車牌識別技術(shù)定義

　　車牌識別技術(shù)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)是指能夠檢測到道路路面高速行駛的車輛并自動提取車輛牌照的信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯數(shù)字及號牌顏色)進行處理的技術(shù)。車牌識別技術(shù)是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)重要組成部分，其應(yīng)用十分廣泛。它以計算機視覺處理、數(shù)字圖像處理、模式識別等技術(shù)為基礎(chǔ)，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻圖像進行處理分析，得到每輛車的車牌號碼，從而完成識別過程。通過一些后續(xù)處理技術(shù)其可以實現(xiàn)停車場出入口收費管理、盜搶車輛管理、高速公路超速自動化管理、闖紅燈電子警察、公路收費管理等等功能。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通全自動化管理有著現(xiàn)實的意義。

　　車牌識別工作流程框架

　　車牌識別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計，將車牌識別過程的各個環(huán)節(jié)各自作為一個獨立的模塊，其系統(tǒng)框架如圖1所示。

　　車輛檢測跟蹤模塊

　　車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，并在車輛位置最佳時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結(jié)果，可以檢測無牌車輛并輸出結(jié)果。

　　車牌定位模塊

　　車牌定位模塊是一個十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其準確性對整體系統(tǒng)性能的影響巨大。車牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，實現(xiàn)了一種完全基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。

　　車牌矯正及精定位模塊

　　由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個矯正和精定位環(huán)節(jié)來進一步提高車牌圖像的質(zhì)量，為切分和識別模塊做準備。使用精心設(shè)計的快速圖像處理濾波器，不僅計算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來的影響。使用該算法的另一個優(yōu)點就是通過對多個中間結(jié)果的分析還可以對車牌進行精定位，進一步減少非車牌區(qū)域的影響。

　　車牌切分模塊

　　車牌系統(tǒng)的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。

　　車牌識別模塊

　　在車牌識別系統(tǒng)中，通常采用多種識別模型相結(jié)合的方法來進行車牌識別，構(gòu)建一種層次化的字符識別流程，可有效地提高字符識別的正確率。另一方面，在字符識別之前，使用計算機智能算法對字符圖像進行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質(zhì)量，提高相似字符的可區(qū)分性，保證字符識別的可靠性。

　　車牌識別結(jié)果決策模塊

　　識別結(jié)果決策模塊，具體地說，決策模塊利用一個車牌經(jīng)過視野的過程留下的歷史記錄，對識別結(jié)果進行智能化的決策。其通過計算觀測幀數(shù)、識別結(jié)果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價，從而決定是繼續(xù)跟蹤該車牌，還是輸出識別結(jié)果，或是拒絕該結(jié)果。這種方法綜合利用了所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識別算法所帶來的偶然性錯誤，大大提高了系統(tǒng)的識別率和識別結(jié)果的正確性和可靠性。[nextpage]

　　車牌跟蹤模塊

　　車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識別結(jié)果、可信度等各種歷史信息。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯能力的運動模型和更新模型，使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預(yù)測，最終只輸出一個識別結(jié)果。

　　在線學習模塊

　　在以上各個模塊中，使用了大量基于學習的算法，系統(tǒng)特別添加在線學習模塊，采用最新的反饋型學習模型，利用決策模塊和跟蹤模塊得到的車牌質(zhì)量、車輛軌跡、速度等反饋信息，智能化地更新一些算法參數(shù)，使得系統(tǒng)能快速適應(yīng)新的應(yīng)用環(huán)境。該算法作為已有算法的一個有力補充，將進一步提高系統(tǒng)性能。

　　車牌識別的具體應(yīng)用

　　停車場及小區(qū)出入口

　　停車場及小區(qū)出入口車牌識別技術(shù)的應(yīng)用，主要用于記錄車輛的牌照號碼、車牌顏色、出入時間，實現(xiàn)車輛的自動管理，以便節(jié)省人力、提高效率;例如應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動判別駛?cè)胲囕v是否屬于本小區(qū)，對非內(nèi)部車輛實現(xiàn)自動計時收費。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動、客觀地記錄本單位車輛的出車情況。

　　停車場及小區(qū)出入口管理單靠人工去記來往車輛的車牌號碼和?？繒r間是非常困難的，不但會出現(xiàn)錯誤，還需投入大量人力。一個小小的車牌識別設(shè)備安裝在停車場的出入口就能“一勞永逸”地解決很多問題。對于車牌被遮擋、掉漆斷裂、模糊不清等也能夠分析識別，為停車場及出入口的工作人員省去許多煩惱。

　　高速公路收費站

　　目前，我國的高速公路建設(shè)發(fā)展突飛猛進，高速公路四通八達，每個出口均設(shè)有收費站，一方面便于收費管理，另一方面也可協(xié)助交警對高速公路上的交通進行規(guī)范管理。高速公路收費站出入口車牌識別技術(shù)的應(yīng)用，可以極大地方便交警識別違規(guī)行駛車輛的號牌信息，對一些違法車輛進行有效的管理和抓捕。

　　收費站卡口一般設(shè)在露天環(huán)境中，再加上一些車輛行駛較快，因而對車牌識別技術(shù)的要求很高。傳統(tǒng)的車牌識別是針對160P像素的車牌進行識別，有效的圖像范圍小，車牌漏識率高，不能滿足收費站卡口的時代需求?，F(xiàn)在高清車牌識別的應(yīng)用解決了以前車牌識別率低的問題，從而為公安和交警的執(zhí)法提供了可靠的依據(jù)。

　　在收費站出入口安裝車牌識別系統(tǒng)，當有車輛駛?cè)霑r系統(tǒng)識別車輛牌照并將識別到的車牌信息發(fā)送到指定的中心管理服務(wù)器上，通過和數(shù)據(jù)庫中的盜搶可疑車輛的車牌信息進行對比便可判斷出駛?cè)敫咚俟肥召M站出入口的車輛是否是盜搶可疑車輛，可極大地避免違法犯罪事故的發(fā)生并對已發(fā)生的事件提供破案參考信息。

　　在公路卡口中的應(yīng)用

　　伴隨著我國公路里程建設(shè)的增加，人民生活水平的整體提高，現(xiàn)在買車的人越來越多，給公路造成各種各樣的違法問題。車牌識別技術(shù)作為車輛違法處罰的必要依據(jù)，可以對視頻中車輛號牌進行自動的檢測識別，其中最為典型的就是治安卡口系統(tǒng)，該系統(tǒng)如果沒有車牌識別技術(shù)，就沒有真正意義上的智能化。一個完善的治安卡口管理系統(tǒng)應(yīng)該具備車牌自動識別、卡口應(yīng)用系統(tǒng)和中心管理平臺三個主要功能。車牌識別是其中最為重要的一部分，車牌識別的優(yōu)劣直接影響了卡口系統(tǒng)的整體性能，而識別速度是其最為重要的一個技術(shù)指標。識別速度快，系統(tǒng)需要占用的系統(tǒng)資源就少、人工介入的可能性就小，系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的運行負擔也相應(yīng)減小。識別車牌速度快、準確，車牌識別系統(tǒng)才能有效地實現(xiàn)自動比對報警，避免出現(xiàn)大量的誤報?？梢詾榉辣I搶車輛、套牌車輛，非法搶劫車輛等犯罪破案提供有力可靠的破案信息。

　　在城市交通的應(yīng)用

　　近年來，隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，機動車數(shù)量的迅速增長，公路運輸變得越來越繁忙。交通管理現(xiàn)狀和需求的矛盾進一步加劇，與交通相關(guān)的刑事和治安案件也逐年上升。在此情況下，如何利用先進的科技手段，增強公安管理部門對城市內(nèi)的機動車和駕駛?cè)说牟榭亓Χ?，為打擊各類違法犯罪行為提供科技手段，是公安交通管理部門急需解決的問題。

　　為有效遏制城市內(nèi)車輛闖紅燈違章行為，現(xiàn)在城市內(nèi)各個路口都在大力安裝卡口式的闖紅燈違法行為的檢測系統(tǒng)，而此系統(tǒng)最重要的組成部分就是車牌識別模塊，車牌識別系統(tǒng)主要是確定違法車輛的信息，通過抓拍所有車輛的車牌信息并和公安網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫進行比對分析哪些車輛是可疑車輛，減少違法行為的同時也可以控制、減少道路交通事故，應(yīng)用道路監(jiān)控設(shè)備結(jié)合現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，形成道路監(jiān)控智能化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，更好地提升道路動態(tài)管理/控制和滿足治安、刑偵、交通管理等新形勢的業(yè)務(wù)需求。

　　我國車牌識別系統(tǒng)的主要特點

　　? 我國標準汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯數(shù)字組成，漢字識別與字母和數(shù)字的識別有很大的區(qū)別，漢字的識別增加了識別的難度;

　　? 我國汽車車牌的懸掛位置不統(tǒng)一;[nextpage]

　　? 其他國家的汽車牌照格式(如汽車牌照的尺寸大小，牌照上字符的排列等)通常只有一種，而我國則根據(jù)不同車輛、車型、用途規(guī)定了多種牌照格式，分為普通車轎車、使館車、警車、軍車等，并且通常汽車牌照中也分大車和小車(參見圖2);

　　? 我國汽車牌照的底色和字符顏色有多種組合，我們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｒ姷挠兴{底白字車牌、黃底黑字車牌、以及白底黑字車牌等等。

　　車牌識別系統(tǒng)存在的問題

　　車牌定位與字符分割

　　這是指在已拍攝的圖像中確定車牌的位置，提取出車牌的圖像，然后分割出車牌中的字符。車牌區(qū)域定位的困難主要是來自于采集的圖像，由于采集的車牌圖像的多樣性，并且采集圖像時受到許多因素的影響，如雨天、大霧、光線等，使得有一些車牌圖像質(zhì)量出現(xiàn)不同程度的差異，在一般情況下，采集的圖像的背景非常復雜，采集圖像是在高速運動中采集的圖片，所以圖片中車牌的位置不固定，車牌的大小也不一樣，以上的種種干擾因素，都給車牌區(qū)域定位和字符分割帶來了困難，從而影響車牌的識別率。

　　高分辨率與識別速度的矛盾

　　從模擬相機到高清相機，也會引發(fā)圖像的高分辨率與識別速度相矛盾的問題。高清的優(yōu)勢不言而喻，但是任何事情都是兩面的，在車牌識別時主要體現(xiàn)為：高清圖片由于圖片覆蓋面廣，可能會同時在圖片中出現(xiàn)多個車牌的識別。這就對車牌識別的速度要求很高，車牌識別系統(tǒng)對于高清視頻流碼流過大，還會因?qū)ψR別系統(tǒng)資源占用需求過大而分析起來會出現(xiàn)處理速度過慢的問題，這可能導致出現(xiàn)漏車現(xiàn)象，而難以實現(xiàn)對車輛抓拍率和車牌識別準確率的提升。

　　車牌識別系統(tǒng)的適應(yīng)性急需加強

　　目前我國的車牌識別產(chǎn)品都要求所識別的車牌大小固定，而對過大和過小的車牌一般都不能準確識別。這樣就造成對視頻觸發(fā)的情況下部分車牌無法被識別的問題。此外，在有些現(xiàn)場環(huán)境中，由于受外界條件的影響，無法將相機架設(shè)在最合理位置，會造成圖片中車牌不同程度的偏移。

　　車牌識別系統(tǒng)對污損車牌的識別效果不好

　　在公路和城市內(nèi)的實際應(yīng)用過程中，很難保證所涉及到的車牌都是沒有污損的，車牌在使用幾年之后，難免會出現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象，而在路面上行駛的車輛也很難保證都是標準干凈的車牌，因此在實際環(huán)境中，面對破損污舊的車牌，如何提高車牌識別系統(tǒng)的識別能力也是實際需要解決的問題。

　　車牌識別存在的問題如何解決

　　感光部件對外部環(huán)境的處理

　　環(huán)境是影響車牌識別的主要因素，在采集車輛圖像時，由于環(huán)境光線變化劇烈，白天光較強、夜間較弱，面光與背光不同，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時受環(huán)境光線影響較大，車速過高、采集設(shè)備的動態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效保證。當識別算法認為車牌達到了最佳成像位置時系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開始拍攝，這對觸發(fā)設(shè)備的可靠性和響應(yīng)速度都有較高的要求。所以要解決環(huán)境造成識別率低下的問題，還要靠攝像機的感光部件對外部環(huán)境的處理。

　　對圖像預(yù)處理

　　車牌定位之前一般要對圖像做預(yù)處理，然后再進行車牌的定位、分割、識別等部分。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像對比度不強、車牌被部分遮擋、車牌處出現(xiàn)污點、變臟、模糊退色、有其它字符區(qū)域干擾、以及出現(xiàn)因運動產(chǎn)生的圖像模糊失真等情況，所以定位算法實現(xiàn)起來有較多困難。對于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴重、車牌傾斜、對比度小、牌照退色、牌照字符粘連等不利因素，這樣就需要研發(fā)與之適應(yīng)的算法。如算法能適應(yīng)各種復雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等狀況的話，那就可以大大提高車牌識別的概率(如圖3)。

　　結(jié)語

　　隨著車牌識別技術(shù)的不斷成熟與發(fā)展，其應(yīng)用也得到大面積普及推廣。就目前智能交通系統(tǒng)(ITS)的建設(shè)來看，車牌識別技術(shù)已逐漸演化成為ITS的基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)，并發(fā)揮著日益重要的作用。作為道路監(jiān)控必不可少的技術(shù)手段，相信未來對于車牌識別現(xiàn)存問題的解決必然帶動整個智能交通行業(yè)進入一個新的發(fā)展階段。