交通管理智能化車牌識別應用與技術分析

　　現代汽車工業的迅猛發展，在給人們的工作和生活帶來了巨大便利的同時，也加重了交通管理的壓力。由此，交通管理智能化被提上日程，應之而生的智能交通逐漸成為行業研究的熱點，尤其在最近幾年，智能交通發展十分迅速。

　　車牌識別的優勢

　　在智能交通應用中，除了提取車輛信息外，如何便捷地確認車輛身份也格外重要。在眾多車輛身份確認方式中，車牌識別以其在應用中的卓越表現而獲得業界的普遍認可。與其他識別方式相比，車牌識別具有如下突出優勢。

　　唯一性

　　車牌作為車輛身份的標識，具有唯一性，世界上沒有任何兩輛車使用完全相同的合法車牌。雖然在國外存在兩輛車使用相同車牌號碼的情況，但車牌顏色各異。

　　車牌信息制定的規范性

　　作為車輛識別標識，車牌有著十分規范的編碼方式，給識別提供了便利條件。對每一類型的車牌，其車牌格式類型都是唯一的，如普通民用車中，車牌的第一個字符都為漢字，且為車輛所屬省份的簡稱；第二個字符為字母，且不同字母代表不同的城市。同時，不同類的車輛使用何種顏色的車牌也有著嚴格的規定，如軍警類特種車輛均使用白色車牌，民用轎車均使用藍色車牌等等。

　　車牌圖像采集的便利性

　　車牌的安裝位置相對固定，均安裝在車輛的最前端和最后端的固定位置，十分顯眼，亦方便拍照采集。

　　車牌識別系統功能與組成

　　車牌識別系統主要功能包括

　　車輛號牌識別，包括號牌顏色、字母、漢字、數字等完整的牌照信息識別；

　　車輛測速功能；

　　違法車輛識別報警；

　　車輛識別信息與車管所車輛信息的聯動控制；

　　車輛行駛方向判斷監測。

　　車牌識別系統功能模塊包括

　　車牌識別系統主要包含如下功能模塊：抓拍控制模塊，視頻采集模塊，號牌識別模塊，圖像和數據交互控制模塊，遠端接收。

　　各模塊基本功能

　　1、抓拍控制模塊。該模塊主要功能是在有車輛通過時產生抓拍控制信號，并將該信號傳給視頻采集模塊，通知視頻采集模塊進行圖像采集。該模塊一般只在非視頻觸發抓拍的方式下使用，在視頻觸發抓拍方式下，一般在軟件中控制抓拍，不需要抓拍控制模塊。

　　2、視頻采集模塊。該模塊的主要功能是在需要進行視頻采集時，完成視頻圖像的采集，通過圖像和數據交互控制模塊，為后續的識別提供圖片。

　　3、號牌識別模塊。該模塊是車牌識別系統的核心模塊，主要功能是將視頻模塊提供的圖片進行號牌識別，提取出其中的車牌信息，通過圖像和數據交互控制模塊，完成數據的傳輸。在某些應用場所中，傳輸車牌識別結果的同時，還要求將圖像進行編碼壓縮，將碼流傳送給遠端接收系統，從硬件設計的角度看，圖像的壓縮和編碼一般也是在識別模塊中完成的。

　　4、圖像和數據交互控制模塊。該模塊的主要功能是完成圖像和數據的傳輸，同時實現與遠端接收模塊的數據交互。

　　5、遠端接收模塊。遠端接收模塊主要是用來接收車牌識別系統的識別結果信息和相關的圖片或碼流。

　　車牌識別系統識別原理

　　車牌識別系統實現的方式主要分為兩種：一種是靜態圖像圖片的識別，另一種是動態視頻流的實時識別。

　　靜態圖像識別技術的識別有效率較大程度受制于圖像的抓拍質量，為單幀圖像識別，目前市場產品識別速度平均在200毫秒左右；而動態視頻流的識別技術適應性較強，識別速度快，它實現了對視頻每一幀圖像進行識別，增加識別比對次數，擇優選取車牌號，關鍵在于較少受到單幀圖像質量的影響，目前市場上較好的產品在PC上識別的時間可控制在10毫秒以內。

　　車輛牌照的識別是基于圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。

　　識別步驟概括為：車牌定位、車牌提取、字符識別。三個步驟的識別工作相輔相成，各步驟的有效率都較高，整體的識別率才會提高。識別速度的快慢取決于字符識別，字符的識別目前的主要應用技術為比對識別樣本庫，即將所有的字符建立樣本庫，字符提取后通過比對樣本庫實現字符的判斷，識別過程中將產生可信度、傾斜度等中間結果值；另一種是基于字符結構知識的字符識別技術，更加有效地提高識別速率和準確率，適應性較強。

　　車牌識別系統主要性能參數

　　車牌識別系統的優劣主要由二個關鍵參數共同決定：識別率、識別速度。

　　識別率

　　車牌識別系統是否實用，最重要的指標是識別率。國際公認的識別率指標要求是24小時全天候全牌正確識別率85%？95%。識別率統計也有以下三種方式：

　　1、自然流量識別率=識別車牌號的總數/實際通過的車輛總數。

　　2、可識別車牌率=人工正確讀取的車牌號總數/實際通過的車輛總數。

　　3、全牌識別準確率=全牌正確識別的車牌總數/人工識別讀取的車牌號總數。

　　以上指標決定了車牌識別的識別率。

　　識別速度

　　識別速度決定了車牌識別系統是否能夠滿足實時實際應用的要求。目前，國際交通技術給的識別速度是1秒以內，當然識別速度是越快越好。

　　市場上的車牌識別系統在實際應用中識別速度平均為200毫秒，而較好的車牌識別系統已經達到了10毫秒，實際應用識別速度能夠達到平均40毫秒。

　　車牌識別系統存在的主要問題

　　相機技術有待提高

　　各大攝像機廠家針對道路監控研發出相應的產品，并針對交通的特殊要求進行改進，然而由于道路監控中攝像機長期處于室外，受客觀環境影響較大。因此不僅要求攝像機攝制的圖像清晰度高，還要求攝像機適應性強。

　　圖像的高分辨率與識別速度的矛盾有待解決

　　高清優勢不言而喻，但是任何事情都是兩面的，而在車牌識別系統中，主要體現為：高清圖片由于圖片覆蓋面廣，可能會同時在圖片中出現多個車牌的識別問題。再有高清由于數據量過大，不僅會出現處理速度過慢的問題，還會因對資源占用需求過大而難以實現高清視頻流識別。

　　車牌識別系統的圖片適應性亟需加強

　　目前的車牌識別產品都要求所識別的車牌大小固定，而對過大和過小的車牌一般都不能準確識別。這樣就造成對視頻觸發的情況下部分車牌無法被識別的問題。此外，在有些現場環境中，由于受外界條件的影響，無法將相機架設在最合理位置，會造成圖片中車牌不同程度的變形。

　　對污損車牌的識別效果不好

　　在實際的應用中，很難保證所涉及到的車牌都是沒有污損的，車牌在使用幾年之后，難免會出現污染和磨損等現象，而在路面上行駛的車輛也很難保證都是標準干凈的車牌，因此在實際環境中，面對破損污舊的車牌，如何提高車牌識別系統的識別能力也是實際需要解決的問題。

　　結語

　　現在車牌識別系統已被廣泛應用，同類型產品五花八門，正可謂“百花齊放、百家爭鳴”。

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