汽车车牌定位识别概述

第３１卷第ｌ期计算技术与自动化

ＶｏＬ３１，Ｎ仉ｌ

２０１２年３月

ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＭａｒ．２０１２

文章编号：１００３－－６１９９（２０１２）０１－－０１０３－－０５

基于ＳＯＰＣ的汽车车牌识别系统设计

崔萌达

（海军工程大学电子工程学院，湖北武汉４３００３３）

摘要：介绍一种基于ＳＯＰＣ的车牌识别系统的设计方案，利用ＳＯＰＣＢｕｉｌｄｅｒ创建和配置ＮｉｏｓＩＩ软核

处理器及其外围设备，实现对图像传感器输出数据的采集、存储和显示ｌ在ＮｉｏｓＩＤＥ软件开发平台上设计本

系统图像处理的程序流程，通过对车牌图像进行定位、字符分割、字符识别等操作，完成对车牌号的处理。

这种基于ＳＯＰＣ技术的车牌识别系统降低系统软硬件设计的难度，缩短开发周期。并提高设计的可靠性。具

有较高的实用价值和应用前景。

关键词：ＳＯＰＣ；车牌识别；ＮｉｏｓＩＩ；图像处理

中图分类号：ＴＰ２７４文献标识码：Ａ

ＤｅｓｉｇｎｏｆＶｅｈｉｃｌｅＬｉｃｅｎｓｅＰｌａｔｅ

ＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄ

ｏｎＳＯＰＣ

ＣＵＩ

Ｍｉｎｇ－ｄａ

（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ

ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＮａｖａｌ

ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ。Ｗｕｈａｎ４３００３３，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ

ｄｅｓｉｇｎｏｆｖｅｈｉｃｌｅ

ｌｉｃｅｎｓｅ

ｐｌａｔｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄ

ｏｎＳＯＰＣｉｓ

ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ｕｓｅＳＯＰＣＢｕｉｌｄｅｒｔｏｃｒｅａｔｅ

ａｎｄ

ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｔｈｅ

ＮｉｏｓＩＩｓｏｆｔ

ｃｏｒｅｐｒｏｃｅｓｓｏｒ？ａｎｄｉｔｓ

ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔｔＯｒｅａｌｉｚｅｔｈｅ

ｉｍａｇｅｓｅｎｓｏｒｏｕｔｐｕｔｄａｔａ

ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ，

ｓｔｏｒａｇｅａｎｄ

ｄｉｓｐｌａｙ，ｔｈｅｐｒｏｇｒａｍｆｌｏｗｏｆ

ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｔｈｅ

ｓｙｓｔｅｍｉｓ

车牌识别系统的关键技术■ 中国电子工程设计院 宋昆

车牌识别系统是典型的光电一体化的智能产品，涉及光学、电器、电子控制、数字图像处理、计算视觉、人工智能等多项技术。

技术流程

从技术路线的角度看，车牌识别系统按触发方式不同可分为视频触发和外触发；按成像条件可分为可见光成像和红外成像；按运行平台不同可分为硬件式和软件式。不同的技术路线决定了系统的性能和使用条件。

无论何种形式的车牌识别系统，它们都是由触发、图像采集、图像识别模块、辅助光源和通信模块组成的。一次完整的识别处理流程如图1所示。

车牌识别系统运行时，光学系统要经过事先调整，使到达指定位置的车牌成像最清晰且成像大小、方位符合要求。触发模块负责在车辆到达合适位置时，给出触发信号，控制抓拍。辅助光源提供辅助照明，保证系统在不同的光照条件下都能拍摄到高质量的图像。图像预处理程序对抓拍的图像进行处理，去除噪声，并进行参数调整。然后通过车牌定位、字符识别，最后将识别结果输出。

这是一个典型的图像识别流程，但由于应用的要求和实际运行条件的影响，其中许多环节还会有特殊的要求。

关键技术

1．触发技术

触发可以看做是车牌识别系统的开关。当触发系统被启动时，系统就认为车牌到达了最佳的成像位置，这时便开始拍摄图像（即所谓的抓拍），并进行处理。这要求触发系统具备以下性能：

● 高可靠性 不能漏报，也不能误报。漏报会导致车辆经过时系统不动作，更谈不上识别了;误报则会造成系统误动。

● 响应速度快 车辆处于运动状态中，如果触发响应过慢，容易导致抓拍位置不准确。

● 定位准确 由于成像系统的镜头景深有限，只有在预先设定的抓拍位置附近才能清晰成像，过近或过远都会导致成像模糊。因此，要求触发系统能定位准确。

对于固定式的车牌识别，最常用的触发器是埋设于地下的地感线圈,其优点是可靠性非常高，成本低廉；缺点是安装时需要破坏路面，且对于不同车型有时存在定位偏移。红外触发器是另一种常用的触发装置，为避免误触发，多成对使用。

第ｌ８卷第３期　泰山乡镇企业职工大学学报　ＶＯＬ．１８　ＮＯ．３　２０　１　１年９月　ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＴＡＩＳＨＡＮ　ＴＯＷＮＳＨＩＰ　ＥＮＴＥＲＰＲＩＳＥ　ＷＯＲＫＥＲＳ’ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ　Ｓｅｐ．２０　１　ｌ　

车牌自动识别系统分析　

郭小春，王　绵　

（泰山学院信息科学技术学院，山东泰安２７１０２１）　

智能交通系统是２ｌ世纪世界道路交通的发展趋势，　

道路交通基础建设的不断发展和车辆管理体制的不断完　

善．为以视觉监控为基础的智能交通系统实际应用打下　

了良好基础。在智能交通系统中，车牌自动识别系统是　

一个非常重要的发展方向。　

一、什么是车牌自动识别系统　牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图　

像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。　

其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视　

野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码　

的处理机（如计算机）等；其软件核心包括车牌定位算法、　

车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识　

别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称　

之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括图　

．像采集、图像处理、车牌定位、字符分割、字符识别五大模　

块。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单　

元．采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处　

理．定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识　

别，然后组成牌照号码输出。　

二、车牌自动识别技术的应用范围　汽车牌照自动识别系统引人了数字摄像技术和计算　

机信息管理技术，采用先进的图像处理、模式识别和人工　

智能技术，通过对图像的采集和处理，获得更多的信息，　

从而达到智能化管理程度。　汽车牌照自动识别系统可安装于公路收费站、停车　

场、十字路口等交通关卡处，其的应用前景在于：　１．交通监控　利用车牌识别系统的摄像设备，可以直接监视相应　

路段的交通状况，获得车辆密度、队长、排队规模等交通　信息。防范和观察交通事故。　

一、车牌识别技术：

车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。

二、车牌识别流程：

车牌识别实验台主要包括四部分：前端的抓拍摄像机（负责抓车牌和读车牌）、地感线圈（负责触发摄像机抓车牌），车辆检测器，后端的对比软件（即车牌定位）和数据库。

1、地感线圈检测原理：

地感线圈检测车辆的基本原理如下图所示：

地感线圈采用单条多股铜线埋设在车道上的切割槽中，安装时采用螺旋形绕法缠绕4~6圈，两线合并后采用麻花形绕法。地面切槽长度以车道宽度为准，宽度控制在30~40cm左右。

车辆检测的核心器件是与地感线圈相连接的车辆感应器。车辆感应器采用先进的锁相环技术。当线圈上面没有车辆时，车辆感应器和地感线圈之间产生一个平衡点，车辆感应器输出一个低电平到CPU；当地感线圈上面有车辆时， 地感线圈形成的磁场分布状况发生改变，车辆感应器输出高电平到CPU。检测系统通过对两个信号进行检测判断，即可得到所需的车辆检测信号。

2、车牌定位模块：

车牌定位识别系统是在软硬件的结构上，利用先进的图像处理模式识别等技术，对采集到的汽车图像进行处理，进而得到相应的车牌图像，以完成车牌的自动识别功能，如下图所示，其主要的两个子系统是车牌的精确定位、分割系统，

车牌字符的分割、识别系统．

2.1图像预处理

车牌的准确定位是识别的关键，当利用摄像机采集图像时，由于角度、光照等影响，采集到的图像信息往往很复杂，质量不高，为了精确的实现定位， 就必须对图像进行预处理． 汽车图像预处理包括：彩色图像的灰度化、二值化，其目的是为是减少原始图像中的复杂信息， 使得车牌定位算法更为简单，速度更快。同时还要利用图像平滑去掉各种干扰，利用图像锐化使得图像中的细节变得更为清晰．总体处理流程如下图所示：