車牌識別系統(tǒng)的研究背景意義及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1、車牌識別系統(tǒng)的研究背景意義及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1車牌識別系統(tǒng)的背景1.1 車牌識別系統(tǒng)的背景及研究意義1.2 車牌識別系統(tǒng)簡介2車牌識別系統(tǒng)的國內(nèi)外現(xiàn)狀3車牌識別難點(diǎn)1車牌識別系統(tǒng)的背景1.1 車牌識別系統(tǒng)的背景及研究意義隨著經(jīng)濟(jì)社會的迅猛發(fā)展，人們的生活水平的提高，機(jī)動車輛的數(shù)量也越來 越多。為了提高車輛的管理效率，緩解公路上的交通壓力，我們必須找到一種解 決方案。而作為汽車“身份證”的汽車車牌，是在公眾場合能夠唯一確定汽車身 份的憑證。我們可以以此為依據(jù)，設(shè)計(jì)一種車牌識別系統(tǒng)監(jiān)控各個(gè)車輛的情況。 為此，我國交通管理部門對汽車車牌的管理非常重視并制定了一套嚴(yán)格的管理法 規(guī)。其中對汽車車牌的制作、

2、安裝、維護(hù)都要求由制定部門統(tǒng)一進(jìn)行管理。在此 基礎(chǔ)上，如果研制出一種能在公眾場合迅速準(zhǔn)確地對汽車牌照進(jìn)行自動定位識別 的系統(tǒng)(cpr),那么這將是一件非常有意義的工作，并將極大地提高汽車的安全 管理水平及管理效率。車輛牌照定位與識別是計(jì)算機(jī)視覺與模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的 重要研究課題之一，該技術(shù)應(yīng)用范圍非常廣泛，其中包括：(1) 交通流量檢測; (2)交通控制與誘導(dǎo)；(3)機(jī)場、港口等出入口車輛管理；(4)小區(qū)車輛管理； (5)闖紅燈等違章車輛監(jiān)控；(6)不停車自動收費(fèi)；(7)道口檢查站車輛監(jiān)控； (8)公共停車場安全防盜管理；(9)計(jì)算出行時(shí)間；(10)車輛安全防盜、查堵 指定車輛等

3、。具潛在市場應(yīng)用價(jià)值極大，有能力產(chǎn)生巨大的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。 如圖1所示，lpr1的部分應(yīng)用：圖1 lpr在收費(fèi)口、道路監(jiān)控和停車管理中的應(yīng)用近些年，計(jì)算機(jī)的飛速發(fā)展和數(shù)字圖像技術(shù)的日趨成熟，為傳統(tǒng)的交通管理 帶來重大轉(zhuǎn)變。 先進(jìn)的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)， 不但可以將人力從繁瑣的人工觀察、 檢 測中解放出來， 而且能夠大大提高其精確度， 汽車牌照自動識別系統(tǒng)就是在這樣的背景與目的下進(jìn)行開發(fā)的。汽車牌照自動識別系統(tǒng) (vlprs)是對由公路上配置的攝像頭拍攝的照片進(jìn)行數(shù)字圖像處理與分析， 綜合應(yīng)用大量的圖像處理最新成果和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對汽車圖像進(jìn)行平滑、二值化、模糊處理、邊緣檢測、圖像分割、開運(yùn)算、閉

4、運(yùn)算、區(qū)域標(biāo)識等多種手段以提取車牌區(qū)域, 進(jìn)而達(dá)到對汽車牌照的精確定位并最終完成對汽車牌照的識別。從 20 世紀(jì) 80 年代， 國內(nèi)外的研究人員就開始了對車牌識別系統(tǒng)的研究。 在車牌識別的過程中， 雖然運(yùn)用了很多的技術(shù)方法， 但由于外界環(huán)境光線變化、 光路中有灰塵、季節(jié)環(huán)境變化及車牌本身被污染而模糊等條件的影響 , 使得車牌識別系統(tǒng)一直處于實(shí)驗(yàn)室階段， 得不到很好的應(yīng)用； 而且， 很多的方法都需要大量的數(shù)值計(jì)算， 不能很好地滿足實(shí)時(shí)性要求。 為了解決圖像惡化的問題， 目前采取的辦法是采用主動紅外照明攝像或使用特殊的傳感器來提高圖像的質(zhì)量。 雖然提高了識別率, 但是，這同時(shí)也造成了系統(tǒng)的投資成本

5、過大，應(yīng)用領(lǐng)域變窄，不能普遍推廣應(yīng)用。車輛牌照定位與識別是計(jì)算機(jī)視覺與模式識別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一, 該技術(shù)應(yīng)用范圍非常廣泛。 國外汽車牌照識別系統(tǒng)研究工作已有一定進(jìn)展, 但并不盡合我國國情。 我國汽車牌照的規(guī)范懸掛位置不唯一， 并且由于環(huán)境、 道路或人為因素造成汽車牌照污染嚴(yán)重, 這種情況下國外發(fā)達(dá)國家不允許上路, 而在我國仍可上路行駛等。由于我國汽車車牌識別的特殊性, 采用任何一種單一識別技術(shù)均難以奏效。目前正在研制的無源型汽車牌照智能識別系統(tǒng)綜合利用了車輛檢測技術(shù)、 計(jì)算機(jī)視覺 ( computer vision) 技術(shù)、圖象處理技術(shù)、人工智能技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等

6、 , 是一個(gè)比較有發(fā)展前途的車牌識別系統(tǒng)。1.2 車牌識別系統(tǒng)簡介汽車牌照自動識別技術(shù)可應(yīng)用于道路交通流監(jiān)控、 交通事故現(xiàn)場勘測、 交通違章自動記錄、 高速公路自動收費(fèi)系統(tǒng)、 停車場自動安全管理、 智能園區(qū)管理等方面， 在現(xiàn)代交通監(jiān)控和管理系統(tǒng)占有很重要的地位。 同時(shí)， 汽車牌照識別的方法還可應(yīng)用到其它識別領(lǐng)域， 因此汽車牌照的識別問題己成為現(xiàn)代交通工程領(lǐng)域中研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)問題之一。最為常見的車牌識別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖 2：圖2車牌識別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖汽車牌照識別系統(tǒng)的基本工作原理為：根據(jù)采集到的序列圖像對圖像中的車 輛牌照進(jìn)行搜索、檢測、定位，并分割出包含牌照字符的矩形區(qū)域，然后對牌照 字符進(jìn)行二值化

7、，并將其分割為單個(gè)字符，歸一化后輸入字符識別系統(tǒng)進(jìn)行識別。近年來，汽車牌照智能識別的技術(shù)發(fā)展很快， 就其識別基礎(chǔ)，主要可分為問 接法和直接法兩種：間接法是基于ic卡鑒別（reid）或基于條碼的識別。直接法 是基于圖像的汽車牌照識別。1、間接法：指通過識別安裝在汽車上的ic卡或條形碼中所存儲的車牌的信 息來識別車牌及相關(guān)信息。ic卡技術(shù)識別準(zhǔn)確度高，運(yùn)行可靠，可以全天候作 業(yè)，但它整套裝置價(jià)格昂貴，硬件設(shè)備十分復(fù)雜，不適用于異地作業(yè)；條形碼技術(shù)具有識別速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性強(qiáng)以及成本較低等優(yōu)點(diǎn)， 但是對于掃描器 要求很高。止匕外，二者都需要制定出全國統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，并且無法核對車、條形碼 是否相符

8、，也是技術(shù)上存在的缺點(diǎn)，這給近期在短時(shí)間內(nèi)推廣造成困難。2、直接法:基于圖像的車牌識別技術(shù)屬于直接法， 是一種無源型汽車牌照智 能識別方法，能夠在無任何專用發(fā)送車牌信號的車載發(fā)射設(shè)備情況下，對運(yùn)動狀態(tài)車輛或靜止?fàn)顟B(tài)車輛的車牌號碼進(jìn)行非接觸性信息采集并實(shí)時(shí)智能識別。與問接法識別系統(tǒng)相比，首先，這種系統(tǒng)節(jié)省了設(shè)備安置及大量資金， 從而提高了經(jīng) 濟(jì)效益；其次，由于采用了先進(jìn)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，所以可提高識別速度，較好 地解決實(shí)時(shí)性問題；再次，它是根據(jù)圖像進(jìn)行識別，所以通過人的參與可以解決 系統(tǒng)中的識別錯(cuò)誤，而其他方法是難以與人交互的。直接法一般有圖像處理技術(shù)，傳統(tǒng)模式識別技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。 圖像

9、處理技術(shù)：運(yùn)用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照識別的研究最早始于80年代，但國內(nèi)外都只是就車牌識別中的某一個(gè)具體問題進(jìn)行討論，并且 通常僅采用簡單的圖像處理技術(shù)來解決，并沒有形成完整的系統(tǒng)體系， 識別過程是使用工業(yè)電視攝像機(jī)拍下汽車的工前方圖像，然后交給計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡單的處理，并且最終仍需要人工干預(yù)，例如車輛牌照中省份漢 字的識別問題，1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別 的分類是在抽取漢字特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，根據(jù)漢字的投影直方圖選取 浮動閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹形查表法進(jìn)行漢字的粗 分類；然后根據(jù)漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當(dāng)閉值，進(jìn)行量 化處理后，形成一個(gè)變長鏈碼

10、，再用動態(tài)規(guī)劃法，求出與標(biāo)準(zhǔn)模式鏈碼的最小距離，實(shí)現(xiàn)細(xì)分來完成漢字省名的自動識別。 傳統(tǒng)模式識別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法，統(tǒng)計(jì)特征法等。90 年代， 由于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展， 開始出現(xiàn)汽車牌照識別的系統(tǒng)化研究。1990年as.johnson等運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車輛牌照的自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識別等三個(gè)部分。利用不同閩值對應(yīng)的直方圖不同，經(jīng)過大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍， 從而根據(jù)特定閩值對應(yīng)的直方圖分割出車牌， 再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識別出字符。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)2 。近幾年來，計(jì)算機(jī)及相

11、關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動識別問題，例如 1994 年m.m.m.fanhy 等就成功地運(yùn)用了 bam 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對車牌上的字符進(jìn)行自動識別， bam 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對應(yīng)著唯一個(gè)bam 矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。近年來， 基于圖像的車牌識別系統(tǒng)的研制引起了許多學(xué)者的廣泛興趣， 但車牌識別由于要適應(yīng)各種復(fù)雜背景以及不同光照條件影響， 使車牌分割及識別增加了難度， 目前雖然國內(nèi)外都有一些實(shí)用的車牌識別系統(tǒng)面市。 但是， 這些系統(tǒng)的應(yīng)用都存在一定的約束，至今車牌自動識別技術(shù)尚未達(dá)到很完善的程度

12、。2 車牌識別系統(tǒng)的國內(nèi)外現(xiàn)狀車牌自動識別技術(shù)的研究國外起步地較早。 早在 20世紀(jì) 80 年代， 便有一些 零零散散的圖像處理方法用于車牌自動識別的某些具體應(yīng)用。 在這個(gè)階段， 車牌 自動識別技術(shù)的研究還沒有形成完整的系統(tǒng)體系， 一般采用簡單的圖像處理方法 來解決某些具體問題，并且最終結(jié)果通常需要人工干預(yù)。進(jìn)入 20 世紀(jì) 90 年代后，車牌自動識別的系統(tǒng)化研究開始起步。典型的如a.s.johnson等提出車輛牌照的自動識別系統(tǒng)分圖像分割(image segment)、特征提 取 (feature extraction) 和 模 板 構(gòu) 造 (template formation) 、 字

13、符 識 別 (characterrecognition痔三個(gè)部分，完成車牌的自動識別。r.a.lotufo使用視覺字符識別技術(shù)(optical character recognition technology分析所獲得的圖像，首先 在二值化圖像中找到車牌， 然后用邊界跟蹤技術(shù)提取字符特征， 再利用統(tǒng)計(jì)最鄰 近分類器(statistical nearest neighbor classifying system字符庫中的字符比較， 得出一個(gè)或幾個(gè)車牌候選號碼， 再對這些號碼進(jìn)行核實(shí)檢查， 確定是否為該車牌號碼， 最終確定車牌號碼。 這個(gè)時(shí)期的應(yīng)用在識別正確率方面有所突破， 但還沒有考慮識別實(shí)時(shí)性

14、的要求，識別速度有待進(jìn)一步提高。由于我國的車牌格式和國外有較大的差異， 所以對于國外的車牌識別系統(tǒng)的研究技術(shù)， 我們只能進(jìn)行參考， 不能進(jìn)行直接應(yīng)用。 雖然我國車牌的識別需要識別漢字，但是對于英文字母和數(shù)字的識別，我們可以借鑒國外的研究技術(shù)。從80年代中期開始，argus英國alphatech公司就開始了名為raus勺車牌自動識別系統(tǒng)的研制。 argus 的車牌識別系統(tǒng)的識別時(shí)間約為100 毫秒，通過 argus 的車速可高達(dá)每小時(shí)100英里。還有hi-tech 公司的 see/car system,新加坡optasia公司的vlprs等。另外日本、加拿大、德國等發(fā)達(dá)國家都有適 用于本國的車牌

15、識別系統(tǒng)。國內(nèi)在 90 年代也開始了自己的車牌識別系統(tǒng)的研究。目前比較成熟的產(chǎn)品有中科院自動化研究所漢王公司的漢王眼， 香港亞洲視覺科技有限公司的慧光車牌號碼識別系統(tǒng)等等。 另外西安交通大學(xué)的圖像處理和識別實(shí)驗(yàn)室、 上海交通大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程系、 清華大學(xué)人工智能國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、 浙江大學(xué)自動化系等都做過類似的研究。雖然這些車牌識別系統(tǒng)的識別率大多都比較高，如95%，甚至97%、 98%，但是這些車牌識別系統(tǒng)的識別檢測結(jié)果大多數(shù)是在簡單受限制的場景下取得的， 在實(shí)際的交通場合以及更加復(fù)雜的背景環(huán)境的情況下， 這些車牌識別系統(tǒng)的識別率一般都達(dá)不到90%，甚至更低。3 車牌識別難點(diǎn)在復(fù)雜環(huán)境下

16、的車牌識別率較低的主要原因有： 我國汽車牌照自身特征的復(fù)雜性1) 漢字、字母、數(shù)字混合。我國的車牌不單單有英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字， 還有漢字。由于漢字的復(fù)雜性，在識別方面難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于字母和數(shù)字。2) 顏色種類多。國外的車牌顏色種類相對于國內(nèi)較少一些，我國的車牌顏 色種類較多。大致可以分為四種：黃底黑字，藍(lán)底白字，白底黑字和黑 字白字。3) 人為因素復(fù)雜。由于環(huán)境、道路或者人為因素造成車牌有嚴(yán)重污漬、車 牌模糊不清或者車牌偏斜角度很大的車輛，在我國都可以上路行駛。在 國外，這種情況是絕對不行的。4) 車牌格式多。我國的車牌格式很多，包括：民用車牌、公安警察車牌、武警車牌、軍車車牌、外交車牌、特種車牌、消防車牌等。5) 懸掛方式多樣化。我國汽車車牌的懸掛方式不唯一，由于不同汽車公司出產(chǎn)的汽車型號和外形各有不同，導(dǎo)致了車牌的懸掛位置不唯一。 外部環(huán)境影響1) 外部光照條件各不相同，白天和晚上的光照各不相同。光照對采集的圖像質(zhì)量產(chǎn)生很大的影響。 不同的光照角度對車牌光照的不均勻影響也很大。不同的氣候條件、背景光照環(huán)境、