车牌识别系统( 二 ) _生活百科

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——自动放行将指定的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部资料库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏桿机让其通过，对于其它车辆系统会给出警示，由值勤人员处理。可用于特殊单位（如军事管理区、保密单位、重点保护单位等）、路桥收费卡口、高级住宅区等。——高速公路收费管理在高速路的各个出入口安装车牌识别设备，车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料，结合出入口资料实现收费管理。这种套用可以实现自动计费并可防止作弊，避免了应收款的流失。高速公路已开始实施联网收费，随着联网範围的扩大，不同车型的收费差额也越来越高，司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越突出，利用车牌识别技术是解决此类问题的根本方法。

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——计算车辆旅行时间在交通管理系统中可以将车辆在某条道路的平均旅行时间作为判断该道路拥堵状况的一个参数。安装车牌识别设备于道路的起止点，识读所有通过车辆并将牌照号码传回交通指挥中心，指挥中心的管理系统根据这些结果就可计算出车辆平均旅行时间。——牌照号码自动登记交通监管部门每天都要处理大量的违章车辆图片，一般由人工辨识车牌号码再输入管理系统，这种方式工作量大、容易疲劳误判。採用自动识别可以减少工作强度能够大幅度提高处理速度和效率。这种功能可用于电子警察系统、道路监控系统等。车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数位讯号。做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜绝一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益；同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以採集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的採集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字元，进而对字元进行识别.其硬体基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像採集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。车牌识别套用示意图识别原理识别流程车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬体基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像採集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软体核心包括车牌定位算法、车牌字元分割算法和光学字元识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像採集、车牌识别等几部分(如图1所示) 。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像採集单元，採集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字元分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。车辆检测车辆检测可以採用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。採用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、携带型套用的要求。系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并採用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像採集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。号码识别为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1、牌照定位，定点阵图片中的牌照位置；2、牌照字元分割，把牌照中的字元分割出来；3、牌照字元识别，把分割好的字元进行识别，最终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。一、牌照定位自然环境下，汽车图像背景複杂、光照不均匀，如何在自然背景中準确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对採集到的视频图像进行大範围相关搜寻，找到符合汽车牌照特徵的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。二、牌照字元分割完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字元，然后进行识别。字元分割一般採用垂直投影法。由于字元在垂直方向上的投影必然在字元间或字元内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字元书写格式、字元、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对複杂环境下的汽车图像中的字元分割有较好的效果。三、牌照字元识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网路算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字元二值化并将其尺寸大小缩放为字元资料库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网路的算法有两种：一种是先对字元进行特徵提取，然后用所获得特徵来训练神经网路分配器；另一种方法是直接把图像输入网路，由网路自动实现特徵提取直至识别出结果。实际套用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生鏽、污损、油漆剥落、字型褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使採集到的图像最利于识别。技术路线採用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像採集，车牌定位，字元分割，光学字元识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的採集方式决定了车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像採集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。自然光路线是指白天利用自然光线，夜间採用辅助照明光源，用彩色摄像机採集车辆真彩色图像，用彩色图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，并且，真彩色图像能够反映车辆及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特徵。用一个摄像机採集的图像，同时实现所有前端基本视频信息採集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智慧型交通系统工程预留接口。红外光路线是指利用车牌反光和红外光的光学特性，用红外摄像机採集车辆灰度图像，由于红外特性，车辆图像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理方法识别车牌。950nm的红外照明装置可抓拍到很好的反光车牌照图像。因红外光是不可见光，它不会对驾驶员产生视觉影响。另外，红外照明装置提供的是不变的光，所抓拍的图像都是一样的，不论是在一天中最明亮的时候，还是在一天中最暗的时候。唯一的例外是在白天，有时会看到一些牌照周围的细节，这是因为晴朗天气时太阳光的外光波的影响。採用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩色的，不能获取整车图像，并且严重依赖车牌反光材料。技术特点车牌识别技术是现代智慧型交通系统重要组成部分，其套用十分广泛。它以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析，得到每辆车的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理技术其可以实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理、闯红灯电子警察、公路收费管理等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通全自动化管理有着现实的意义。我国标準汽车牌照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成，汉字识别与字母和数字的识别有很大的区别，汉字的识别增加了识别的难度；我国汽车车牌的悬挂位置不统一；其他国家的汽车牌照格式(如汽车牌照的尺寸大小，牌照上字元的排列等)通常只有一种，而我国则根据不同车辆、车型、用途规定了多种牌照格式，分为普通车轿车、使馆车、警车、军车等，并且通常汽车牌照中也分大车和小车；我国汽车牌照的底色和字元颜色有多种组合，我们日常生活中常见的有蓝底白字车牌、黄底黑字车牌、以及白底黑字车牌等等。体系结构一个车牌识别系统的基本硬体配置是由摄像机、主控机、採集卡、照明装置组成。而软体是由一个具有车牌识别功能的图像分析和处理软体，以及一个满足具体套用需求的后台管理软体组成。车牌识别系统于是出现了两种产品形式，一种是软硬体一体，或者用硬体实现识别功能模组，形成一个全硬体的车牌识别器，例如DSP 。另外一种形式是开放式的软、硬体体系，即硬体採用标準工业产品，软体作为嵌入式软体。两种产品形式各有优缺点。开放式体系的优点是由于硬体採用标準工业产品，运行维护容易掌握，备品备件採购可以从任何一家产商获得，不用担心因为一家产商倒闭或供货不足而出现产品永久失效或採购困难。而软硬体一体式产品，对于使用者操作产品时更易操作及控制。对于后期的维护调试也更易于掌握。触发方式车牌识别系统有两种触发方式，一种是外设触发，另一种是视频触发。外设触发工作方式是指採用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号，车牌识别系统接受到车辆触发信号后，採集车辆图像，自动识别车牌，以及进行后续处理。该方法的优点是触发率高，性能稳定；缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大。视频触发方式是指车牌识别系统採用动态运动目标序列图像分析处理技术，实时检测车道上车辆移动状况，发现车辆通过时捕捉车辆图像，识别车牌照，并进行后续处理。视频触发方式不需藉助线圈、红外或其他硬体车辆检测器。该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显着，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低很多。