車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車(chē)輛牌照識(shí)別中的一種應(yīng)用。車(chē)牌識(shí)別在高速公路車(chē)輛管理中得到廣泛應(yīng)用,電子收費(fèi)(ETC)系統(tǒng)中,也是結(jié)合DSRC技術(shù)識(shí)別車(chē)輛身份的主要手段。
車(chē)牌識(shí)別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車(chē)牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來(lái),通過(guò)車(chē)牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車(chē)牌字符識(shí)別等技術(shù),識(shí)別車(chē)輛牌號(hào)、顏色等信息,最新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識(shí)別率可達(dá)到99.7%,漢字的識(shí)別率可達(dá)到99%。
識(shí)別原理:
識(shí)別流程:
車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別是一項(xiàng)利用車(chē)輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行牌照號(hào)碼、牌照顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備(監(jiān)測(cè)車(chē)輛是否進(jìn)入視野)、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼的處理機(jī)(如計(jì)算機(jī))等,其軟件核心包括車(chē)牌定位算法、車(chē)牌字符分割算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等。
某些車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過(guò)視頻圖像判斷是否有車(chē)的功能稱(chēng)之為視頻車(chē)輛檢測(cè)。一個(gè)完整的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車(chē)輛檢測(cè)、圖像采集、車(chē)牌識(shí)別等幾部分。當(dāng)車(chē)輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車(chē)輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元,采集當(dāng)前的視頻圖像。車(chē)牌識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行處理,定位出牌照位置,再將牌照中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識(shí)別,然后組成牌照號(hào)碼輸出。
車(chē)輛檢測(cè):
車(chē)輛檢測(cè)可以采用埋地線(xiàn)圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方式。采用視頻檢測(cè)可以避免破壞路面、不必附加外部檢測(cè)設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開(kāi)支,而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。
系統(tǒng)進(jìn)行視頻車(chē)輛檢測(cè),需要具備很高的處理速度并采用優(yōu)秀的算法,在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢,則導(dǎo)致丟幀,使系統(tǒng)無(wú)法檢測(cè)到行駛速度較快的車(chē)輛,同時(shí)也難以保證在有利于識(shí)別的位置開(kāi)始識(shí)別處理,影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此,將視頻車(chē)輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。
號(hào)碼識(shí)別:
為了進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別,需要以下幾個(gè)基本的步驟:
1、 牌照定位,定位圖片中的牌照位置;
2、牌照字符分割,把牌照中的字符分割出來(lái);
3、牌照字符識(shí)別,把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別,最終組成牌照號(hào)碼。
車(chē)牌識(shí)別過(guò)程中,牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同,可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn),通常與車(chē)牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。
一、牌照定位
自然環(huán)境下,汽車(chē)圖像背景復(fù)雜、光照不均勻,如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索,找到符合汽車(chē)牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判,最后選定一個(gè)最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖像中分離出來(lái)。
二、牌照字符分割
完成牌照區(qū)域的定位后,再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符,然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近,并且這個(gè)位置應(yīng)滿(mǎn)足牌照的字符書(shū)寫(xiě)格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車(chē)圖像中的字符分割有較好的效果。
三、 牌照字符識(shí)別方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?;谀0迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小,然后與所有的模板進(jìn)行匹配,選擇最佳匹配作為結(jié)果?;谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取,然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò),由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。
實(shí)際應(yīng)用中,車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響,如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;
實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車(chē)輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車(chē)牌識(shí)別的識(shí)別率,也正是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率,除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像最利于識(shí)別。
特點(diǎn):
車(chē)牌識(shí)別技術(shù)是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)重要組成部分,其應(yīng)用十分廣泛。它以計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理、數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別等技術(shù)為基礎(chǔ),對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車(chē)輛圖像或者視頻圖像進(jìn)行處理分析,得到每輛車(chē)的車(chē)牌號(hào)碼,從而完成識(shí)別過(guò)程。通過(guò)一些后續(xù)處理技術(shù)其可以實(shí)現(xiàn)停車(chē)場(chǎng)出入口收費(fèi)管理、盜搶車(chē)輛管理、高速公路超速自動(dòng)化管理、闖紅燈電子警察、公路收費(fèi)管理等等功能。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市治安,防止交通堵塞,實(shí)現(xiàn)交通全自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義。
我國(guó)標(biāo)準(zhǔn)汽車(chē)牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字組成,漢字識(shí)別與字母和數(shù)字的識(shí)別有很大的區(qū)別,漢字的識(shí)別增加了識(shí)別的難度;
我國(guó)汽車(chē)車(chē)牌的懸掛位置不統(tǒng)一;
其他國(guó)家的汽車(chē)牌照格式(如汽車(chē)牌照的尺寸大小,牌照上字符的排列等)通常只有一種,而我國(guó)則根據(jù)不同車(chē)輛、車(chē)型、用途規(guī)定了多種牌照格式,分為普通車(chē)轎車(chē)、使館車(chē)、警車(chē)、軍車(chē)等,并且通常汽車(chē)牌照中也分大車(chē)和小車(chē);
我國(guó)汽車(chē)牌照的底色和字符顏色有多種組合,我們?nèi)粘I钪谐R?jiàn)的有藍(lán)底白字車(chē)牌、黃底黑字車(chē)牌、以及白底黑字車(chē)牌等等。