摘要：ETC（Electronic Toll Collection）技術(shù)在高速公路上的應(yīng)用已得到普及，但ETC車道和軍警車道一樣也存在使用率不高、占用為數(shù)不多的車道資源等問題。文章在軍警ETC車道合并技術(shù)方面，提出了一種可同時保證ETC計費通行和軍警車免費通行的系統(tǒng)集成方案。

關(guān)鍵詞：高速公路；軍警車道；ETC車道；車牌識別系統(tǒng)

中圖分類號：TP274 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-2374（2013）13-0111-02

目前根據(jù)有關(guān)規(guī)定高速公路所有匝道口均需設(shè)置軍警車道，同時3進(jìn)4出以上匝道口需設(shè)置ETC車道，但實際上軍警免費車道利用率極低，而且ETC車道也占用了寶貴的車道資源，使得原來為數(shù)不多的普通收費車道愈發(fā)緊張，在繁忙路段甚至?xí)l(fā)交通堵塞。為了更好地解決這個問題，廣東省交通廳提出了將軍警車道和ETC車道合并使用（統(tǒng)稱為軍警ETC車道）的新理念，這樣做不僅可以提高軍警ETC車道利用率，同時可增加一條普通收費車道。在工程造價方面也節(jié)省了原有軍警車道的建造費用。

1 軍警免費車的特征信息

根據(jù)交通部隊高速公路免費車的定義，“免費車主要包括：軍隊車、武警車、警衛(wèi)車隊、消防車、殯葬車、救護(hù)車以及普通粵O牌車”，其中軍車、武警車、公檢法公務(wù)車、消防車、粵O牌車在車牌上有特征字；救護(hù)車、殯葬車在車輛形狀、車牌外部有特征標(biāo)識。

我國軍警車牌特點：（1）我國的車牌寬高比固定，比例為4∶7；（2）警車第七個字母為“警”；（3）車牌顏色，公安專用汽車，車牌為白底，紅“GA”，黑字；武警專用汽車，車牌為“白底”，紅“WJ”，黑字；（4）從2013年5月1日起正式啟用“2012式”軍車號牌，這次更換新式軍車號牌，是我軍第七代軍車號牌。新的軍車號牌采用了6種綜合防偽手段，將“ETC”技術(shù)融入了新式軍車號牌使用管理，在全軍建立唯一的軍車號牌數(shù)據(jù)庫，有效強(qiáng)化了軍車號牌的防偽能力和管理水平。

2 軍警ETC車道技術(shù)

2.1 軍警ETC車道工作原理

在軍警ETC車道具體布局如下：通過智能交易切換控制系統(tǒng)車智能識別判斷車輛類別，并根據(jù)來車類型（軍警車輛與ETC車輛）啟動相應(yīng)的ETC車輛自動識別系統(tǒng)或軍警免費車輛自動識別系統(tǒng)完成對通行車輛的交易處理。軍警ETC車道系統(tǒng)包括以下模塊：

ETC車輛自動識別系統(tǒng)。利用微波天線讀取來車車載電子標(biāo)簽（如粵通卡）信息，并按照國家規(guī)定的收費標(biāo)準(zhǔn)收取通行費，抬桿放行。

軍警免費車輛自動識別系統(tǒng)。采集現(xiàn)有軍警免費車輛的特征信息如車牌、車型等。建立軍警免費車輛數(shù)據(jù)庫，建立軍警免費車自動識別模型，對識別到的軍警車輛免費放行。

智能交易切換控制系統(tǒng)。自動識別判斷車輛類別，并以此作為系統(tǒng)控制策略，當(dāng)判斷出是ETC車輛識別系統(tǒng)時，啟動ETC自動繳費模式；否則啟動軍警車輛識別系統(tǒng)，當(dāng)二者均無法識別時，自動通知現(xiàn)場收費管理人員。

2.2 工作流程

流水為：

步驟1：當(dāng)車輛進(jìn)入ETC軍警車道時，啟動OBE電子識別程序，判斷檢測車輛有無粵通卡等設(shè)備：若檢測到粵通卡信號，則轉(zhuǎn)到步驟2，若檢測不到粵通卡信號，則轉(zhuǎn)到步驟3。

步驟2：讀取車牌數(shù)據(jù)信息，查詢軍警車牌數(shù)據(jù)庫，判斷是否為軍警車牌：若是軍警車牌，則轉(zhuǎn)到步驟6；若不是則轉(zhuǎn)到步驟4。

步驟3：啟動車牌識別程序，識別出車牌信號，查詢軍警車牌數(shù)據(jù)庫，判斷是否為軍警車：若是軍警車牌，則轉(zhuǎn)到步驟6；若不是則轉(zhuǎn)到步驟5。

步驟4：啟動自動繳費程序，完成繳費，轉(zhuǎn)到步驟6。

步驟5：自動接通收費管理員，要求轉(zhuǎn)移至其他車道。

步驟6：生成流水、抬桿放行。

3 軍警車牌及車型識別系統(tǒng)

軍警ETC車道合并系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)是軍警免費車輛自動識別系統(tǒng)。因此有必要研究一種專門用于識別軍警免費車的識別系統(tǒng)。根據(jù)軍警車輛特性2～5，可知車牌是軍警免費車輛的主要特征。

3.1 車牌區(qū)域定位

車牌的定位的主要目的是在經(jīng)圖像預(yù)處理后的原始圖片中確定牌照的具體位置，并將包含牌照字符的子圖像從整個圖片中分割出來，供字符識別系統(tǒng)識別之用。通常的做法是當(dāng)車輛經(jīng)過時，攝像機(jī)自動采集圖像，然后進(jìn)行灰度化處理后，進(jìn)行邊緣檢測，提取出車牌的邊緣圖像。而本文對現(xiàn)有車牌定位算法進(jìn)行分析和比較，采用一種基于彩色車牌定位方法：根據(jù)軍警車牌特性2，這樣不僅可以準(zhǔn)確定位車牌區(qū)域，而且可以迅速判斷處車牌的顏色分布，為進(jìn)一步確定是否為軍警車提供了依據(jù)，因此運用此方法很好的實現(xiàn)了車牌定位功能。

3.2 字符分割

字符分割是車牌識別系統(tǒng)的核心部分，當(dāng)從車輛圖像中成功提取出車牌區(qū)域后，需要將各個字符進(jìn)行逐一分割，對此可以利用車牌字符間的空隙，利用逐橫、逐列掃描得出車牌圖像的直方圖，從車牌圖像中切割出七個字符。在對圖像掃描的基礎(chǔ)上綜合考慮字符本身的寬度信息，從右邊開始進(jìn)行逐一分割的方法，同時利用回掃和車牌圖像本身的特點，引進(jìn)的先驗知識不受字符的粘連和斷裂的影響，準(zhǔn)確地分割車牌字符。其中需要經(jīng)過規(guī)范車牌底色，二值化、傾斜矯正，逐一分割等步驟。

3.3 字符識別

在字符識別階段，首先對字符進(jìn)行特征的提取。通過對字符輪廓特征、結(jié)構(gòu)特征的比較，結(jié)合兩者的優(yōu)點，采用而來基于小波網(wǎng)格的特征向量的提取方法，不僅大大減少了字符的空間維數(shù)，而且提取出了就有代表性的字符特征，軍警車牌中的首尾字母均為漢字，進(jìn)行二維小波變換不需經(jīng)過復(fù)雜的筆劃預(yù)處理工作，就可以得到各個方向的子圖：平滑子圖、水平子圖。垂直子圖和斜向子圖。將字符圖像平均灰度值和字符圖像網(wǎng)格特征向量的計算方法應(yīng)用到這些結(jié)構(gòu)子圖上，構(gòu)成圖像字符小波特征向量。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法將小波分析技術(shù)的時頻局部化特性與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)功能良好結(jié)合，在對復(fù)雜、非線性、非平穩(wěn)信號的處理中具有較強(qiáng)的逼近和容錯能力。因而，在車輛牌照識別中使用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，不僅可以實現(xiàn)對車輛牌照的特征提取和快速識別，而且可以提高惡劣、高速條件軍警車牌識別的準(zhǔn)確性和有效性。

經(jīng)過matlab軟件仿真測試，具有較高的識別率。

4 結(jié)語

本文所開展的軍警ETC自動收費系統(tǒng)研究，是車牌識別技術(shù)、高頻信號處理技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的一種結(jié)合，是基礎(chǔ)理論研究與實際應(yīng)用技術(shù)的一種結(jié)合，是電子學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、信號處理、圖像處理、微電子技術(shù)相結(jié)合的一項多學(xué)科邊緣性基礎(chǔ)應(yīng)用研究課題。此外，本文研究了針對軍警車輛的牌照識別技術(shù)的全新途徑，具有很高的學(xué)術(shù)研究價值，并將對圖像處理、模式識別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究、發(fā)展、應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)化起到直接的推動作用。

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作者簡介：閆棟（1985—），男，供職于廣東省高速公路有限公司，碩士，研究方向：高速公路機(jī)電工程。

（責(zé)任編輯：周加轉(zhuǎn)）