【正文】 技術、電子控制技術、人工智能技術等有效的集成并應用于地面交通系統(tǒng)，從而建立起可以在大范圍內發(fā)揮作用的，實時、準確、高效的地面交通系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)在有效利用現(xiàn)有交通設施、減少交通負荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進社會經(jīng)濟發(fā)展、提高人民生活質量、推動社會信息化及形成新產(chǎn)業(yè)等方面均具有極其重要的作用，從而受到世界各國的重視。 車輛 自動識別 (Automatic Vehicle Identification， AVI)是智能交通系統(tǒng)中的一項基礎技術，它通過辨別車輛所具有的車牌、條形碼、射頻識別標志等特征來自動識別車輛，為交通管理、通行收費、區(qū)域出入控制等工作的開展提供條件。車輛牌照識別(Vehicle License Plate Recognition， VLPR)技術是車輛自動識別技術的重要組成部分：其功能是對采集到的汽車圖像進行處理和分析，以自動識別其中的牌照編號。牌照是機動車輛的身份標志。通過車牌識別系統(tǒng)的圖像采集和處理獲得盡可能多的 車牌信息，達到識別車牌號碼的目的，從而使現(xiàn)代交通領域達到更高的智能化管理程 度。 車牌識別技術自 1988 年提出以來，受到了人們的廣泛關注。它可以應用于以下領域： (1)交通監(jiān)控。利用車牌識別系統(tǒng)的攝像設備，可以直接監(jiān)視相應路段的交通狀況，獲得車輛密度、隊列長度、排隊規(guī)模等交通信息，觀察和防范交通事故。它還可以同雷達測速器或其它的檢測器配合使用，以檢測超速的車輛。當發(fā)現(xiàn)車輛超速時，攝像機獲取該車的圖像，并得到該年的牌照號碼，然后給該車超速的警告信號。 (2)交通流控制指標參量的測量。一些交通流指標 的測量對交通流控制相當重要。該系統(tǒng)能夠測量和統(tǒng)計很多交通流指標參數(shù)，如總的服務效率，總行程時間，以后簡稱為車輛牌照識別為車牌識別?？偟牧魅肓亢土鞒隽?，年型及年流組成，日車流量，小時年流量，年高峰時間段，平均車速，車輛密度等。這也為交通誘導系統(tǒng)提供必要的交通流信息。 (3)高速公路上的事故自動測報。這是由于該系統(tǒng)能夠監(jiān)視道路情況和測量交通流量指標，能及時發(fā)現(xiàn)超速，堵車，排隊、事故等交通異?，F(xiàn)象。 (4)對養(yǎng)路費交納、安全檢查、運營管理實行不停車檢查。根據(jù)識別出的車牌號碼從數(shù) 7 據(jù)庫中調 m 該車檔案材料，可發(fā)現(xiàn)沒及 時交納養(yǎng)路費的車輛。另外，該系統(tǒng)還可發(fā)現(xiàn)無車牌的車輛。若與車型檢測器聯(lián)用，可迅速發(fā)現(xiàn)所掛車牌與車型不符的車輛。 (5)車輛定位。由于能自動識別車牌號碼，因而極易發(fā)現(xiàn)被盜車輛。，以及定位出車輛在道路上的行駛位置。這為防范、發(fā)現(xiàn)和追蹤涉及車輛的犯罪，保護重要車輛 (如運鈔車 )的安全有重大作用，從而對城市治安及交通安全有重要的保障作用。由于車牌識別系統(tǒng)在智能化交通控制管理中發(fā)揮著越來越重要的作用，吸引了各國的科研工作者對其進行廣泛的研究。由于需適應各種復雜背景，加之要識別的車輛種類繁多、顏色變化多端，以及檢測時要 適應不同天氣變化導致的不同光照條件，因此，目前的車牌識別系統(tǒng)都或多或少地存在一些問題。但是，隨著計算機性能的提高和計算機圖像處理技術的發(fā)展，車牌識別技術必將日趨成熟。 研究的主要內容車牌識別系統(tǒng) 車牌識別系統(tǒng)是以特定目標一一車輛牌照為對象的專用計算機視覺系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠從一幅圖像中自動提取車輛牌照，進行字符分割，進而對分割出的字符圖像進行識別。一個典型的車牌識別系統(tǒng)包括圖像采集、車牌定位、字符分割、字符識別以及結果輸出五個功能模塊，其原理流程如圖 11 所示： 圖 1 車牌識別系統(tǒng)流程圖 Fig l license plate recognition system flow chart 系統(tǒng)的工作原理：當車輛通過檢測區(qū)域時，檢測裝置將車輛的通過信號傳送到圖像采集設備；圖像采集設備采集車輛圖像，并將圖像傳送到計算機；計算機對車牌進行自動定位和識別并將識別結果送至監(jiān)控中心或收費處等應用場所。 系統(tǒng)的核心部分為圖像采集、車牌定位、字符分割、字符識別。下面簡述各部分的主要功能： (1)圖像采集部分 :當系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)有車輛通過時 (通過檢測器檢測或是通過視頻中運動目標的檢測 )，觸發(fā)圖像采集系統(tǒng)，一般 采用 CCD 攝像機攝取車牌前視圖或后視圖，由光照檢測裝置控制現(xiàn)場的光照，位置檢測裝置控制攝像機的拍攝角度。 (2) 圖像預處理部分 :需要對采集到的圖像進行圖像增強、平滑、恢復等操作，目的是突出車牌的主要特征，以便更好地提取車牌。 (3)車牌定位：車牌的定位是一個尋找最符合車牌特征區(qū)域的過程，從本質上講，就是一個在參量空間尋找最優(yōu)定位參量的問題。車牌定位算法需要挖掘并提取車牌區(qū)域的獨有特征，從而將車牌圖像分割提取出來。在車牌定位過程中，由于采集到的圖像中軍牌區(qū)域經(jīng)常是傾斜的，為避免后續(xù)的字符分割和字符識別的失 敗，必須對車牌行 8 傾斜校正。 (4) 字符分割 :即從定位得到的車牌圖像中分離出單個字符 (包括漢字、字 母和數(shù)字等 )的圖像，以便于字符識別。 (5) 字符識別 :對分割得到的字符圖像進行歸一化處理，進行字符識別，轉換為文本存入數(shù)據(jù)庫或直接顯示出來。 車牌識別系統(tǒng)的評價指標 從技術上評價一個車牌識別系統(tǒng)有三個指標，即識別率、識別速度和后臺管理系統(tǒng)。 一個車牌識別系統(tǒng)是否實用，最重要的指標是識別率。國際交通技術作過專門的識別率指標論述，要求是 24 小時全天候全牌正確識別率為 85%~95%。為了測試一個車牌識別系統(tǒng)的識別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個實際應用環(huán)境中，全天候運行 24 小時以上，采集至少 1000 輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結果保存下來，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果，之后便可以統(tǒng)計出以下識別率 （ 1）自然交通流量的識別率 =全牌正確識別總數(shù) /實際通過的車輛總數(shù)； （ 2)人工可識別車牌的百分率 =人工正確讀取的車牌總數(shù) /實際通過的車輛總數(shù)； （ 3）系統(tǒng)可識別車牌的識別率 =全牌正確識別總數(shù) /人工正確讀取的車牌總 數(shù)； 這三個指標決定了車牌識別系統(tǒng)的識別率，諸如可信度、誤識率等都是車牌識別過程中的中間結果。必須認識到的一點是系統(tǒng)的識別率達到 100%是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者惡劣的天氣情況 (下雪、冰雹、大霧等 )都會影響到系統(tǒng)的識別率。 2. 識別速度 識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時應用的要求。一個識別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統(tǒng)就會因為滿足不了實時要求而毫無實用價值。例如，在高速公路收費中車牌識別系統(tǒng)的作用之一是減少通行時間，處理速度是這一類應 用減少通行時間，避免車道堵車的有力保障。國際交通技術提出的識別速度是 1 秒以內，越快越好。 3. 后臺管理體系 一個車牌識別系統(tǒng)的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統(tǒng)是否好用。后臺管理體系的功能應該包括 : （ 1）識別結果和車輛圖像數(shù)據(jù)的可靠存儲。當多功能的系統(tǒng)操作使得網(wǎng)絡出差錯時，后臺管理系統(tǒng)應能保護圖像數(shù)據(jù)不會丟失，同時便于事后人工排查。 （ 2）有效的自動比對和查詢技術。識別出的車牌號碼應能夠同數(shù)據(jù)庫中成千 上萬的車牌號碼自動比對和提示報警。如果車牌號碼沒有被正確讀取時，可采用模糊查詢技術以得出相對 最佳 的比對結果。 （ 3）完善的系統(tǒng)功能。一個好的車牌識別系統(tǒng)不僅可聯(lián)網(wǎng)運行，還需要提供實時通信、網(wǎng)絡安全、遠程維護、動態(tài)數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)庫自動更新、硬件參數(shù)設置、系統(tǒng)故障診斷等功能。 車牌識別系統(tǒng)的實際配置 即便是一個達到實用標準的車牌識別系統(tǒng)，由于所選擇的技術路線，軟硬件體系結構以及觸發(fā)方式不同，要發(fā)揮其有效的功能，還需要根據(jù)實際的應用需求確定相應的系統(tǒng)配置。 。路線系統(tǒng)中車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術路線。目前國際通行的兩條主流技術路線是自然光和紅外光圖像采集識 別。自然光和紅外光不會 9 對人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術。 自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像處理方法識別車牌。自然光技術路線與人眼感習慣一致，并且真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實的圖像信息，不僅可以用來識別汽車牌照，而且可以用來識別車牌顏色、車流量、車型、車體顏色等車輛特征。紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學特性，用紅外攝像機采集車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上兒乎只能看見車牌，然后用黑 白圖像處理方法識別車牌。 950nm 的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中最明亮的時候 ,還是在一天中最暗的時候，唯一的例外是在白天，有時會看到一些牌照周圍的細節(jié)，這是因為晴朗天氣下太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車輛牌照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，并且嚴重依賴車牌的反光材料。 。一個車牌識別系統(tǒng)的基本硬件配置是由攝像機、主控機、采集卡、照 明裝置組成的，而軟件是由一個具有車牌識別功能的圖像分析和處理軟件，以及一個滿足具體應用需求的后臺管理軟件組成。車牌識別系統(tǒng)于是出現(xiàn)了兩種產(chǎn)品形式 ,一種是軟硬件一體，或者用硬件實現(xiàn)了識別功能的模塊，形成一個全硬件的車牌識別器，例如 DSP。另外一種形式是開放式的軟、硬件體系，即硬件采用標準工業(yè)產(chǎn)品，軟件作為嵌入式軟件。兩種產(chǎn)品形式各有優(yōu)缺點。開放式體系的優(yōu)點是由于硬件采用標準工業(yè)產(chǎn)品，運行維護容易掌握，備品備件采購可以從任何一家供應商獲得，不必擔心因為一家供應商倒閉或供貨不足而出現(xiàn)產(chǎn)品永久失效或采購困難的問題。 。車牌識別系統(tǒng)有兩種觸發(fā)方式，一種是外設觸發(fā)，另一種是視頻觸發(fā)。外設觸發(fā)工作方式是指采用線圈、紅外或其他檢測器檢測車輛通過信號，車牌識別系統(tǒng)接收到車輛觸發(fā)信號后，采集車輛圖像，自動識別車牌，以及進行后續(xù)處理。視頻觸發(fā)方式是指車牌識別系統(tǒng)采用動態(tài)運動目標檢測和圖像序列處理技術，實時檢測車道上車輛的運動狀況，發(fā)現(xiàn)車輛通過時捕捉車輛圖像，識別車輛牌照，并進行后續(xù)處理。視頻觸發(fā)方式不需借助線圈、紅外或其他硬件車輛檢測器。 車牌識別系統(tǒng)中的難點 車牌識別系統(tǒng)在實驗室里已經(jīng)取得了令人滿意的效果， 但很難應用于實際工程中，這是因為實驗室的環(huán)境是處于理想狀態(tài)的，而在自然環(huán)境里，由于受到天氣等因素的影響，識別率很難達到要求。我們大致的把這些因素歸納為三類： (1)汽車牌照本身的特征。牌照缺乏統(tǒng)一的標準。根據(jù)中華人民共和國公共安全行業(yè)標準對機動車輛牌照的有關規(guī)定，車牌的規(guī)格、顏色和適用范圍各有不同。由于缺乏統(tǒng)一的標準，使得車牌識別過程中字符的分割難度較大，缺乏統(tǒng)一的模式規(guī)則的指導作用。牌照的質量無法保證。有些牌照被污損，而有些牌照的字符模糊不清，對光線的散射性不好，這些不確定性極大地影響了識別的準確率。車 牌附近環(huán)境惡劣。車牌附近往往有復雜的外形或擋車器等，不利于車牌的定位和分割。 (2)外部環(huán)境的特征。外界光照條件各不相同，白天和晚上光照不同。光照對圖像質量影響很大。不同的光照角度，對車牌光照的均勻度影響也較大。不同時間，不同氣候條件，以及背景光、車牌反光程度決定了車牌區(qū)域的亮度特征。 外界背景的復雜程度也影響著車牌的定位準確率。背景中與車牌區(qū)域特征相似區(qū)域的大小反映了背景的噪聲程度。例如與車牌字符相似的背景遠處的廣告語容易影響車牌的粗定位。 (3)車牌識別系統(tǒng)應用方案的特征。不同實際工程其攝像方位和 角度不一樣。實際工程 10 中攝像方位相對于車輛行駛的方向一般是正上方、左側和右側，攝像角度一般在 15～30 度之間。相對來說，攝像角度越小，車牌在平面圖像中變形越小，識別效果越好。攝像方位和角度對車牌字符分割影響較大，對車牌校正方法的校正能力的要求也更高了。 光線較暗時，不同的人工光照角度、方位和亮度對車牌識別系統(tǒng)影響也不一樣。盡管規(guī)范車牌對光的散射能力較強，但人工光照的方位角度不會影響車牌的亮度。亮度不均勻對車牌照二值化算法的適應性提出了更高的要求。不同的實際工程，圖像的分辨率要求也不同。分辨率大小影響車牌識別 系統(tǒng)的識別速度和字符的識別率。分辨率過高時，整個識別系統(tǒng)的處理時間會明顯增多，特別是在車牌分割，車牌二值化的處理中時間會顯著增加。分辨率過低，字符識別率會下降，字符中的漢字二值化效果較差，車牌識別系統(tǒng)的識別率會下降。 除了這三點客觀因素外，對于本文的而言，從各種干擾中得到車牌區(qū)域，把傾斜的車牌校正，以及把粘連的車牌字符分割開都是系統(tǒng)成敗的關鍵。而如何準確且快速地實現(xiàn)系統(tǒng)要求更是系統(tǒng)設計的難點。 3 車牌定位 3． 1 幾種常見的車牌定位方法 車牌定位方法的出發(fā)點是通過車牌區(qū)域的特征來判斷車牌，所利用的車牌 的特征主要包括： (1)車牌區(qū)域的幾何特征，即在某個相對固定的拍照位置拍得的圖像上車輛牌照子圖像區(qū)域 l 每度和寬度一定，并且寬高比例一定。 (2)紋理特征，目前車輛牌照是由一個省份漢字 (軍警牌除外 )后跟字母或阿拉伯數(shù)字組成的 7 個字序列。除第 1 個漢字外，字母和數(shù)字的筆畫在豎直方向都是連通的，且其之間有一定的間隔。 (3)顏色特征，現(xiàn)有車牌有四種類型：小型汽年的藍底白字車牌，大型汽年的黃底黑字車牌，軍警車的白底黑字、紅字車牌，外籍汽車的黑底白字車牌。牌照矩形區(qū)域內的顏色一定是限定的四種色彩之一，特征明顯。