车牌识别技术的发展及意义_车牌识别系统原理介绍

屈育成 2018-01-02 16771

汽车电子

2371人已加入

描述

车牌识别系统介绍

车牌识别系统（Vehicle License Plate Recognition，VLPR）是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。

在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安局建设的《停车库（场）车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。

车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

车牌识别系统原理

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。其硬件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、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等，其软件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。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、图像采集、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，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

车牌识别系统车辆检测

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采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、便携式应用的要求。

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，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。

车牌识别系统号码识别

为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：

1）牌照定位，定位图片中的牌照位置；

2）牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；

3）牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，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。

1）牌照定位

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征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。

2）牌照字符分割

完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符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符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

3）牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

实际应用中，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，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、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，使采集到的图像最利于识别。

车牌识别系统

车牌识别技术的意义

车牌识别系统LPR是智能交通系统（ITS）的一个重要组成部分。车牌识别系统的主要任务是分析和处理摄取到的复杂背景下的车辆罔像，定位分割牌照，最后自动识别汽车牌照上的字符，车牌识别是利用车牌的唯一性来识别和统计车辆。在现代化交通发展中车牌识别系统是制约交通系统智能化、现代化的重要因素，车牌识别系统应该能够从一幅图像中自动提取车辆图像，白动分割牌照图像，对字符进行正确识别，从而降低交通管理工作的复杂度。车牌识别系统将获取的车辆图像进行一系列的处理后，以字符串的形式输出结果，这样不但数据量小，便于存储，操作起来也更容易，因此车牌识别系统的便捷性是人工车牌识别所不能比拟的，它蕴藏着很大的经济价值和发展空间，对车牌识别技术的研究是非常有的意义的。

车牌识别技术应用表现

监测报警

对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现指定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高执法效率。

超速违章处罚

车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、高效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，极大地减少了因超速引发的事故。

车辆出入管理

将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提高效率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况，H3智在通行管理系统采用了车牌识别技术，达到不停车、免取卡，有效提高车辆出入通行效率。

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数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，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。这种应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，随着联网范围的扩大，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。

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。采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字信号。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采集更清晰的图片，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。

国内车牌识别技术发展现状

目前采用的车牌识别在停车场管理系统中的应用模式主要有三种：视频识别模式、地感线圈识别模式、视频+地感识别模式。

1、视频识别模式

视频触发优势是不用安装地感线圈，工程量小。当车辆进入进入视频识别区域时，相机自动通过车辆的动态图像识别车牌信息，同时提供模拟触发识别。缺点是针对无牌车无法输出图像，容易漏车。若未识别出车牌结果，可手动点击模拟触发进行识别。

2、地感线圈识别模式

地感线圈触发，一般情况下，在停车场道闸前10米左右的位置，会设有减速带，车辆通过减速带减速，为识别车牌留出时间，车辆进入识别区域，触发地感线圈，自动指挥相机进行抓拍，通过自字符检测，识别出车牌，道闸放行。地感线圈触发车牌识别优势在于触发率高、不易漏车，而且性能实用稳定，针对无牌车能够输出图像记录。缺点是需要施工安装地感，工程量大。

3、视频+地感识别模式

这种方式是前两种模式的升级版，视频加地感识别模式是通过视频识别方式进行识别，通过地感触发方式进行上传。相比较地感线圈识别和视频识别模式，视频+地感识别模式能够提供更快的识别速度和更高的识别率。视频+地感灵活切换的识别模式，是目前应用灵活性最好的识别模式，通过软件划定识别区域和输出区域，根据客户现场环境，自由设置车牌输出的位置，可以解决跟车被识别，或过早输出的问题。当无牌车行驶到输出区域，轻松记录无牌车信息。

虽然车牌识别技术已得到很大发展，但是仍然存在难点。这些难点集中体现在以下几个方面：（1）由于光照、大雾、沙尘暴等天气影响，导致采集到的图像质较低，字符受到噪声干扰，造成部分目标图像被背景图像掩盖，降低车牌字符识别的准确率。（2）我国车牌的特殊性。（a）我国车牌的字符包括中文、数字和英文字母。由于中文字符的笔画较为复杂，在对中文字符进行二值化处理后，容易造成笔画模糊，从而导致错误的识别。同时在对车牌字符识别时，需要对英文字母和数字进行混合识别，受部分英文字母和数字字符相似的影响，会造成英文字母和数字的误识。（b）我国车牌识别颜色的多样性，比如蓝色白底、黄底黑字、黑底白字等，在利用车牌颜色的特征时需要考虑多种情况，增加了额外的工作量。

车牌识别发展应用前景广阔

随着停车场管理系统的不断发展，车牌识别技术也开始应用于停车场。不过据调查发现，由于国内只有几家企业专门开发针对停车场的车牌识别技术，因此目前很多停车场使用的车牌识别技术大多是从早期车牌识别技术照搬过来，而两者在识别环境、识别角度、灯光环境、车辆行驶速度等方面的较大差异，也导致这些车牌识别系统大多都出现了“水土不服”的现象。对此不少停车场呼吁“私人订制”的车牌识别系统。

而据最新的数据统计，截止至2014年年底，我国停车场市场需求将超过37亿元，而未来5年必将是停车场智能化改造的黄金时期。车牌自动识别是未来停车场市场中的最有价值的市场，随着高清与智能的融合，车牌识别还能够帮助我们解决更多生活中的问题。

车牌识别一体机具有优异的成像控制，可以自动跟踪光线变化，有效抑制顺光和逆光，尤其在夜间可以抑制汽车大灯的干扰，从而清晰地捕捉车牌；而对于暂时没有车牌或者车牌严重破损的情况，也可实现智能通行管理；另外可脱机运行也是车牌识别一体机的独特优势，能有效提升车辆进出效率。

未来，随着我国城市化进程发展的提速，交通压力将更加严峻，因此智能化交通管理将是今后交通发展的大方向。而作为智能化交通管理体系中的重要核心，车牌识别系统也将得到进一步扶持和发展。专家预测，未来车牌识别技术将有更广泛的应用，届时车牌识别系统行业也将面临大洗牌，只有拥有自主核心技术并且产品质量达标的公司才能过关，这也是车牌识别技术走向快速发展阶段的必经之路。

打开APP阅读更多精彩内容