趙維祖

中國(guó)交通通信信息中心,北京 100011

1 車牌識(shí)別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用

車牌識(shí)別（License Plate Recognition，LPR）也稱作車牌號(hào)識(shí)別或車輛牌照識(shí)別或車輛號(hào)牌識(shí)別，是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車輛牌照識(shí)別中的應(yīng)用，即從前端采集的圖像信息中將車牌號(hào)碼提取并識(shí)別出來(lái)。自1988年提出車牌識(shí)別技術(shù)以來(lái)，人們已經(jīng)對(duì)其進(jìn)行了大量的研究，并廣泛應(yīng)用在道路交通流監(jiān)控、高速公路不停車收費(fèi)、電子警察、公安卡口、停車場(chǎng)管理、智能園區(qū)管理等領(lǐng)域，在現(xiàn)代交通監(jiān)控和管理系統(tǒng)占有很重要的地位。

車牌識(shí)別主要包括圖像采集、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別和結(jié)果輸出等五大模塊，其基本工作原理為：根據(jù)采集到的序列圖像對(duì)圖像中的車輛牌照進(jìn)行搜索、檢測(cè)、定位，并分割出包含牌照字符的矩形區(qū)域，然后對(duì)牌照字符進(jìn)行二值化，并將其分割為單個(gè)字符，歸一化后輸入字符識(shí)別模塊進(jìn)行識(shí)別。目前，車牌識(shí)別的方式主要分為軟件識(shí)別和硬件識(shí)別，軟件識(shí)別主要是通過(guò)前端設(shè)備抓取車輛照片，通過(guò)本地識(shí)別軟件或者是云端識(shí)別軟件進(jìn)行一系列的字符處理；硬件識(shí)別通俗地講，就是通過(guò)獨(dú)立的硬件設(shè)備，對(duì)所抓拍圖片進(jìn)行一系列的字符處理，目前硬件識(shí)別可分為帶有單獨(dú)車牌識(shí)別儀的攝像機(jī)和“一體式”車牌識(shí)別攝像機(jī)兩種形式[1]。

2 系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)

實(shí)際工作中，機(jī)動(dòng)車綜合性能檢測(cè)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要重點(diǎn)解決的突出問(wèn)題之一，就是盡量避免車輛替檢的情況，也就是要確保上傳到檢測(cè)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的車輛檢測(cè)數(shù)據(jù)所代表的車輛，與真正在檢測(cè)線上進(jìn)行檢測(cè)的車輛是同一車輛，即車輛檢測(cè)數(shù)據(jù)真實(shí)反映了該車輛的技術(shù)狀況。通俗來(lái)講，就是車輛確實(shí)已經(jīng)上線檢測(cè)，而不是由其他車輛代替檢測(cè)的。因此，我們需要對(duì)檢測(cè)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)車牌號(hào)的自動(dòng)識(shí)別和自動(dòng)比對(duì)，自動(dòng)篩選出車牌號(hào)不符的檢測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步強(qiáng)化行業(yè)管理。

2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

按照《道路運(yùn)輸車輛綜合性能要求和檢驗(yàn)方法》（GB18565）以及《道路運(yùn)輸車輛綜合性能檢測(cè)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)要求（暫行）》（交通運(yùn)輸部2018年第24號(hào)公告），車輛在檢測(cè)線上的燈光檢驗(yàn)工位、制動(dòng)檢驗(yàn)工位、動(dòng)力性檢驗(yàn)工位要拍攝照片存檔，同時(shí)車輛的三張檢驗(yàn)工位的照片要與檢測(cè)數(shù)據(jù)一并上傳到檢測(cè)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，保存到車輛檢測(cè)電子檔案。因此，我們可以引入目前已經(jīng)比較成熟的車牌識(shí)別技術(shù)，通過(guò)系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別檢測(cè)工位照片中的車輛號(hào)牌，并與檢測(cè)數(shù)據(jù)中記錄的車輛號(hào)牌進(jìn)行自動(dòng)比對(duì)，由此解決車輛上線檢測(cè)的真實(shí)有效性的問(wèn)題[2]。

目前，車牌識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛采用的都是在前端主動(dòng)獲取車輛照片。前端主動(dòng)采集的好處是能夠很好地確保照片質(zhì)量，提高車牌識(shí)別率和準(zhǔn)確率。但是，如果我們的檢測(cè)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用前端主動(dòng)采集的方式獲取車輛照片，一方面會(huì)增加系統(tǒng)建設(shè)成本，另一方面，檢測(cè)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)還需要與檢測(cè)機(jī)構(gòu)的檢測(cè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行互動(dòng)，極大地提高了系統(tǒng)建設(shè)的復(fù)雜性和難度，也可能會(huì)影響到檢測(cè)機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)。同時(shí)，按照道路運(yùn)輸車輛技術(shù)管理規(guī)定要求，行業(yè)管理部門只是采信檢測(cè)機(jī)構(gòu)出具的檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告，所以檢測(cè)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)不宜在每個(gè)檢測(cè)機(jī)構(gòu)的前端布設(shè)車輛照片采集設(shè)備。綜合考慮道路運(yùn)輸車輛綜合性能檢測(cè)行業(yè)管理的特點(diǎn)，系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)思路是：由檢測(cè)機(jī)構(gòu)按照上述國(guó)標(biāo)（GB18565）要求，自行采集車輛在檢測(cè)工位的照片并上傳到檢測(cè)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，采用基于云平臺(tái)的車牌識(shí)別技術(shù)，在檢測(cè)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)后端完成車牌識(shí)別、數(shù)據(jù)比對(duì)等工作。由此看來(lái)，在這種系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路的框架下，我們需要對(duì)照片的拍攝角度、光線明暗度、照片的清晰度等指標(biāo)有明確的要求，否則將會(huì)影響車牌識(shí)別率和準(zhǔn)確率。

2.2 系統(tǒng)工作流程

從車輛進(jìn)入檢測(cè)機(jī)構(gòu)開始檢測(cè)至檢測(cè)結(jié)束上傳檢測(cè)數(shù)據(jù)，這一系列工作流程屬于檢測(cè)機(jī)構(gòu)的檢測(cè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)流程，本文不做具體闡述，但作為檢測(cè)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來(lái)源，簡(jiǎn)要介紹如下：檢測(cè)機(jī)構(gòu)按照上述國(guó)標(biāo)（GB18565）對(duì)道路運(yùn)輸車輛進(jìn)行綜合性能檢測(cè)，并按照行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《營(yíng)運(yùn)車輛技術(shù)等級(jí)劃分和評(píng)定要求》（JT/T198）對(duì)車輛的技術(shù)狀況進(jìn)行評(píng)定，經(jīng)評(píng)定合格后將車輛基本信息、檢測(cè)數(shù)據(jù)及三張檢測(cè)工位照片（以下合稱為車輛檢測(cè)數(shù)據(jù)）上傳至檢測(cè)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。檢測(cè)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的具體工作流程如下：

首先，系統(tǒng)從車輛檢測(cè)數(shù)據(jù)中提取車牌號(hào)、車牌顏色及三張檢測(cè)工位照片，啟動(dòng)第一個(gè)工作流程——“車牌識(shí)別”，導(dǎo)入車牌識(shí)別技術(shù)，按順序?qū)θ龔垯z測(cè)工位照片進(jìn)行車牌識(shí)別，當(dāng)識(shí)別出車牌號(hào)后即結(jié)束“車牌識(shí)別”工作流程。

其次，系統(tǒng)將車牌號(hào)及車牌顏色結(jié)果信息輸入至下一個(gè)工作流程——“車牌比對(duì)”，將車牌識(shí)別出的車牌號(hào)、車牌顏色信息與車輛檢測(cè)數(shù)據(jù)中提取的車牌號(hào)、車牌顏色信息進(jìn)行自動(dòng)比對(duì)，完成比對(duì)后即結(jié)束“車牌比對(duì)”工作流程。

最后，系統(tǒng)將比對(duì)結(jié)果信息輸入下一個(gè)工作流，分為兩種情況：如果比對(duì)結(jié)果是不相符，則聲光報(bào)警提示車輛檢測(cè)數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)與照片不一致的“數(shù)據(jù)警示”，并將該車輛檢測(cè)數(shù)據(jù)以及相對(duì)應(yīng)的檢測(cè)機(jī)構(gòu)列入重點(diǎn)疑似名單，用以采取后續(xù)管理措施，為行業(yè)管理、跨部門聯(lián)合監(jiān)管等管理措施提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐；如果比對(duì)結(jié)果是相符，則自動(dòng)進(jìn)行“數(shù)據(jù)存檔”。數(shù)據(jù)存檔后，檢測(cè)機(jī)構(gòu)即可對(duì)已經(jīng)存檔的檢測(cè)數(shù)據(jù)打印正式的檢驗(yàn)檢測(cè)報(bào)告單。

2.3 車牌識(shí)別模塊優(yōu)化思路

實(shí)際應(yīng)用中，該系統(tǒng)可能還存在三個(gè)方面的問(wèn)題：一是車輛號(hào)牌本身存在污損的情況，從而影響識(shí)別率和準(zhǔn)確率；二是檢測(cè)機(jī)構(gòu)上傳的檢測(cè)工位照片可能會(huì)存在照片質(zhì)量不高的問(wèn)題，比如：光線太暗、拍攝角度不好、相機(jī)鏡頭對(duì)焦不準(zhǔn)、鏡頭晃動(dòng)等，這直接導(dǎo)致車牌識(shí)別率降低或識(shí)別錯(cuò)誤等問(wèn)題；三是有的檢測(cè)機(jī)構(gòu)可能會(huì)存在造假的嫌疑，比如：車輛上線檢測(cè)后將采集的車輛檢測(cè)工位照片進(jìn)行編輯，將車牌號(hào)修改為目標(biāo)車牌號(hào)，或者使用目標(biāo)車輛以前的歷史照片進(jìn)行替換，更有甚者可能臨時(shí)懸掛假號(hào)牌上線檢測(cè)。

綜合來(lái)看，對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行研究分析，其中部分情況可以通過(guò)優(yōu)化車牌識(shí)別模塊得以解決，但有的問(wèn)題必須需要行業(yè)自律才能解決。例如照片質(zhì)量問(wèn)題，可以導(dǎo)入更多極限條件下拍攝的照片，讓車牌識(shí)別模塊去適應(yīng)，通過(guò)海量、高強(qiáng)度的實(shí)例化分析，提升識(shí)別模塊的適應(yīng)能力，進(jìn)而提高識(shí)別率和準(zhǔn)確率。但是，針對(duì)工具軟件修圖問(wèn)題、替換歷史照片問(wèn)題，乃至采用假號(hào)牌上線檢測(cè)問(wèn)題，目前的技術(shù)手段還不太好解決，所以建議我們的綜合性能檢測(cè)行業(yè)通過(guò)行業(yè)自律約束來(lái)加以規(guī)范[3]。

3 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)引入基于云平臺(tái)的車牌識(shí)別技術(shù)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了車輛上線檢測(cè)真實(shí)性的基本判定，可以在一定程度上避免車輛替檢的問(wèn)題。目前系統(tǒng)已經(jīng)投入實(shí)際運(yùn)行，目前還未出現(xiàn)無(wú)法識(shí)別車牌的情況，且所有檢測(cè)數(shù)據(jù)中的車牌號(hào)與檢測(cè)工位照片中識(shí)別的車輛號(hào)均能有效匹配。信息化系統(tǒng)只是技術(shù)手段，更多的還需要依靠全社會(huì)的檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)，自身能夠自我約束，給檢測(cè)行業(yè)一片藍(lán)天，那么整個(gè)行業(yè)才能長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展。