湖南科技學(xué)院 劉倩蘭

一種基于多特征提取的實(shí)用車牌識(shí)別方法分析

湖南科技學(xué)院 劉倩蘭

多特征提取車牌識(shí)別的方法在我國交通領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛，并具有非常重要的作用?；诖耍疚膶μ崛≤嚺频膸追N方法進(jìn)行詳細(xì)的介紹，其中包括對車牌邊緣的篩選和定位、車牌的字符分割法以及車牌的字符識(shí)別法三種方法。通過對以上三種應(yīng)用方法的介紹，希望可以對未來我國給予對特征提取實(shí)用車牌方法的發(fā)展提供一定的參考條件。

多特征提?。粚?shí)用車牌；識(shí)別方法

一、前言

隨著我國汽車的普及率越來越高，我國交通管理工作的壓力也越來越大。所以，對交通管理方法進(jìn)行創(chuàng)新成為了交通管理機(jī)構(gòu)首要解決的問題。其中，車牌識(shí)別法在我國交通領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，此種方法主要是通過對車輛信息的分析，對車牌信息進(jìn)行整合，最終對車牌信息進(jìn)行識(shí)別。此種方法的應(yīng)用，有效的降低了我國交通管理工作的難度。

二、我國基于多特征提取實(shí)用車牌方法的現(xiàn)狀

近幾年我國對于實(shí)用車牌提取方法的應(yīng)用越來越廣泛，但是，由于我國應(yīng)用此種方法的經(jīng)驗(yàn)較少，在實(shí)際應(yīng)用的過程中仍然存在一些問題。其中，最具有代表性的車牌識(shí)別方法是LPR系統(tǒng)識(shí)別法，這種識(shí)別方法被廣泛的用于道路監(jiān)控以及以及加油站收費(fèi)站的識(shí)別系統(tǒng)。但是，此種識(shí)別系統(tǒng)受外在因素的影響較大，例如光照、角度、背景等因素，都會(huì)對最終的識(shí)別結(jié)果造成影響。

三、基于多特征提取實(shí)用車牌識(shí)別方法的具體分析

（一）基于多特征提取的車牌邊緣篩選定位法

1.對車牌的大致定位

要想對車牌進(jìn)行系統(tǒng)的識(shí)別，首先就要縮小車牌的識(shí)別范圍，對車牌進(jìn)行大致的定位。由于車牌的邊緣與車牌內(nèi)的區(qū)域相別具有更高的信息價(jià)值，所以，在對車牌進(jìn)行定位的過程中，通常利用車牌邊緣的信息對其進(jìn)行具體的分析。車牌邊緣具有一定的層次感以及較強(qiáng)的變換規(guī)律，所以，在對車牌信息進(jìn)行鎖定的過程中，只需要對車牌邊緣信息的圖像進(jìn)行保留和分析，并將非邊緣區(qū)域的圖像進(jìn)行刪除，以免對系統(tǒng)的識(shí)別造成影響。在此過程中，主要通過除去水平差的方法對邊緣圖像進(jìn)行保留，對非邊緣圖像進(jìn)行刪除[1]。

在對車牌邊緣的信息進(jìn)行保留之后，通過識(shí)別系統(tǒng)對車牌邊緣信息進(jìn)行收集和分析，可以初步確定車牌的大致的長寬比例。由于車牌的形狀大多是長方向，所以，在對車牌進(jìn)行識(shí)別的過程中，不能夠根據(jù)形狀對車牌進(jìn)行識(shí)別。

2.對非車牌范圍的剔除

由于車牌的定位非常容易受到其他因素的影響，所以，在對車牌進(jìn)行定位之前，要對非車牌范圍進(jìn)行剔除，進(jìn)一步確保車牌定位的準(zhǔn)確性。因?yàn)檐嚺频念伾约凹y路具有顏色反差較大和字符水平分布均勻的特點(diǎn)，所以，在對非車牌范圍進(jìn)行剔除的過程中，主要運(yùn)用這兩方面的特點(diǎn)進(jìn)行車牌的分割。

3.對車牌圖像的處理

對于車牌圖像進(jìn)行處理是車牌邊緣篩選法中的重要步驟。通過對定位后的車牌圖像進(jìn)行進(jìn)一步的處理，可以得到更加清晰的圖像信息，為接下來的車牌識(shí)別工作打下良好的基礎(chǔ)。通過對車牌底色的灰度值的計(jì)算，可以判斷出車牌底色的深淺。如果車牌底色較淺，在計(jì)算的過程中就要進(jìn)行反向計(jì)算，使車牌內(nèi)的字符顏色與底色產(chǎn)生較大的顏色差，方便對車牌號(hào)碼的識(shí)別。

（二）車牌字符分割法

由于我國的車牌種類較多，車牌的組成種類也較多。所以，在對車牌進(jìn)行識(shí)別的過程中，對車牌內(nèi)字符進(jìn)行有效的分割，可以進(jìn)一步確保車牌識(shí)別的質(zhì)量。本文以武警車牌為例，武警車牌的由三個(gè)部分組成，第一部分是武警的拼音縮寫，第二部分是武警所在省市的代碼，第三部分是武警車牌的編號(hào)。其中，所在省市代碼的部分與其他兩個(gè)部分相比所占的體積較小，所以，第二部分的代碼中心點(diǎn)與其他兩個(gè)部分的中心點(diǎn)不在同一水平線上，而其他普通車牌各個(gè)部分的中心點(diǎn)全都在同一水平向上。通過中線點(diǎn)水平線的對比可以對車牌的種類進(jìn)行進(jìn)一步的判斷。但是，在進(jìn)行字符分割法的過程當(dāng)中，由于車牌字符的磨損、顏色老化以及車牌斷裂等原因，造成車牌字符分割不明確。為了解決這一問題，在車牌字符分割過程中加入判斷系統(tǒng)，一旦出牌出現(xiàn)字符不清晰或者是斷裂的情況，判斷系統(tǒng)會(huì)對車牌進(jìn)行進(jìn)一步的判斷，如果車牌的字符不符合車牌分割法的分割標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)會(huì)對車牌的分割方案進(jìn)行重新制定，具體的制定流程如下。

第一步，對車牌的圖像進(jìn)行處理，計(jì)算出圖像中的濾波長度并且進(jìn)行系統(tǒng)的標(biāo)記。第二部，通過對車牌內(nèi)的各個(gè)組成部分中心點(diǎn)的確定，判斷次車牌是否為武警車牌。如果中線點(diǎn)在一條直線上，則是普通車牌。如果中心點(diǎn)不在一條直線上，則為武警車牌。第三部，對車牌區(qū)域進(jìn)行分割，如果判定為武警車牌，則只需要對武警車牌的后兩個(gè)部分進(jìn)行分割，降低了分割的難度。如果你是普通的車牌，則直接利用灰度投影法進(jìn)行字符的分割。

為了確保字符分割的準(zhǔn)確性，需要對車牌字符進(jìn)行二次分割。首先，對分割后的字符進(jìn)行長度和寬度的計(jì)算，如果計(jì)算結(jié)果在0.07-0.12范圍之內(nèi)，則確定為車牌字符。并對滿足以上條件的字符區(qū)域進(jìn)行逐一的計(jì)算，如果符合條件的區(qū)域沒有超過七個(gè)，則確定車牌字符中一定有“1”。接著，對被排除的車牌區(qū)域進(jìn)行寬度計(jì)算，如果計(jì)算結(jié)果在0.015-0.04之間，則確定該車牌內(nèi)含有字符，如果不符合則對該區(qū)域進(jìn)行舍棄。最后，對符合該標(biāo)準(zhǔn)的字符區(qū)域數(shù)量進(jìn)行計(jì)算，如果區(qū)域數(shù)量為6，則判定該車牌缺少一個(gè)字符。如果符合條件的區(qū)域數(shù)量為7，則車牌字符分割結(jié)束[2]。

（三）車牌字符識(shí)別法

1.對車牌字符的初步識(shí)別

對車牌字符的識(shí)別包括對字符數(shù)量的識(shí)別、對字符結(jié)構(gòu)的識(shí)別以及對字符大致輪廓的識(shí)別。運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對車牌字符的邊緣、折點(diǎn)、彎曲程度以及字符深度進(jìn)行具體的分析，從而得到精確的車牌信息。

2.對字符邊緣的識(shí)別

對字符邊緣的識(shí)別包括兩個(gè)方面，一種是對字符內(nèi)邊緣的識(shí)別，另一種是對字符外邊緣的識(shí)別。通過對字符內(nèi)外邊緣的向量計(jì)算，確定字符內(nèi)外邊緣之間的大致距離，進(jìn)而確定字符的大致形狀。

3.對字符折點(diǎn)的識(shí)別

由于每個(gè)字符的折點(diǎn)數(shù)量以及拐點(diǎn)位置都不同，所以，對字符折點(diǎn)的研究可以進(jìn)一步的確定字符的形狀和結(jié)構(gòu)。在進(jìn)行字符折點(diǎn)識(shí)別的過程中，要對字符的傾斜度進(jìn)行測量，進(jìn)而確定字符的長度。通過對字符折點(diǎn)數(shù)量以及位置集合的確定，進(jìn)一步完成對字符的識(shí)別。

4.對字符彎曲程度的識(shí)別

對字符彎曲程度的識(shí)別主要通過掃描的方式進(jìn)行。通過系統(tǒng)對字符的水平掃描以及垂直掃描之間集合點(diǎn)的識(shí)別，可以對字符的大致結(jié)構(gòu)進(jìn)行了解。在確定字符彎曲位置之后，對字符的彎曲角度進(jìn)行大致的測量，并將測量的結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的記錄。

5.對字符深度的測量

由于不同字符結(jié)構(gòu)的凹凸程度不同，所以，對字符深度的測量也可以對字符結(jié)構(gòu)進(jìn)行進(jìn)行一步的確定。在對字符深度測量的過程中，應(yīng)用最廣泛的方法是深度累計(jì)法。通過對不同字符深度值的計(jì)算，可以大致得出字符輪廓的凹凸程度，進(jìn)而對字符的結(jié)構(gòu)進(jìn)行計(jì)算。例如，“U”這一字符在兩邊的字符深度比較平穩(wěn)，并沒有明顯的深度變化，而在字符的上端，字符深度明顯發(fā)生了凹陷。通過對以上信息的分析可以初步確定該字符的形狀[3]。

四、結(jié)論

本文主要對多特征提取實(shí)用車牌的識(shí)別方法進(jìn)行研究。通過對車牌的大致定位、對車牌非區(qū)域的剔除、以及對車牌字符的識(shí)別方法具體應(yīng)用的介紹，進(jìn)一步提高了基于多特征提取實(shí)用車牌識(shí)別方法的識(shí)別效率。對實(shí)用車牌的方法進(jìn)行進(jìn)一步的完善，為未來基于多特征提取實(shí)用車牌識(shí)別方法的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

[1]馬爽,樊養(yǎng)余,雷濤,吳鵬.一種基于多特征提取的實(shí)用車牌識(shí)別方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2013,11:3495-3499.

[2]楊超.車牌識(shí)別系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D].廣西師范大學(xué),2015.

劉倩蘭（1988—），男，湖南永州人，碩士，助教，研究方向：嵌入式系統(tǒng)開發(fā)、圖像處理。