李源波++宮清華

摘 要：車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是值得深入研究的一個(gè)方向，它是當(dāng)今智能交通管理技術(shù)研究的重要課題。車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)借助計(jì)算機(jī)這一媒介對(duì)系統(tǒng)的交通圖像進(jìn)行處理、分析和識(shí)別，從而得到汽車車牌的信息。就之前發(fā)展局勢(shì)來看，該文研究的車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于當(dāng)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(shí)別是車牌識(shí)別系統(tǒng)的五大環(huán)節(jié)也是該文研究的重點(diǎn)。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(diǎn)研究的內(nèi)容。該文通過系統(tǒng)交通圖像的特點(diǎn)對(duì)這3部分的技術(shù)進(jìn)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(shí)別，這是車牌定位系統(tǒng)的關(guān)鍵所在。字符的分割，每個(gè)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(shí)別是將字符進(jìn)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(jìn)行訓(xùn)練測(cè)試。車牌識(shí)別設(shè)備有車牌識(shí)別攝像鏡頭和車牌識(shí)別控制器，車牌識(shí)別控制器與測(cè)量?jī)x連接，利于圖像數(shù)據(jù)的識(shí)別、交換；車牌識(shí)別攝像機(jī)主要完成被測(cè)車輛號(hào)牌自動(dòng)識(shí)別比對(duì)，同時(shí)聯(lián)網(wǎng)從數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)閱機(jī)動(dòng)車的信息。車牌識(shí)別系統(tǒng)，借助了牌照的定位性能，從機(jī)動(dòng)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(shí)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(shí)別部分。

關(guān)鍵詞：車牌識(shí)別系統(tǒng) 圖像采集 圖像預(yù)處理 字符識(shí)別 車牌定位

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2016）09（a）-0004-02

經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，在信息時(shí)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(fù)擔(dān)，同時(shí)也帶來了許多問題，成為各部門關(guān)注的焦點(diǎn)。針對(duì)車輛增加所引起的一系列問題，歐美發(fā)達(dá)國(guó)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(guó)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(jì)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(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)智能化管理的重要部分，也是加強(qiáng)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(fèi)者青睞，并廣泛應(yīng)用。它能夠自動(dòng)、實(shí)時(shí)地檢測(cè)車輛，識(shí)別汽車牌照，從而達(dá)到更高的智能化管理。車輛牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)可廣泛安裝于車管所機(jī)動(dòng)車車輛檢測(cè)線、收費(fèi)站、停車場(chǎng)、十字路口等交通關(guān)卡處，使收費(fèi)管理更科學(xué)與嚴(yán)密。

1 意義

車牌識(shí)別系統(tǒng)是當(dāng)今智能交通管理技術(shù)研究的重要課題。識(shí)別、處理系統(tǒng)在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中接收的車輛圖像、車牌定位、字符分割，然后自動(dòng)識(shí)別汽車牌照字符，這是車牌識(shí)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(shí)別體系是制約交通管理實(shí)現(xiàn)科技化的因素，該課題研究的車牌識(shí)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?qǐng)D像進(jìn)行分割，最后實(shí)現(xiàn)車輛字符的識(shí)別。該系統(tǒng)將獲得的機(jī)動(dòng)車所有的圖像實(shí)行串連處理后，會(huì)用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息，這樣不僅存儲(chǔ)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(shí)別遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到的，這對(duì)交通發(fā)展領(lǐng)域有深遠(yuǎn)的影響。

文章對(duì)計(jì)算機(jī)圖像處理、人工智能、模式識(shí)別等車牌識(shí)別的背景知識(shí)進(jìn)行深入研究，摸索出了用數(shù)字圖像知識(shí)進(jìn)行車牌識(shí)別的方法并重點(diǎn)研究，對(duì)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(shí)別算法進(jìn)行了重點(diǎn)研究，在識(shí)別上取得了良好效果。

2 課題研究?jī)?nèi)容

車牌識(shí)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(xì)內(nèi)容如下。

數(shù)字的圖像處理、車牌的智能識(shí)別、計(jì)算機(jī)技術(shù)這幾部分是智能識(shí)別體系的根本，該體系借助汽車牌照具有唯一性這一特點(diǎn)，在攝像機(jī)抓拍圖像之后馬上對(duì)汽車牌照實(shí)行識(shí)別，最后輸送到計(jì)算機(jī)上存儲(chǔ)信息，這就完成了對(duì)車牌的自動(dòng)識(shí)別，這種識(shí)別方式大大降低了整個(gè)識(shí)別過程的復(fù)雜程度，提高了工作效率。

汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)分為5個(gè)模塊，分別為汽車牌照?qǐng)D像的采集、圖像預(yù)處理、汽車牌照的識(shí)別定位、字符分割和字符識(shí)別。

（1）車牌圖像的采集：通過攝像機(jī)抓拍對(duì)車牌號(hào)碼進(jìn)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(qiáng)、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(shí)度，這是圖像預(yù)處理的重要因素，因此對(duì)攝像機(jī)拍到的原始圖片需要進(jìn)行曝光、白平衡、對(duì)比度的調(diào)整，還需要進(jìn)行噪聲過濾、圖片邊緣加強(qiáng)等等各種處理。

（3）汽車牌照的識(shí)別定位：對(duì)汽車牌照范圍內(nèi)的定位是識(shí)別車牌整個(gè)過程中的重點(diǎn)，假若汽車牌照的定位出現(xiàn)偏差，會(huì)直接影響后面的字符分割及字符識(shí)別效果。汽車牌照定位的關(guān)鍵點(diǎn)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(duì)灰度圖像進(jìn)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(biāo)和坐標(biāo)高度以及列坐標(biāo)和坐標(biāo)的寬度，從而判斷出整個(gè)汽車牌照的區(qū)域，這就完成了對(duì)圖像中的全部汽車牌照實(shí)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?qǐng)D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(jìn)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(duì)字符的大小實(shí)現(xiàn)歸一化處理。

（5）字符識(shí)別：對(duì)分割之后的字符進(jìn)行收縮、提取字符的特性，分類之后與數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)的字符進(jìn)行比對(duì)，最后識(shí)別出字符的圖像，這是字符識(shí)別的整個(gè)過程。字符識(shí)別的兩個(gè)重要點(diǎn)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(jìn)行特征提取，這種方式對(duì)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(yùn)算過程中太復(fù)雜，且對(duì)計(jì)算機(jī)的性能要求很嚴(yán)格。另一種方式是統(tǒng)計(jì)字符特征對(duì)其特征進(jìn)行提取，目前，大部分的字符識(shí)別都運(yùn)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(duì)汽車牌照字符的特征進(jìn)行匹配，這樣就擁有了清晰的識(shí)別率。

3 結(jié)語

車牌識(shí)別系統(tǒng)近幾年發(fā)展火熱，在各地已經(jīng)有實(shí)際的應(yīng)用，其應(yīng)用范圍主要在車輛檢測(cè)、城市交通管理、收費(fèi)管理、公路超限治理等方面，前景廣泛。汽車自動(dòng)檢驗(yàn)設(shè)備配有車牌的識(shí)別系統(tǒng)，其自動(dòng)性能不斷增強(qiáng)，這樣大大減少了車輛檢驗(yàn)的整體時(shí)間，從而使待檢汽車排隊(duì)的長(zhǎng)度縮短，取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。基于車牌識(shí)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(shí)別系統(tǒng)，這些年來有很多人進(jìn)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(shí)別的研究發(fā)展有兩個(gè)趨勢(shì)。

一是在對(duì)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(gè)新熱點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

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