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建筑渣土运输过程中造成路面污染是城市中屡见不鲜的现象。为了降低运输过程中对渣土车的监管难度，必须严格监督车辆在驶出工地前要达到合格标准。对于渣土车的“出门关”虽然有必须在车体覆盖严密、清扫清洗等步骤检查合格才能驶出工地的相关规定，但是通常建筑工地没有严格执行规定。并且由于采用人工方式监督，监察效果不理想，不合格渣土车驶出工地后在运输过程中势必给城市环境卫生造成很大污染。
根据前期调查发现，目前国内外还没有类似渣土车视觉检测系统的相关报道。目前主要依靠人工检测渣土车掉渣等是否违规，工作效率低，经常发生误检、漏检，违规渣土车污染环境但是无法追究肇事车辆的现象时有发生，严重影响城市环境卫生。
2系统设计
本文设计了基于机器视觉的渣土车检测系统，可以普遍应用于各个建筑工地和渣土车出现的场所。当渣土车进入监控路段，根据摄像机拍摄的渣土车图片分析、判断该车是否达到合格标准，大大提高了检测精度和工作效率。渣土车系统的现场示意图如图1所示。
图1渣土检测系统示意图
系统在需要监控的地段设置车辆触发装置，共需要2台车辆触发装置，1台用于告知系统渣土车辆的到来，1台用于告知系统渣土车辆的离开。系统采用2台摄像机，从车前右（或左）侧、后左（或右）侧实时拍摄渣土车掉渣土落地前的情况。
车辆经过第1个触发装置时将触发2台摄像机开始摄像，并且随着渣土车在监控区域的运动，系统将控制2台摄像机进行位置和焦距的调整从而获得最佳的成像角度和效果。所拍摄的2段视频的第1帧及最后一帧图像作为检测依据，通过相应的算法检测出渣土的掉落情况。一旦检测到掉落的渣土超标就将检测图片、视频及车辆信息数据通过网络发送到监控主机，保存在数据库中。每辆违规渣土车经过后都会有数据库的记录来作为以后查询及追究责任的证据。
3渣土检测系统
智能渣土检测系统继承了传统安检系统的基本功能，并对其实现方法加以改进，大大提高了检测效率和精度。在此基础上，还实现了远程图像传输和图像数据检索等，使系统功能得到进一步完善。渣土车辆检测系统的组成框图如图2所示。
图2渣上检测系统组成框图
渣土检测系统的主要功能模块如下：
3.1车辆触发装置
对于车辆的触发装置，目前最成熟的技术是地感线圈触发方式，可以应用于大部分建筑工地。但是该方法需要在监控区域进行土建，而且对地表环境有一定要求，对于有些建筑工地来说，可能达不到要求。对于达不到要求的建筑工地，系统可以采用光电开关作为渣土车辆的触发装置。但是光电开关作为触发装置也存在着不足，在大雨等恶劣天气下，可能无法正常工作。所以两种车辆触发装置各有优劣。
系统如果选用地感线圈作为车辆触发装置，装置直接将地感线圈的触发信号转化为电平信号或继电器信号输出。这样就可以方便地利用单片机将此信号通过串口发送到现场监控主机。
系统如选用光电开关作为车辆的触发装置，光电开关的输出一般是触点信号，同样可以通过单片机接收此信号并发送到监控现场PC机。
系统中，监控对象比较单一，均是渣土车，所以车高不会有很大变化，根据前期调查，渣土车的车高一般都在2.5m以上，系统中把光电开关的架设高度选定在2.0m。可以保证所有型号的渣土车能够被触发，并可以防止人为误触发。
3.2成像装置
在系统对渣土车的成像设备的选取上，因为系统需要对渣土车的车体成像检测渣土的掉落情况。所以需要选取适当摄像机的角度和位置。为了达到最佳的成像效果，需要对摄像机进行变焦和云台控制等操作。
经过调查发现，对于普通渣土车和卡车，除了长度方面，在高度和宽度方面不会有太大的变化，表1是部分卡车尺寸表。
表1主要轻型卡车车型外形尺寸表
从表1分析可知，大部分轻型卡车的高度在2～2.4m左右，摄像机的安装高度应该高于2.5m，以获得较大的视场。
在该渣土车检测系统中，镜头到被摄物体（车辆）的距离随车辆的运动不断变化，镜头焦距要随之变化，镜头到车辆的距离大致取决于
，Lx的值介于被监测路段距离内，如图4所示。针对该渣土车辆检测系统的应用要求，监控路面是十几米长度的情况下，普通20倍光学变焦的摄像机完全可以满足需求。对于摄像机的选择，根据现场条件，在增加辅助光源的情况下，使用普通摄像机即可；或者采用主动红外夜视摄像机，可以取得更好的效果。
图4安装参数计算示意图
4渣土图像分析方法
将2台摄像机所拍摄的2段视频中第1帧及最后一帧作为检测依据，采用实时性高的差分检测方法，分析渣土图像是否达到合格标准。
（1）差分方法基本原理
将灰度图像厂（x，y）与参考灰度图像f（x'，y'）对应象素相减，并且阈值化来提取图像f（x，y）中的灰度值变化区域。
（2）基于差分方法的渣土图像分析
将拍摄的前侧方、后侧方图片分别与标准图片采用差分方法，设定适当阈值T得到灰度值的变化区域。
由于变化区域可能是由渣土颗粒、扬尘微粒、天气差异（如雨点、光线变化等）引起，而违规掉渣的颗粒较大，其合格标准大小可根据用户提供的标准图片分析得到（这里假定能获得前侧方、后侧方对应与视频第一帧、最后1帧的标准渣土图像）。为了检测出变化区域是否是不合格渣土颗粒，对变化区域获得其大小，与标准颗粒大小比较后得到检测结果。
5网络传输及数据库
系统采用客户机／服务器模型，可以实现局域网内的实时数据传输。保证在现场无人值守的情况下，能将图像和视频数据实时到远程总控服务器。图像数据库用于图像、视频数据的保存和管理，并能按时间、车辆信息来检索车辆。
6结论
本文设计的基于网络化的智能渣土车检测系统根据工地现场的实际行车情况，完成了远程图像的监控系统，通过对渣土图像分析，实现了路面快速视觉检测，同时开发的图像数据库很好地完成了图像与视频信息在局域网内实时传输，具有重要的应用意义。
参考文献
1郑南宁.计算机视觉与模式识别.国防工业出版社，1998.
2束长宝，于照，张继勇.基于TCP/IP的网络通信及其应用.微计算机信息，2006，12-1.
3刘桂芝.智能社区网络视频监控报警联动系统的设计.微计算机信息，2007，10-1.
