[发明专利]基于树莓派的厢式货车运输管理控制装置及系统

权利要求书

1.基于树莓派的厢式货车运输管理控制装置，其包括控制器、用户接口单元、声光单元、距离传感单元、图像采集单元、扫描识别单元和通信接口，

根据距离传感单元对车辆的检测，图像采集单元被触发后对车辆进行分时多角度图像采集，扫描识别单元通过扫描货车中的ID卡来获取车载任务信息，

控制器又包括输入模块、主处理模块、图像预处理模块、图像识别模块、车牌检测模块、图像融合模块、存储模块和输出模块，且控制器被配置为：

主处理模块将所提取的所述车载任务信息中的运输任务编号、车牌、车型等与数据库中预生成的运单信息进行比对，并根据比对判定结果输出信号给道闸控制器，

在道闸动作前，图像融合模块以道闸前获取的车体图像为背景，将驾驶室图像、运单信息、运单码、车牌、载重、驾驶员等综合信息等融合到一张出入存档图片中，所述融合处理根据对所述背景图像的分析选用特定的颜色及亮度来将所述综合信息按分区复合的方法融合到所述车体图像中，之后将所述出入存档图片进行暂存，并在空闲时通过通信接口将其上传到服务器的数据库中。

2.根据权利要求1所述的基于树莓派的厢式货车运输管理控制装置，其特征在于，所述图像采集单元包括与切换阵列相连的主相机、侧视相机、俯视相机，

所述图像识别模块基于yolo-v3-tiny改进后的网络模型，在原第8层前依次增加3×3卷积层、2×2下采样层及1×1卷积层共三层，且所述两个卷积层的滤波器个数分别为256、128个，

以位于车辆侧前方的主相机及侧视相机所采集的两幅图片以列排列的方式融合为一幅样本图片，对所述样本图片标注后形成训练数据集，

以所述数据集对所述网络模型进行离线训练，获得车型识别模型，

所述控制器还被配置为：

在线运行时，所述图像预处理模块将主相机、侧视相机所采集车辆图片以列排列方式融合成待测图片后输入到图像识别模块，

所述图像识别模块以所述车型识别模型对所述待测图片进行处理后获得车辆的车型信息。

3.根据权利要求2所述的基于树莓派的厢式货车运输管理控制装置，其特征在于，所述图像采集单元还包括切换阵列和俯视相机，所述图像识别模块中还含有一个以所述俯视相机所采集图片作为输入的SVM车型识别器，所述车型识别器以车辆的HOG特征、长宽比等作为SVM的特征向量，

在线运行时，所述图像识别模块以经离线训练的所述车型识别器对车辆进行车型识别，且仅当所述识别的结果属于货车类车型时，才采用所述车型识别模型进一步进行货车车型的细分类型识别。

4.根据权利要求1所述的基于树莓派的厢式货车运输管理控制装置，其特征在于，

所述出入存档图片包括货车主体图片区，及驾驶室图片区、标识区、运输信息区三个图文区，所述标识区包括车牌号、运单码、射频卡ID、驾驶员ID，所述运输信息区包括运单信息、车型、车辆颜色、载重等信息，

所述图像融合模块还被配置为：根据预设的区块位置，首先从基于驾驶室相机获取的货车驾驶室图片中截取驾驶员人脸区图像块融合到道闸前获取的车体图像中，获得第一融合图像；然后，基于后续图像编码所用的颜色空间的各分量，对所述第一融合图像分别进行频数直方图统计，获得各分量中频数最大的两个分量值作为各分量选定值，

将所述标识区、运输信息区内容以双色表示，且其背景色与前景色的各颜色空间分量分别采用所述分量选定值。

5.根据权利要求2所述的基于树莓派的厢式货车运输管理控制装置，其特征在于，所述图像采集单元包括位于道闸前用于拍摄车牌区域图像的车牌相机，其被用来获取车牌图像，

所述训练数据集中还包括标注了车牌框的所述车牌图像样本，在线运行时，经离线训练的所述网络模型对所采集的车牌图像进行识别，获得车牌区域锚框，

所述车牌检测模块首先根据所述锚框区域内可能出现的字符分析构建字符的二值化特征模板库；然后，针对所述锚框区域，检测分离出单个字符，对每个字符进行特征提取后进行模板匹配，再对词组进行辨识，获取车牌号。