王宗鵬 李冠楠 葛麗麗 張永強(qiáng) 韓玉煥

【摘要】 傳統(tǒng)車(chē)牌識(shí)別采用的是RFID射頻識(shí)別技術(shù)，這種方式識(shí)別率高，但是每輛車(chē)輛均需加裝電子標(biāo)簽，成本高，不便于管理。本系統(tǒng)采用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)對(duì)車(chē)牌進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。該系統(tǒng)除了具備前端數(shù)據(jù)采集、車(chē)牌識(shí)別、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等基本的功能之外，還能根據(jù)自身需要實(shí)現(xiàn)一些特色功能，主要是交通違章抓拍取證、配合欄桿機(jī)自動(dòng)放行等功能。

【關(guān)鍵字】 車(chē)牌識(shí)別 二值化 預(yù)處理

引言

承鋼門(mén)禁系統(tǒng)目前主要采用RFID技術(shù)進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別，需要每輛車(chē)輛加裝防撕毀RFID標(biāo)簽，由于每天進(jìn)出場(chǎng)車(chē)流量大，同時(shí)一些社會(huì)車(chē)輛根本就沒(méi)有標(biāo)簽，發(fā)放臨時(shí)標(biāo)簽又增加了管理上的繁瑣程度。為簡(jiǎn)化管理流程、降低成本。開(kāi)發(fā)本系統(tǒng)，用戶(hù)只需要將允許放行車(chē)輛提前輸入系統(tǒng)即可不需要RFID標(biāo)簽，車(chē)輛可以隨時(shí)反復(fù)進(jìn)入廠(chǎng)區(qū)，系統(tǒng)將自動(dòng)記錄車(chē)輛進(jìn)出信息。通過(guò)它還可以檢索車(chē)輛的各項(xiàng)重要信息，記錄車(chē)輛的違章或用于收費(fèi)等用途，給交通系統(tǒng)的自動(dòng)管理提供極大的方便。

一、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)

該系統(tǒng)由彩色攝像機(jī)、現(xiàn)場(chǎng)輔助光源、電腦和車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別軟件組成。大體上可分為圖像采集模塊和車(chē)牌識(shí)別模塊。當(dāng)汽車(chē)通過(guò)抓拍攝像機(jī)制定區(qū)域時(shí)，圖形采集控制模塊通過(guò)攝像機(jī)抓取車(chē)輛圖像，經(jīng)過(guò)模/數(shù)轉(zhuǎn)換后再輸出給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行圖像分析處理，將識(shí)別的結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)除了具備前端數(shù)據(jù)采集、車(chē)牌識(shí)別、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等基本的功能之外，還能配合欄桿機(jī)對(duì)車(chē)輛進(jìn)行自動(dòng)放行等功能。

二、系統(tǒng)主要功能

2.1車(chē)牌的自動(dòng)識(shí)別

對(duì)于通過(guò)大門(mén)門(mén)禁系統(tǒng)的車(chē)輛進(jìn)行抓拍，能自動(dòng)的對(duì)車(chē)輛的類(lèi)型以及車(chē)輛的拍照進(jìn)行識(shí)別處理。并自動(dòng)保存到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中。

2.2車(chē)輛的自動(dòng)檢測(cè)報(bào)警

此系統(tǒng)包括“黑名單”功能，即對(duì)于違章的車(chē)輛可加入“黑名單”，只要將其車(chē)牌信息輸入到該系統(tǒng)中，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)，不間斷的將所抓拍的車(chē)牌信息與錄入到該系統(tǒng)中的“黑名單”車(chē)牌信息進(jìn)行識(shí)別、比對(duì)。一單發(fā)現(xiàn)黑名單車(chē)輛，系統(tǒng)就會(huì)告警。

2.3車(chē)輛的自動(dòng)放行

該系統(tǒng)能對(duì)經(jīng)過(guò)授權(quán)的車(chē)輛，如公司領(lǐng)導(dǎo)車(chē)輛進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，并自動(dòng)控制道閘系統(tǒng)抬桿進(jìn)行放行，提高通行效率。

三、車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)工作原理

該系統(tǒng)先對(duì)牌照?qǐng)D像進(jìn)行濾波、二值化、校正、分割等處理，再進(jìn)行識(shí)別。軟件部分由六個(gè)主要處理子模塊組成。各模塊功能為：

1、采集模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車(chē)牌照?qǐng)D像的實(shí)時(shí)采集，并將采集的圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像存儲(chǔ)。對(duì)采集到的車(chē)牌圖像進(jìn)行處理是車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)。在車(chē)牌圖像信號(hào)的采集、輸入過(guò)程中，由于受到諸多因素的影響，圖像可能模糊不清、傾斜或缺損。通過(guò)預(yù)處理，將除去圖像的噪聲，提高圖像的質(zhì)量。而且有效的降低系統(tǒng)的存儲(chǔ)空間，提高識(shí)別速度和準(zhǔn)確度。

2、車(chē)牌搜索及定位模塊對(duì)數(shù)字化后的車(chē)牌進(jìn)行區(qū)域目標(biāo)搜索，并將圖像進(jìn)行灰度翻轉(zhuǎn)統(tǒng)一為“白底黑字”，即灰度圖像二值化。在二值圖像存儲(chǔ)矩陣中，只有0和1兩種值。在數(shù)字圖像處理中，二值圖像因?yàn)槠涮幚硭俣瓤?，程序處理方面而占有非常重要的地位?/p>

3、車(chē)牌分割對(duì)定位的車(chē)牌區(qū)域進(jìn)行字符分割，對(duì)于經(jīng)過(guò)預(yù)處理的字符，通過(guò)逐級(jí)分類(lèi)及筆畫(huà)跟蹤最終達(dá)到字符識(shí)別的目的，將車(chē)牌分為7個(gè)單一的字符圖片。在分析字符結(jié)構(gòu)前，首先應(yīng)分析車(chē)牌字符的特點(diǎn)，從而減少識(shí)別復(fù)雜度。

4、在經(jīng)過(guò)預(yù)想預(yù)處理的灰度圖像中確定車(chē)牌的具體位置，并將包含車(chē)牌字符的一塊子圖像從整個(gè)圖像中提出出來(lái)，供字符識(shí)別子系統(tǒng)識(shí)別之用。提取的準(zhǔn)確與否直接關(guān)系到整個(gè)牌照字符識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率。由于牌照?qǐng)D象在原始圖象中是很有特征的一個(gè)子區(qū)域，確切說(shuō)是水平度較高的橫向近似的長(zhǎng)方形，它在原始圖象中的相對(duì)位置比較集中，而且其狄度值與周邊區(qū)域有明顯的不同，因而在其邊緣形成了灰度突變的邊界，這樣就便于通過(guò)邊緣檢測(cè)來(lái)對(duì)圖象進(jìn)行分割。

5、車(chē)牌圖象經(jīng)過(guò)了以上的處理后，車(chē)牌區(qū)域比較明顯。此時(shí)可進(jìn)一步確定牌照在整幅圖象中的準(zhǔn)確位置。在本程序中用到了膨脹腐蝕處理和閉運(yùn)算，通過(guò)膨脹連接相近圖像區(qū)域，去掉單獨(dú)、過(guò)小的色塊。最后運(yùn)用一個(gè)矩形框掃描整幅圖像，將面積小于矩形框、形態(tài)不規(guī)則的小區(qū)域刪除掉，保留車(chē)牌候選區(qū)域。

6、經(jīng)過(guò)上述方法分割出來(lái)的車(chē)牌圖像中存在目標(biāo)物體、背景還有噪聲，在對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，進(jìn)行車(chē)牌字符提取和字符匹配。數(shù)據(jù)傳送輸出識(shí)別結(jié)果字符串到指定的設(shè)備上。

四、結(jié)語(yǔ)

車(chē)牌識(shí)別算法是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的基礎(chǔ)，對(duì)圖像進(jìn)行采集，然后從車(chē)牌紋理出發(fā)，應(yīng)用分開(kāi)理論建立基于有向分形參數(shù)的車(chē)牌定位預(yù)處理模型，結(jié)合投影法提取車(chē)牌區(qū)域，再將字符進(jìn)行分割和識(shí)別，最后輸出結(jié)果。該系統(tǒng)目前準(zhǔn)確率能達(dá)到90%左右。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]林志毅，周運(yùn)祥.基于場(chǎng)景分類(lèi)及灰度跳變的車(chē)牌定位方法[J].交通科技，2005，20（2）：86.