車牌識(shí)別系統(tǒng)的基本工作原理及流程

哈爾濱車牌識(shí)別就是依次實(shí)現(xiàn)汽車圖像的車牌定位、車牌字符分割、車牌字符識(shí)別算法的過程。車牌定位就是把車牌圖像從含有汽車和背景的圖像中提取出來，其輸入的是原始的汽車圖像，輸出是車牌圖像。

車牌的字符分割就是通過對(duì)車牌圖像的預(yù)處理、幾何校正等把字符從車牌圖像中分割出來，分成一個(gè)個(gè)獨(dú)立的字符，其輸入是車牌定位后得到的車牌圖像，輸出是經(jīng)過預(yù)處理、幾何校正等后得到的一組單個(gè)的字符圖像，并得到各個(gè)字符的點(diǎn)陣數(shù)據(jù)。字符識(shí)別是依次從單個(gè)字符點(diǎn)陣數(shù)據(jù)中提取字符特征數(shù)據(jù)，并給出識(shí)別結(jié)果。

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

① 車輛檢測(cè)跟蹤模塊

車輛檢測(cè)跟蹤模塊主要對(duì)視頻流進(jìn)行分析，判斷其中車輛的位置，對(duì)圖像中的車輛進(jìn)行跟蹤，并在車輛位置最佳時(shí)刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識(shí)別結(jié)果，可以檢測(cè)無牌車輛并輸出結(jié)果。

② 車牌定位模塊

車牌定位模塊是一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確性對(duì)整體系統(tǒng)性能的影響巨大。車牌系統(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牌定位新算法，適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。

③ 車牌矯正及精定位模塊

由于受拍攝條件的限制，圖像中的車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)來進(jìn)一步提高車牌圖像的質(zhì)量，為切分和識(shí)別模塊做準(zhǔn)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，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來的影響。使用該算法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是通過對(duì)多個(gè)中間結(jié)果的分析還可以對(duì)車牌進(jìn)行精定位，進(jìn)一步減少非車牌區(qū)域的影響。

④ 車牌切分模塊

車牌系統(tǒng)的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動(dòng)式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。

⑤ 車牌識(shí)別模塊

在車牌識(shí)別系統(tǒng)中，通常采用多種識(shí)別模型相結(jié)合的方法來進(jìn)行車牌識(shí)別，構(gòu)建一種層次化的字符識(shí)別流程，可有效地提高字符識(shí)別的正確率。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，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質(zhì)量，提高相似字符的可區(qū)分性，保證字符識(shí)別的可靠性。

⑥ 車牌識(shí)別結(jié)果決策模塊

識(shí)別結(jié)果決策模塊，具體地說，決策模塊利用一個(gè)車牌經(jīng)過視野的過程留下的歷史記錄，對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行智能化的決策。其通過計(jì)算觀測(cè)幀數(shù)、識(shí)別結(jié)果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評(píng)價(jià)，從而決定是繼續(xù)跟蹤該車牌，還是輸出識(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)別算法所帶來的偶然性錯(cuò)誤，大大提高了系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別結(jié)果的正確性和可靠性。

⑦ 車牌跟蹤模塊

車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識(shí)別結(jié)果、可信度等各種歷史信息。由于車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)間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預(yù)測(cè)，最終只輸出一個(gè)識(shí)別結(jié)果。

哈爾濱車牌識(shí)別系統(tǒng)原理圖

　　車牌識(shí)別云臺(tái)攝像機(jī)通過光抑制屏蔽，電子快門調(diào)節(jié)，寬動(dòng)態(tài)功能等來實(shí)現(xiàn)抓拍車牌：

　　強(qiáng)光屏蔽：在低照度彩色攝像機(jī)的基礎(chǔ)上，通過軟件的功能，把圖像中最亮的部分遮擋。在交通監(jiān)控中，一般可將大燈的強(qiáng)光遮擋，從而將車牌較清晰的抓拍下來。但是這款攝像機(jī)最大的缺點(diǎn)就是軟件分辨不清，對(duì)于圖像最亮部分界定不清，有可能將車牌號(hào)碼也遮擋，同時(shí)無法處理高速運(yùn)動(dòng)物體的抓拍。目前國(guó)產(chǎn)攝像機(jī)在強(qiáng)光屏蔽方面做的比較多，效果各方反映不一。

　　可調(diào)電子快門：對(duì)于高速運(yùn)動(dòng)的物體抓拍(高速公路上的汽車車速一般都在70KM/小時(shí)以上)，可以通過降低電子快門速度來實(shí)現(xiàn)清晰抓拍，一般都是通過手動(dòng)方式調(diào)整。但是這種方式最大的問題就是白天、晚上的照度不一樣，必需設(shè)置2個(gè)快門速度來分別適應(yīng)白天和晚上的監(jiān)控。

　　寬動(dòng)態(tài)功能：這是解決車燈對(duì)于抓拍影響的最好的辦法，寬動(dòng)態(tài)最早是松下公司提出來的。當(dāng)背景光過亮?xí)r，普通攝像機(jī)無法很好的解決明暗圖像的顯示問題。

　　作為智能交通領(lǐng)域確定車輛身份的最重要手段，車牌識(shí)別技術(shù)為實(shí)現(xiàn)交通的智能管理發(fā)揮了很大作用，在各項(xiàng)工作中都有車牌識(shí)別技術(shù)的滲透。