车牌识别系统简介

车牌识别系统简介

应用背景

随着社会经济的发展、汽车数量急剧增加，对交通控制、安全管理、收费管理的要求也日益提高，运用电子信息技术实现安全、高效的智能交通成为交通管理的主要发展方向。易泊时代车牌识别系统作为一种计算机视觉与模式识别技术，在智能交通领域已经得到广泛应用。

智能交通系统(简称ITS)作为平安城市、智慧城市的重要组成部分，正在各大城市兴起并加速发展，ITS所管理的主要对象就是车辆，在目前车辆管制体系下，汽车牌照号码即车牌是标识车辆的唯一身份识别，车牌识别系统可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车身份的自动登记及验证，所以车牌识别系统是现代智能交通系统的重要组成部分之一。

车牌识别系统目前在智能交通中的主要应用体现在公路车辆智能监测记录

和违章自动记录(包括闯红灯、禁左、压线、逆行、超速等)，用于记录下车辆的号牌，从而索引到车辆档案和车主档案，进行交通管理执法，并可以衍生到查假套牌车应用。除此外，车牌识别技术还可应用到公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。车牌识别系统应用广泛，也会面对各种场景和特殊情况，车牌识别技术如何更好服务于这些应用，有没有面临新的问题，我们从车牌识别系统如何工作说起。

工作原理

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，然后组成车牌号码输出。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下图所示，前端设备通过传输网络连到后端平台上。

图1车牌识别系统的构成(线圈触发方式)

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：

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。

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。

图2车牌识别的流程

应用范围：

1)交通路口的智能化交通管理;

2)交通信息的自动采集;

3)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;

4)路桥、隧道等卡口的自动收费系统;

5)现代住宅小区、停车场、重要机关单位的汽车出入口管理;

6)道路治安卡口抓拍识别，车流量监测。

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，这是最早应用的一种方案，由摄像机(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。