基于嵌入式系統(tǒng)的智能車輛出入管理系統(tǒng)研究

2.2 系統(tǒng)功能實現(xiàn)

1)車牌圖像的預處理

由車牌定位的過程就是在截取的視頻流的一幀圖像中找到車牌的區(qū)域，并不斷縮小車牌區(qū)域的范圍，為后面的字符分割提供更多的有用信息，是整個識別系統(tǒng)軟件流程的第一步。本文采用基于灰度圖像的車牌定位。定位方法利用車牌區(qū)域的字符紋理較其他區(qū)域豐富的特點來定位。將一副彩色圖像灰度化以后，其圖像信息已經丟失了很多。而通常情況下，干擾信息和噪聲在彩色圖像中占的比重非常小，圖像灰度化以后這些干擾因素就會占據(jù)整個圖像信息的很大一部分，所以對灰度化以后的圖像進行預處理，使車牌區(qū)域的特征表現(xiàn)的更加明顯，并且抑制圖像背景干擾和噪聲的干擾是非常必要的。

受天氣和光照強度的影響，攝像機拍攝到的視頻圖片在進行灰度化以后其灰度值可能比較集中，這樣就形成灰度圖片的灰度值總體不是偏小就是偏大，致使車牌區(qū)域與背景區(qū)域的反差不明顯，即對比度較低。為了增加目標區(qū)域與背景區(qū)域的對比度，可以對灰度圖像進行直方圖均衡。然后再進行圖像的二值化處理，就是將一副灰度圖像的灰度級別根據(jù)一個設定的灰度級別分成兩部分，大于該設定灰度級別的像素灰度設置成255，即最高灰度級別，小于該設定灰度級別的像素灰度設置成0，即最低灰度級別。這樣圖像就變成了只有最亮和最暗區(qū)域的“黑白”圖像。觀察車牌圖像的二值化結果，整幅圖像用肉眼看就能看到很多噪點，也即孤立的兩點或者亮塊，他們對車牌區(qū)域必定形成干擾。為了進一步減少車牌定位時背景以及車身自身的干擾，采取先腐蝕再膨脹的操作來消除一定的孤立噪點。

2)車牌定位和字符分割

車牌定位的常用車牌的上下邊界定位和車牌的左右邊界定位，上下邊界的方法可以將車牌的上下邊界十分精確的鎖定在車牌字符的上下邊緣，然后用對二值化后的圖像提取Yfmin與Yfmax坐標范圍內的圖片進行分析來確定車牌的左右邊界。將該區(qū)域的二值化圖像進行水平投影并將像素灰度級別累加。通過車牌區(qū)域精確定位以后，采取縱向投影法來進行字符分割的操作。將預處理后的車牌圖像進行垂直投影，投影效果大致為7個波峰，每個波峰之間的波谷位置即為車牌中各個字符之間的分割點，精確定位每個字符的上下邊界與左右邊界。由于車牌定位的精確性，可以完全提取車牌區(qū)域的二值化圖片進行垂直投影，其投影結果為在x軸方向分布的一維數(shù)組。

3)系統(tǒng)功能實現(xiàn)

系統(tǒng)采用應用層、邏輯層和數(shù)據(jù)層的三層架構，有良好的可擴充性?；趌inux操作系統(tǒng)平臺，采用QT和java語言進行設計并實現(xiàn)對前臺結構的搭建、用PSQL部署主從數(shù)據(jù)庫、基于XML面向服務的PARKSERVER接口設計、外設通用接口RS232/485/IO口，系統(tǒng)高版本支持低版的硬件及低層前端軟件?？蛇M行二次開發(fā)的自主項目，以適應跨平臺的需要。

3 結束語

本系統(tǒng)解決了目前小區(qū)內對車輛出入的智能化管理，針對車輛身份識別和對比認證方式，實現(xiàn)了對出入車輛的自動智能識別，提高了車輛通行的速度，有效保障了出入車輛的暢通，智能化車輛管理系統(tǒng)的實現(xiàn)，降低了門衛(wèi)值班工作人員的勞動強度，同時，也提高了小區(qū)內車輛的安全管理。