【技术实现步骤摘要】
一种基于车牌角点特征的道路救援装备正方位拖牵诱导方法
本专利技术属于道路救援装备智能化操作领域，尤其涉及一种基于车牌角点特征的道路救援装备正方位拖牵诱导方法。
技术介绍
随着社会经济的不断增长，我国道路交通基础设施建设及汽车工业得到飞速发展，机动车保有量在大幅增加，汽车在行驶途中由于驾驶不当或车辆自身故障等导致的车辆无法正常行驶等特殊情况与日俱增，作为汽车后市场的道路清障救援行业逐渐被社会和民众重视，道路清障救援行业对保障道路运输安全高效的重要性日益凸显。但是由于交通事故的发生具有无法彻底预防的客观必然性，因此在很多汽车交通事故后，常有因清障救援不及时或救援效率不高而导致城市交通拥堵或二次连锁事故发生，比如道路救援装备无法快速准确从正方位把事故车辆托离现场而导致交通堵塞就是其中之一。一般正方位救援环境比较复杂，大多面对狭窄及拥堵环境，作业空间严重受限，被拖车夹在左右两车中间，呈“三”字形排列，此时道路救援装备只能从被拖车的前方实施拖牵救援。道路救援装备的拖牵装置主要由折臂、伸缩臂、摆臂及两侧托臂组成，在正方位拖牵作业实施的过程中，道路救援装备位于被拖车车头的前方，...
【技术保护点】
1.一种基于车牌角点特征的道路救援装备正方位拖牵诱导方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)采集拖车后方作业区域图像并对图像进行预处理；(2)对预处理后的图像进行角点检测及优选；(3)对优选的角点进行聚类；(4)根据优选的角点对车牌定位并得到车牌中心；(5)根据车牌中心实施拖牵诱导。
【技术特征摘要】
1.一种基于车牌角点特征的道路救援装备正方位拖牵诱导方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)采集拖车后方作业区域图像并对图像进行预处理；(2)对预处理后的图像进行角点检测及优选；(3)对优选的角点进行聚类；(4)根据优选的角点对车牌定位并得到车牌中心；(5)根据车牌中心实施拖牵诱导。2.根据权利要求1所述的一种基于车牌角点特征的道路救援装备正方位拖牵诱导方法，其特征在于，在步骤(1)中，图像采集及预处理方法如下：在道路救援装备尾部折臂上安装车载摄像头，对拖车后方作业区域图像采集，并先将彩色采集图像转成灰度图像，然后对灰度图像进行平滑滤波处理。3.根据权利要求2所述的一种基于车牌角点特征的道路救援装备正方位拖牵诱导方法，其特征在于，在步骤(2)中，采用哈里斯角点检测算法对平滑后的灰度图像进行检测，获得图像中的角点，并将得到的所有角点存储到角点集合O中；对哈里斯角点检测算法获得的角点进行优选，得到优质角点集合A，方法如下：(2.1)按照角点横、纵坐标依次递增的顺序，遍历角点集合O中的所有角点，并在以每个角点为中心，半径为5像素的圆形区域内，将该区域角点强度最大的角点保存到优质角点集合A中；(2.2)上述遍历结束后，对优质角点集合A中重复保存的具有相同坐标及角点强度的角点，只保留其中一个，并将多余的相同角点从优质角点集合A中删除，最后可得到N个不同的优质角点。4.根据权利要求1所述的一种基于车牌角点特征的道路救援装备正方位拖牵诱导方法，其特征在于，在步骤(3)中，角点聚类方法如下：根据角点之间的距离对优选得到的角点集合A进行凝聚层次聚类，得到I个车牌字符预选角点集合Bi，i＝1,2,3…,I，其中，i表示预选角点集合的序号，方法如下：(3.1)把优质角点集合A中的每个角点ann＝1,2,3…,N，各视为一个类，每个类中有且只有一个角点，计算当前所有类两两之间的类间距Drg，Drg表示第r类和第g类之间的类间距，定义类间距Drg为第r类中的每个角点与第g类中的每个角点之间欧式距离的平均值，由于当前每个类中有且只有一个角点，即第r类中只有角点ar，第g类中只有角点ag，故此时类间距Drg计算公式为：Drg＝drg式中，drg表示角点ar和ag之间的欧式距离，即其中，和分别表示角点ar的横、纵坐标，和分别表示角点ag的横、纵坐标；根据类间距Drg的物理意义，则有Drg＝Dgr，且当r＝g时，Drg＝0，将上述计算得到的所有类间距用矩阵形式表示，可得到初始的N×N类间距矩阵矩阵H中的r行g列元素即为Drg；(3.2)遍历当前的欧式距离矩阵H，找到矩阵H中的非对角线最小元素，即当前类间距最小值，设为Dst，且s≠t，表示第s类和第t类为当前距离最近的两个类，若Dst＜Dth，则将第t类中的角点归并到第s类中，进而将第s类和第t类合并为一个新类，并将合并后的角点总类数记为V，进入子步骤(3.3)；否则结束聚类计算，可得到I个车牌字符预选角点集合Bi，i＝1,2,3…,I，其中，i表示预选角点集合的序号；I表示车牌字符预选角点集合...
【专利技术属性】
技术研发人员：李旭，曹继文，倪培州，韦坤，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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