基于移动智能终端的车票管理软件设计

《基于移动智能终端的车票管理软件设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、基于移动智能终端的车票管理软件设计基于移动智能终端的车票管理软件设计在旅客列车开行过程中，列车员的一项重要而繁琐的重复性工作是核验乘客的车票，防止旅客上错车；在即将到站时提醒相应铺位的乘客，以防旅客坐过站。在平板电脑、智能手机等移动智能终端广泛应用的大背景下，可利用摄像头采集车票图像，再通过图像处理技术提取出车票信息，实现车票管理的信息化。　　从车票提取乘客信息有两种渠道，一是通过车票右下方的二维条形码（QR码）；二是直接通过文字识别技术，读取车票上的文字信息。第一种渠道中，需要破解QR码的加密算法才能获得车票信息，这是一种不合

2、适的行为。对于基层列车乘务员而言，是没有权限接入铁路部门的票务系统的。因此，应该考虑使用第二种方案来提取车票信息。这种方案的优点是避免了破解加密算法及带来的法律纠纷；缺点是需要进行图像处理及文字识别，运算量相对大一些。由于现有的移动智能终端大都配备4核1.2GHz以上的ARM处理器，1GBytes以上的内存，及高分辨率摄像头，使得实时采集车票图像并提取车票信息成为可能。　　1系统概况　　基于智能终端的验票软件，其图像采集设备采用终端自带的摄像头，通过终端自带的LCD屏、喇叭输出结果，充分利用智能终端的资源，大大降低系统部署成本。

3、　　为便于大量旅客信息的保存及查询，采用Sqlite数据库存储车票数据。此外，还有一些有关列车的设置信息，比如车次、车厢号、各站点的到站发站时间等。列车员可以通过触摸屏手动输入这些设置信息，也可以通过铁路网站直接下载。　　软件的主要处理过程如图1所示：　　预处理过程主要包括颜色空间转换、去噪、图像校正等过程。文字识别过程主要基于OCR（Opticalcharacterrecognition）识别引擎完成文字提取。识别结果存入数据库后，软件根据到站时间设置提醒闹钟，确定何时发出旅客到站的提醒信号。下面重点对预处理和识别部分的原理及

4、过程进行叙述。　　2详细处理过程　　2.1预处理过程本文由.LTK6589处理器上利用tesseract引擎进行文字识别时，大概需要10秒钟左右的时间，实时性较差。在本设计中，考虑到关注的文字信息只出现在一些固定的区域，一旦火车票的角度和尺寸被复原后，文字区域的位置是固定的。可以因此将文字区域分割出来，加快OCR的处理速度。图7中，方框部分为由程序根据预先设置的坐标标识出来的关注区域。从中可以看到，车票上关注的区域只有6个，所含文字数量非常有限，有利于加快OCR的识别速度。2.2文字识别　　关于光学字符设别OCR的研究已经非常多

5、，尤其是商用的OCR引擎已经能够达到比较好的识别效果，如汉王[5]、ABBYY[6]，等，但是由于涉及版权及成本问题，没有在本设计中采用。开源OCR也比较多，比较流行的比如tesseract[7]。与专业OCR识别引擎相比，开源OCR的识别正确率较低，速度较慢。但如果针对某个具体的问题来加以优化，则可大大改善其性能。　　为了提高tesseract识别的速度和准确率，我们先按照位置来对车票图像进行分割；接着对不同区域的分割图片采用不同的训练和识别策略：　　（1）对于车次、座号、席别、日期时间等区域，由于其格式是完全固定的，所含字符

6、的种类也十分有限，因此，我们有针对地训练比较小的模板库进行识别，加快识别的过程，提高识别的准确性。　　（2）对于起点站、终到站区域。由于车次识别完成后，其停靠站点的选项就已经确定，因此，我们让识别引擎有针对地比对与该次车各个候选站点的相似性，从而提高准确率。　　测试表明，采用上面的方法后，识别单张车票图像的时间从10余秒减少到1秒左右，能够满足实用的需求。　　2.3后续处理　　一旦识别出车票，则首先判断该旅客是否属于本次列车、本车厢。如果不是，不允许旅客上车；如果是，则将旅客数据记录进数据库，并启动定时器，周期性的检查旅客是否即

7、将到站，一旦即将到站，则发出提示信息。检查的准则是根据当前时间与软件中预置的列车到站时刻表。如果发生列车晚点，则在列车到达中间站后，乘务员可根据到站时间人为修正一个时间偏移。　　3结束语　　本设计基于OCR文字识别引擎，在移动智能终端上设计了一个车票管理软件，基于该软件可以简化列车员的工作量，提高工作效率。本设计的特点是在预处理阶段，通过QR码的特征来对车票进行几何校正；在OCR识别的过程中，通过分割车票的感兴趣区域，加快识别速度。