淺談車牌識別技術的工作流程及應用
閱讀：1382發布時間：2015-12-19
車牌識別系統是以汽車牌照為特定目標的計算機視覺系統，車牌識別系統不光在停車場有應用，在交通領域的作用更是非常的大，可以說是智能交通系統的重要組成部分，是高科技的公路交通監控管理系統的主要功能模塊之一。它可以廣泛應用于交通的流量檢測，交通控制與誘導，機場、港口、小區的車輛管理，不停車自動收費，闖紅燈等違章車輛監控。
車牌識別技術工作流程
車牌識別系統采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環節各自作為一個獨立的模塊。
一、車輛檢測跟蹤模塊
車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，并在車輛位置*時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結果，可以檢測無牌車輛并輸出結果。
二、車牌定位模塊
車牌定位模塊是一個十分重要的環節，是后續環節的基礎，其準確性對整體系統性能的影響巨大。車牌系統*摒棄了以往的算法思路，實現了一種*基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復雜的背景環境和不同的攝像角度。
三、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，需要一個矯正和精定位環節來進一步提高車牌圖像的質量，為切分和識別模塊做準備。使用精心設計的快速圖像處理濾波器，不僅計算快速，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優點就是通過對多個中間結果的分析還可以對車牌進行精定位，進一步減少非車牌區域的影響。
四、車牌切分模塊
車牌系統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式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應用。
五、車牌識別模塊
在車牌識別系統中，通常采用多種識別模型相結合的方法來進行車牌識別，構建一種層次化的字符識別流程，可有效地提高字符識別的正確率。另一方面，在字符識別之前，使用計算機智能算法對字符圖像進行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質量，提高相似字符的可區分性，保證字符識別的可靠性。
六、車牌識別結果決策模塊
識別結果決策模塊，具體地說，決策模塊利用一個車牌經過視野的過程留下的歷史記錄，對識別結果進行智能化的決策。其通過計算觀測幀數、識別結果穩定性、軌跡穩定性、速度穩定性、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價，從而決定是繼續跟蹤該車牌，還是輸出識別結果，或是拒絕該結果。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別算法所帶來的偶然性錯誤，大大提高了系統的識別率和識別結果的正確性和可靠性。
七、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、識別結果、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能力的運動模型和更新模型，使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預測，zui終只輸出一個識別結果。
車牌識別技術應用
停車場及小區出入口
停車場及小區出入口車牌識別技術的應用，主要用于記錄車輛的牌照號碼、車牌顏色、出入時間，實現車輛的自動管理，以便節省人力、提率;例如應用于智能小區可以自動判別駛入車輛是否屬于本小區，對非內部車輛實現自動計時收費。在一些單位這種應用還可以同車輛調度系統相結合，自動、客觀地記錄本單位車輛的出車情況。
停車場及小區出入口管理單靠人工去記來往車輛的車牌號碼和停靠時間是非常困難的，不但會出現錯誤，還需投入大量人力。一個小小的車牌識別設備安裝在停車場的出入口就能“一勞永逸”地解決很多問題。對于車牌被遮擋、掉漆斷裂、模糊不清等也能夠分析識別，為停車場及出入口的工作人員省去許多煩惱。
高速公路收費站
目前，我國的高速公路建設發展突飛猛進，高速公路四通八達，每個出口均設有收費站，一方面便于收費管理，另一方面也可協助*對高速公路上的交通進行規范管理。高速公路收費站出入口車牌識別技術的應用，可以*地方便*識別違規行駛車輛的號牌信息，對一些違法車輛進行有效的管理和抓捕。
收費站卡口一般設在露天環境中，再加上一些車輛行駛較快，因而對車牌識別技術的要求很高。傳統的車牌識別是針對160P像素的車牌進行識別，有效的圖像范圍小，車牌漏識率高，不能滿足收費站卡口的時代需求。現在高清車牌識別的應用解決了以前車牌識別率低的問題，從而為*和*的*提供了可靠的依據。
在收費站出入口安裝車牌識別系統，當有車輛駛入時系統識別車輛牌照并將識別到的車牌信息發送到的中心管理服務器上，通過和數據庫中的盜搶可疑車輛的
