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浅析车牌识别系统工作原理

车牌识别对于集车辆视频检测与车牌识别一体化的高清抓拍相机产品,相对传统触发方式,其可避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支,可以更灵活地检测车辆的行为(违章掉头、压线、左转等),而且更适合移动式、便携式应用的要求...
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  车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理,定位出车牌位置,再将车牌中的字符分割出来进行识别,最后组成车牌号码输出。

  车辆检测部分通常采用地感线圈或雷达,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。

  由于道路上24小时都通车,车牌识别系统需要全天时、全天候工作,为保障夜间识别准确率,还会配备LED频闪灯或闪光灯来补光。

  一个典型的车牌识别系统组成结构如图1所示,前端设备通过传输网络连到后端平台上。


  而车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作(如图2)。


  车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过,并触发图像采集抓拍。

  图像采集:通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。[nextpage]

  预处理:噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。

  车牌定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,确定车牌区域。

  字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、二值化等处理,精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

  字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

  结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。

  目前市场中车牌识别系统主要功能包括:

  · 车辆牌照的自动识别,包括完整的牌照信息,颜色、字符、汉字、数字等;

  · 车速的自动检测;

  · 违法黑牌车辆的识别报警;

  · 车辆识别信息与车管所车辆信息的联动控制;

  · 车辆行驶方向判断监测。

  目前市场中车牌识别系统主要应用范围包括:

  · 交通路口的智能化交通管理;

  · 交通信息的自动采集;

  · 警方及其它执法机关设立临时稽查站,对来往车辆实施稽查,优先识别待查车辆;

  · 卡口的自动收费系统;

  · 现代住宅小区、停车场、重要机关单位的汽车出入口管理;

  · 道路治安卡口抓拍识别,车流量监测。

  车牌识别系统的实现方案

  车牌识别系统的实现方案通常有三类,一是抓拍相机+工控机,应用最早,摄像机(线圈、雷达触发或视频检测)抓拍车辆图像,由工控机中软件来识别车牌,一台工控机同时可以管理多台摄像机(多车道);二是抓拍相机+嵌入式分析主机,将可靠性较低的工控机改为嵌入式主机,而抓拍摄像机不用变,所以这种方式已逐渐替代第一种方案;三是嵌入式一体化抓拍相机,集抓拍、控制、识别、录像、压缩、传输于一体,大大简化管理终端设备和后端平台的工作,同时在可靠性、安全性、安装维护便利性、环境适应性等方面都得到提升,正成为最具前景的实现方案(具体对比见表1)。


  对于集车辆视频检测与车牌识别一体化的高清抓拍相机产品,相对传统触发方式,其可避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支,可以更灵活地检测车辆的行为(违章掉头、压线、左转等),而且更适合移动式、便携式应用的要求。但视频车辆检测需具备很高的处理速度并采用优秀的算法,在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢,产生丢帧,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,这也是目前出现的产品还不多的原因。

  一个车牌识别系统除了前端的抓拍机与分析主机,还应有对应的后台管理系统,而且它影响到这个车牌识别系统是否好用。后台管理系统的功能通常包括:

  · 识别结果和车辆图像数据的可靠存储,当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失,同时便于事后人工排查;

  · 有效的自动比对和查询技术,被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警,如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“最佳”的比对结果;

  · 对于联网运行,提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断等功能。

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