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

1、車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究背景意義及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1車牌識(shí)別系統(tǒng)的背景1.1 車牌識(shí)別系統(tǒng)的背景及研究意義1.2 車牌識(shí)別系統(tǒng)簡(jiǎn)介2車牌識(shí)別系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀3車牌識(shí)別難點(diǎn)1車牌識(shí)別系統(tǒng)的背景1.1 車牌識(shí)別系統(tǒng)的背景及研究意義隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的迅猛發(fā)展，人們的生活水平的提高，機(jī)動(dòng)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(chǎng)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(shí)別系統(tǒng)監(jiān)控各個(gè)車輛的情況。 為此，我國(guó)交通管理部門對(duì)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(duì)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(chǎng)合迅速準(zhǔn)確地對(duì)汽車牌照進(jìn)行自動(dòng)定位識(shí)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(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)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(cè); (2)交通控制與誘導(dǎo)；(3)機(jī)場(chǎng)、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(dòng)收費(fèi)；(7)道口檢查站車輛監(jiān)控； (8)公共停車場(chǎng)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(chǎng)應(yīng)用價(jià)值極大，有能力產(chǎn)生巨大的社會(huì)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(cè)中解放出來， 而且能夠大大提高其精確度， 汽車牌照自動(dòng)識(shí)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(dòng)識(shí)別系統(tǒng) (vlprs)是對(duì)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(duì)汽車圖像進(jìn)行平滑、二值化、模糊處理、邊緣檢測(cè)、圖像分割、開運(yùn)算、閉

4、運(yùn)算、區(qū)域標(biāo)識(shí)等多種手段以提取車牌區(qū)域, 進(jìn)而達(dá)到對(duì)汽車牌照的精確定位并最終完成對(duì)汽車牌照的識(shí)別。從 20 世紀(jì) 80 年代， 國(guó)內(nèi)外的研究人員就開始了對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究。 在車牌識(shí)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(shí)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(dòng)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(shí)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(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)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(guó)外汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)研究工作已有一定進(jìn)展, 但并不盡合我國(guó)國(guó)情。 我國(guó)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(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家不允許上路, 而在我國(guó)仍可上路行駛等。由于我國(guó)汽車車牌識(shí)別的特殊性, 采用任何一種單一識(shí)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(shí)別系統(tǒng)綜合利用了車輛檢測(cè)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(shí)別系統(tǒng)。1.2 車牌識(shí)別系統(tǒng)簡(jiǎn)介汽車牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)可應(yīng)用于道路交通流監(jiān)控、 交通事故現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)、 交通違章自動(dòng)記錄、 高速公路自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)、 停車場(chǎng)自動(dòng)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(shí)別的方法還可應(yīng)用到其它識(shí)別領(lǐng)域， 因此汽車牌照的識(shí)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(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖 2：圖2車牌識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖汽車牌照識(shí)別系統(tǒng)的基本工作原理為：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

7、，并將其分割為單個(gè)字符，歸一化后輸入字符識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別。近年來，汽車牌照智能識(shí)別的技術(shù)發(fā)展很快， 就其識(shí)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(shí)別。直接法 是基于圖像的汽車牌照識(shí)別。1、間接法：指通過識(shí)別安裝在汽車上的ic卡或條形碼中所存儲(chǔ)的車牌的信 息來識(shí)別車牌及相關(guān)信息。ic卡技術(shù)識(shí)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(shí)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(duì)于掃描器 要求很高。止匕外，二者都需要制定出全國(guó)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，并且無法核對(duì)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(shí)別技術(shù)屬于直接法， 是一種無源型汽車牌照智 能識(shí)別方法，能夠在無任何專用發(fā)送車牌信號(hào)的車載發(fā)射設(shè)備情況下，對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)車輛或靜止?fàn)顟B(tài)車輛的車牌號(hào)碼進(jìn)行非接觸性信息采集并實(shí)時(shí)智能識(shí)別。與問接法識(shí)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(shí)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(shí)別，所以通過人的參與可以解決 系統(tǒng)中的識(shí)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(shí)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(shí)別的研究最早始于80年代，但國(guó)內(nèi)外都只是就車牌識(shí)別中的某一個(gè)具體問題進(jìn)行討論，并且 通常僅采用簡(jiǎn)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(shí)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(jiǎn)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(shí)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(shí)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(dòng)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(zhǎng)鏈碼

10、，再用動(dòng)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(dòng)識(shí)別。 傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識(shí)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(shí)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(dòng)識(shí)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(shí)別等三個(gè)部分。利用不同閩值對(duì)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(duì)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(shí)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(guó)家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動(dòng)識(shí)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(duì)車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)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(duì)應(yīng)著唯一個(gè)bam 矩陣，通過與車牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。近年來， 基于圖像的車牌識(shí)別系統(tǒng)的研制引起了許多學(xué)者的廣泛興趣， 但車牌識(shí)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(shí)別增加了難度， 目前雖然國(guó)內(nèi)外都有一些實(shí)用的車牌識(shí)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(dòng)識(shí)別技術(shù)尚未達(dá)到很完善的程度

12、。2 車牌識(shí)別系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的研究國(guó)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(dòng)識(shí)別的某些具體應(yīng)用。 在這個(gè)階段， 車牌 自動(dòng)識(shí)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(jiǎn)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(dòng)識(shí)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(dòng)識(shí)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(shí) 別 (characterrecognition痔三個(gè)部分，完成車牌的自動(dòng)識(shí)別。r.a.lotufo使用視覺字符識(shí)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(hào)碼， 再對(duì)這些號(hào)碼進(jìn)行核實(shí)檢查， 確定是否為該車牌號(hào)碼， 最終確定車牌號(hào)碼。 這個(gè)時(shí)期的應(yīng)用在識(shí)別正確率方面有所突破， 但還沒有考慮識(shí)別實(shí)時(shí)性

14、的要求，識(shí)別速度有待進(jìn)一步提高。由于我國(guó)的車牌格式和國(guó)外有較大的差異， 所以對(duì)于國(guó)外的車牌識(shí)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(guó)車牌的識(shí)別需要識(shí)別漢字，但是對(duì)于英文字母和數(shù)字的識(shí)別，我們可以借鑒國(guó)外的研究技術(shù)。從80年代中期開始，argus英國(guó)alphatech公司就開始了名為raus勺車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的研制。 argus 的車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)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(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家都有適 用于本國(guó)的車牌

15、識(shí)別系統(tǒng)。國(guó)內(nèi)在 90 年代也開始了自己的車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究。目前比較成熟的產(chǎn)品有中科院自動(dòng)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(hào)碼識(shí)別系統(tǒng)等等。 另外西安交通大學(xué)的圖像處理和識(shí)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(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、 浙江大學(xué)自動(dòng)化系等都做過類似的研究。雖然這些車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率大多都比較高，如95%，甚至97%、 98%，但是這些車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別檢測(cè)結(jié)果大多數(shù)是在簡(jiǎn)單受限制的場(chǎng)景下取得的， 在實(shí)際的交通場(chǎng)合以及更加復(fù)雜的背景環(huán)境的情況下， 這些車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率一般都達(dá)不到90%，甚至更低。3 車牌識(shí)別難點(diǎn)在復(fù)雜環(huán)境下

16、的車牌識(shí)別率較低的主要原因有： 我國(guó)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(guó)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(shí)別方面難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于字母和數(shù)字。2) 顏色種類多。國(guó)外的車牌顏色種類相對(duì)于國(guó)內(nèi)較少一些，我國(guó)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(guó)都可以上路行駛。在 國(guó)外，這種情況是絕對(duì)不行的。4) 車牌格式多。我國(guó)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(guó)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(hào)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(duì)采集的圖像質(zhì)量產(chǎn)生很大的影響。 不同的光照角度對(duì)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、