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車牌識別系統(tǒng)的特點
、應(yīng)用及技術(shù)指標更新時間： 2017.10.24 瀏覽次數(shù)：4761摘要：ITS（IntelligentTransportationSystem）是一項以信息通信技術(shù)將人、車、路三者緊密協(xié)調(diào)、和諧統(tǒng)一，而建立起的大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的實時、準確、高效的運輸管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)在有效利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進社會經(jīng)濟發(fā)展、提高...ITS（Intelligent Transportation System）是一項以信息通信技術(shù)將人
、車、路三者緊密協(xié)調(diào)、和諧統(tǒng)一，而建立起的大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的實時、準確、高效的運輸管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)在有效利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進社會經(jīng)濟發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量，推動社會信息化及形成新產(chǎn)業(yè)等方面具有極其重要的作用，從而受到世界各國的重視，目前已形成世界交通二十一世紀的發(fā)展方向。
作為核心技術(shù)之一，車輛牌照識別（license plate recognition，LPR）技術(shù)是公安執(zhí)法系統(tǒng)、高速公路自動收費系統(tǒng)、城市道路監(jiān)控系統(tǒng)、智能停車場管理系統(tǒng)等諸多ITS相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)的重要一環(huán)，可以大大簡化人的勞動，消除人為干擾，減少乃至杜絕出錯的可能。相對于射頻信號識別和條形碼識別技術(shù)，有兩大優(yōu)點：（1）不需要在汽車上安裝專門的條形碼或射頻識別標識
；（2）LPR系統(tǒng)本身是基于視頻技術(shù)的識別系統(tǒng)，可方便地進行圖像回放、檢索。
車牌自動識別系統(tǒng)主要包括圖像采集、圖像處理、牌照切分、字符識別、近端或遠端數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)支持等工作模塊。
通過視頻采集卡與計算機相連
車牌識別技術(shù)的用途城市交通：交通路口流量統(tǒng)計
智能交通違章監(jiān)攝管理（電子警察）
高速公路：自動收費，自動車輛登記，違章記錄
公安系統(tǒng)：肇事/失竊/犯罪車輛監(jiān)測
軍事要塞、機關(guān)、賓館：車輛自動化管理
停車場及居民小區(qū)：進出車輛管理，自動計費；
關(guān)鍵：第二部分：車輛牌照定位與分割
即從包含整個車輛的圖像中找到牌照區(qū)域的位置，決定其后的車牌字符識別。
第三部分：車牌字符識別
車牌圖像的特點
我國現(xiàn)有車輛牌照：4類——藍底白字、黃底黑字、黑底白字和白底黑字
。車輛牌照特征：
（1）一個省份漢字（軍警牌則為其他漢字）后跟字母或阿拉伯數(shù)字組成的7個字序列
。標準車牌的具體排列格式是：X1X2.X3X4X5X6X7，（2）車輛牌照區(qū)域牌底與牌字顏色對比大
，邊緣非常豐富（3）在某相對固定的牌照位置拍得的圖像上車輛牌照子圖像區(qū)域高度和長度一定，且昌鎬比例一定
。車牌原始尺寸：字寬45mm，字高90mm，間隔符寬10mm，每個單元間隔12mm。車牌定位技術(shù)綜述
出發(fā)點：通過車牌區(qū)域的特征來判斷牌照。
車牌主要特征：
（1） 車牌區(qū)域內(nèi)的邊緣灰度直方圖統(tǒng)計“特征”。——具有兩個明顯且分離的分布中心。
（2） 車牌的幾何特征，即車輛的寬、高比例在一定范圍內(nèi)。
（3） 車牌區(qū)域的灰度分布特征，穿過車牌的水平直線其灰度呈現(xiàn)連續(xù)的峰、谷、峰的分布。
（4） 車牌區(qū)域水平或垂直投影特征
。車牌區(qū)域水平或垂直投影呈現(xiàn)連續(xù)的峰、谷、峰的分布。（5） 車牌形狀特征和字符排列格式特征
。車牌有矩形邊框，字符位于矩形框中且有間隔。（6） 頻譜特征
，即對圖形作行或列的DFT變換。其頻譜圖中包含了車牌的位置信息。車牌定位系統(tǒng)
一個車牌定位系統(tǒng)通常包括圖像預處理、車牌區(qū)域搜索
、車牌定位與分割等部分。
車牌圖像定位的難點
（1） 抓拍圖像受環(huán)境因素干擾（環(huán)境光照不均勻等），照片質(zhì)量很難保證。
（2） 其它字符區(qū)域干擾，難以準確定位。
（3） 車牌出現(xiàn)污點，變臟，筆跡模糊，褪色等。
（4） 車牌被部分遮擋。
（5） 運動圖像的模糊失真，形成鋸齒等。
車牌檢測與定位方法要點1. 灰度化：將24位真彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖
，以便與后續(xù)處理的統(tǒng)一和快速。2. 灰度拉伸：成像時光照不足或過強
，圖像偏暗或偏亮，經(jīng)處理后使圖像邊緣清晰，牌照區(qū)域筆劃特征跟明顯。3. 邊緣檢測：車牌子區(qū)域邊緣豐富。
4. 模板匹配：在有著復雜背景的圖像中找車牌
車牌定位的實現(xiàn)方法
1. 直接法：直接分析圖像的特征
2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法：
首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像中一個個小窗口進行分類
，然后對分類結(jié)果進行綜合，從而得到牌照的準確定位。3. 基于矢量量化的牌照定位方法：
在對牌照定位的同時進行了圖像的壓縮
；對圖像的處理不是以像素為單位，而是以塊為單位，提高了處理速度
；容易識別圖像中沒有牌照的情況。
車牌字符的識別
與通用的OCR識別方法類似
。主要算法：
1．基于模板匹配的OCR算法
首先對待識別字符進行二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小
，然后與所有的模板進行匹配，最后選最佳匹配作為結(jié)果。改進：基于關(guān)鍵點的模板匹配算法。5種簡單識別器：簡單模板匹配
；外圍輪廓匹配；改進穿線法；基于 Hausdorff距離的模板匹配；簡單分類器。2．基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OCR算法
車牌字符識別實現(xiàn)要點
1． 預處理：
（1） 二值化：（彩色分割方法）
難點：閾值選擇和牌照類型多樣（要統(tǒng)一）
方法：全局閾值（OSTU等）和局部閾值
（2） 傾斜度校正：Hough變換檢測直線傾角。
（3） 字符分割與大小歸一化：統(tǒng)計分析方法
2． 字符識別（OCR）
通用的匹配識別方法
，小波變換，分形等車牌字符識別的難點
牌照由漢字
、字母和數(shù)字組成，漢字的筆畫繁多，圖像要具有更高的分辨力，系統(tǒng)要具有很高的采集和處理速度，要達到實時處理。這要求采用的算法簡潔、實用、有較高的效率。公司新聞、廣告門系列">
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