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车牌识别系统介绍

浏览：发布日期：2018-06-16

近几年来,随着计算机科技的发展,硬件水平的不断提高,模式识别技术的发展以及人工智能理论在图形图像处理中的成功运用,智能车牌识别技术不断发展,所谓智能车牌识别系统以及其工作原理,实际上就是通过引入数字摄像技术和计算机信息管理技术,采用先进的图像处理,模式识别和人工智能技术,通过对图像的采集和处理,获得更多的图像信息,从而达到对车牌字符进行自动识别的系统,这个系统是模式识别技术在实践中的一个运用。目前主要的车牌识别系统主要由以下几个具体步骤构成图像采集、图像处理、车牌定位、车牌识别。

其中核心部分,也就是需要在PC机上处理的过程主要有图像处理,车牌定位,车牌识别,这些步骤是我们研究车牌识别技术的重点所在。

一、车牌识别系统的应用前景

近几年来,车牌识别技术成为了一个热门。车牌识别系统集中了先进的光电、计算机、图像处理、模式识别、远程数据访问等技术,实现对监控路面过往的每一辆机动车的特征图像和车辆全景图像进行连续全天候实时记录,计算机根据所拍摄的图像进行牌照自动识别。该系统可以应用于路桥关口,实现对过往车辆的不停车收费,还可以置于交通要塞,实现对进出车辆的不间断适时监控,除此之外,车牌识别系统还可以应用在以下几个领域：

（1）交通适时监控。利用车牌识别系统的摄像设备,可以直接监视相应路段的交通状况,获得车辆密度、队长、排队规律等交通信息,防范和观察交通事故。这种适时监控系统一旦成功运用,将极大的方便交通管理,节约大量的人力物力。同时也提高管理效率。

（2）流控制指标参数的测量。该系统能够测量和统计很多交通流指标参数,如总的服务流率,总行程时间,总的流入量和流出量,车型及车流组成,日车流量,小时,分钟车流量,车流高峰时间段,平均车速,车辆密度等,这为交通诱导系统提供必要的交通流信息。

（3）路费交纳、安全检查、运营管理实行不停车检查。根据识别出的车牌号码从数据库中调出该车档案材料,可发现没有及时交纳养路费的车辆。另外,该系统还能发现无车牌的车辆。若同车型检测器联用,还可迅速发现所挂车牌与车型不符的车辆,对车辆管理实现真正的智能化,相比较于目前的人工管理这种管理方式极大的提高了效率。

（4）车辆定位。由于能自动识别车牌号码,因而极易发现被盗车辆,以及定位出车辆在道路上的行驶位置,这为防范、发现和追踪涉及车辆的犯罪,保护重要车辆的安全有重大作用,从而对城市治安及交通安全有重要的保障作用。

（5）军事应用。在一些军事要塞的出入口处,车辆流量较大,由于其特殊性,对过往车辆的管理就显的特别严格,如果人工管理,必然极大的消耗人力物力,同时由于人的主观性,有时候又不免会出现一些错误,而这些错误有的时候是致命的。如果采用智能车牌识别系统,就可能避免这些错误,极大的提高了这些部门的安全性。

二、车牌识别技术中的难点

车牌识别系统在实验室里已经取得了令人满意的效果,但很难应用于实际工程中,这是因为实验室的环境是处于理想状态的,而在自然环境里,由于受到人工拍摄条件,天气等因素的影响,识别率很难达到要求。我们大致的把这些因素归纳为“三类”

1.汽车牌照本身的特征

（1）牌照的图像质量本身无法保证。有些牌照被污损,而有些牌照的字符模糊不清,对光线的散射性不好,这些不确定性极大得影响了识别的准确率。

（2）牌照缺乏统一的标准。根据中华人民共和国公共安全行业标准对机动车辆牌照的有关规定,车牌的规格、颜色和适用范围各有不同。就目前我国的各种车牌中,有蓝底白字的,黄底黑字的,还有一些特殊的如军车,警车,国外驻华机构的工作的车辆,由于缺乏统一的标准,使得车牌识别过程中字符的分割难度较大,缺乏统一的模式规则的指导。

（3）车牌附近环境恶劣。车牌附近往往有复杂的外形或挡车器等,不利于车牌的定位和分割。有的车辆在车牌处有广告的文字,这些图像对车牌定位有很大干扰,不利于车牌定位与字符识别。

2、外部环境的特征

（1）外界光照条件的不相同白天和晚上光照强度不同。光照对图像质量影响很大。不同的光照角度,对车牌影响也较大。不同时间,不同气候条件,以及背景光、车牌反光程度决定了车牌区域的亮度特征。

（2）外界背景的复杂程度也影响着车牌的定位准确率。背景中与车牌区域特征相似区域的大小反映了背景的噪声程度。例如与车牌字符相似的背景远处的广告语就很容易影响车牌的粗定位。

3、车牌识别系统应用方案的特征

（1）不同实际工程其摄像方位和角度不一样。实际工程中摄像方位相对于车辆行驶的方向一般是正上方、左侧和右侧,摄像角度一般在。一之间。相对来说,摄像角度越小,车牌在平面图像中变形越小,识别效果越好。摄像方位和角度对车牌字符分割影响较大,对车牌校正的方法的校正能力要求也更高了。

（2）光线较暗时,不同的人工光照角度、方位和亮度对车牌识别系统影响也不一样。尽管规范车牌对光的散射能力较强,但人工光照的方位角度不同时,也会影响车牌的亮度。亮度不均匀对车牌二值化算法提出了更高的要求。

（3）不同的实际工程,图像的分辨率要求也不同。分辨率大小影响车牌识别系统的识别速度和字符的识别率。中字符的象素分辨率一般为,而车牌识别系统字符的分辨率一般在和之间。分辨率过高时,整个识别系统的处理时间会明显增多,特别是在车牌分割,车牌二值化的处理中所要求的时间会显著增加。分辨率过低,字符识别率就会下降,字符中的汉字二值化效果较差,车牌识别系统的识别率也会下降。总之,车牌识别系统的研究由于受到多方面的限制,其技术还存在着一些不足。但现代智能交通的发展,使其具有巨大的应用潜力。相信随着研究的不断深入,车牌识别技术肯定会逐步走向成熟。

三、车牌识别技术国内外发展现状

智能车牌识别技术的研究,国外的起步要比国内早的多,从世纪年代初,国外的研究人员就已经开始了对汽车牌照识别的研究以色列一公司的系列,新加坡公司的系列都是比较成熟的产品。其中产品主要适合新加坡的车牌,一公司的有多种变形的产品来分别适应某一个国家的车牌。系统可以对中国大陆的车牌进行识别,但都存在很大的缺陷,而且不能识别车牌中的汉字,另外日本、加拿大、德国、意大利、英国等各个西方发达国家都有适合本国车牌的识别系统。

国内在年代末也开始了车牌识别的研究。目前比较成熟的产品有中科院自动化研究所汉王公司的“汉王眼”,亚洲视觉科技有限公司、中国信息产业部下属的中智交通电子有限公司等也有自己的产品,另外西安交通大学的图像处理和识别研究室、上海交通大学的计算机科学和工程系、清华大学人工智能国家重点实验室、浙江大学的自动化系等也做过类似的研究。字符识别是车牌识别系统的一个重要组成部分,车牌字符识别可以认为属于印刷体文字识别的范畴。早在五十年代人们就已经认识到印刷体字符识别的意义,开始了相应的研究,在以后的三十年中不断有一些不是很成熟的软件出现。到了八十

年代后期。计算机硬件资源获得飞速的提高,使得印刷体文字的快速识别成为可能。九十年代,出现了大量的方面的论文和系统,,工在这一方面也曾举行过多次会议,大大推动了该方向的研究,所有这些研究为国内车牌字符的识别提供了理论上的指导。但目前的科学技术还不能揭示人的文字识别的机制,脑机能研究的进展会不断地揭示人的这种机制,一旦这一机制被我们所认识,建立在这个基础上的文字识别理论和技术将会产生质的飞跃。

由于目前我国国内汽车牌照种类还比较繁多,没有统一的标准,这些使得我们不能把国外现成的车牌识别系统直接拿来使用,同时,由于我国过内的汽车牌照自动识别系统的研究起步晚,技术和方法目前还落后于国外,目前国内的车牌识别的研究,多基于车辆的灰度图像,方法比较单一,也就在最近几年, 车牌识别这方面的研究高潮。

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