文/劉萌

車牌識(shí)別系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)

文/劉萌

本文主要從車牌識(shí)別系統(tǒng)的概述入手分析，了解了車牌識(shí)別系統(tǒng)的組成部分和識(shí)別流程。然后分析了在車牌識(shí)別系統(tǒng)中存在的關(guān)鍵技術(shù)，最后針對(duì)車牌識(shí)別的主要三種方法進(jìn)行的研究。希望能夠有助于我國(guó)車牌識(shí)別系統(tǒng)的不斷發(fā)展和逐漸普及。

車牌 識(shí)別系統(tǒng) 關(guān)鍵技術(shù) 識(shí)別方法

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，我國(guó)的汽車數(shù)量也呈現(xiàn)快速上漲的趨勢(shì)，智能交通也隨之逐漸普及。在智能交通中，車牌識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)在一些停車場(chǎng)和小區(qū)中逐步開(kāi)始投入和使用，但是因?yàn)檐嚺谱R(shí)別系統(tǒng)很容易受到外界因素的影響，所以目前還沒(méi)有普及。為了促進(jìn)車牌識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展，本文對(duì)于目前車牌識(shí)別系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，并且了解了車牌識(shí)別的特征統(tǒng)計(jì)識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別、模式匹配三種方法。

圖1：車牌識(shí)別系統(tǒng)的完整過(guò)程

圖2：灰度圖像

1 車牌識(shí)別系統(tǒng)概述

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，21世紀(jì)自動(dòng)化技術(shù)在人們的生活中顯得越來(lái)越重要。汽車是一個(gè)簡(jiǎn)單和方便的代步工具，目前已經(jīng)很多家庭都在使用。隨著車輛的逐漸增多，怎么有效的將車輛進(jìn)行管理顯得越加重要。比如，在大型超市或者事業(yè)單位中，如何把地下停車場(chǎng)的車輛停放整齊，怎么減少外來(lái)車輛的進(jìn)入，就是非常值得思考的一個(gè)問(wèn)題。智能交通是依靠高新技術(shù)為基礎(chǔ)產(chǎn)生，它主要是為了減少道路擁堵情況，能夠有效的提高交通的利用率。智能交通非常的靈活，可以通過(guò)多種方式來(lái)解決問(wèn)題。例如，為了能夠正確的識(shí)別車輛，可以在車輛中放入磁卡，然后通過(guò)無(wú)線感應(yīng)和磁卡來(lái)識(shí)別車輛的信息。但是這種方法比較復(fù)雜，需要制作大量的磁卡，也十分的浪費(fèi)資源，因此，車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。車牌識(shí)別系統(tǒng)是智能交通重要組成部分，車牌識(shí)別系統(tǒng)主要由信息技術(shù)、通信技術(shù)、傳感技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合在一起組成的系統(tǒng)。車牌識(shí)別系統(tǒng)比較高智能化，能夠?qū)崟r(shí)的發(fā)揮相關(guān)作用，對(duì)于車輛的管理有著重要意義。

車牌識(shí)別系統(tǒng)布置能夠自愛(ài)智能小區(qū)和智能停車場(chǎng)中使用，還可以用來(lái)做道路監(jiān)控。利用車牌識(shí)別系統(tǒng)做道路監(jiān)控，可以發(fā)現(xiàn)一些行駛中違章的車輛，然后通過(guò)車輛的自動(dòng)化識(shí)別和相應(yīng)處理，可以對(duì)于相關(guān)違章車輛實(shí)行自動(dòng)報(bào)警。車牌系統(tǒng)在目前還被應(yīng)用到了到蘇公路收費(fèi)中，可以可 ETC系統(tǒng)結(jié)合，從而可以不停車進(jìn)行收費(fèi)，減少工作人員工作強(qiáng)度，提高工作效率。除此之外，車牌識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用還有很多。

國(guó)內(nèi)國(guó)外都非常的重視對(duì)于車牌識(shí)別系統(tǒng)的相關(guān)研究，兩者相比較，國(guó)外顯然對(duì)其研究更加深入。國(guó)外在前段時(shí)間開(kāi)發(fā)了一種不僅可以進(jìn)行集裝箱，同時(shí)還可以利用與車牌的識(shí)別系統(tǒng)。這種系統(tǒng)主要是運(yùn)用了文字的紋理和車輛的共性來(lái)實(shí)現(xiàn)定位和識(shí)別。在日本，對(duì)于車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究也沒(méi)有停止過(guò)。日本開(kāi)發(fā)的車牌是被系統(tǒng)，在目前識(shí)別率已經(jīng)達(dá)到了百分之八十。

2 車牌識(shí)別系統(tǒng)組成部分分析

車牌識(shí)別系統(tǒng)是由車牌的定位，車牌字符的分割，字符的識(shí)別這三個(gè)過(guò)程組成的。

（1）車牌定位是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)定位的，了解車輛的正確位置，車牌定位是實(shí)時(shí)的，能夠一直發(fā)送信號(hào)了解車子的位置。車牌定位屬于一種新型的信息技術(shù)，在車輛中已經(jīng)被廣泛的使用到。

（2）車牌的字符跟個(gè)指的是將已經(jīng)定位的車牌，然后進(jìn)行分析，吧字符進(jìn)行分割了解，然后為后續(xù)字符的識(shí)別進(jìn)行鋪墊。

（3）字符識(shí)別的主要原因就是為了最后確定車牌是否有效。

一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)流程是從圖像的輸入開(kāi)始，然后是對(duì)于輸入的圖像進(jìn)行預(yù)處理，最后實(shí)現(xiàn)車牌的定位，其次就是傾斜矯正，最后再是車牌識(shí)別。如圖1所示。

車牌的識(shí)別會(huì)因?yàn)橥饨绲囊幌盗幸蛩卦斐勺R(shí)別出錯(cuò)，影響車牌識(shí)別的因素有很多，例如車牌的整體規(guī)格、以及顏色等不同意，這就給車牌識(shí)別系統(tǒng)帶來(lái)識(shí)別的困難，影響識(shí)別率。同時(shí)，如果車牌因?yàn)榕K了或者壞了，車牌上的字符顯得不清楚，也會(huì)造成是被困難。由于這些外界因素的影響，使得車牌識(shí)別系統(tǒng)面臨巨大的挑戰(zhàn)。

3 車牌識(shí)別系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)

3.1 圖像預(yù)處理技術(shù)

圖像預(yù)處理技術(shù)是將每一個(gè)文字和圖像分揀出來(lái)，然后交給模塊進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，這一過(guò)程就叫做圖像預(yù)處理。簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，圖像預(yù)處理就是圖像分析和識(shí)別的前期圖像處理。圖像預(yù)處理的主要目的就是對(duì)于圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)母鼡Q，改變圖像的數(shù)據(jù)。這種做法能夠加強(qiáng)相關(guān)信息監(jiān)測(cè)性，能夠有效的減少一些沒(méi)有用處的信息，從而使得后期識(shí)別更加精準(zhǔn)快捷。圖像預(yù)處理在車牌識(shí)別系統(tǒng)中屬于基礎(chǔ)部分，有著重要的意義，只有做好了圖像預(yù)處理，后續(xù)相關(guān)環(huán)節(jié)的開(kāi)展才能夠得到保證，才能夠確保其識(shí)別的可靠性。

3.2 利用灰度圖像

目前我們拍照得到的圖片都是呈現(xiàn)出彩色的，在彩色的圖片中蘊(yùn)含了許多關(guān)于色彩的信息。對(duì)于這些色彩信息，可以用3個(gè)維度來(lái)進(jìn)行衡量。R、G、B這三個(gè)維度可以產(chǎn)生出多種不同的顏色出來(lái)，這就造成儲(chǔ)存內(nèi)容較多，儲(chǔ)存空間也會(huì)比較大。但是如果使用灰度圖像就不會(huì)出現(xiàn)類似的問(wèn)題，因?yàn)榛叶葓D像中只是包含了一下單種顏色圖像，因此相應(yīng)的儲(chǔ)存內(nèi)容也不會(huì)多，需要的儲(chǔ)存空間也比較小。因此，可以將彩色圖像朝著灰度圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)變。這樣不僅能夠減少儲(chǔ)存空間，而且更加便于分析和識(shí)別。

在將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像之后，還應(yīng)該注重去除外界影響因素。例如車牌上的臟跡、車牌的損壞等。因?yàn)檫@些因素會(huì)直接的影響到灰度圖像的質(zhì)量，因此要進(jìn)行處理。處理的方法有多種，空間域方法等都可以拿來(lái)進(jìn)行很好的處理?；叶葓D像如圖2。

3.3 圖像邊緣檢測(cè)

邊緣檢測(cè)是圖像處理以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的基本問(wèn)題，檢測(cè)的核心目的就是為了檢測(cè)圖像中的光亮變化最明顯的點(diǎn)。車牌的邊緣主要是以圖像的局部特征的不連貫性的方式出現(xiàn)的，也就是指的是提取的車牌圖像中亮度變化最為明顯的部分。

4 車牌識(shí)別的方法分析

在智能交通車牌識(shí)別系統(tǒng)中，最為關(guān)鍵的就是車牌識(shí)別。怎么有效的識(shí)別車牌號(hào)碼，是識(shí)別系統(tǒng)優(yōu)劣的關(guān)鍵。目前測(cè)拍是被的方法有很多種，筆者主要選用了特征統(tǒng)計(jì)識(shí)別方法和升級(jí)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法以及模式匹配識(shí)別方法這三種進(jìn)行了仔細(xì)的分析。

4.1 特征統(tǒng)計(jì)識(shí)別方法

特征統(tǒng)計(jì)識(shí)別方法在如今被廣泛的運(yùn)用，十分的普遍，也是識(shí)別比較準(zhǔn)確的一種方法。特征統(tǒng)計(jì)車牌識(shí)別方法主要以統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)理論知識(shí)作為基礎(chǔ)，這種方法整體來(lái)說(shuō)在目前比較成熟完善。利用特征統(tǒng)計(jì)方法，首先應(yīng)該對(duì)于分割好字符的車牌，提取字符中的有關(guān)特征，。根據(jù)特征統(tǒng)計(jì)方法，產(chǎn)生統(tǒng)計(jì)器，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。然后將一些函數(shù)加入到特征分析器里面，這就能夠直接將內(nèi)積運(yùn)算轉(zhuǎn)換為非線性運(yùn)算。這種方式不僅直接降低了原有的難度，還提高了車牌識(shí)別準(zhǔn)確率。

4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法具有很好的自我分類能力以及學(xué)習(xí)能力，同時(shí)運(yùn)行速度非常的快。對(duì)于一些信息比較復(fù)雜或者背景模糊的問(wèn)題是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是非常適合的。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要以人工只鞥技術(shù)為基礎(chǔ)，它屬于一種類似人腦的識(shí)別系統(tǒng)。所以，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法更加符合智能交通的要求。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別過(guò)程中，它會(huì)自動(dòng)根據(jù)相關(guān)的字符，利用字母網(wǎng)絡(luò)或者漢字網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別，十分的智能化，其分工也非常明確。

4.3 模式匹配的識(shí)別方法

模式匹配技術(shù)出現(xiàn)的焦躁，所以運(yùn)用非常的廣泛。模式匹配技術(shù)不止可以運(yùn)用到車輛的識(shí)別方法中，其運(yùn)用最多的是在計(jì)算機(jī)的殺毒軟件中。在對(duì)于車牌的識(shí)別上，模式匹配的方法是所有方法中使用最早的一種，也是操作最簡(jiǎn)單，流程最少的一種方法。

在模式匹配方法之中，必須要建立一個(gè)相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)。并將相關(guān)車牌收錄到模式匹配庫(kù)之中，當(dāng)有車輛時(shí)，通過(guò)識(shí)別目前目前車輛的車牌號(hào)，再將該車牌號(hào)與數(shù)據(jù)庫(kù)中的車牌進(jìn)行匹配。如果匹配結(jié)果是一模一樣的，加說(shuō)明該車輛是有效地。反之，如果不能夠進(jìn)行匹配，那么該車輛就屬于陌生車輛。模式匹配的方法由于其特性，非常的適用于小區(qū)管理，但是對(duì)于高速公里或者商場(chǎng)等就非常的不適用。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文主要針對(duì)了車牌識(shí)別系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析，并了解了車牌識(shí)別應(yīng)用最為廣泛的集中方法。車牌識(shí)別系統(tǒng)在目前還屬于一種新型行業(yè)，還沒(méi)有做到大面積的普及。不過(guò)筆者相信，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步發(fā)展，車牌識(shí)別系統(tǒng)領(lǐng)域會(huì)受到更多的重視，車牌是被技術(shù)也會(huì)更加的先進(jìn)。

[1]周彬彬.復(fù)雜環(huán)境下車牌識(shí)別系統(tǒng)中關(guān)鍵技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D].南昌航空大學(xué),2016.

[2]薛征.車牌識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究[D].東北石油大學(xué),2015.

[3]王成鵬,谷德鑫,宋昊.試析車牌識(shí)別系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)[J].電腦編程技巧與維護(hù),2016(20):85-86.

[4]隋君.基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的車牌識(shí)別系統(tǒng)研究[D].吉林大學(xué),2016.

作者單位商洛學(xué)院電子信息與電氣工程學(xué)院 陜西省商洛市 726000

●本文是商洛學(xué)院科研項(xiàng)目研究成果，項(xiàng)目名稱：基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像增強(qiáng)技術(shù)研究，項(xiàng)目編號(hào)：16sky007。