云计算视觉技术下肇事车辆的定位系统设计探讨

蔡亮+程雅琼

摘要：近些年来，肇事逃逸现象屡见不鲜，为了使那些在交通事故后逃离现场的人落网，需要使用一定的技术对其车辆进行定位。传统方法中定位工作可能受到很多方面的干扰，面对车辆背景变化一类的情况无法更好适应，基于此，人们研发了一种定位系统，在云计算视觉技术的帮助下，这种系统可以实时监控肇事车辆，并将系统获取的信息进行传输；在定位系统工作过程中，可能会需要对大量数据信息进行处理，云技术技术可以有效地解决这方面问题。

关键词：云计算视觉；肇事车辆；定位；系统；设计

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）25-0149-02

随着我国人民生活水平方面的提高，车辆的使用频率也大幅度增加，但是在人们享受汽车为其带来的便利的同时，逐渐有一些问题被显现出来，例如肇事逃逸现象的增多等。一旦出现这种现象，警方需要对肇事方进行定位，而现场的监控设备可能无法为定位工作带来更多帮助，人们迫切的需要一种更加有力的系统完成相应的定位工作，而其中最重要的一环便是关键帧方面的提取工作。云技术视觉技术的出现使这一问题得到解决，可以迅速完成数量庞大的信息处理工作，提高系统准确性。

1 设计原理方面的研究

这种系统在进行工作时，需要对可疑车辆的行车路线进行更多掌握，通过采集图像的方式实现对车辆身份的分辨，具体来讲，需要根据采集的图像数据，获取可疑车辆的各方面属性，然后通过这种技术对海量数据信息方面的计算，实现对可疑车辆位置的确定工作；此系统在进行实际定位工作时可能会遇到很多方面的问题，同时也需要对很多信息进行处理，在此过程中系统需要可以实现对有价值数据的收集工作，并需要对相关的各类图像信息进行一系列的后续操作，最终还需要对这些信息进行汇总及分析，得出肇事车辆准确的位置信息；设计人员对肇事逃逸的定位系统进行设计时，可能还会使用到卫星追踪、人工智能等先进技术，因此使系统的设计工作变得更加困难，具体来讲需要四个部分进行协调工作才能完成其定位任务。

2 定位系统的子系统设计功能

1）采集模块。这部分系统主要需要实现实时监控的功能，完成对可疑车辆数据的收集工作，这也是定位系统进行工作的基础条件，但是人们获取的数据只有一小部分具有价值，系统需要对有价值的数据信息进行高速提取，排除其他无关信息方面的干扰，所以系统需要在设计时考虑到这些问题，对筛选方面的功能进行进一步设计。

2）传递模块。这部分系统需要实现信息传递的功能，在整个定位系统中需要终端完成对图像信息的处理工作，其传输工作的目的正在于此，前端系统可以获取车辆型号等一类有价值的信息，然后将这些信息进行压缩处理，将其在第一时间内向终端进行传输，使定位肇事车辆的速度最大限度提高。

3）处理模块。此部分系统需要完成对各类信息的提取工作，在采集工作完成后，人们获得了大量数据，其中有些对肇事车辆的定位工作有效，有些则与之毫不相干，因此在这一环节需要迅速将所需要的信息进行提取，进行范围的缩小工作，为系统提供真正有效的数据信息，在很大程度上提高定位工作的准确率。

4）终端处理模块。此部分系统在对肇事车辆的定位工作中发挥最重要的作用，由于定位工作需要进行海量信息的计算工作，而传统处理系统可能在这方面并不具备比较出色的性能，导致定位工作的速度大幅度下降，无法满足人们的要求，针对这些方面的问题，设计人员将云计算的技术应用其中，对系统进行优化设计，并且在一定程度上利用了处理池原理，将各类图像以超高的速度进行比对，进而使定位工作的速度方面有了明显提高。

3 软件方面的设计

设计人员对肇事车辆定位系统进行设计时，需要通过其功能实现对图像中一点位置的确定，所以需要提取特征从而为后期工作提供更多准备，软件设计工作可以完成对图像的检测功能，经过一系列操作之后，人们会发现画面中车辆并没有发生跳跃性的变化，其变动幅度会非常小；通过之后一系列的计算，可以做出车辆是否为肇事车辆的判断。

在视觉技术下，对交通肇事车辆定位系统进行相关软件设计工作时，首先需要通过传感器对车辆方面的信息图像进行收集，然后将所得图像信息降噪，使用边缘检测的方法对图像特征方面进行相关的提取工作，例如使用Sobel、Log等算子可以对图像中突变的信息进行提取，从而保留画面中比较有用的信息数据；通过参数估计获知所查车辆区域的位置信息，例如hough，一旦发现定位目标，便可以对其图像信息进行分割等操作，最终在显示器上显示相关信息；对其进行核心程序的设计时，可以按照INF方面的内容开展相关工作，使用者可以利用编辑器对其进行阅览以及相应处理，当驱动代码及通用串行总线的内容在INF内有详细记载时，可以使主机与通用串行总线连接操作顺利完成。

4 硬件方面的设计

首先，在进行云计算技术下肇事车辆定位系统设计工作时需要对图像的特征数据进行收集，具体来讲需要得到其模拟信号，进行编码、量化等一系列操作之后使其实现数字化，以便于实现其存储工作；在以往的定位系统中采集信号工作效率较低，而在云计算视觉技术下的系统中则不存在以上问题，通过使用像素条件较好、F值较大的采集卡等即可实现对速度方面的提高。

当车辆方面的信号由采集装置获取后，经由接口最终可以实现模拟信号和数字信号间的转换，再由相应的解码器对其进行处理。在模拟信号与数字信号的转换装置中，也会具有相应的解码功能，改变颜色空间方面的参数的同时，可以通过具有种类各异芯片的解码器进行相应的解码工作；通过模数转换的操作后将数字信号储存在PC设备中，便可以实现采集视频这一步骤，同时在此过程中需要经由数据压缩工作才可以将其存储到PC设备中。

进行相应图像传递一类的工作时，需要具备接收及发送装置，而且为了使其更有利于人们的使用，需要对其重量及体积等方面进一步进行压缩，让工作人员可以简单对其进行携带，这样一来人们便可以使图像传递工作不再局限于特定的时间以及地点，进而使传输速度大幅度提高，实现对数据的实时接收，例如，COFDM以及MPEG2两种技术便可以对相应信息进行随时随地地传送，指挥中心可以及时地获取所需信息；在肇事车辆的定位系统中，这种技术被广泛地应用，其主要原因是因为这种技术在以下几个方面的工作中具有极其出色的性能：工作人员可以在第一时间内获得精度较高的数据信息；采集工作不会受到地域方面因素的过多限制，当某些区域内即使建筑建设的比较紧凑，两种技术仍能够完成其工作；使用这种技术的系统自身可以对外界环境方面的影响因素进行过滤，保证传输工作的快速与安全；在安全与保密方面这一定位系统具有较为出色的表现；此系统设计较为精巧，能够让人们比较方便的带在身上，从而便于相关工作的开展等。

系统处理数字信号工作的质量在定位系统的设计工作中意义重大，通过DSP对信号方面进行相应操作，获得数字信号，然后通过电路便可以实现修改一类的操作，然后再进行相应的传送；人们可以将改变后的数字信号进行恢复操作，使人们观看到其模拟信号形态；使用这种技术能够按照人们的需要对其作出相应的调整，通过代码的编写即可实现；此处理器在通常情况下能够以每分钟上亿条的速度对指令方面进行处理，和普通处理器相比其运算能力卓绝。

当设计人员对云计算方面的平台进行建设时，可以使定位系统处理速度方面性能进行进一步提升，当定位系统需要对远超以往数量的信息进行处理时，DSP芯片可能在速度方面力有不逮，而云计算可以在很大程度上使信息处理及运算方面的速度更快，通过并行的分布式方法能够在这方面表现更加突出，从海量信息中迅速的缩小查询范围，最终实现其定位目的。

在肇事车辆快速视觉定位系统中，其图像的传感器可以实现对车辆图像的采集工作，而且在传感器中的单片机能够完成摄像一类的操作，其对串行相机的相关操作可以完成对色调等方面的调整，最后将图像进行传输；而在控制传输方面的系统设计工作中，通过前文提到的传感器可以获取帧图像，而设计传输子系统设计的目的是得到相应的线阵信息，具体来讲这部分系统能够将所得数据的格式进行调整，然后在通过显示器等设备实现对图像信息的处理及观察等。总而言之，云计算视觉技术可以对传统肇事车辆定位系统进行功能及工作效率等方面的大幅度提升，云计算方法可以以极高的速度对获取数据信息进行运算处理，使定位系统可以在较短时间内实现对海量数据的分析及筛选等一系列操作，实现对相关信息的实时监控；通过在云计算平台下硬件及软件方面的设计，系统可以进行更加高效的工作，在定位工作的精准度方面也有了一定程度提高，一旦出现肇事逃逸事件时，通过此系统可以使相应的定位追踪工作效率更高，准确性增强，使肇事逃逸者尽早落网，还受害方以公道。

5 结束语

综上所述，此文章对肇事车辆的定位系统方面进行研究，在其设计工作中融入云计算视觉技术，实现对肇事车辆的实时监控，利用云计算技术出色的计算能力，实现对数量庞大的数据处理，并将相关信息向终端进行传输；通过研究人员的实验，发现这种技术下的定位系统在各方面具有较为优越的性能，其定位工作的准确性也较过去相比有了很大程度的提升，如今已经有超过六成以上的准确率，因此具有很大的研究及推广价值。

参考文献：

[1]杨志，胡文红.基于云计算视觉技术的肇事车辆定位系统设计[J].计算机测量与控制，2013，21（3）：770-772.

[2]李可欣.交通肇事车辆快速视觉定位系统的设计与实现[J].现代电子技术，2015（20）：63-66.

[3]许晓玲.基于计算机视觉的逃逸车辆识别系统设计与研究[J].科技通报，2012，28（11）：175-178.

[4]曹月芹.基于图像的肇事逃逸车辆定位方法研究与仿真[J].计算机仿真，2012，29（12）：361-364.

[5]陆寄远，黄承慧，侯昉，等.基于Hadoop云计算平台的图像分类与标注[J].电信科学，2014，30（2）：65-69.

[6]朱为盛，王鹏.基于Hadoop云计算平台的大规模图像检索方案[J].计算机应用，2014，34（3）：695-699.