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　　車(chē)牌識(shí)別技術(shù)原理

　　車(chē)牌識(shí)別技術(shù)(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)是指能夠檢測(cè)到道路路面高速行駛的車(chē)輛并自動(dòng)提取車(chē)輛牌照的信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色)進(jìn)行處理的技術(shù)。車(chē)牌識(shí)別技術(shù)是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)重要組成部門(mén)，其應(yīng)用十分廣泛。

　　車(chē)牌識(shí)別技術(shù)原理

　　車(chē)輛檢測(cè)：可采用埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方式感知車(chē)輛的經(jīng)由，并觸發(fā)圖像采集抓拍。

　　圖像采集：通過(guò)高清攝像抓拍主機(jī)對(duì)通行車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、不中斷記實(shí)、采集。

　　預(yù)處理：噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊沿增強(qiáng)、對(duì)比度調(diào)整等。

　　車(chē)牌定位：在經(jīng)由圖像預(yù)處理之后的灰度圖像長(zhǎng)進(jìn)行行列掃描，確定車(chē)牌區(qū)域。

　　字符分割：在圖像中定位出車(chē)牌區(qū)域后，通過(guò)灰度化、二值化等處理，精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。

　　字符識(shí)別：對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的尺度字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

　　結(jié)果輸出：將車(chē)牌識(shí)別的結(jié)果以文本格局輸出。

　　車(chē)牌識(shí)別技術(shù)流程剖解

　　車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計(jì)，將車(chē)牌識(shí)別過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)各自作為一個(gè)獨(dú)立的模塊。

　　一、車(chē)輛檢測(cè)跟蹤模塊

　　車(chē)輛檢測(cè)跟蹤模塊主要對(duì)視頻流進(jìn)行分析，判定其中車(chē)輛的位置，對(duì)圖像中的車(chē)輛進(jìn)行跟蹤，并在車(chē)輛位置最佳時(shí)刻，記實(shí)該車(chē)輛的特寫(xiě)圖片，因?yàn)榧尤肓烁櫮K，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加公道的識(shí)別結(jié)果，可以檢測(cè)無(wú)牌車(chē)輛并輸出結(jié)果。

　　二、車(chē)牌定位模塊

　　車(chē)牌定位模塊是一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其正確性對(duì)整體系統(tǒng)機(jī)能的影響巨大。車(chē)牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，實(shí)現(xiàn)了一種完全基于學(xué)習(xí)的多種特征融合的車(chē)牌定位新算法，合用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。

　　三、車(chē)牌矯正及精定位模塊

　　因?yàn)槭芘臄z前提的限制，圖像中的車(chē)牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個(gè)矯正和精定位環(huán)節(jié)來(lái)進(jìn)一步進(jìn)步車(chē)牌圖像的質(zhì)量，為切分和識(shí)別模塊做預(yù)備。使用精心設(shè)計(jì)的快速圖像處理濾波器，不僅計(jì)算快速，而且利用的是車(chē)牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來(lái)的影響。使用該算法的另一個(gè)長(zhǎng)處就是通過(guò)對(duì)多個(gè)中間結(jié)果的分析還可以對(duì)車(chē)牌進(jìn)行精定位，進(jìn)一步減少非車(chē)牌區(qū)域的影響。

　　四、車(chē)牌切分模塊

　　車(chē)牌系統(tǒng)的車(chē)牌切分模塊利用了車(chē)牌文字的灰度、顏色、邊沿分布等各種特征，能較好地按捺車(chē)牌附近其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車(chē)牌。這一算法有利于類(lèi)似移動(dòng)式稽察查察這種車(chē)牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。

　　五、車(chē)牌識(shí)別模塊

　　在車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中，通常采用多種識(shí)別模型相結(jié)合的方法來(lái)進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別，構(gòu)建一種層次化的字符識(shí)別流程，可有效地進(jìn)步字符識(shí)別的準(zhǔn)確率。另一方面，在字符識(shí)別之前，使用計(jì)算機(jī)智能算法對(duì)字符圖像進(jìn)行前期處理，不僅可盡可能留存圖像信息，而且可進(jìn)步圖像質(zhì)量，進(jìn)步相似字符的可區(qū)分性，保證字符識(shí)別的可靠性。

　　六、車(chē)牌識(shí)別結(jié)果決議計(jì)劃模塊

　　識(shí)別結(jié)果決議計(jì)劃模塊，詳細(xì)地說(shuō)，決議計(jì)劃模塊利用一個(gè)車(chē)牌經(jīng)由視野的過(guò)程留下的歷史記實(shí)，對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行智能化的決議計(jì)劃。其通過(guò)計(jì)算觀測(cè)幀數(shù)、識(shí)別結(jié)果不亂性、軌跡不亂性、速度不亂性、均勻可托度和相似度等度量值得到該車(chē)牌的綜合可托度評(píng)價(jià)，從而決定是繼承跟蹤該車(chē)牌，仍是輸出識(shí)別結(jié)果，或是拒絕該結(jié)果。這種方法綜合利用了所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識(shí)別算法所帶來(lái)的無(wú)意偶然性錯(cuò)誤，大大進(jìn)步了系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

　　七、車(chē)牌跟蹤模塊

　　車(chē)牌跟蹤模塊記實(shí)下車(chē)輛行駛過(guò)程中每一幀中該車(chē)車(chē)牌的位置以及外觀、識(shí)別結(jié)果、可托度等各種歷史信息。因?yàn)檐?chē)牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯(cuò)能力的運(yùn)動(dòng)模型和更新模型，使得那些被短時(shí)間遮擋或瞬間恍惚的車(chē)牌仍能被準(zhǔn)確地跟蹤和猜測(cè)，終極只輸出一個(gè)識(shí)別結(jié)果。