车辆牌照智能识别软件及应用 - IB资讯网-中国智能建筑资讯网

车辆牌照智能识别软件及应用 - IB资讯网-中国智能建筑资讯网 - IB- 汉字识别算法：对于汉字，按汉字的笔画简化为四类：横、竖、左斜、右斜，将一个 汉字进行网络化后，对于这样的网络，可用矩阵表示。识别算法是先计算待识别汉字图像的 四 ... 算法,矩阵 专 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 技术 牛档搜索（Niudown.COM） Niudown.COM 本文系牛档搜索（）根据用户的指令自动搜索的结果，文中内涉及到的 资料均来自互联网，用于学习交流经验，作品其著作权归原作者所有。不代表牛档搜索 Niudown.COM）赞成本文的内容或立场，牛档搜索（Niudown.COM）不对其付相应的法（ 律责任！ 车辆牌照智能识别软件及应用 随着我国经济的快速发展，汽车进入家庭的步伐越来越快，停车管理中如何确保车辆的安全 成为人们越来越关注的问题，而车辆牌照智能识别系统正是解决这一问题的关键。本文以西 安全星智能电子有限责任公司的车牌识别软件（见图1）为例对系统进行介绍。 图1 1 现代社会已进入信息时代，随着计算机技术、通信技术和计算机网络技术的发展，自 动化的信息处理能力和水平不断提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用。 作为现代社会的主要交通工具之一的汽车，在人们的生产、生活的各个领域得到大量使用， 对它的信息自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理等方面有十分重 要的意义，成为信息处理技术的一项重要课题。 智能交通系统是21世纪世界道路交通的发展趋势。公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的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。本系统能对车辆进行自 动登记、验证、监视、报警，其应用场合包括：高速公路、桥梁、隧道等收费管理系统；城 市交通车辆管理、电子警察、海关边境交通监控；智能小区、智能停车场管理；车牌验证、 车流统计等。 （1）车辆出、入园区识别：园区的业主入住时，将自己的汽车进行登记，其车牌信息 将 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 在计算机数据库中。在园区大门处，设有车牌自动识别系统，对进出车辆自动识别， 并根据数据库中的车牌数据判断是否是园区内的车辆，对园区内的车辆放行并自动记录其出 入园时间，以便出现车辆被盗等情况时查询；对园区外车辆，将要求其登记后方可进入。 （2）停车场管理：在园区停车场出、入口处，设有车牌自动识别系统，对进出停车场的 车辆自动识别，并根据数据库中的车牌数据判断是否是已买（或租）车位的车辆，对已买（或 租）的车辆放行，并自动记录其出入停车场时间，以便出现车辆被盗等情况时查询，对进入 停车场的已买（或租）车位的车辆自动将其车位处的挡车器打开，以便车辆停放；对其它车 辆，将自动记录其出入停车场的时间，以便计时收费，对进入停车场的其它车辆自动分配停 车位并将其车位处的挡车器打开，以便车辆停放。 目前车牌自动识别技术大量应用智能园区的障碍是识别率的提高和经济成本的降低。 （3）高速公路管理：随着高速公路在我国的迅速发展，我国高速公路总里程跃居世界第 二。各省高速公路的配套机电设施正在逐步完善的同时，省内及区域内高速公路联网收费开 始在全国大部分省市实施，交通部也专门为规范全国高速公路联网收费设施的规划、 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 、 建设和运营管理，发布了《高速公路联网收费暂行技术要求》来提高高速公路的服务质量和 服务效率。 （4）系统应用效果 ? 提供有效证据，避免车辆违章逃费：高速公路每年因闯关车辆造成的通行费流失均在十 几万元，而我们管理方又拿不出闯关车辆的有效证据。通过增加该系统，可以有效地避免上 述现象的发生，交通违章管理中也可以节省人工，进行车牌号侦选； ? 加强对免费车辆的管理：建立相应的牌照数据库，只对数据库内的车辆免费放行，杜绝 “人情车”； ? 防止车辆倒卡、换卡：通过汽车牌照识别系统，将车辆的有效身份信息在入口储存在通 行卡内，在出口进行核实，从而有效避免车辆倒卡、换卡（该功能因高速公路路网的原因暂 未使用）； ? 兼作车道摄像机：对车道进行实时监控，同时提供图像的抓拍及字符叠加等功能； ? 对通行的车辆进行统计管理：可以较具体地查询某一时间段内的车辆通行情况，并对车 流量进行分类储存管理； ? 违章、黑名单车辆的稽查管理：建立违章车辆数据库，由系统自动进行识别，进行有效 的管理。 2 软件使用人工神经网络技术，能够根据汽车牌照的几何特征和成像特点，提出了一种基于边 缘 检测 工程第三方检测合同工程防雷检测合同植筋拉拔检测方案传感器技术课后答案检测机构通用要求培训 和Hough变换的汽车牌照定位 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 和基于图像投影的车牌字符分割方法。通过分析车牌号码中的字符图像特点，提出了基于字符图像几何形态和笔画结构的字母和数字识别方 法，以及基于汉字结构知识的汉字识别方法，从而实现汽车牌照的自动识别，本系统所能达 到的水平： ? 车牌定位：采用独特的车牌定位算法，在各种不同的光照背景下均能很好地定位出车牌 （车牌定位正确率＞99%），大大增强系统的适应性，为软件下一步进行车牌图像匹配奠定了良好的基础。 ? 车牌图像匹配技术：把图像匹配技术应用于智能交通领域。应用专用的图像匹配算法， 具有准确的匹配性能和极快的匹配速度（车牌匹配正确率＞98%）。 3 （1）阈值变换：阈值变换是图像二值化的一种方法。图像二值化在图像分割、边缘跟踪 等很多领域都要用到，是预处理的一种。具体来说，阈值变换是根据一个特定的数值，并把 这个数值和图像中的每一个点的数据进行比较，根据比较得到的结果设定图像中点的数值。 一般来说最终的图像只有两个数值，所以叫二值化。 （2）灰度拉伸和均衡：如果原来的图片颜色比较简单，在经过灰度化之后，图片颜色变 得更加单调，以致严重影响了图像信息的表达，这个时候要增加灰度级来丰富图像信息，通 常都是用灰度级拉伸的方法来处理。图像在拍摄的过程中如果曝光不均匀或当时环境差，得 到的图片信息严重丢失，处理这种情况可以考虑采用灰度均衡化。灰度均衡化是把图像中的 像素的值在灰度级上重新分配的过程，通常结果是使得各个灰度级上分布的像素相对均衡一 些。 （3）图像的增强技术：采用某种手段，改善图像的视觉效果，或将图像转换成更适合 于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图像中获取更有用的信息。图像增强与感兴趣物 体特性、观察者的习惯和处理目的相关，因此，图像增强算法应用是有针对性的，并不存在 通用的增强算法。基本方法是空域处理与频域处理（高／低通滤波、同态滤波等）。 （4）边缘检测技术：数字图像的边缘检测是图像分割，目标区域识别，区域形状提取等 图像分析领域十分重要的基础，图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测。所谓边缘就是 指图像局部亮度变化最显著的部分，它是检测图像局部显著变化的最基本的运算，对于数字 图像灰度值的显著变化可以用梯度来表示。所以边缘检测很大程序上来说就是求梯度。根据 滤波算子，比较著名的有Sobel算子边缘检查，过零点边缘检测，拉普拉斯高斯边缘检测。 （5）车牌定位及车牌字符分割：识别的结果正确与否是建立在定位与分割正确的基础上 的。 ? 彩色图转为256灰度图后的感兴趣区域识别ROI（Region of Interesting）； ? 对ROI的切割方法以及切割次序； ? 字母数据识别以及组过滤（Grouping Filtering）； ? 根据中国目前汽车牌照格式动态匹配算法研究； ? 汉字与颜色模式识别。 4 在车牌自动识别系统中，软件要解决的关键技术主要包括车牌定位、字符分离和字符识 别。 （1）车牌定位，根据车牌特征确定车牌位置。 ? 边缘检测，车牌区域具有明显的边缘特征，因而使用边缘算子对图像进行边缘检测后， 车牌的边界线就可以检测出来.水平方向Eh=[-1，1]，垂直方向Ev=[-1，1]； ? hough变换算法及其改进，是二值图像中进行直线检测的一种方法； ? 车牌定位根据车牌特征确定车牌位置。， （2）字符分割：用投影法进行字符切割，找到字符图像的上下/左右边界，我们的车牌识别系统采用了独创的切割函数。 （3）字符识别（参考BP算法）。 ? 汉字识别算法：对于汉字，按汉字的笔画简化为四类：横、竖、左斜、右斜，将一个汉 字进行网络化后，对于这样的网络，可用矩阵表示。识别算法是先计算待识别汉字图像的四 个特征矩阵H、V、L和R，后计算待识别汉字与每个样本之间的距离Di，与最小距离Dmin 对应的样本代表的汉字就是识别结果； ? 字母与数字识别。 （4）车牌提取算法。 ? 牌照区域的提取，其中包括图像的彩色图到灰度图变换、灰度拉伸、均衡、边缘卷积算 子、纹理特征提取、去噪、滤波等； ? 牌照图像二值化的算法改进，包括Marr算子对图像进行二值化以及二值化后对牌照图像 连通区域的处理； ? 车牌字符的切割算法； ? 提取字符向量，BP算法（反向传播算法）建模； ? 优化视频检测技术中有关自行车、行人等的干扰； ? 牌照字符识别（神经网络）。 （5）其它关键技术与算法。 实时抓拍汽车图像的实现：系统中通过地感触发来通知前端机采集车辆图像。地感线圈一般 铺设在地表，当车辆过来时，地感线圈由于磁场的变化输出信号到前端机的Ｉ/Ｏ采集板，前端机需要不停的检测Ｉ/Ｏ采集板以决定是否抓拍汽车图像。由于牌照识别的实时性要求， 通过设置定时器的方法响应太慢，因此需要用到消息循环重载技术来实现。 牌照识别中位图的显示：采集的车辆图像是16位以上的RGB图像，首先，利用牌照识别算法可以提取出牌照以及识别出牌照号码，其中用到了一些基本的位图操作，比如牌照倾斜， 这时需要利用位图的旋转校正，从车辆图像中提取牌照，还需要利用位图的剪切将牌照剪切 出来；其次，需要把车辆图像、识别出的牌照以及号码显示，需要利用图像的拉伸滚动显示 等技术；最后需要将位图压缩成JPEG格式，以方便数据的网络传输。 其它算法比如操作以及存储、后台操作的线程实现、数据库的操作、数据和图像的传输等。 （6）识别模块框图，见图5。 （7）牌照提取过程流程， 5 ? 软件容错率高，能保证连续正常工作60日无故障； ? 系统能够自动识别行进过程中车速小于100km的车辆的牌照； ? 系统与数据库连接，通过查询得到所要识别的车辆信息如吨位、车型、车主、是否欠费 以及有否为报失车辆等，由此决定收费的金额以及是否报警； ? 对人眼观察较为清晰的牌照图像，系统识别正确率达到98%； ? 牌照识别速度每幅小于0.1s； ? 系统查询车辆数据库的速度小于0.3s。 6 ? 系统采用OCX组件技术，支持多种平台的二次开发，提供VB，VC，Delphi，BC， POWERBUILEDR等开发环境的demo； ? 直接使用DirectShow技术设计，并支持大多数WDM驱动程序的Windows兼容视频设备； ? 系统支持串行口、打印口以及通用的I/O控制卡触发捕捉识别，每次触发的捕捉次数可 调； ? 系统可快速实时的对每帧图像进行识别，平均每帧图像识别时间小于100ms； ? 在要求范围内的图片识别率98%； ? 可输出车牌牌照字符和车牌颜色； ? 可完成BMP/JPG/AVI图片文件的保存； ? 可完成内存位图/BMP/JPG图片文件的识别； ? 能够进行字符训练，字符反复出现的次数越多，其识别速度越快； ? 对软件产品加密设置（采用加密狗）。 7 （1）将车牌识别系统应用于停车场车辆出入口自动管理系统中：车辆进出停车场出入 口时，司机先读卡进行身份确认，系统软件对车辆牌照进行自动识别进行第二次确认，两次 确认都有效，系统才执行放行操作，确保了车辆的安全管理。 （2）将车牌识别系统应用于车辆超速检查系统中：在两个检查点都对车牌进行识别，并 根据其中同车牌的车辆经过两个检查处的时间、两个检查处的距离确认车辆行驶速度，从而 将超过限定速度行驶的车辆记录下来。 （3）将车牌识别系统应用于电子警察系统：车牌识别系统与红绿灯控制器联动工作，当 红灯亮时，启用车牌识别系统，当识别结果传回控制中心，从而记录下闯红灯的车辆。 目前，该车牌识别系统已在西安市几个有名的写字楼和住宅小区：群贤庄小区、高科广场、 新时代大厦等地进行实际应用，初步达到了研究的目标。随着该系统的应用和我们不断的改 进，市场前景会越来越好。