兩臺攝像機以一定高度 (2. 5m分別安裝于汽車衡對角線兩側， 以合適角度對準汽車衡的前后邊沿（紅線標示），稱 重車輛進人視場后，只需對視場內圖像的車輛區域 進行車輪定位，根據車輛上磅位置作弊檢測算法判 定車輛上鎊位置是否作弊.

3.11圖像預處理

汽車衡多處于惡劣的露天環境，在圖像采集過 程中，圖像質量將不可避免受到鏡頭臟污、揚塵微 粒、天氣差異(如雨點、光線變化)等影響，同時，車輪 表面上也可能帶有淤泥或污潰.為消除這些噪聲對 圖像質量的影響，需對原始圖像進行預處理，預處理 效果如圖3所示.

其中，圖(a)是由RGB空間變換到灰度空間效 果圖；圖(b)是采用基于空間域非線性3X3中值濾波去除圖像噪聲后效果圖；圖（c)采用Canny算子 進行邊緣檢測后效果圖，圖中可以看出Carmy算子 在噪聲抑制的同時能相對精準提取邊緣；因Otsu 法是以目標和背景的類間方差最大自適應選取閾 值，本文采用Otsu法進行閾值分割，二值化效果圖 如圖（d)所示;采用背景差分方法對視頻中運動車輛 進行檢測.

3.2基于形狀特征的車輪定位

車輪定位本質是對圖像中圓形檢測及定位.由 于霍夫（Hough)變換具有抗噪抗干擾、對局部間斷 信息缺損不敏感及較強魯棒性，因此在圓檢測中得 到廣泛研究和應用.但當參數空間超過二維時，傳統 Hough變換因計算量、存儲空間較大而不適用.為 減少變換維度、降低運算量，本文采用文獻[6]的改 進算法進行車輪定位.

O—xy平面內一個半徑為r的圓可由式（1)表 示，其中(a，6)為圓心坐標

圓心定位:①邊緣點分類.以邊緣上任意一點P (~_)為中心，將其八連通單像素邊緣的16種情況 分為8類:斜率為水平、垂直、45°、135°方向的四類， 分別記為：I]、L2山上；水平占優的凹點類，記為 L ;水平占優的凸點類，記為U ;垂直占優的右凸點 類，記為L7;垂直占優的左凸點類，記為L8.②將圖 像中的邊緣點按上述8類分別存人數組L,、L2、…、 U初始化一個二維累加數組A (w，《) = 0，m和》 為原始圖像的行列大小.③Hough變換.對L?L4 中的各類坐標點分別計算中點坐標，并使對應累加 器數組AG。)加1.分別在和“中取點計算中 點，并使對應累加器數組A(_r，y)加1.分別在L7和 Ls中取點計算中點，并使對應累加器數組AUo) 加1.④累加器數組A中最大值所對應的坐標即為 圓心坐標.

半徑檢測:設置一個適當的閾值，將A中的累 計值大于閾值的所有坐標點存入數組C.遍歷數組 C的各個元素，代人圓方程，在一維空間中采用 Hough變換對半徑參數r進行統計，若r的統計值 r滿足r>iaXr)，則r為圓的半徑.其中cr為閾值， 一般取值為1. 6.

3.3車輪壓線檢測算法

因汽車衡邊沿在背景圖像中為直線，利用Hough 變換點線對偶特性將兩攝像機拍攝的背景圖像映射 至參數空間;根據圖像空間直線上所有點凝聚到變換 空間形成峰點的獨有特性統計參數空間各共點(^0) 的次數累加值;尋找參數空間中的峰點確定閾值thr 大小及汽車衡邊沿直線的參數，基于Hough變換的 直線檢測汽車.因兩臺攝像機位置、視場固定，則汽車 衡左、右邊沿直線對應參數空間交線共點的次數累加 值是定值(閾值An；r2);因稱重車輛從左至右駛入 汽車衡，當車輪上磅莊線時，汽車衡左邊沿直線遭受 車輪遮擋，根據參數累加統計值小于thn原則判定車 輪上鎊.當車輪下磅壓線時，汽車衡右邊沿直線遭受 車輪遮擋，根據參數累加統計值小于thr2原則判定車 輪下磅;為減少霍夫變換運算量、避免汽車衡邊沿誤 檢測，主要選取視場內感興趣(ROI)區域為左1/3區 域并預先選取沒取值范圍.

3.4車輛上磅停靠位置預測算法

為利用視頻圖像精確判斷稱重車輛是否在衡 內，可度量汽車前輪中心點上磅壓線瞬間初速度至 速度減為零時所需時間，由距離公式可判斷車輛是 否行駛出衡.車輛上磅停靠位置估計原理示意圖如 圖4所示.

（1）剎車距離模型

假設汽車沿斜坡上磅后剎車，剎車距離由反應 距離（司機決定剎車到制動開始起作用汽車行駛距 離）和制動距離(制動器開始起作用到汽車完全停止 行駛的距離)組成.

（2）模型假設與建立

①剎車距離d等于反應距離山和制動距離d2 之和，即 = +C/2 ;

②反應距離4與車速D成正比，比例系數為反 應時間6，即4=0;

③剎車時使用最大制動力F，F做的功等于汽 車動能的改變，且F與車的質量w成正比，即有 Fd2 = l/2mv2，而 F=wa，則 d2 = l/(2a)z/.其中 a 為剎車加速度，是常數，則d2=kv2.

(3)模型求解

剎車距離與速度的模型為

d = tivJrkv2 (4)

其中A根據經驗取0. 75s,^可根據實際采集的同 種車型不同車速時的剎車距離數據由下式計算確定.

式中r為汽車前輪上衡時速度、M為汽車衡的 長度、L2為汽車前后輪中心點間最大間距、r為輪胎 半徑.其中，、L2、r分別由可汽車衡、汽車參數得 出.若已知汽車前輪上衡時速度V，即可預測汽車是 否完全上磅.

假設汽車上坡時做勻速運動，只要在車輛上坡 過程中提取h、t2兩時刻對應兩幀圖像，計算出車輪 上坡在At時間內移動實際位移AS，即可求出汽車 前輪上衡時速度u本文采用文獻的攝像機坐標 標定方法計算車輪在幀間2維圖像中的近似位移 As，再利用計算機視覺單視幾何測量方法，即可獲得 車輛在3維空間的實際位移ZS.因攝像機1對應的 視場處于上斜坡，h取車輛前輪中心點進人攝像機 1視場的初始時刻4取檢測到車輛前輪上鎊壓線 圖像所對應的時刻.

4.車輛上磅位置作弊檢測系統流程

系統流程圖如圖5所示.射頻識別模塊配置非 接觸式遠距離讀卡器，在駕駛員不出駕駛室的情況 下，讀取車輛電子標簽信息，即可進人磅房稱重.當 持有非接觸式1C卡的車輛開到汽車衡人口時，自動 識別系統首先對1C卡進行驗證，判斷是否注冊.如 為非注冊1C卡則語音提示到射頻卡管理中心注冊. 如果已注冊，磅房計算機讀取車輛信息，控制信號燈 綠燈亮、地感線圈檢測到車輛通過時自動道閘升起， 允許車輛上衡計量，觸發2臺攝像機及采集卡采集 車輛上磅圖像.車輛進人攝像機1視場后，當檢測到 車輛前輪上磅壓線信號時，抓拍、保存圖片并預測車 輛上磅停靠位置.t時刻，信號燈紅燈點亮、自動道 閘落下，以阻擋后面車輛進人.為防止后面車輛前輪 上磅，結合壓線檢測算法檢測共同判定是否存在車 輛停靠位置作弊.若無作弊，計算機發出計量指令并 采集數據、大屏幕顯示稱重信息.車輛開下汽車衡， 紅綠信號燈熄滅，至此稱量過程完成，可以進行下一 次的稱量.若有作弊，語音警告，當警告滿3次，計算 機驅動GSM模塊將作弊車輛信息發送至遠程管理 數據庫.

5.結束語

本文基于機器視覺技術設計了車輛上磅位置作 弊檢測系統.該系統能實時采集汽車衡車輛稱重現 場視頻圖像，根據車輛上磅位置作弊檢測算法分析、 判斷車輛位置是否作弊，發現車輛作弊時磅房計算 機能實時將作弊信息通過GSM網絡遠程發送至管 理中心數據庫，企業相關部門可通過多種方式訪問 數據庫進行信息查詢、遠程監控和管理.該系統能有 效降低企業建設成本，減少汽車衡計量的舞弊現象， 具有較好實用價值和應用前景.