智能交通系统之车牌识别技术
摘要：车牌识别技术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。今天我就以此为课题展开研究
车牌识别技术以数字图像处理、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。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。系统通过视频采集接口采集摄像头摄入包含车牌的视频图像，再对动态采集到的图像进行处理以克服图像干扰，改善识别效果，接着在动态采集到的图像中自动找到车牌的位置也就是边缘检测，并分割出单个字符的矩形区域, 然后对车牌进行二值化,最后把规整好的字符输入字符识别系统进行识别。如果车辆在通过设有视频采集摄像头的路口是出现超速、超载、闯红灯等违章现象该系统就可以通过拍摄到的违章车辆牌照进行处理并向工作人员发出报警。该系统适合于城市交通管理、高速路汽车超载、超速监控、公路计费、停车场管理、被盗车辆的侦破等应用。一下介绍一下车牌识别技术在各方面的要求：
车牌识别技术对摄像机的要求：
1、对摄像机清晰度要求。图像水平分辨率要大于480线，高清晰度摄像机要配高清晰度监视器。
2、摄像机最低照度也称作灵敏度。最低照度指标不能只看前面的数字有多少，而应该看这个指标是在什么条件下测到的。如彩色最低照度0.15Lux/F1.4/50IRE/AGCON，这表明0.15Lux的低照度是用F1.4通光量镜头，视频信号测量电平在50IRE（350mv），AGCON的条件下测出来的。如果换通光量大的F1.0镜头，视频信号测量电平在25IRE，测出的低照度指标更低。1/2英寸CCD摄像机的灵敏度和图像质量要高于1/3英寸CCD摄像机。
3、摄像机的信噪比。在光线很好的情况下，摄像机的信噪比都很好，图像上看不出噪波点，但在光线较暗时，信噪比指标好的摄像机图像依然清晰噪波点
少，信噪比指标差的摄像机，噪波点会淹没整个图像。
4、强光抑制。道路监控摄像机要求在夜间清楚拍摄车牌照，这就要求强光抑制指标要好。在专业广播电视摄像机，这个指标叫低垂直光斑。采用此项技术的摄像机，可以有效抑制迎面的强光，使车牌照较清晰的被捕捉到，画面真实完整。很多道路监控摄像机采用“日蚀”技术，在夜间拍摄车牌很好，但在白天也经常出现“日蚀”，这就影响了整体图像的美观和完整性。
5、背光补偿。摄像机在夜间拍摄车牌，背光补偿技术的好坏，直接关系到是否能清晰看清车牌，能否使后端视频检测和分析系统给出正确的判断结果。
6、摄像机的色彩还原。摄像机没有具体的色彩指标，只能用色度调整和白平衡调整使色彩真实还原。不同种类的摄像机色彩还原程度是不同的，这项指标只有通过调试及和现场真实色彩进行比较。
7、摄像机要质量可靠并在安装中要调试方便。道路监控摄像机大都安装在9~15米高的立柱上，安装和拆卸都需要专用工具车或危险的高空作业，如果质量不可靠或调试不方便，势必给施工和工程带来很大成本，并影响正常使用。
此外，还有对系统的要求：
1、能识别抓拍的数字图像
2、能识别包括英文字母、数字元及汉字车牌，包括普通车牌和军、警车牌。
3、对牌照识别有一定的准确性
4、具有一定的实时性
5、具有较好的适应性
6、系统性能稳定，可靠性高
基于这些条件，我从网上查找了相对成熟的车牌识别技术，SupPlateOR车牌识别技术。
SupPlateOR车牌识别技术是厦门宸天电子科技有限公司自主开发的产品。SupPlateOR车牌识别可识别香港，澳门，台湾，南非的车牌。目前实际应用的为香港，台湾和南非的车牌。SupPlateOR车牌识别有以下特点：
1):对图像质量要求不敏感：即使图片中车牌处于背光、泛白的情况下(术语对比度低),或者车牌字符出现断裂、遮挡、有污渍、模糊、掉漆等等情况，本车牌识别都可较好的识别出来；
(2):对图像大小格式要求不严格：可以识别任意大小的图片，在默认参数下车牌字符高度在7～45的范围内，均可识别，对施工要求不是很高；
(3):识别速度快：在P42.0,512M机器下768*288图片识别时间不超过50毫秒,如果针对移动实时的可小于30毫秒。
目前主流一般是基于matlab、C++、单片机的车牌识别技术。然而，由于现在的车牌识别系统还不是很完善，一般的停车场暂时都不会选用这个系统，毕竟在没有大规模普及前人们还是对这个系统不会很信任，这就要有一个发展的过程，并且要保证这个系统的识别率要达到99％以上。
参考文献：《SupPlateOR车牌识别技术入门》、《道路安全设施规范》
