[发明专利]基于图象序列分析的驾驶员桩考过程自动测试系统

权利要求书

1、一种驾驶员桩考过程自动测试系统，其特征在于包括以下几部分：

(1)考试场地上的起标识车库尺寸作用的龙门架单元，它是由三角横梁与支撑架组成的两副以上的龙门架；

(2)通过吊簧悬挂在该龙门架横梁上的多个桩杆考试用桩杆，它由杆体、连结镙栓、上下调装置及安装在杆体上的霍尔开关组成；

(3)安装在考试场地上的摄象机支架及固定在支架上的摄象机；

(4)安装在考试场地上用来提示考试信息的LED大屏幕显示器和喇叭；

(5)设置在考试场地上的用来标识车库边界的多组红外线接收/发射传感器单元；

(6)与该摄象机相连设置在机房内的计算机图象处理单元，它由计算机设备中安装的图象采集卡、以及存储在该计算机存储单元中的图象处理程序软件组成；

(7)由发射、接收两部分组成的无线传送发动机熄火测量单元，其中，发射部分由电磁传感器及与之相连的信号整形电路、无线电发射机组成，它吸附在考车顶上；接收单元由无线电接收机及与之相连的信号处理电路组成，安装在机房上；

(8)开关量采集单元，置于机房内由开关量采集卡、转接器、电源所组成，所采集的场地上所有的开关量信号由埋地电缆接入该采集单元。

2.一种采用如权利要求1所说的驾驶员桩考过程自动测试系统的自动测试方法，其特征在于，以数字图象处理与模式识别方法相结合，无机械接触的用计算机自动判别驾驶员是否按考试大纲规定的路线行驶与操作；

所说的数字图象处理方法具体包括以下步骤：

1)采用摄像头及图象采集卡获取车辆的图象信息；

2)再用图象差分、图象二值化、边缘腐蚀与平滑滤波来消除图象信息的噪声干扰；

3)最后用重心坐标描述车辆运动轨迹、进而通过方向编码得到数字化运动参数；

所说的模式识别方法具体包括：采用所说的数字图象处理方法进行停车判别；运动中的折反点判别；折反方向与路线结合红外线传感器信号判别运动路线是否按规定在甲库完成二进二下后进入乙库的判别方法；

所说的用计算机自动判别驾驶员是否按考试大纲规定的路线行驶与操作具体包括：利用存储在计算机中的基于图象序列分析的车辆桩考自动测量系统软件对在桩考过程中出现的各种情况实时测量并及时准确的通过LED大屏幕显示器和喇叭提示考试信息。

3.如权利要求2所说的自动测试方法，其特征在于，所说的图象差分方法为用两帧图像的灰度差提取运动目标信息；对于图像序列中固定不动部分其灰度差值为零，而运动部分则呈现出一定的灰度差，因此差分图像只具有运动部分的信息；具体包括以下三种方式：

(1)用图像序列中每一帧与一个静止的参考帧作图像差分；

(2)用图像序列中相邻两帧进行差分，然后二值化该灰度差分图像来提取运动信息；

(3)用三帧图像计算出两个差分图像，然后再对这两个差分图像进行二次差分。

4.如权利要求2所说的自动测试方法，其特征在于，所说的图象二值化采用快速固定阈值法进行分割，根据实验选择二值化阈值T，灰度值超过该阈值以上的像素全部置为目标区域的255灰度值，在阈值以下的全部象素的灰度值置为背景区域的零。

5.如权利要求2所说的自动测试方法，其特征在于，所说的边缘腐蚀方法为：每帧图象的背景由于光线方向及照度的变化产生散粒噪声，利用它在图像中所占的面积比车辆所占的面积小很多的特点，通过边缘腐蚀消除这些散粒噪声的像素；根据其它物体图像的大小及分布情况，进行一维或二维腐蚀消除任意个像素的宽度；所说的平滑滤波方法为：每帧图像重心坐标所构成的序列是车辆运动轨迹，由于现场各种干扰造成计算出的运动轨迹有细节突变，必须对运动轨迹进行平滑滤波，即根据前后4个样本点加权后的均值递推得到当前坐标。

6.如权利要求2所说的自动测试方法，其特征在于，所说的车辆运动轨迹的方向编码采用图象象素与Kirsch边缘算子的8个卷积核做卷积，可以得到每个核对特定边缘方向的最大响应，所有8个方向中的最大值做为边缘幅度图像的输出，最大响应核的序号构成了边缘方向编码，所说的重心运动轨迹用8自由度编码得方向变化轨迹。

7.如权利要求2所说的自动测试方法，其特征在于，所说的停车模式判别方法为：在限定一域值内将相邻两帧图像差分后二值化，看是否有灰度改变的像素，若没有则间隔4帧后再做差分，如果还是没有变化的像素则可以判定车辆停止。