CN109522891B - 一种基于无人机的自适应车牌快速定位系统 - Google Patents

一种基于无人机的自适应车牌快速定位系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于无人机的自适应车牌快速定位系统，涉及智能交通监控技术领域，包括设置有主摄像头和从摄像头的无人机、云台控制器和处理器；其中，处理器用于根据主摄像头拍摄的大范围车场图像和从摄像头拍摄的目标车辆细节图像进行车辆匹配，检测目标车辆的车牌后，采用基于比例和微分的自适应反馈控制系统控制从摄像头的角度向下一目标车辆的所在位置进行移动及定位；构造自适应反馈系统，在保证摄像头稳定的基础上，提高摄像头的搜索效率，从而解决无人机在高空搜索、检测车辆车牌效率不高的问题。

Description

一种基于无人机的自适应车牌快速定位系统
技术领域
本发明涉及智能交通监控技术领域，尤其涉及一种基于无人机的自适应车牌快速定位系统。
背景技术
车牌作为车辆身份信息识别中的最重要信息，对于智能交通管理具有重要作用。目前用于无人机的车牌识别系统还很少见，多见于军事无人侦察机，比如中国北航天宇长鹰公司生产的TYW-1“天鹰”察打一体无人机，能够从3000米高度识别汽车牌照。但是目前无人机车牌识别主要关注的是车牌识别的距离和车牌识别的精度，对于车牌识别效率却很少关注。
而无人机在高空对远距离车辆进行检测和识别，识别效率应该是不得不面对的问题。假设无人机要对100米半径区域内的车辆做检测，要检测的面积是3.14万平方米。如果无人机上摄像头能达到车牌识别的清晰度是100平方米的范围，那么摄像头需要检测314次，才能把一个区域搜索检测完毕；检测效率非常低；
现有技术中，例如专利：CN201810474562.8基于无人机的多车牌自主检测和定位系统及方法，采用传统的控制方式控制摄像头的转动，响应速度慢，搜索效率低下。
发明内容
本发明提供一种基于无人机的自适应车牌快速定位系统，通过双摄像头的联动配合，构造自适应反馈系统，在保证摄像头稳定的基础上，提高摄像头的搜索效率，从而解决无人机在高空搜索、检测车辆车牌效率不高的问题。
为了实现上述目的，本发明提出一种基于无人机的自适应车牌快速定位系统，包括设置有主摄像头和从摄像头的无人机、云台控制器和处理器；其中，主摄像头用于在空中从大范围拍摄车场图像；从摄像头用于在空中从小范围拍摄目标车辆的细节图像；无人机用于根据处理器的指令控制飞行参数，以改变摄像头的拍摄范围；云台控制器用于无人机和处理器进行无线数据交互；
处理器：用于根据主摄像头拍摄的大范围车场图像和从摄像头拍摄的目标车辆细节图像进行车辆匹配，检测目标车辆的车牌后，采用基于比例和微分的自适应反馈控制系统控制从摄像头的角度向下一目标车辆的所在位置进行移动及定位。
优选地，所述的基于比例和微分的自适应反馈控制系统，包括：比例微分控制单元和从摄像头作用力与角度关系的被控单元；其中，所述的从摄像头作用力与角度关系的被控单元，包括：施加作用力模块、角速度和旋转加速度关系模块、角度和角速度关系模块，其中，施加作用力模块的输出端连接角速度和旋转加速度关系模块的输入端，角速度和旋转加速度关系模块的输出端连接角度和角速度关系模块的输入端，构建获得摄像头施加作用力和角度的关系。
优选地，所述的施加作用力模块，用于构建摄像头施加力与摄像头旋转加速度之间的关系。
优选地，所述的角速度和旋转加速度关系模块，用于根据上一采样时刻的角速度、采样时间和上一采样时刻的旋转加速度获得当前时刻的角速度。
优选地，所述的角度和角速度关系模块，用于根据上一采样时刻的角速度、采样时间和上一采样时刻的角度获得当前时刻的角度。
优选地，所述的摄像头施加力与摄像头旋转加速度之间的关系，具体为：
f＝mαal (1)
其中，f表示摄像头施加力，m表示摄像头的质量，l是转动轴的长度，αa表示旋转加速度，
Figure BDA0001810723750000021
a表示线性加速度。
优选地，所述的比例微分控制单元，包括比例控制模块和微分控制模块，比例控制模块与微分控制模块之间电性连接。
优选地，所述的比例控制模块，具体如下：
m[n]＝Kp(θd[n]-θa[n])+direct (2)
其中，m[n]表示轴电机控制信号，Kp表示比例系数，θd[n]表示期望角度，θa[n]表示检测到的角度，direct表示偏移量。
优选地，所述的微分控制模块，其控制信号为：
Figure BDA0001810723750000022
其中，e[n]表示第n时刻的误差，e[n-N]表示第n-N时刻的误差，T表示采样时间。
本发明提出的一种基于无人机的自适应车牌快速定位系统，通过双摄像头的联动配合，构造自适应反馈系统，通过在系统稳定范围内，提高摄像头的控制增益大小，提高摄像头的及时响应速度，以及提高摄像头角度的控制精度，从而做到在保证摄像头稳定的基础上，提高摄像头的搜索效率，解决无人机在高空搜索、检测车辆车牌效率不高的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明第一实施例中基于无人机的自适应车牌快速定位系统结构框图；
图2为本发明第一实施例中三轴电机示意图；
图3为本发明第一实施例中旋转角度示意图；
图4为本发明第一实施例中自适应反馈控制系统结构框图；
图5为本发明第一实施例中从摄像头作用力与角度关系的被控单元结构示意图；
图6为本发明第一实施例中角速度和旋转加速度的关系框图；
图7为本发明第一实施例中角度和角速度的关系框图；
图8为本发明第一实施例中作用力和角度的关系框图；
图9为本发明第一实施例中比例控制框图；
图10为本发明第一实施例中微分控制框图；
图11为本发明第一实施例中比例微分控制框图
图12为本发明第一实施例中比例微分反馈控制系统结构框图；
符号说明：
1-平移轴电机，6-横滚轴电机，7-俯仰轴电机；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明，若本发明实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后......)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
本发明提出本发明提出一种基于无人机的自适应车牌快速定位系统；如图1所示，包括设置有主摄像头和从摄像头的无人机、云台控制器和处理器；其中，主摄像头，用于在空中从大范围拍摄车场图像；从摄像头，用于在空中从小范围拍摄目标车辆的细节图像；无人机，用于根据处理器的指令控制飞行参数，以改变摄像头的拍摄范围；云台控制器，用于无人机和处理器进行无线数据交互；本实施例中采用两个云台控制器分别实现主摄像头、从摄像头与处理器的交互；本实施例中，在无人机上构造由双摄像头构成的主从联动系统，通过2个摄像头以及无人机自带的嵌入式处理器构成一个交互式的控制系统来达成多车牌的自主检测和定位系统。
一个具有自动巡检功能的无人机，通常带有一个前置的摄像头，添加一个最大为30倍光学变焦摄像头就可以实现本系统功能。本实施例中，如图2所示，采用大疆的MATRICE210的飞行器，MATRICE 210具有下置双云台，搭载Zenmuse XT和Zenmuse 30两个摄像头就能满足前述要求，其中Zenmuse XT是前置高清摄像头，Zenmuse 30是30倍光学变焦摄像头；
本实施例中，两个摄像头拍摄的目的和拍摄范围不同，高清摄像头拍摄的画面较大，可以作为全局摄像头拍摄整个搜索场景，而光学变焦摄像头可以作为局部摄像头通过光学放大，拍摄局部场景，并由拍摄到的较清晰的局部图像识别车牌。两个摄像头可以构成一个距离传感器，而控制局部摄像头的电机可以作为自适应反馈控制系统的执行器。一个云台相机通常包含平移轴电机、横滚轴电机和俯仰轴电机3个电机，如图2所示，其中这三个电机分别对应标号1、6和7。
本发明是在控制从摄像头角度移动到目标车辆上做了优化，目的是提高移动效率同时保证稳定性。假设已经检测好的车辆在垂直方向，那么移动到下一个车辆可以使用自适应反馈控制系统进行控制，如图3所示；以平移轴电机为例，先通过双摄像头测出从摄像头在当前位置和目标位置的夹角，再通过增加平移轴电机的电流，使得平移轴电机控制摄像头往目标位置旋转。摄像头的轴电机输入电流大小可以通过摄像头的控制器来完成，该摄像头作为被控摄像头，称作从摄像头。
本发明一种优选实施例中，处理器用于根据主摄像头拍摄的大范围车场图像和从摄像头拍摄的目标车辆细节图像进行车辆匹配，检测目标车辆的车牌后，采用基于比例和微分的自适应反馈控制系统控制从摄像头的角度向下一目标车辆的所在位置进行移动及定位；
本发明一种优选实施例中，为了得到一个自适应反馈控制系统，需要控制器、执行器、传感器三个主要部件。控制器可以通过无人机本身的控制装置实现，执行器由云台相机所带的电机实现；传感器由主从摄像头构成的视觉传感器实现。自适应反馈控制系统的框图如图4所示，其中Controller是控制器，Actuator是执行器，Plant是被控制的从摄像头，Sensor是传感器。
本发明一种优选实施例中，所述的基于比例和微分的自适应反馈控制系统，包括：比例微分控制单元和从摄像头作用力与角度关系的被控单元；
本发明一种优选实施例中，如图5所示，所述的从摄像头作用力与角度关系的被控单元，包括：施加作用力模块、角速度和旋转加速度关系模块、角度和角速度关系模块，其中，施加作用力模块的输出端连接角速度和旋转加速度关系模块的输入端，角速度和旋转加速度关系模块的输出端连接角度和角速度关系模块的输入端，构建获得摄像头施加作用力和角度的关系。
当无人机在高空悬停时，先由主摄像头辨别所有车辆的方位，再选定左上角的一辆车作为参考车辆，再选定最靠近参考车的下一辆车作为识别目标。假设主摄像头和参考车的夹角为0，那么下一辆车和主摄像头之间的夹角θ就是控制系统控制从摄像头所要转动的角度。
本发明一种优选实施例中，施加作用力模块用于构建摄像头施加力与摄像头旋转加速度之间的关系；
本发明实施例中，由牛顿第二运动定律可知f＝ma，其中f是施加在摄像头上的力，m是摄像头的质量，a是线性加速度，因为轴电机是进行转动，用αa表示旋转加速度，则
Figure BDA0001810723750000051
旋转加速度和和线性加速度的关系可以表示为/>
Figure BDA0001810723750000052
l是转动轴的长度；那么所述的摄像头施加力与摄像头旋转加速度之间的关系，具体为：
f＝mαal (1)
本发明一种优选实施例中，角速度和旋转加速度关系模块用于根据上一采样时刻的角速度ωa[n-1]、采样时间T和上一采样时刻的旋转加速度αa[n-1]获得当前时刻的角速度ωa[n]；
由于无人机控制系统是数字信号控制系统，所以所有信号都是采样得到的离散数字信号，假设该系统的采样时间是T，摄像头转动的角速度是ω，如图6所示，那么可以得到如下方程
ωa[n]＝ωa[n-1]+T·αa[n-1] (3)
该方程表示了角速度的变化。n表示当前采样时刻，n-1表示前一个采样时刻。
本发明一种优选实施例中，所述的角度和角速度关系模块用于根据上一采样时刻的角速度ωa[n-1]、采样时间T和上一采样时刻的角度θa[n-1]获得当前时刻的角度θa[n]；如图7所示，角度的变化可以用下式表示：
θa[n]＝θa[n-1]+T·ωa[n-1] (4)
也就是第n时刻摄像头的角度是第n-1时刻的角度加上第n-1时刻的角速度乘以T；
结合图6和图7对摄像头施加的作用力和角度的关系如图8所示；
本发明一种优选实施例中，所述的比例微分控制单元，包括比例控制模块和微分控制模块，比例控制模块与微分控制模块之间电性连接；
当摄像头角度和期望的角度有误差时，希望控制器能输出控制信号，控制摄像头转动，并且误差越大，控制信号的强度越强，从而使的摄像头能更快速的转动到期望角度。如图9所示，这个比例控制关系可以用下式表示：
m[n]＝Kp(θd[n]-θa[n])+direct (2)
其中，m[n]表示轴电机控制信号，Kp表示比例系数，θd[n]表示期望角度，θa[n]表示检测到的角度，direct表示偏移量；
如果Kp较大，或者T较大，可能使得比例控制系统不稳定，发生振荡。为了稳定系统，需要加上微分控制，其控制信号如下式所示：
Figure BDA0001810723750000061
其中，e[n]表示第n时刻的误差，e[n-N]表示第n-N时刻的误差，T表示采样时间；当误差是逐渐减小时，控制信号是负的，从而减小控制信号强度，避免系统不稳定，其系统框图如图10所示；
结合图9和图10，则比例和微分控制，其控制框架图如图11所示；
本发明一种优选实施例中，结合上文中所述的内容，获得控制摄像头转动的比例微分控制系统，如图12所示，图中，指的是灰盒，和白盒与黑盒不同，灰盒里的参数是通过实验和理论分析综合确定；由上述设计可知，通过基于比例和微分的自适应反馈控制系统，可以使摄像头快速准确的移动到下一个车辆，并且使系统达到稳定的目的。
本发明实施例中，所述的基于无人机的自适应车牌快速定位系统的处理器，可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processingunit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。处理器利用各种接口和线路连接取各个部件，通过运行或执行存储在存储器内的程序或者单元，以及调用存储在存储器内的数据，以执行基于无人机的自适应车牌快速定位的各种功能和处理数据；
存储器用于存储程序代码和各种数据(执行基于无人机的自适应车牌快速定位的过程)，并在运行过程中实现高速、自动地完成程序或数据的存取。所述存储器包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子擦除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于无人机的自适应车牌快速定位系统，包括设置有主摄像头和从摄像头的无人机、云台控制器和处理器；其中，主摄像头用于在空中从大范围拍摄车场图像；从摄像头用于在空中从小范围拍摄目标车辆的细节图像；无人机用于根据处理器的指令控制飞行参数，以改变摄像头的拍摄范围；云台控制器用于无人机和处理器进行无线数据交互；其特征在于，处理器：用于根据主摄像头拍摄的大范围车场图像和从摄像头拍摄的目标车辆细节图像进行车辆匹配，检测目标车辆的车牌后，采用基于比例和微分的自适应反馈控制系统控制从摄像头的角度向下一目标车辆的所在位置进行移动及定位；
所述的基于比例和微分的自适应反馈控制系统，包括：比例微分控制单元和从摄像头作用力与角度关系的被控单元；其中，所述的从摄像头作用力与角度关系的被控单元，包括：施加作用力模块、角速度和旋转加速度关系模块、角度和角速度关系模块，其中，施加作用力模块的输出端连接角速度和旋转加速度关系模块的输入端，角速度和旋转加速度关系模块的输出端连接角度和角速度关系模块的输入端，构建获得摄像头施加作用力和角度的关系；
所述的施加作用力模块，用于构建摄像头施加力与摄像头旋转加速度之间的关系；
所述的摄像头施加力与摄像头旋转加速度之间的关系，具体为：
f＝mαal (1)
其中，f表示摄像头施加力，m表示摄像头的质量，l是转动轴的长度，αa表示旋转加速度，
Figure FDA0004132235750000011
a表示线性加速度。
2.根据权利要求1所述的基于无人机的自适应车牌快速定位系统，其特征在于，所述的角速度和旋转加速度关系模块，用于根据上一采样时刻的角速度、采样时间和上一采样时刻的旋转加速度获得当前时刻的角速度。
3.根据权利要求1所述的基于无人机的自适应车牌快速定位系统，其特征在于，所述的角度和角速度关系模块，用于根据上一采样时刻的角速度、采样时间和上一采样时刻的角度获得当前时刻的角度。
4.根据权利要求1所述的基于无人机的自适应车牌快速定位系统，其特征在于，所述的比例微分控制单元，包括比例控制模块和微分控制模块，比例控制模块与微分控制模块之间电性连接。
5.根据权利要求4所述的基于无人机的自适应车牌快速定位系统，其特征在于，所述的比例控制模块，具体如下：
m[n]＝Kp(θd[n]-θa[n])+direct (2)
其中，m[n]表示轴电机控制信号，Kp表示比例系数，θd[n]表示期望角度，θa[n]表示检测到的角度，direct表示偏移量。
6.根据权利要求4所述的基于无人机的自适应车牌快速定位系统，其特征在于，所述的微分控制模块，其控制信号为：
Figure FDA0004132235750000021
其中，e[n]表示第n时刻的误差，e[n-N]表示第n-N时刻的误差，T表示采样时间。
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