停车场车牌识别应用注意事项

停车场车牌识别应用注意事项

车牌识别技术（License Plate Recognition,LPR）以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为基础，建立车辆的特征模型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等。它是一个以特定目标为对象的专用计算机视觉系统，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。它运用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，对采集到的图像信息进行处理，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并直接给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。

车牌识别应用必备要素

1．全牌识别的必要性

牌照识别在收费系统中的应用除了防止“换卡”舞弊外，还有如下重要功能：（1）防止同车“倒卡”（两车对开倒换通行卡叫做倒卡）。判断车辆是否“倒卡”需要在网上搜索车辆的最新入口（即该部车辆最近入场的那个入口），这需要全牌识别；

（2）防止通行卡流失。全牌识别以后，系统可以知道每个卡的具体流向，从而可以知道未回收的卡在哪辆车上，并可以把该车列为黑，一旦该车再次进入系统就会马上被抓出；

（3）公免、军警车放行。全牌识别以后，系统可以实现公免、军警、内部车辆的自动识别和放行，杜绝收费员作弊，并提升系统的自动化水平；

（4）提升系统管理水平。全牌识别以后，系统的管理可以精确到每个车辆，由此，可以使系统的管理水平发生质的飞跃。例如，异常车辆的检索查询和作弊车辆的证据检索，收费员的稽查，黑车辆的现场稽查等在没有全牌识别时是很难

实施的，而有了全牌识别则变得轻而易举。

2．硬件处理的必要性

图像的数据量极大，单纯软件处理不可能采用大量的复杂的算法，因此无法适应各种特殊情况，如全天候工作，污损车牌识别，各种环境光影响等；

3．采用专用摄像头的必要性

普通摄像头的设计是用以监视目的的，因此它的设计是针对人的视觉的，而不是针对机器处理的。而人的视觉需求和机器的识别需求往往是不一致的，例如，人眼看计算机屏幕时感觉很好，但如用计算机抓拍就完全不同，有时抓到的图像可能会仅有几条扫描线（如抓拍摄像头快门较快时），所以，要想使得系统的识别率达到更高的水平，必须设计最适合机器识别用的专用摄像机。

4．照明设计的必要性

牌照识别系统包括成像和处理识别两个关键，其中成像是基础，要想达到较高的识别水平，除了优秀的算法以外，必须有优秀的成像系统作保证。按照现在的国际识别算法水平，如果人的眼睛识别有难度，机器是绝对识别不了的。为了达到好的成像效果，必须设计好的照明方案，为了在成像瞬间，照明超过任何自然光，闪光照明是较好的选择。在太阳直射、成镜面反射或逆光时，保证成像效果的唯一办法就是加闪光照明。

5．选用彩色摄像头的必要性

（1）保证牌照颜色识别，只有有了颜色识别，才能达到整牌识别，整牌识别的必要性在第1点中已经说明了；

（2）利用牌照颜色可以直接区分军警车和民用车；

（3）图像数据库的图片需要有颜色；

（4）利用颜色信息可以提高牌照定位的准确率，从而提高牌照识别率。

6．提供网络连接的必要性

（1）上传图像；

（2）远程维护（如远程程序升级和故障诊断）。

7．机器识别与人眼的比较

总的来讲，机器在识别方面要远远差于人眼，人眼无法辨别的图片机器是绝对识别不了的。

8．图像特征提取的问题

牌照中的字符和牌照颜色是牌照图像中最明显和最容易提取的特征，如果字符和牌照颜色识别不了，其它特征的提取是不可能的，而且是本末倒置。因为：（1）图像特征提取是一个比字符识别更难的问题；

（2）牌照图像特征提取需要以牌照定位正确为前提，而无法识别的牌照往往是由于污损严重而无法定位的，因此根本谈不上有用特征的提取；

（3）图像特征的提取必须是在定义了若干图像特征之后，而这又是一个复杂的问题。

9．牌照识别的技术关键

汽车牌照识别对人来讲是一件轻而易举的事，但用计算机处理却要难得多，算法难点包括：

（1）牌照区域定位；

（2）变形校正；

（3）旋转校正；

（4）污损修复；

（5）字符切分；

（6）字符识别。

10．成像环节采取的解决方案

（1）定向反射成像与漫反射自然光成像相结合，充分利用二者的互补性；

（2）利用高电子快门，保证高速车辆成像清晰；

（3）利用高电子快门和瞬间补光，达到抑制环境光的目的。

软件方式与硬件方式的比较

“软件方式”一般是指将牌照识别处理软件和图像抓拍处理硬件内置于车道机的方式，而“硬件”方式是指将牌照识别软硬件作为独立模块外置，而与车道机的关系仅为识别结果交换的方式。

在真正工程应用中，“硬件方式”是一种比较合理的方案，而“软件方式”一般是在产品开发初期采用的一种方案。

两种方案在产品形式上体现为是否借用车道机的计算机硬件，“软件方式”的唯一可取之处就是借用了车道机资源，可以使系统减少一些成本，但是由此带来的问题是实际工程应用所不允许的，这里列举如下：

1．车道机是可靠性要求很高的设备，牌照识别是数据处理和交换量非常大的系统，它所需要的计算机资源（内存和CPU时间）远大于车道机本身，因此，将牌照识别软件和硬件内置与车道机中会大大降低车道机的可靠性，这是工程应用不允许的。另外，理论已经证明，为保证高可靠性，分布式多CPU的处理控制模式是最佳的，在实际应用中，它也是当今国际上系统设计的主流模式。而在“软件方式”中，可靠性要求极高的车道机却负荷了资源消耗极大的牌照识别系统，这在理论上也是不合理的。

2．由于牌照识别系统的复杂性，一般它都是由专业厂家开发生产，而车道机软件通常由系统集成商设计，这样，在实际应用中，“软件方式”的牌照系统与车道机软件的完善衔接是困难的。由于衔接的复杂，有些在调试中无法发现的问题可能会成为以后系统正常运行的巨大隐患。

3．牌照系统和车道软件衔接的复杂会造成系统集成商和牌照识别供应商的责任界线模糊不清，由此引系统连接调试和后期维护中的扯皮现象，从而影响系统的正常运行。

4．牌照识别系统是一个新产品，又由于它的软件复杂性，因此它的可靠性无法与车道机相比拟。另外，作为收费系统的辅助手段，它的可靠性本身也不需要像车道机那么高。高可靠性的软件揉合了一个低可靠性的软件，并在一个计算机系统中应用，形成一个串联的系统，最终的可靠性必然是比低的更低。

5．“软件方式”无法利用大量的硬件快速处理，最终识别率无法做的很高。

6．目前，国内成功地应用于实际工程的牌照识别系统没有一个是采用“软件方式”的。

车牌摄像机要求

1．快门

相机上控制感光片有效曝光时间的一种装置。在拍摄快速移动物体或者光线较亮的情况下，曝光时间长短直接影响拍摄照片的质量。快门越高，图像越清晰，但过高会导致曝光不足，造成图像中字符像素过少。在拍摄快速运动车辆时，快门过低，会导致图像模糊。快门时间过长，尤其会导致在夜晚抓拍效果差。

2．焦距

从光学原理来讲焦距就是从焦点到透镜中心的距离。只有在焦距X围内的物