廖海濤

【摘 要】隨著汽車數(shù)量的日益增加，車位難尋，交通擁堵以及收費路口面臨大量車流問題，僅僅靠人力已不能識別和處理這些問題了，于是智能車牌識別門禁系統(tǒng)應運而生，本文對此作了一些探討。

【關鍵詞】智能車牌；系統(tǒng)功能；系統(tǒng)構成

引言

隨著人們生活水平的提高，上世紀還被認為是富人象征的“汽車”已基本普及，隨處都不見到車輛的身影。尤其像在大都市里，汽車更是泛濫，以至于出現(xiàn)有車卻無停車位，車輛高峰期被堵得水泄不通，路口收費站車流不息。光靠人力已不能識別和處理這么多的車輛停放問題了，于是智能車牌識別門禁系統(tǒng)應運而生。

一、系統(tǒng)的功能

拿大學的校園來舉個例子，每天都會有很多老師自駕來學校上課，但很有可能會碰上找不到車位這樣尷尬的情況，雖然說可能還有空位，但一時半會也找不到。我們這套系統(tǒng)就是為解決這類問題而設計的，它接入學校的服務器，獲取了各個老師的課表，上下班時間等信息，在進入校園時，便會根據(jù)他們的的需求，為他推薦最佳的停車位置，方便他上課，并自動結算他的停車費用。由系統(tǒng)來智能分配停車車位，從而最大化的利用車位，不會造成車位空留。而且通過對車牌的識別，還能把識別是否是校內職工的車，外來車則會發(fā)出警告，除非有預約，這些信息系統(tǒng)都是可以通過服務器獲取的，大大加強了校園的安全性，真正做到智能車牌識別門禁系統(tǒng)。

二、系統(tǒng)構成

系統(tǒng)主要分為上位機和下位機來協(xié)同工作的。

（一）上位機的設計

上位機是PC電腦，連接著學校的服務器，從而可以獲取各教職工的身份信息，授課與作息的信息。我們在上位機設計了一款APP，編譯環(huán)境是LabView，用來處理各種信息，以能夠有一個更好的數(shù)據(jù)表示和一個更好的人機界面。上位機與下位機之間采用串口通信，所以首先必須得先配置好串口，采用串口通信協(xié)議，這樣才能把下位機的信息傳送到上位機來，將識別結果和圖像存入數(shù)據(jù)庫中，然后教職工信息進行比對。

當它接收到下位機傳來的車牌號碼后，首先會同教職工登記的車牌號進行一個比對，若是校內教職工的車，則會讓下位機在屏幕是顯示“歡迎光臨”，并由上位機根據(jù)離教職工授課最近的地方安排車位，并提醒他何時何地授哪一門課，幫他開始計時停車時間。若非本校教職工，則會核對是否有預約信息；若有，則讓進，若無上位機則會傳達禁止入內的消息讓下位機在屏幕上顯示。如果不是本校教職工，也沒有提前預約，但仍然想進學校，則需要在APP進行現(xiàn)預約，進行身份認證與保留，并且系統(tǒng)可以通過APP對你進行在校內的實時定位，確保校園的安全性，并記錄存檔。

因為該系統(tǒng)連入了學校的服務器，所以我們還設計了一個移動端APP給教職工使用，可以實時查看車輛停留時間及費用，并且若綁定客戶端，我們還能提前一天為他們規(guī)劃好停車位，并把信息發(fā)送到他們的手機上，真正實現(xiàn)人性化服務。

（二）下位機設計

下位機主要由單片機和攝像頭組成，單片機我選用STM32F103ZET6（ARM Cortex-M3內核，512kB Flash，64KB RAM，72MHZ），外接口多，能耗小價格也低，完全能勝任它所執(zhí)行的任務。

攝像頭選用高分辨率的高清攝像頭，將它拍攝到的車牌照片出入SD卡中，我們知道標準車牌字符由三個部分組成：

1.首位縮寫漢字；

2.次為英文字母；

3.末四位為數(shù)字。

為了能使識別的精度更高，我們還會有以下輔助裝置的配合：

1.紅外線等觸發(fā)器能檢測到車輛的到達，并及時觸發(fā)攝像頭抓拍；

2.配合光照裝置，攝像頭能拍出清晰的照片并傳給計算機；

3.自主開發(fā)設計識別程序，算法簡潔，保證能清楚準確識別車牌號碼。

識別車牌號主要有以下三個個過程：

1.車牌定位：采用確定車牌上下邊界和左右邊界法，該方法是通過計算鄰行之間的像素變化情況來完成可疑上下邊界的查找。同樣左右邊界的查找用相似的方法。

2.車牌字符切割：車牌定位后得到的圖像只有車牌的圖像，接下來就是把每一個字符從車牌整體中給分割出來，然后識別。這里選用聚類分析法，利用車牌間的字符間距寬高比等已有的知識按照固定模式對車牌字符進行切割，可以很好的解決字符粘合和噪聲干擾的問題。分析字符間距，在程序中設定一個數(shù)組，用來記錄7個車牌字符的邊界值，通過該數(shù)組來尋找對應字符所在位置的狩獵和末列，然后就可以得到相應位置分割后的字符，之后再和相應的模板進行識別即可。

3.車牌字符識別：采用模板匹配的方法（1）建立標準字符模板（2）計算待識別字符的投影，通過與模板的滑動匹配，求得其水平投影曲線和垂直投影曲線，之后計算其水平相關序列和垂直相關序列，找相關序列的峰值并求平均值，得到匹配識別字符。

參考文獻：

[1]齊林，張向東.一種汽車牌照字符分割的新方法[J].EIC. Vo1. 1 5 2008：92-94.

[2]潘中杰.車牌自動識別技術的研究與實現(xiàn)[D].廣東：中山大學，2007.

[3]黃建，劉昊.一種快速車牌圖像定位方法[J].山西電子技術，2007（6）： 45-47.

[4]文喬農，王海瑞，危春波.車牌字符識別研究[J].科技廣場，2007（5）： 135-136.endprint