李源波++宮清華
摘 要:車牌自動識別系統(tǒng)是值得深入研究的一個方向,它是當今智能交通管理技術(shù)研究的重要課題。車牌自動識別系統(tǒng)借助計算機這一媒介對系統(tǒng)的交通圖像進行處理、分析和識別,從而得到汽車車牌的信息。就之前發(fā)展局勢來看,該文研究的車牌自動識別系統(tǒng)對于當今交通發(fā)展很重要。圖像的采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割和字符識別是車牌識別系統(tǒng)的五大環(huán)節(jié)也是該文研究的重點。其中,車牌字符分割模塊、車牌定位模塊、字符分割模塊,這三大模塊是該課題重點研究的內(nèi)容。該文通過系統(tǒng)交通圖像的特點對這3部分的技術(shù)進行了深入研究。車牌的定位是指在圖像中提取車輛車牌范圍內(nèi)的圖像,一旦車牌的定位系統(tǒng)有誤差將直接影響到后面字符的分割與字符的識別,這是車牌定位系統(tǒng)的關(guān)鍵所在。字符的分割,每個字符的分割位置都需要通過相關(guān)的投影信息來確定位置。字符的識別是將字符進行分類,把漢字、數(shù)字字母及數(shù)字輸入不同的網(wǎng)絡(luò)進行訓練測試。車牌識別設(shè)備有車牌識別攝像鏡頭和車牌識別控制器,車牌識別控制器與測量儀連接,利于圖像數(shù)據(jù)的識別、交換;車牌識別攝像機主要完成被測車輛號牌自動識別比對,同時聯(lián)網(wǎng)從數(shù)據(jù)庫中調(diào)閱機動車的信息。車牌識別系統(tǒng),借助了牌照的定位性能,從機動車的所有圖像中找出車牌區(qū)域的地方,然后將車牌所在范圍的內(nèi)容實行定位顯示,在將定位所得的信息數(shù)據(jù)傳送到字符的識別部分。
關(guān)鍵詞:車牌識別系統(tǒng) 圖像采集 圖像預(yù)處理 字符識別 車牌定位
中圖分類號:TP391 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2016)09(a)-0004-02
經(jīng)濟不斷發(fā)展,在信息時代汽車種類也千變?nèi)f化,汽車數(shù)量的急劇上升大大增加了交通負擔,同時也帶來了許多問題,成為各部門關(guān)注的焦點。針對車輛增加所引起的一系列問題,歐美發(fā)達國家提出了智能交通系統(tǒng)這一理論,希望以信息技術(shù)來解決交通管理中的問題。自從這一方法提出以來,獲得了很大發(fā)展,各國也紛紛制定智能交通發(fā)展戰(zhàn)略,目前該問題已經(jīng)成為21世紀的重要發(fā)展方向。過去的人工管理方式已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)代化發(fā)展的需要,車輛牌照自動識別系統(tǒng)是實現(xiàn)智能化管理的重要部分,也是加強車輛和交通秩序管理的重要舉措。
汽車牌照發(fā)展幾年來,已經(jīng)得到很多消費者青睞,并廣泛應(yīng)用。它能夠自動、實時地檢測車輛,識別汽車牌照,從而達到更高的智能化管理。車輛牌照自動識別系統(tǒng)可廣泛安裝于車管所機動車車輛檢測線、收費站、停車場、十字路口等交通關(guān)卡處,使收費管理更科學與嚴密。
1 意義
車牌識別系統(tǒng)是當今智能交通管理技術(shù)研究的重要課題。識別、處理系統(tǒng)在運轉(zhuǎn)過程中接收的車輛圖像、車牌定位、字符分割,然后自動識別汽車牌照字符,這是車牌識別系統(tǒng)的核心過程。該系統(tǒng)借助汽車牌照的唯一性來管理車輛信息。在現(xiàn)代交通行業(yè)發(fā)展過程中,車牌的識別體系是制約交通管理實現(xiàn)科技化的因素,該課題研究的車牌識別體系大大降低了交通管理工作的復(fù)雜程度。該系統(tǒng)首先需要獲取車輛的圖像,然后將獲取的牌照圖像進行分割,最后實現(xiàn)車輛字符的識別。該系統(tǒng)將獲得的機動車所有的圖像實行串連處理后,會用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息,這樣不僅存儲空間少,而且操作更加便捷。由此看來該課題研究的內(nèi)容發(fā)展空間很廣泛,它的速度與方便性是人工汽車牌照識別遠遠達不到的,這對交通發(fā)展領(lǐng)域有深遠的影響。
文章對計算機圖像處理、人工智能、模式識別等車牌識別的背景知識進行深入研究,摸索出了用數(shù)字圖像知識進行車牌識別的方法并重點研究,對在較為復(fù)雜的背景下的車牌定位、字符分割的車牌字符識別算法進行了重點研究,在識別上取得了良好效果。
2 課題研究內(nèi)容
車牌識別系統(tǒng)的各功能組成部分是該文研究的主要內(nèi)容,詳細內(nèi)容如下。
數(shù)字的圖像處理、車牌的智能識別、計算機技術(shù)這幾部分是智能識別體系的根本,該體系借助汽車牌照具有唯一性這一特點,在攝像機抓拍圖像之后馬上對汽車牌照實行識別,最后輸送到計算機上存儲信息,這就完成了對車牌的自動識別,這種識別方式大大降低了整個識別過程的復(fù)雜程度,提高了工作效率。
汽車牌照識別系統(tǒng)分為5個模塊,分別為汽車牌照圖像的采集、圖像預(yù)處理、汽車牌照的識別定位、字符分割和字符識別。
(1)車牌圖像的采集:通過攝像機抓拍對車牌號碼進行采集、記錄。
(2)圖像的預(yù)處理:它包括圖像恢復(fù)、圖像增強、灰度校正、灰度拉伸等過程。拍攝照片的清晰度關(guān)系到汽車牌照的辨識度,這是圖像預(yù)處理的重要因素,因此對攝像機拍到的原始圖片需要進行曝光、白平衡、對比度的調(diào)整,還需要進行噪聲過濾、圖片邊緣加強等等各種處理。
(3)汽車牌照的識別定位:對汽車牌照范圍內(nèi)的定位是識別車牌整個過程中的重點,假若汽車牌照的定位出現(xiàn)偏差,會直接影響后面的字符分割及字符識別效果。汽車牌照定位的關(guān)鍵點為紋理特征的分析定位方法,該方法在經(jīng)過預(yù)處理之后對灰度圖像進行掃描,經(jīng)過掃描后斷定包含汽車牌照的線段的待選區(qū)域,最后確定此范圍內(nèi)的起始坐標和坐標高度以及列坐標和坐標的寬度,從而判斷出整個汽車牌照的區(qū)域,這就完成了對圖像中的全部汽車牌照實現(xiàn)了定位。
(4)字符分割:使汽車牌照區(qū)域圖像在直立方向上完成投影,然后得出汽車牌照圖像的直方圖,篩選出適合的閾值,挑選出字符及其背景。
車牌定位在選出該范圍之后,通過邊緣處理、灰度拉伸、二值化處理等等過程,進一步精確字符區(qū)域,然后依照字符的尺寸特性選出樣板,再完成字符的分割,并對字符的大小實現(xiàn)歸一化處理。
(5)字符識別:對分割之后的字符進行收縮、提取字符的特性,分類之后與數(shù)據(jù)庫中標準的字符進行比對,最后識別出字符的圖像,這是字符識別的整個過程。字符識別的兩個重要點為字符特征提取和模式的匹配,該體系主要有以下幾種方式:一種方式是用字符的結(jié)構(gòu)特性及其變換進行特征提取,這種方式對于字符的傾斜以及字符的變形等等都有很高的兼容性,但它在運算過程中太復(fù)雜,且對計算機的性能要求很嚴格。另一種方式是統(tǒng)計字符特征對其特征進行提取,目前,大部分的字符識別都運用了這種方式。在字符特征提取中,能夠借助字符投影的特征及輪廓特征構(gòu)成字符特征的矢量,然后對汽車牌照字符的特征進行匹配,這樣就擁有了清晰的識別率。
3 結(jié)語
車牌識別系統(tǒng)近幾年發(fā)展火熱,在各地已經(jīng)有實際的應(yīng)用,其應(yīng)用范圍主要在車輛檢測、城市交通管理、收費管理、公路超限治理等方面,前景廣泛。汽車自動檢驗設(shè)備配有車牌的識別系統(tǒng),其自動性能不斷增強,這樣大大減少了車輛檢驗的整體時間,從而使待檢汽車排隊的長度縮短,取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。基于車牌識別的智能管理系統(tǒng)能夠更好地解決現(xiàn)行管理中面臨的種種難題,在各行各業(yè)都有著舉足輕重的作用。
關(guān)于車牌識別系統(tǒng),這些年來有很多人進行了研究并取得一系列成果,從目前發(fā)展來看,目前關(guān)于車牌識別的研究發(fā)展有兩個趨勢。
一是在對算法的選擇上,不再局限于用某一種算法,通常采用多種算法相結(jié)合的方法。
二是人工智能成為目前技術(shù)研發(fā)的一個新熱點。
參考文獻
[1] 陶軍.車牌識別技術(shù)研究與實現(xiàn)[D].南京:南京理工大學,2004.
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