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基于Android的立陶宛交通监控系统（LTTMS）
Yan Wan, Tomas Jankauskas2，*, Lamptey Khalid Odartey3
东华大学计算机科学与技术学院，上海，中国
*通讯作者邮箱:tomastomasj@gmail.com
摘要 世界各地的汽车数量正呈指数级增长。因此，向通勤者传播实时信息是必要的。近年来，智能手机上GPS的可用性和丰富的车牌识别算法，使得基于移动电话的交通监控系统变得非常方便。在这篇文章里，我们将介绍立陶宛的交通监控系统。在这样一个缺乏可靠的交通应用程序的国家，该应用程序能够生成交通数据，向用户通报道路情况，并且帮助预防犯罪。
1. 介绍
交通是任何国家最重要的基础设施之一。随着时间的推移，车辆的数量和道路上的犯罪活动急剧增加，交通系统现在正在变得越来越复杂。因此，监测这些活动的必要性，显然已经成为一个极为重要的问题。与交通基础设施相关的主要问题之一，是犯罪和交通堵塞。解决这一问题的一个办法，是开发一个可靠和用户友好的交通监控系统，使每个人都能使用，将能成功地解决这些困难。
近年来，交通拥挤和交通事故已经带来了极为重大的时间损失，财产损失和环境的污染。结果是，我们必须推进交通管理和调用技术，以改善可能导致的交通问题，这样会减少道路压力。该系统利用用户采集的实时采集的交通信息的帮助下，该系统利用用户收集的信息，可以识别当前交通运行和流量情况，还能帮助预测在不久的未来的交通流量，帮助驾驶员选择最优路线。
车牌识别系统（LPR）是打击犯罪的强有力工具。车牌号码有助于唯一地识别车辆。通过识别车辆的车牌号码，车牌识别系统可以检测罪犯的行踪，快速发现犯罪行为。车牌在不同的国家有不同的样式、颜色。每个国家都有独特的车牌格式，因此，他们开发了适合于车辆车牌号码的LPR系统。每个系统使用不同的组合算法。
立陶宛是世界上没有高度发达的交通状况系统的国家之一。在2016年，全国有150万辆注册了的机动车，和39.7千辆的摩托车和轻便摩托车。要记住，这个国家只有280万人左右，这是个很大的数字。因此，他们国家有必要开发一个可以帮助管理和观察立陶宛交通的管理系统。它应该是方便和免费的。
本篇文章的主要目的是介绍立陶宛交通监控系统，该系统能够利用无线通信，来实时检测并标记车牌和交通事故。这个架构允许我们收集交通数据，那些被用户基于Android平台的移动设备生成的交通流量数据。
2.相关工作
我们系统的主要目的是，检测车牌并对交通问题进行监控。因此，我们将试着对之前与这些主题相关的工作，做一个简要的概述。
2.1 LPR
目前，许多不同的LPR技术已经被引入。然而，虽然对LPR的研究已有几十年的历史，但是目前仍然存在许多不足之处，降低了识别精度。
基于形态学操作的sobel技术被用来识别610个沙特阿拉伯车牌号码[2]。LPR系统已经达到了很高的精度，大约95%的高精度。然而，它并没有覆盖沙特阿拉伯的车牌号码的全部范围。
在土耳其，一种基于边缘检测和基本形态学算子，如侵蚀、滤波卷积的技术，使用涂片算法对整个图像进行水平面和垂直平面的扫描。这个项目成功的达到了92%的准确率[3]。然而尽管有很高的精度，该系统还是无法识别Y, X和Q等字母。
一个澳大利亚LPR系统，已经被提出，该系统使用了两种科技，包含使用神经网络进行字符识别，这个系统可以显示高准确度的数字图像和标准的澳大利亚车牌号码[4]。
2.2交通监控系统
近年来，有一些迭代建立一个基本的交通监控系统，目前，我们可以注意到努力实现群包，和提取位置数据的迭代。为了更深入地了解这个问题，并分析可能的解决方案，我们将着眼于那些已经存在的系统。
Waze是一款为安卓设备开发的，基于GPS地理定位的导航应用程序，它支持GPS，并带有显示屏，它可以向客户端提供一些被用户提交的详细路线信息的路径规划数据和行驶时间。Waze是一个社区驱动的应用程序。它的用户正在收集补充地图和交通数据。[5]
谷歌交通是谷歌地图的一个功能，它可以显示主要道路和高速公路上的交通状况，可以通过在智能手机上的谷歌地图应用程序观察交通状况。它分析由用户生成并传输到谷歌的GPS定位。[6]
“Beat the Traffic”提供实时交通信息、彩色标注地图、交通拥堵区域和实时交通摄像头。它可以在公路和高速公路上的汽车的智能手机，和车载导航系统中收集信息。用户还可以通过发送有关事故、危险、建筑区域等信息来发送手动报告。[7]
3.方法
我们将简要描述用于构建LTTMS系统的技术和方法。
3.1 OpenALPR
LTTMS使用一个开源的C/ C 库，通过一个叫做OpenALPR的LPR系统，来进行车牌识别。
OpenALPR完成车牌识别需要依次经过8个阶段（图1）：1。车牌检测，2。二值化，3。Char分析，4。《车牌边缘计算》，5。车牌图像处理deskew， 6。字符分割，7。光学字符识别（OCR），8。后置处理。为简单起见，我们将这些步骤分为三组：1。车牌检测，2 。车牌字符识别，3。后置处理。
我们将通过定义OpenALPR系统的所有8个阶段进程，以识别立陶宛车牌号码。
图1所示。 车牌识别系统的阶段。3.2 OpenALPR模块
图2。LPR阶段：A）LP检测；B）的关键资讯；C）LP区域字符大小区域；D）边缘精确的LP；E）LP图像deskew；F）字符分割后的LP
模块1：LP检测LP区域检测
利用局部二值模式（LPB）算法对可能的车牌区域进行分类，找出可能的车牌区域和其尺寸值：x和y平面，宽度和高度。LBP计算的主要概念是比较每个像素和它旁边的像素，总结出图像的局部结构。如果中心像素的强度大于或等于它附近像素的强度值，那么就将中心1的值设置为1，否则设置为0[8]（图2A））。
LP图像二值化
二值化是发生在车牌检测阶段，在车牌上发现的每个LP区域进行二值化的过程。在这一阶段，每个车牌区域都会产生许多二值图像，这将有助于提高车牌上字符[9]的检测概率（图2B））。
字符分析
这个阶段的主要目标是发现车牌区域中字符大小的区域。首先，必须要找到车牌区域内所有的连通点。其次，我们已经发现了与LP字符的宽度、高度相近、上下排列成一条直线的相似连通点。在每个领域，这种分析至少要执行好几次。如果在该地区没有发现任何东西，就不会发生进一步的进程。但是，如果潜在的字符被发现了，就会保存它，然后进行下一步（图2 C））。
计算LP图像边缘
在这一个阶段，主要的思想是发现准确的位置和车牌的边缘。首先，必须找到车牌区域的所有霍夫线[10]。它是对车牌图像进行处理，并对一系列垂直线、水平直线进行一些计算。然后，我们需要使用这个列表中的字符高度，就是在字符分析阶段中发现的字符高度。
执行LP图像处理
deskew将车牌区域更改为标准大小和方向。它是通过利用LP边缘信息来实现的。在理想的情况下，在deskew阶段后，我们应该有正确的LP图像的方向，没有任何旋转或歪斜。
模块2：LP字符识别，字符分割
这个阶段的主要目标是隔离那些合并了整个LP视图的字符。垂直直方图有助于发现LP字符之间的间隙。在分析期间，将清除字符框 中的内容。
OCR（光学字符识别）
OCR使用Tesseract OCR引擎，它可以独立识别每个单个字符。它计算可能的字符和它们的置信度。
模块3：后期处理
后期处理负责选择OCR阶段后的最佳的印版字母组合。所有低于特定阈值的字符都将被取消资格。在后处理期间，如果请求，将对处理区域进行验证。
3.3培训OCR
为了提高车牌检测的精确度，可以对OpenALPR的OCR进行训练。在收集了大量合适的立陶宛车牌图像（大约200个），并对这些车牌进行处理之后，我们使用OpenALPR提供的二进制包来训练新的数据[11]。
3.4系统设计
系统主要有三个组件：1）安卓客户端；2）web服务器；3）数据库。要使安卓设备与web服务器通信，必须调用HTTP库。PHP脚本被用于建立它们之间的通信。类似地，我们使用PHP在web客户端和MySQL数据库之间建立连接。
立陶宛的监测系统可以处理一些问题。首先，它可以通过车辆检测和报告车辆犯罪。汽车牌照号码和位置被用作非法行为的证据。应用程序可以访问相机并捕获图像。通过手动选择所需要的区域来裁剪图片。这个区域由OpenALPR处理，OpenALPR负责车牌的识别。车牌的字符和汽车的位置被发送到数据库。这个过程在图1中用蓝色表示。
LTTMS也可以用来记录路上的交通情况。它拍一张图像、地址和定义作为要存储在数据库中的值。所有这些信息都是通过web服务器发送的，在PHP脚本的帮助下，这些信息从web服务器发送到我们的数据集（图1，蓝色箭头）。LTTMS用户还可以发送请求（图1，红色箭头）并要求更新犯罪（LPR）或交通流量报告数据。如果数据集不是空的，信息将显示给安卓用户（图1，绿色箭头）。
图3。系统设计块图。
3.5 XXAMP web服务器
XAMPP是一个简单、轻量级的阿帕奇发行版，我们使用它在本地主机级别[12]上部署，并测试web应用程序。它适合用PHP测试MYSQL。
在我们的安卓项目中，我们编写了一个简短的PHP脚本，以便XAMPP能够将Web服务器连接到数据集。当安卓用户发送一个信息源时，XAMPP接收了这个信息源，相应的PHP文件给出进一步的命令，将数据重定向到MySQL数据集里存储的地方。类似地，当安卓用户请求获得有关交通或车牌号码数据集状态的信息时，PHP文件将帮助从MySQL检索信息，并将其发送到web客户端。为了测试这个项目，我们运行了两个XAMPP模块：web服务器阿帕奇和MySQL数据库模块。
3.6 MYSQL数据库
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系（RDMS），它基于结构化查询语言（SQL），是一种用于数据管理和操作的标准计算机语言。
立陶宛交通监控系统的开发需要建立两个数据集。其中一个储存立陶宛车牌号码，附加犯罪的简短定义及其位置，用来补充具体的许可证号码（图4 A））。数据集用于存储和检索记录。
另一个表保存交通事件信息。包含交通事故的地理坐标(经度和纬度)图像名称，交通问题描述（图4B））。与crime_event表相同，traffic_event用于存储和获取数据。
图4。MYSQL数据集：A）犯罪活动；B）道路上的交通问题
4. 实验结果
在实验过程中，我们通过训练OCR来提高立陶宛车牌的识别率。利用OpenALPR训练二进制文件，收集并使用了大量不同角度的高质量图像。此外，我们已经排除了立陶宛车牌号码(Q， W，X)中不存在的字母，当O错误地被检测为Q时，修复了大多数情况下的错误。我们已经测试了246幅图像，来看看精度有什么变化。我们的立陶宛车牌数据被分为三个小组：小可视角度，大可视角度，带“O”的车牌。识别率有了可观的提高（表1）。
表1, 识别精度与训练和未经训练的OCR和不同的车牌号码的情况
|
塔板数情况下 |
未经训练的OCR(%)，平均。 |
训练OCR (%)， avg。 |
|
小可视化角度 |
90.4 |
92.6 |
|
大可视化角度 |
84.3 |
90.7 |
车牌号带“O”，小可视化角度 88 9 91.3
此外，还测试了应用程序与数据库（MYSQL）之间的通信。首先，我们尝试研究了系统的LPR部分。我们捕获了一辆挂有立陶宛牌照的汽车的图像（图5，1）。通过OpenALPR系统进行处理，识别车牌号码。数据和图像被发送到XXAMP web服务器，在那里按照PHP脚本的命令将数据存储在MYSQL数据库中。我们还试图从数据集中检索车牌号码信息（图5，2）。所有的步骤都很成功。
图5。 应用程序LP检测块的阶段（发送和检索数据）
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