無人機智能交通系統(tǒng)

閆銘

摘要：當(dāng)今，警用無人機技術(shù)應(yīng)用逐漸普及，其功能出色、安全可靠，能滿足對交通治理的應(yīng)用需求，并且出現(xiàn)了多種類型。由于多旋翼無人機懸停性能良好，體積較小，操作簡單，目前在警用無人機中已成為不可或缺的類型。多旋翼無人機經(jīng)改裝后應(yīng)用廣泛。在為多旋翼無人機加裝空中喊話系統(tǒng)后，可實現(xiàn)交警與事故現(xiàn)場進行遠程對話。在城鎮(zhèn)公路發(fā)生交通堵塞、大型事故甚至火災(zāi)的情況下，地面路政、交警車輛以及工作人員會被漫長的車流隔離現(xiàn)場，而警用無人機可以快速飛到事故現(xiàn)場并將畫面?zhèn)鬏斀o交通管制中心，使事故處理更迅速。

關(guān)鍵詞：警用無人機;多旋翼;交通事故

1 研究背景

1.1 問題提出

在現(xiàn)代城市中，交通擁堵已成為令人頭疼且難于處理的一件事。目前傳統(tǒng)交警人工作業(yè)往往需要交警本人抵達現(xiàn)場，而交警穿越在擁擠的車流中不但影響到達速度，而且人身安全也得不到保障。而無人機行業(yè)的出現(xiàn)與發(fā)展恰恰為解決交通事故帶來了新的辦法。于是，設(shè)計一款警用無人機，就成了我們今天所研究的課題。

1.2 研究現(xiàn)狀

警用無人機目前已經(jīng)在我國各省得到廣泛應(yīng)用。據(jù)交警部門反映，警用無人機的執(zhí)法方式能夠涵蓋許多傳統(tǒng)工作方式做不到的內(nèi)容，比如路口壓線、占用非機動車道等違法行為，尤其是在無監(jiān)控路段、交通擁擠路段等很難進行違章取證的地方。警用無人機不受地面交通情況影響，能夠做到多點覆蓋，全方位、無死角的展示違章行為，能夠更靈活、機動地輔助警方工作。

傾槳六旋翼的概念最早出現(xiàn)在2015年左右。當(dāng)時CyPhy Works公司曾在Kickstarter上推出一款CyPhy LVL1無人機眾籌項目，該項目擬推出一款家用傾槳六旋翼攝影無人機，但最后因無法達到商業(yè)目的而遺憾失敗。至今，傾槳六旋翼機型在目前市場中暫未出現(xiàn)。若能通過對傾槳六旋翼的改造，將其機型獨特優(yōu)點應(yīng)用到交警執(zhí)法中，就能打造出一款性能優(yōu)異、功能齊全的警用無人機。

2 設(shè)計思路及創(chuàng)新點

首先預(yù)估飛行性能及懸停時間，確定整體機型及飛機結(jié)構(gòu);其次進行輔助系統(tǒng)設(shè)計，如嵌入式攝像頭的選定等;最后進行軟件設(shè)計，對圖像處理、車牌識別系統(tǒng)進行設(shè)計。

整體思路如下：

本課題的創(chuàng)新性在于利用對傾槳六旋翼的改造提升無人機懸停時間，采用嵌入式攝像頭減小整機體積與飛行阻力，并對現(xiàn)場傳來畫面進行圖像處理與車牌識別。由于無人機飛行不受地面路況限制，通過喊話器、圖傳技術(shù)等能夠與事故現(xiàn)場進行指揮調(diào)度，能夠滿足交警實時指揮排除故障的要求，同時也最大程度地減少了出警時間與警力調(diào)動，有效地保障了工作效率與交警人身安全。能夠很好地勘測事故現(xiàn)場，并且智能識別對應(yīng)的事故車輛車牌，克服了傳統(tǒng)記錄方式耗時耗力的缺點，充分體現(xiàn)了計算機與無人機視覺技術(shù)的優(yōu)勢，為交警的工作提供了一個更便捷的平臺。

科學(xué)性在于我們可以利用已有的技術(shù)，在此基礎(chǔ)上進行創(chuàng)新組合，理論上是可以達到要實現(xiàn)的目標(biāo)的，下面對可行性進行分析：首先現(xiàn)代旋翼無人機技術(shù)已經(jīng)成熟，我們對已有的普通六旋翼無人機進行改造，將槳盤傾斜安裝;其次是嵌入式攝像頭設(shè)計，擬采用小型攝像頭，利用傾槳六旋翼飛行平穩(wěn)的特點，擺脫云臺，減小體積;最后是圖像處理與車牌識別技術(shù)，這點我們可以運用霍夫變換、水平垂直投影法、對比標(biāo)準(zhǔn)字符庫來通過matlab實現(xiàn)。本實驗在理論上是完全可行的。

3 結(jié)構(gòu)設(shè)計

3.1 機型設(shè)計

采用傾槳六旋翼機型。由于傾槳六旋翼獨特的動力特性，其飛行時能夠保持機身水平，因此無須云臺，能夠大幅度降低迎風(fēng)阻力，且能解決無人機在高速飛行時因機身傾斜角度過大而導(dǎo)致的螺旋槳入鏡的問題。

3.2 攝像頭設(shè)計

由于傾槳六旋翼無須云臺保證攝像頭水平，因此可采用嵌入式攝像頭，減小了體積的同時也減小了飛行阻力。根據(jù)實際使用需求，擬采用博超200型500w像素攝像頭。

3.3 電機、電調(diào)、螺旋槳等配件的選用[1]

根據(jù)平槳六旋翼模型，利用文獻[1]中資料及方法計算，得到如下硬件選用方案及飛行性能估計：

其中方案1與方案2懸停時間較長，但整體機架軸距過大，不方便使用。在懸停時間幾乎不變的情況下考慮選用方案3，這樣在滿足使用需求的前提下能夠減小體積，方便攜帶與運輸。

4 車牌識別系統(tǒng)設(shè)計[24]

車牌定位：首先計算圖像中（x，y）處的像素點及其鄰近區(qū)域的參數(shù)（r，θ），然后將其累加。通過查找局部最大值，進而提取最可能存在的，得到符合閾值要求的直線，并且讀出它們的坐標(biāo)方程，得到其在原圖上得位置。

假設(shè)待檢測直線方程為：

y=ax+b（1）

那么兩參數(shù)a，b將形成空間（a，b），即用在某固定坐標(biāo)系中，我們可以通過斜率和截距來定位和表示一條直線。

為了解決直線豎直時斜率無窮大的情況，我們將上式轉(zhuǎn)化為：

ρ=xcosθ+ysinθ（2）

其中ρ為坐標(biāo)原點到直線某一點的距離，θ為距離直線與x軸夾角。

那么將圖像中大于閾值（即符合要求）的直線投影回直角坐標(biāo)中，得到方程：

y=-cosθlsinθlx+ρlsinθl（3）

字符分割：對灰度圖運用大津法（OTSU，自適應(yīng)閾值分割）找出最佳分割點，將灰度圖轉(zhuǎn)化為二值圖，然后找到字符間的邊界點。

設(shè)τ為前、背景兩圖像的最佳分割值，則前景占比為ω0，平均灰度值為μ0;背景占比為ω1，平均灰度值為μ1。

則圖像的總平均灰度為：

μ=ω0*μ0+ω1*μ1（4）

前景和背景圖像的方差：

g=ω0*（μ0-μ）*（μ0-μ）+ω1*（μ0-μ）*（μ0-μ）

=ω0*ω1*（μ0-μ）*（μ0-μ）（5）

當(dāng)方差達到最大值時，可以認為此時的前、背景擁有最大差異，得到最佳灰度值τ：

sb=ω0*ω1*（μ0-μ）*（μ0-μ）（6）

最后將得到的字符與標(biāo)準(zhǔn)模板庫進行對比，得到識別后的車牌。

5 結(jié)語

本文提出了一種利用傾槳六旋翼進行警用無人機設(shè)計的一種方案，進行了整體機械結(jié)構(gòu)設(shè)計與可行性分析，并對車牌識別技術(shù)做了簡要理論分析。實驗結(jié)果表明，本文所提設(shè)計方案基本簡單可靠、經(jīng)濟性好，能夠滿足交警執(zhí)法的使用需求，車牌識別檢測精度能夠基本達標(biāo)，證明了該檢測系統(tǒng)可以快速而準(zhǔn)確地檢測車輛信息，協(xié)助交警工作。

參考文獻：

[1]全權(quán)著，杜光勛，趙峙堯，戴訓(xùn)華，任錦瑞，鄧恒譯.多旋翼飛行器設(shè)計與控制[M].北京：電子工業(yè)出版社，2018：7074.

[2]張云剛，張長水.利用Hough變換和先驗知識的車牌字符分割算法[J].計算機學(xué)報，2004（01）：130135.

[3]林俊，楊峰，林凱.一種利用Hough變換和先驗知識的車牌識別新方法[J].信息化縱橫，2009，28（17）：2325+30.

[4]佚名.基于FPGA水平垂直投影（字符分割）法的實現(xiàn)[EB/OL].http：//bbs.elecfans.com/m/jishu_1627225_1_1.html，201887.

項目基金：合肥工業(yè)大學(xué)2019年校級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目資助（項目編號：X201910359002）

作者簡介：閆銘（1999—），男，漢族，黑龍江綏化人，本科，研究方向：飛行器制造工程。