引言
　　
　　智能交通系統(tǒng)（簡稱ITS）作為平安城市、智慧城市的重要組成部分，正在各大城市興起并加速發(fā)展，ITS所管理的主要對象就是車輛，在目前車輛管制體系下，汽車牌照號碼即車牌是標(biāo)識車輛的*身份識別（注：雖然RFID等技術(shù)也可以識別車輛，但尚未推廣到整個車輛管理體系，且需要車輛加以改裝，目前不具備普適性），車牌自動識別技術(shù)可以在汽車不作任何改動的情況下實現(xiàn)汽車身份的自動登記及驗證，所以車牌識別系統(tǒng)是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)的重要組成部分之一。
　　
　　車牌識別系統(tǒng)目前在智能交通中的主要應(yīng)用體現(xiàn)在公路車輛智能監(jiān)測記錄和違章自動記錄（包括闖紅燈、禁左、壓線、逆行、超速等），用于記錄下車輛的號牌，從而索引到車輛檔案和車主檔案，進(jìn)行交通管理執(zhí)法，并可以衍生到查假套牌車應(yīng)用。除此外，車牌識別技術(shù)還可應(yīng)用到公路收費(fèi)、停車管理、稱重系統(tǒng)、交通誘導(dǎo)、公路稽查、車輛調(diào)度、車輛檢測等各種場合。
　　
　　車牌識別系統(tǒng)應(yīng)用廣泛，也會面對各種場景和特殊情況，車牌識別技術(shù)如何更好服務(wù)于這些應(yīng)用，有沒有面臨新的問題，我們從車牌識別系統(tǒng)如何工作說起。
　　
　　車牌識別系統(tǒng)工作原理
　　
　　車牌識別是利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行車牌號碼、車牌顏色自動識別的模式識別技術(shù)。技術(shù)的核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識別算法等。一個完整的車牌識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達(dá)時觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進(jìn)行處理，定位出車牌位置，再將車牌中的字符分割出來進(jìn)行識別，然后組成車牌號碼輸出。
　　
　　車輛檢測部分通常采用地感線圈或雷達(dá)，某些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能，稱之為視頻車輛檢測。
　　
　　由于道路上24小時都通車，車牌識別系統(tǒng)需要全天時、全天候工作，為保障夜間識別準(zhǔn)確率，還會配備LED頻閃燈或閃光燈來補(bǔ)光。
　　
　　一個典型的車牌識別系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)如下圖所示，前端設(shè)備通過傳輸網(wǎng)絡(luò)連到后端平臺上。
　　　
　　而車牌識別系統(tǒng)通常會經(jīng)過下列步驟完成識別輸出的工作：
　　
　　車輛檢測：可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式感知車輛的經(jīng)過，并觸發(fā)圖像采集抓拍。
　　
　　圖像采集：通過高清攝像抓拍主機(jī)對通行車輛進(jìn)行實時、不間斷記錄、采集。
　　
　　預(yù)處理：噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對比度調(diào)整等。
　　
　　車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車牌區(qū)域。
　　
　　字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。
　　
　　字符識別：對分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。
　　
　　結(jié)果輸出：將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出。
　　　　
　　車牌識別系統(tǒng)功能與應(yīng)用
　　
　　目前市場中車牌識別系統(tǒng)主要功能包括：
　　
　　1）車輛牌照自動識別，信息包括完整的牌照信息，顏色、字符、漢字、數(shù)字；
　　
　　2）車速的自動檢測；
　　
　　3）違法黑牌車輛的識別報警；
　　
　　4）車輛識別信息與車管所車輛信息的聯(lián)動控制；
　　
　　5）車輛行駛方向判斷監(jiān)測。
　　
　　目前市場中車牌識別系統(tǒng)主要應(yīng)用范圍包括：
　　
　　1）交通路口的智能化交通管理；
　　
　　2）交通信息的自動采集；
　　
　　3）警方及其它執(zhí)法機(jī)關(guān)設(shè)立臨時稽查站，對來往車輛實施稽查，優(yōu)先識別待查車輛；
　　
　　4）路橋、隧道等卡口的自動收費(fèi)系統(tǒng)；
　　
　　5）現(xiàn)代住宅小區(qū)、停車場、重要機(jī)關(guān)單位的汽車出入口管理；
　　
　　6）道路治安卡口抓拍識別，車流量監(jiān)測。
　　
　　車牌識別系統(tǒng)的實現(xiàn)方案
　　
　　車牌識別系統(tǒng)的實現(xiàn)方案通常有三類，一是抓拍相機(jī)+工控機(jī)，這是zui早應(yīng)用的一種方案，由攝像機(jī)（線圈、雷達(dá)觸發(fā)或視頻檢測）抓拍車輛圖像，由工控機(jī)中軟件來識別車牌，一臺工控機(jī)同時可以管理多臺攝像機(jī)（多車道）；二是抓拍相機(jī)+嵌入式分析主機(jī)，將可靠性較低的工控機(jī)改為嵌入式主機(jī)，而抓拍攝像機(jī)不用變，所以這種方式已逐漸替代*種方案；三是嵌入式一體化抓拍相機(jī)，集抓拍、控制、識別、錄像、壓縮、傳輸于一體，大大簡化管理終端設(shè)備和后端平臺的工作，同時在可靠性、安全性、安裝維護(hù)便利性、環(huán)境適應(yīng)性等方面都得到提升，正成為前景的實現(xiàn)方案。
　　　　
　　這里談一下目前市場上出現(xiàn)的集車輛視頻檢測與車牌識別一體化的高清抓拍相機(jī)產(chǎn)品，相對傳統(tǒng)的線圈觸發(fā)方式，采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，可以更靈活地檢測車輛的行為（如違章掉頭、壓線、左轉(zhuǎn)等），而且更適合移動式、便攜式應(yīng)用的要求。但車牌識別系統(tǒng)要進(jìn)行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度，這也是目前出現(xiàn)的產(chǎn)品還不多的原因。
　　
　　一個車牌識別系統(tǒng)除了前端的抓拍機(jī)與分析主機(jī)，還應(yīng)有對應(yīng)的后臺管理系統(tǒng)，而且它影響到這個車牌識別系統(tǒng)是否好用。后臺管理系統(tǒng)的功能通常包括：
　　
　　1、識別結(jié)果和車輛圖像數(shù)據(jù)的可靠存儲，當(dāng)多功能的系統(tǒng)操作使得網(wǎng)絡(luò)出差錯時能保護(hù)圖像數(shù)據(jù)不會丟失，同時便于事后人工排查；
　　
　　2、有效的自動比對和查詢技術(shù)，被識別的車牌照號碼要同數(shù)據(jù)庫中成千上萬的車牌號碼自動比對和提示報警，如果車牌照號碼沒有被正確讀取時就要采用模糊查詢技術(shù)才能得出相對“*”的比對結(jié)果；
　　
　　3、對于聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行，提供實時通信、網(wǎng)絡(luò)安全、遠(yuǎn)程維護(hù)、動態(tài)數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)庫自動更新、硬件參數(shù)設(shè)置、系統(tǒng)故障診斷等功能。
　　
　　車牌識別系統(tǒng)的評價
　　
　　我國*部對道路交通與車輛行駛監(jiān)測有明確的技術(shù)規(guī)范和管理條例，主要包括《闖紅燈自動記錄系統(tǒng)通用技術(shù)條件》（GA/T496-2009）、《公路車輛智能監(jiān)測記錄系統(tǒng)通用技術(shù)條件》（GA/T497-2009）、《道路交通安全違法行為圖像取證技術(shù)規(guī)范》（GA/T832-2009）、《機(jī)動車號牌圖像自動識別技術(shù)規(guī)范》（GA/T833-2009）等。
　　
　　從技術(shù)上評價一個車牌識別系統(tǒng)，主要有兩個指標(biāo)，即識別準(zhǔn)確率、識別速度。
　　
　　·識別準(zhǔn)確率
　　
　　一個車牌識別系統(tǒng)是否實用，zui重要的指標(biāo)是識別率和識別準(zhǔn)確率。根據(jù)GA/T497-2004和GA/T497-2009中定義：
　　
　　識別率=號牌被自動識別的車輛數(shù)/號牌信息有效的車輛總數(shù)。
　　
　　識別準(zhǔn)確率=號牌信息識別正確的車輛數(shù)/號牌信息有效的車輛總數(shù)。
　　
　　（注：號牌信息有效是指車輛號牌完整、清晰、安裝規(guī)范，且無遮擋、無污損。）
　　
　　在新頒發(fā)的GA/T497-2009中，號牌識別率指標(biāo)評價被取消，只保留號牌識別準(zhǔn)確率，且規(guī)定白天車輛號牌識別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%；夜間車輛號牌識別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于80%。
　　
　　由于對號牌信息有效這一結(jié)論需要人工判定，所以還需要將車輛號牌圖像和識別結(jié)果都存儲下來，以便調(diào)取查看。然后，通過對實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結(jié)果進(jìn)行數(shù)量統(tǒng)計，以得到識別率和識別準(zhǔn)確率，以及可信度、誤識率這些中間結(jié)果。
　　
　　為了測試一個車牌識別系統(tǒng)識別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個實際應(yīng)用環(huán)境中，全天候運(yùn)行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進(jìn)行識別。
　　
　　·識別速度
　　
　　識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時實際應(yīng)用的要求。一個識別率很高的系統(tǒng)，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結(jié)果，那么這個系統(tǒng)就會因為滿足不了實際應(yīng)用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費(fèi)中車牌識別應(yīng)用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應(yīng)用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。
　　
　　根據(jù)GA/T833-2009中要求，識別時間≤（A/B）×（K×100）（ms）。
　　
　　上述式子中的A表示用于識別的圖像分辨率；B為固定常數(shù)，其值為768×576=442368；K為圖像中存在的車牌數(shù)量。
　　
　　即車牌圖像為768×576像素點時，當(dāng)圖像中存在一個號牌時，其識別時間≤100ms；當(dāng)圖像中存在二個號牌時，其識別時間≤200ms；當(dāng)圖像中存在三個號牌時，其識別時間≤300ms；當(dāng)圖像中存在四個號牌時，其識別時間≤400ms。
　　
　　車牌識別系統(tǒng)的問題與新技術(shù)應(yīng)用
　　
　　從上文可知，車牌識別系統(tǒng)的識別率和識別準(zhǔn)確率越高越好，但我們必須清楚地認(rèn)識到識別率達(dá)到100%是不可能的，一方面因為車牌污損、模糊、遮擋，或者糟糕的天氣（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）都會嚴(yán)重影響識別的效果，另一方面一些中英文字符的分割與識別本身難度較大，比如“川”字易錯誤分割，以及“0-Q”、“2-Z”、“4-A”、“5-S”、“7-T”、“8-B”、“O-D”等易混淆字符。因為識別率的統(tǒng)計是以號牌信息有效的車輛總數(shù)為基礎(chǔ)的，所以，如果考慮了各種環(huán)境、情況下的車牌，車牌識別系統(tǒng)在實際應(yīng)用中的識別率會大打折扣，在無法識別時仍依賴人工進(jìn)行判斷、識別。
　　
　　針對傳統(tǒng)車牌識別算法中字符識別率偏低的缺點，目前出現(xiàn)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別方法，通過對車牌字符圖像的樣本學(xué)習(xí)，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每層的權(quán)值參數(shù)，從而在很大程度上提高車牌的字符識別率。仿真結(jié)果表明，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別方法對車牌照中的字符進(jìn)行識別，正確識別率可以到達(dá)99%，識別率和抗干擾性明顯優(yōu)于結(jié)構(gòu)特征法、模板匹配法等傳統(tǒng)識別方法（后兩者分別只有94%、95%）。
　　
　　利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，采用一種改進(jìn)的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別機(jī)制對車牌照中的字符進(jìn)行識別。該識別方法通過對理想預(yù)處理條件下的車牌字符圖片的學(xué)習(xí)，優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中各層的權(quán)值參數(shù)，大大提高了車牌照中的字符識別率。在實際應(yīng)用中，對于前期預(yù)處理出現(xiàn)的車牌定位不清、字符分割錯誤等缺點，如果進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，則可以識別預(yù)處理較差條件下的車牌字符。