李富貴

摘 要：車牌識別技術(shù)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，文章從專利角度分析車牌識別技術(shù)的現(xiàn)狀，對車牌識別技術(shù)專利文獻進行統(tǒng)計分析，總結(jié)了與車牌識別相關(guān)的中國專利申請量趨勢、重要申請人并進行關(guān)鍵技術(shù)的簡單分析，以期為我國在車牌識別技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展和創(chuàng)新提供參考。

關(guān)鍵詞：車牌；識別；專利；分析

引言

車牌識別技術(shù)[1-2]是指自動提取受監(jiān)控區(qū)域車輛的車牌信息并進行處理的技術(shù)，其通過運用圖像處理、計算機視覺、模式識別等技術(shù)，對攝像頭捕獲的車輛照片或視頻進行分析，進而自動識別車輛的車牌號碼。車牌識別技術(shù)可應(yīng)用于停車場自動收費管理、道路監(jiān)控等領(lǐng)域，在城市交通管理中發(fā)揮了重要作用。

1 中國專利申請情況分析

以CNABS專利數(shù)據(jù)庫中的檢索結(jié)果為分析樣本，介紹車牌識別技術(shù)的中國專利申請量趨勢以及重要申請人的狀況。

1.1 第一階段（2005年及之前）

在這階段，申請量極少且申請人也極少，且針對的環(huán)境較為簡單，處于技術(shù)的萌芽階段，其中，專利CN1529276，通過車牌定位、字符分割和分類識別完成機動車牌號自動識別，其實現(xiàn)過程較為簡單，具體細(xì)節(jié)描述較少。

1.2 第二階段（2006年-2010年）

在這階段的申請量比上一階段有所增加，而且申請人數(shù)量相較之前也有增長，其中來自高校的申請量明顯增加，反映出了高校研究者開始更加注重對研究成果的保護，這一階段的專利所針對的環(huán)境場景更為復(fù)雜，識別準(zhǔn)確率得到提高，對車牌定位、字符分割、字符識別等關(guān)鍵技術(shù)的研究更為深入。

1.3 第三階段（2011年及以后）

在2011年之后車牌識別技術(shù)的專利申請量呈現(xiàn)快速增長，這一階段車牌識別技術(shù)得到了更進一步的豐富，涉及的關(guān)鍵技術(shù)的解決途徑也呈現(xiàn)出多樣性，檢測效率和精度也得到進一步提高，其中，專利CN104035954A，涉及一種基于Hadoop的套牌車識別方法，將云計算應(yīng)用于車牌識別，使得與傳統(tǒng)環(huán)境下不經(jīng)過優(yōu)化的方法相比具有較高的運行效率和加速比，可以有效地識別套牌車。

圖2示出了中國重要申請人分布情況，申請量分布前十的申請人包括：電子科技大學(xué)、深圳市捷順科技實業(yè)股份有限公司（捷順科技）、浙江宇視科技有限公司（宇視科技）、信幀電子技術(shù)（北京）有限公司（信幀電子）、中國科學(xué)院自動化研究所（自動化研究所）、安徽清新互聯(lián)信息科技有限公司（清新互聯(lián)）、青島海信網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司（海信網(wǎng)絡(luò)）、浙江工業(yè)大學(xué)、四川川大智勝軟件股份有限公司（川大智勝）、上海高德威智能交通系統(tǒng)有限公司（高德威智能交通），從圖2中可以看出，不同申請人的申請量差距不是很大，幾乎保持在一個比較持平的狀態(tài)。

電子科技大學(xué)在車牌識別技術(shù)的專利申請中，CN 101064011A提出一種基于小波變換的復(fù)雜背景中的車牌提取方法，可大大提高對晴天、雨天、霧天、白天及夜晚等環(huán)境的通用性和適用性，實現(xiàn)車牌的精確定位并提高車牌提取的準(zhǔn)確度；CN 103455815A提出一種復(fù)雜場景下的自適應(yīng)車牌字符分割方法，能快速、準(zhǔn)確地搜索2、3字符間隔位置，實現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整分割參數(shù)，使車牌字符分割穩(wěn)定可靠，在復(fù)雜的環(huán)境中魯棒性強，防止噪聲干擾；CN 105005757A提出一種基于Grassmann流行的車牌字符識別方法，最大限度地利用了已獲得的車牌字符信息以及同類字符之間的相互關(guān)系，對于車牌字符的成像質(zhì)量要求更低，應(yīng)用于復(fù)雜的環(huán)境中具有很好的魯棒性和準(zhǔn)確性。

2 關(guān)鍵技術(shù)分析

一個完整的車牌定位與識別系統(tǒng)，其前端包括圖像采集和傳輸系統(tǒng)，末端還需要與數(shù)據(jù)庫相連接。從定位到識別的核心算法上，主要包括圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割和字符識別四大部分[3]。

圖像預(yù)處理，是指通過對攝像頭捕獲的彩色圖像進行預(yù)處理。常用的預(yù)處理方法包括圖像灰度化、圖像二值化、邊緣檢測等。

車牌定位，是指在經(jīng)預(yù)處理后的車輛圖像中，定位出車輛的車牌所在位置。常用的車牌定位方法包括基于紋理分析的方法、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法、基于邊緣檢測的方法、基于小波變換的方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法等。CN 104298976A提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌檢測方法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完整車牌識別模型對車牌粗選區(qū)域進行篩選，獲取車牌最終候選區(qū)域。

字符分割，是指將定位出的車牌區(qū)域圖像分割成單個的字符圖像。常用的字符分割方法包括基于輪廓的方法、基于投影的方法、基于模板匹配的方法和基于連通區(qū)域的方法等。CN 104408454A提出一種基于彈性模板匹配算法的車牌字符分割方法，基于彈性模板，通過插空進行模板序列形狀的彈性調(diào)整，將車牌圖片與理想模板進行匹配，獲得全局最優(yōu)匹配，確定字符位置，將分割算法作用于投影序列，實現(xiàn)對車牌字符的分割。

字符識別，是指對字符分割之后的單個字符圖像進行識別，進而得到車輛的車牌號碼。常用的車牌字符識別方法包括基于字符結(jié)構(gòu)特征的識別方法、基于模板匹配的識別方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別方法、基于模糊理論的模式識別方法和基于支持向量機分類識別方法等。CN 105975968A提出一種基于Caffe框架的深度學(xué)習(xí)車牌字符識別方法，以基于Caffe架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，解決了現(xiàn)有的車牌字符識別方法中對傾斜、斷裂、相近字符識別精度不高的問題，大大提高了對于車牌字符的識別精度。

3 結(jié)束語

本文以車牌識別相關(guān)專利文獻為樣本，分析統(tǒng)計了該技術(shù)中國專利申請現(xiàn)狀，并對車牌識別技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)進行簡單分析。在經(jīng)歷了從無到有、從萌芽到飛速發(fā)展的階段之后，車牌識別技術(shù)慢慢走向成熟，越來越多的企業(yè)和高校在車牌識別的研究上投入了大量的精力，也獲得了豐碩的研究成果。

參考文獻

[1]尹旭.汽車牌照定位研究綜述[J].電腦知識與技術(shù)，2010，6（14）：3729-3730.

[2]Shan Du et al， Automatic License Plate Recognition （ALPR）： A State-of-the-Art Review[J].IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY， 2013， 23（2）： 311-325.

[3]湯玉 .復(fù)雜背景下車牌識別算法的研究[D].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2016.