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          高新興車牌識(shí)別系統(tǒng)在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展

          作者: 時(shí)間:2012-11-26 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
          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(duì)象就是車輛,在目前車輛管制體系下,汽車牌照號(hào)碼即車牌是標(biāo)識(shí)車輛的唯一身份識(shí)別(注:雖然RFID等技術(shù)也可以識(shí)別車輛,但尚未推廣到整個(gè)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(dòng)識(shí)別技術(shù)可以在汽車不作任何改動(dòng)的情況下實(shí)現(xiàn)汽車身份的自動(dòng)登記及驗(yàn)證,所以車牌識(shí)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(shí)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(cè)記錄和違章自動(dòng)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(hào)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(shí)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(cè)等各種場(chǎng)合。

            車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用廣泛,也會(huì)面對(duì)各種場(chǎng)景和特殊情況,車牌識(shí)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(shí)別系統(tǒng)如何工作說起。

            車牌識(shí)別系統(tǒng)工作原理

            車牌識(shí)別是利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行車牌號(hào)碼、車牌顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)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(shí)別算法等。一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測(cè)、圖像采集、車牌識(shí)別等幾部分。當(dāng)車輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元,采集當(dāng)前的視頻圖像。車牌識(shí)別單元對(duì)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(shí)別,然后組成車牌號(hào)碼輸出。

            車輛檢測(cè)部分通常采用地感線圈或雷達(dá),某些車牌識(shí)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(cè)。

            由于道路上24小時(shí)都通車,車牌識(shí)別系統(tǒng)需要全天時(shí)、全天候工作,為保障夜間識(shí)別準(zhǔn)確率,還會(huì)配備LED頻閃燈或閃光燈來補(bǔ)光。

            一個(gè)典型的車牌識(shí)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(tái)上。


          車牌識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)成(線圈觸發(fā)方式)

          圖1 車牌識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)成(線圈觸發(fā)方式)

            而車牌識(shí)別系統(tǒng)通常會(huì)經(jīng)過下列步驟完成識(shí)別輸出的工作:

            車輛檢測(cè):可以采用埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)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(duì)通行車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷記錄、采集。

            預(yù)處理:噪聲過濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對(duì)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,精確定位字符區(qū)域,然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。

            字符識(shí)別:對(duì)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(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出。


          車牌識(shí)別的流程

          圖2 車牌識(shí)別的流程

          車牌識(shí)別系統(tǒng)功能與應(yīng)用

            目前市場(chǎng)中車牌識(shí)別系統(tǒng)主要功能包括:

            1)車輛牌照自動(dòng)識(shí)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(dòng)檢測(cè);

            3)違法黑牌車輛的識(shí)別;

            4)車輛識(shí)別信息與車管所車輛信息的聯(lián)動(dòng)控制;

            5)車輛行駛方向判斷監(jiān)測(cè)。

            目前市場(chǎng)中車牌識(shí)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(dòng)采集 ;

            3)警方及其它執(zhí)法機(jī)關(guān)設(shè)立臨時(shí)稽查站,對(duì)來往車輛實(shí)施稽查,優(yōu)先識(shí)別待查車輛;

            4)路橋、隧道等卡口的自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng);

            5)現(xiàn)代住宅小區(qū)、停車場(chǎng)、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(shí)別,車流量監(jiān)測(cè)。

            車牌識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案

            車牌識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案通常有三類,一是抓拍相機(jī)+工控機(jī),這是最早應(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(cè))抓拍車輛圖像,由工控機(jī)中軟件來識(shí)別車牌,一臺(tái)工控機(jī)同時(shí)可以管理多臺(tái)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第一種方案;三是嵌入式一體化抓拍相機(jī),集抓拍、控制、識(shí)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(tái)的工作,同時(shí)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,正成為最具前景的實(shí)現(xiàn)方案。

          表1 車牌識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案比較

          車牌識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案比較

            項(xiàng)目抓拍機(jī)+工控機(jī)抓拍機(jī)+嵌入式主機(jī)一體化抓拍機(jī)

            系統(tǒng)可靠性Windows系統(tǒng),可靠性較低,易染毒嵌入式Linux系統(tǒng),可靠性高嵌入式Linux系統(tǒng),可靠性高

            環(huán)境適應(yīng)性一般,要求在-10℃~+55℃一般適應(yīng)惡劣環(huán)境,要求在-30℃~+70℃

            數(shù)據(jù)安全性在工控機(jī)加密,安全性一般在嵌入式主機(jī)中加密,安全性較好在抓拍機(jī)內(nèi)加密,安全性好

            使用便利性結(jié)構(gòu)復(fù)雜,體積大,安裝、維護(hù)麻煩結(jié)構(gòu)緊湊,安裝方便一體化,安裝簡易

            功耗近百瓦共約35W15W

            這里談一下目前市場(chǎng)上出現(xiàn)的集車輛視頻檢測(cè)與車牌識(shí)別一體化的高清抓拍相機(jī)產(chǎn)品,相對(duì)傳統(tǒng)的線圈觸發(fā)方式,采用視頻檢測(cè)可以避免破壞路面、不必附加外部檢測(cè)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(cè)車輛的行為(如違章掉頭、壓線、左轉(zhuǎn)等),而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。但車牌識(shí)別系統(tǒng)要進(jìn)行視頻車輛檢測(cè),需要具備很高的處理速度并采用優(yōu)秀的算法,在基本不丟幀的情況下實(shí)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(cè)到行駛速度較快的車輛,同時(shí)也難以保證在有利于識(shí)別的位置開始識(shí)別處理,影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此,將視頻車輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)識(shí)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(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)除了前端的抓拍機(jī)與分析主機(jī),還應(yīng)有對(duì)應(yīng)的后臺(tái)管理系統(tǒng),而且它影響到這個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否好用。后臺(tái)管理系統(tǒng)的功能通常包括:

            1、識(shí)別結(jié)果和車輛圖像數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ),當(dāng)多功能的系統(tǒng)操作使得網(wǎng)絡(luò)出差錯(cuò)時(shí)能保護(hù)圖像數(shù)據(jù)不會(huì)丟失,同時(shí)便于事后人工排查;

            2、有效的自動(dòng)比對(duì)和查詢技術(shù),被識(shí)別的車牌照號(hào)碼要同數(shù)據(jù)庫中成千上萬的車牌號(hào)碼自動(dòng)比對(duì)和提示,如果車牌照號(hào)碼沒有被正確讀取時(shí)就要采用模糊查詢技術(shù)才能得出相對(duì)“最佳”的比對(duì)結(jié)果;

            3、對(duì)于聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行,提供實(shí)時(shí)通信、網(wǎng)絡(luò)安全、遠(yuǎn)程維護(hù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)庫自動(dòng)更新、硬件參數(shù)設(shè)置、系統(tǒng)故障診斷等功能。

          車牌識(shí)別系統(tǒng)的評(píng)價(jià)

            我國公安部對(duì)道路交通與車輛行駛監(jiān)測(cè)有明確的技術(shù)規(guī)范和管理?xiàng)l例,主要包括《闖紅燈自動(dòng)記錄系統(tǒng)通用技術(shù)條件》(GA/T 496-2009)、《公路車輛智能監(jiān)測(cè)記錄系統(tǒng)通用技術(shù)條件》(GA/T 497-2009)、《道路交通安全違法行為圖像取證技術(shù)規(guī)范》(GA/T 832-2009)、《機(jī)動(dòng)車號(hào)牌圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)規(guī)范》(GA/T 833-2009)等。

            從技術(shù)上評(píng)價(jià)一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng),主要有兩個(gè)指標(biāo),即識(shí)別準(zhǔn)確率、識(shí)別速度。

            識(shí)別準(zhǔn)確率

            一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用,最重要的指標(biāo)是識(shí)別率和識(shí)別準(zhǔn)確率。根據(jù)GA/T 497-2004和GA/T 497-2009中定義:

            識(shí)別率 = 號(hào)牌被自動(dòng)識(shí)別的車輛數(shù)/號(hào)牌信息有效的車輛總數(shù)。

            識(shí)別準(zhǔn)確率 = 號(hào)牌信息識(shí)別正確的車輛數(shù)/號(hào)牌信息有效的車輛總數(shù)。

           ?。ㄗⅲ禾?hào)牌信息有效是指車輛號(hào)牌完整、清晰、安裝規(guī)范,且無遮擋、無污損。)

            在新頒發(fā)的GA/T 497-2009中,號(hào)牌識(shí)別率指標(biāo)評(píng)價(jià)被取消,只保留號(hào)牌識(shí)別準(zhǔn)確率,且規(guī)定白天車輛號(hào)牌識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于 90%;夜間車輛號(hào)牌識(shí)別準(zhǔn)確率應(yīng)不小于 80%。

            由于對(duì)號(hào)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(hào)牌圖像和識(shí)別結(jié)果都存儲(chǔ)下來,以便調(diào)取查看。然后,通過對(duì)實(shí)際通過的車輛圖像以及正確的人工識(shí)別結(jié)果進(jìn)行數(shù)量統(tǒng)計(jì),以得到識(shí)別率和識(shí)別準(zhǔn)確率,以及可信度、誤識(shí)率這些中間結(jié)果。

            為了測(cè)試一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率,需要將該系統(tǒng)安裝在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中,全天候運(yùn)行24小時(shí)以上,采集至少1000輛自然車流通行時(shí)的車牌照進(jìn)行識(shí)別。

            識(shí)別速度

            識(shí)別速度決定了一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否能夠滿足實(shí)時(shí)實(shí)際應(yīng)用的要求。一個(gè)識(shí)別率很高的系統(tǒng),如果需要幾秒鐘,甚至幾分鐘才能識(shí)別出結(jié)果,那么這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)因?yàn)闈M足不了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)要求而毫無實(shí)用意義。例如,在高速公路收費(fèi)中車牌識(shí)別應(yīng)用的作用之一是減少通行時(shí)間,速度是這一類應(yīng)用里減少通行時(shí)間、避免車道堵車的有力保障。

            根據(jù)GA/T 833-2009中要求,識(shí)別時(shí)間≤(A/B)×(K×100)(ms)。

            上述式子中的A表示用于識(shí)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(diǎn)時(shí),當(dāng)圖像中存在一個(gè)號(hào)牌時(shí),其識(shí)別時(shí)間≤100ms;當(dāng)圖像中存在二個(gè)號(hào)牌時(shí),其識(shí)別時(shí)間≤200ms;當(dāng)圖像中存在三個(gè)號(hào)牌時(shí),其識(shí)別時(shí)間≤300ms;當(dāng)圖像中存在四個(gè)號(hào)牌時(shí),其識(shí)別時(shí)間≤400ms。

            車牌識(shí)別系統(tǒng)的問題與新技術(shù)應(yīng)用

            從上文可知,車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別準(zhǔn)確率越高越好,但我們必須清楚地認(rèn)識(shí)到識(shí)別率達(dá)到100%是不可能的,一方面因?yàn)檐嚺莆蹞p、模糊、遮擋,或者糟糕的天氣(下雪﹑冰雹﹑大霧等等)都會(huì)嚴(yán)重影響識(shí)別的效果,另一方面一些中英文字符的分割與識(shí)別本身難度較大,比如“川”字易錯(cuò)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?yàn)樽R(shí)別率的統(tǒng)計(jì)是以號(hào)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(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的識(shí)別率會(huì)大打折扣,在無法識(shí)別時(shí)仍依賴人工進(jìn)行判斷、識(shí)別。

            針對(duì)傳統(tǒng)車牌識(shí)別算法中字符識(shí)別率偏低的缺點(diǎn),目前出現(xiàn)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法,通過對(duì)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(shí)別率。仿真結(jié)果表明,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法對(duì)車牌照中的字符進(jìn)行識(shí)別,正確識(shí)別率可以到達(dá)99%,識(shí)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(shí)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(shì),采用一種改進(jìn)的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別機(jī)制對(duì)車牌照中的字符進(jìn)行識(shí)別。該識(shí)別方法通過對(duì)理想預(yù)處理?xiàng)l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(shí)別率。在實(shí)際應(yīng)用中,對(duì)于前期預(yù)處理出現(xiàn)的車牌定位不清、字符分割錯(cuò)誤等缺點(diǎn),如果進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),則可以識(shí)別預(yù)處理較差條件下的車牌字符。

            作者:高新興科技集團(tuán)股份有限公司平安城市與智能交通事業(yè)部

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