车牌自动识别技术

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1、车牌自动识别技术在智能交通系统中的应用近年来，车牌自动识别技术己被广泛应用于城市锊能交通系统中，如闯红灯抓拍、超速行驶违章抓拍及交通治安卡U系统等，尤其是交通治安卡口系统，其作为治安刑侦管理的重要科技手段之一，对车牌自动识别技术提出了更高的要求，促进了车牌自动识别技术的快速发展。高清系统的出现，使得图像分辨率大大提高，为车牌自动识别技术提供Y良好的基础条件，车牌识别的准确率得到很大的提高，并且相应的识别基础数据被不断地得到挖掘。卡口系统一般采用基于分布式集中管理的策略，通过多层次立体式结构，把系统前端

2、物理层、传输网络层、数据处理层和用户应用层有机结合起来，系统架构如图1所示。图1卡U系统结构示意图系统主要由前端数据采集子系统、网络传输子系统、中心管理子系统等部分组成。前端数据采集子系统通过视频跟踪和分析技术获取车辆的经过时间、速度、图片、车牌号码、车身颜色等数据。数据通过网络传输子系统传输到中心管理子系统。中心管理子系统对数据进行集中管理、存储、共享等处理。车牌自动识别流程系统前端采用了嵌入式高清一体化摄像机，可实现百万级分辨率的视频和图片码流输出，内置了高性能DSP芯片，支持内置智能算法、可实现

3、视频检测、车牌自动识别等功能。内置相机的车牌自动识别系统使用了独特的纹理+模型算法，具有定位精准，识别速度快，识别精度高，误识率低等特点，不但能捕获有车牌的车辆，对于无牌车同样也能进行正常捕获。将传统模式中基于后端服务器或前端工控机的车牌识别算法移植到前端相机中，具有高集成度，高稳定性，高适应性等特点，相比传统的PC或工控机模式，更能适应实际道路的复杂环境，更能满足智能交通系统中全天候工作的要求。采用了动态视频识别技术，实现对视频流每一帧图像进行识别，从而达到增加识别比对次数，大大提高Y识别的效率和准

4、确率。车辆牌照的自动识别主要是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。识别的具体步骤分为车牌定位、车牌提取、字符识别。在自然环境中，相机首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别，车牌识别算法采用基于模板匹配算法，首先将分割

5、后的字符二值化，并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果，通过这种多次比对的方式极大了提高了车牌识别的准确率。车牌识别功能卡口系统采用先进的图像识别算法，实现对通过的所有车辆进行车辆号码识别、号牌颜色识别、车身颜色及车型等自动识别。1、号牌结构识别系统能识别的号牌结构包括单排字符结构的号牌，如军队用小型汽车号牌、GA36-2007中的小型汽车号牌、港澳入出境车号牌、教练汽车号牌等；•武警用小型汽车号牌；•瞥用汽车号牌；•双排字符结构的号牌，如军队用大

6、型汽车号牌、武警用大型汽车号牌、GA36-2007中的大型汽车号牌、挂车号牌、低速汽车号牌等。2、号牌字符识别识别的字符包括:数字：0〜9;字母：A〜Z;省、自治区、直辖市简称;军牌用汉字号牌分类用汉字;武警号牌特殊字符：WJ、00〜34、练。3、号牌颜色识别系统能识别蓝、黄、白、黑四种底色的机动车号牌。系统采用车牌颜色和视频检测技术结合的方法对车辆进行分型。对于民用车来说，蓝颜色车牌表示的是小型车辆，而黄颜色车牌表示的是大型车辆。因此，首先利用车牌颜色判断车辆类型，对于无法根据车牌颜色判别车型或者无

7、法判断车牌颜色的情况，利用图像分析技术来辅助区分车辆的类型。4、车辆号牌识别号牌识别信息包含号牌结构、号牌字符、号牌颜色等信息。车牌自动识别系统应用特点1、强大的ISP处理能力车牌自动识别系统的识别率与牌照质量和拍摄的图像质量有非常密切的关系，不但牌照本身的生锈、污损、油漆剥落、字体褪色等各种因素会大大影响车牌识别的准确性，而且拍摄的环境是否理想也会给车牌识别带来很大的影响。智能交通摄像机内置了强大的ISP处理功能，可提供视频稳定、面部检测、噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强等功能，

8、将图像质量和效果提升到一个新的层次，不但改善了用户实际观感，更为智能化应用如车牌识别等提供了很好的运算分析基础，充分保证了较高的车牌识别的准确率。2、对光照气候背景良好的适应性很多车牌识别系统在阴天时识别率较高，晴天时反而下降甚至无法识别。直射光情况下，拍摄方向与阳光照射方向相同，拍摄到的车牌区域很亮导致字符笔划较粗、相互粘连，而且我国的车牌都采用反光漆，严重时会出现镜面反射，无法看清车牌号码。另外，车体表面的反光产生的亮线、光晕也会对识别造成影响。牌照