摘要： 提出了一種基于機器視覺和深度學習的智能路牌識別系統(tǒng)。采用嵌入式的ARM9作為前端采集系統(tǒng)，在服務器上采用圖像處理算法先對前端采集的路牌圖像進行文字區(qū)域的提取和分割，然后用訓練好的卷積神經網絡對分割的文字進行識別，最后將識別信息以語音的形式反饋給使用者。使用前端硬件在高速公路上采集路牌圖像并在服務器的CAFFE框架上進行測試，結果表明該系統(tǒng)能實時準確地將路牌信息以語音的方式播報給使用者。
0 引言
隨著社會的快速發(fā)展，現(xiàn)今的生活中，汽車已經成為主要的交通工具，路牌也成為一種重要的導航工具。無論是高速公路還是國道、省道，到處都樹立著路牌。然而，由于路牌常常被豎立在路的兩邊，當司機需要了解路旁路牌的信息時，宣傳欄廠家，注意力很容易被分散，當駕駛者對自己所在道路不熟悉的時候，前方路況和各種標志的路牌會讓駕駛者的心里壓力變大，駕駛者由于減速觀看路牌很容易發(fā)生交通堵塞和交通事故，使得交通狀況變得更加惡劣。對此，國內外一些研究學者對路牌的識別進行了研究[1]，但效果不是很理想，將路牌識別系統(tǒng)實現(xiàn)的更是少之又少。智能路牌識別系統(tǒng)能有效地提取路牌信息，幫助駕駛者理解路牌的信息，滾動燈箱，對于安全駕駛有著極其重要意義，對將來智能駕駛戰(zhàn)略也將做出突出的貢獻。
1 智能路牌識別控制系統(tǒng)的總體設計
本系統(tǒng)由基于嵌入式技術的前端采集、通信傳輸系統(tǒng)和遠程云服務器識別系統(tǒng)組成。前端采集傳輸采用基于三星Cortex-A9架構的核心板，配備一千萬像素攝像頭、語音播報模塊和4G通信模塊構建智能路牌識別系統(tǒng)的硬件平臺。攝像頭采集含有路牌的圖像，由主控芯片對圖像進行壓縮，壓縮后的圖像在4G模塊下通過SOCKET程序傳送到云服務器上。采用云平臺服務器作為智能路牌識別器的數(shù)據(jù)處理中心，在服務器上通過深度學習算法訓練文字識別網絡，指路牌，將分割后的圖像在訓練好的網絡上進行識別，然后將得到的結果傳輸?shù)角岸耍ㄟ^語音模塊播報給使用者。智能路牌識別器的總體設計如圖1所示。
2 智能路牌識別控制系統(tǒng)的硬件設計
2.1 主控單元模塊
該模塊采用ARM9核心的處理器作為中央控制單元模塊，用它實現(xiàn)對前端采集系統(tǒng)各個單元模塊所采集的數(shù)據(jù)信息進行匯總分析和處理，對各個功能模塊發(fā)出控制指令，協(xié)調整個系統(tǒng)穩(wěn)定運行。中央控制單元完成圖像采集，根據(jù)預先板載的壓縮算法程序完成圖像壓縮，通?？蛇_到6：1的壓縮率，并發(fā)給云服務器，減小了傳輸時間，保證了信息傳輸?shù)膶崟r性。中央控制單元同時接收來自云服務器發(fā)送的識別結果，并將結果通過語音模塊反饋給使用者。
2.2 前端采集模塊
前端采集采用的是一千萬像素的CMOS高清攝像頭，它能夠清晰地拍攝前方場景信息，用于智能路牌識別系統(tǒng)對路牌信息的采集。得到的高清圖片存儲在中央控制單元，并由中央控制單元對其進行處理。
2.3 無線通信模塊
無線通信模塊由外圍電路和4G通信芯片構成，使用SOCKET通信和4G通信技術，完成智能路牌識別系統(tǒng)和云端服務器的相互連接。在中央處理器模塊的控制下，前端采集壓縮的圖片在無線通信模塊的作用下發(fā)送給云端服務器，同時云端服務器將處理完成的信息通過無線傳輸模塊發(fā)送給中央控制單元，把結果實時反饋給使用者。
2.4 語音文字播報模塊
語音播報模塊主要作用是將云端服務器處理的路牌文字信息以語音播報的形式展現(xiàn)給駕駛者，使得駕駛者不用因環(huán)顧四周的路牌文字而分心。該模塊主要采用SYN6288中文語音合成芯片實現(xiàn)對語音文字的播報，把云端服務器發(fā)送的文本文字轉化為音頻信息。SYN6288語音芯片采用UART和SPI兩種通信方式，實現(xiàn)文本智能分析處理、多音字處理功能。該模塊的電路如圖2所示。
3 智能路牌識別控制系統(tǒng)的軟件設計
本系統(tǒng)軟件的設計由兩部分組成。一部分是前端ARM9加載Linux系統(tǒng)的設計，完成前端信息的采集壓縮、云端服務器通信和語音播報的功能。前端采集程序流程圖如圖3所示。
另一部分是在云端服務器上實現(xiàn)對采集圖像的預處理、檢測、分割和分類識別功能。云端服務器首先對前端發(fā)送的圖像解壓縮、預處理，利用支持向量機（SVM）算法檢測是否含有路牌。檢測到路牌之后對路牌區(qū)域進行提取，對提取后的路牌進行圖像處理，然后利用投影法對文字進行分割，最后進行文字識別。其中文字識別部分采用的是目前流行的深度學習框架——CAFFE框架，主要采用C++/CUDA高級語言來實現(xiàn)對深度學習網絡的訓練和文字的識別。云端服務器程序流程圖如圖4所示。
4 基于卷積神經網絡的文字識別算法
