車牌識(shí)別技術(shù)的工作流程與原理

時(shí)間：2020-05-21作者：天津市樂(lè)百家門業(yè)有限公司瀏覽：387

01車牌識(shí)別系統(tǒng)主要解決的問(wèn)題

車牌識(shí)別技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)登記車輛“身份”,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種交通場(chǎng)合,對(duì)“平安城市”的建設(shè)有著至關(guān)重要的作。具體概括如下：

① 電子警察系統(tǒng)

電子警察系統(tǒng)作為一種抓拍車輛違章違規(guī)行為的智能系統(tǒng),大大降低了交通管理壓力。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和CCD技術(shù)的發(fā)展,目前電子警察系統(tǒng)已經(jīng)是一種純視頻觸發(fā)的高清抓拍系統(tǒng),可以完成多項(xiàng)違章抓拍功能,其中包括違章闖紅燈抓拍功能、違章不按車道行駛抓拍功能、違章壓線變道抓拍功能、違章壓雙黃線抓拍功能和違章逆行抓拍功能等內(nèi)容。

電子警察自動(dòng)抓拍違章車輛以及識(shí)別車牌號(hào)碼,將違法行為記錄在案。電子警察系統(tǒng)大大節(jié)省警力,規(guī)范城市交通秩序,緩解交通擁堵,減少交通事故。

② 卡口系統(tǒng)

卡口系統(tǒng)對(duì)監(jiān)控路段的機(jī)動(dòng)車輛進(jìn)行全天候的圖像抓拍,自動(dòng)識(shí)別車牌號(hào)碼,通過(guò)公安專網(wǎng)與卡口系統(tǒng)控制中心的黑名單數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì),當(dāng)發(fā)現(xiàn)結(jié)果相符合時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)向相關(guān)人員發(fā)出警報(bào)信號(hào)?？谙到y(tǒng)記錄的圖像還可以清楚地分辨司乘人員(**)的面部特征。

③ 高速公路收費(fèi)系統(tǒng)

高速公路收費(fèi)系統(tǒng)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,當(dāng)車輛在高速公路收費(fèi)入口站時(shí),系統(tǒng)進(jìn)行車牌識(shí)別,保存車牌信息,當(dāng)車輛在高速公路收費(fèi)出口站時(shí),系統(tǒng)再次進(jìn)行車牌識(shí)別,與進(jìn)入車輛的車牌信息進(jìn)行比對(duì),只有進(jìn)站和出站的車牌一致方可讓車輛通行,自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)可以有效地提高車輛的通行效率,并且可以有效地檢測(cè)出逃費(fèi)車輛。

④ 高速公路**速抓拍系統(tǒng)

系統(tǒng)抓拍**速的車輛和識(shí)別車牌號(hào)碼,并通過(guò)公安專網(wǎng)將**速車輛的車牌號(hào)碼傳達(dá)到各出口處罰點(diǎn),各出口處罰點(diǎn)用車牌識(shí)別設(shè)備對(duì)出口車輛進(jìn)行車牌識(shí)別,與己經(jīng)收到的**速車輛的號(hào)碼對(duì)比,一旦號(hào)碼相同立即報(bào)警。

⑤ 停車場(chǎng)收費(fèi)系統(tǒng)

當(dāng)車輛進(jìn)入停車場(chǎng)時(shí),收費(fèi)系統(tǒng)抓拍車輛圖片進(jìn)行車牌識(shí)別,保存車輛信息和進(jìn)入時(shí)間,并語(yǔ)音播報(bào)空閑車位,當(dāng)車輛離 停車場(chǎng)時(shí),收費(fèi)系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別出該車的車牌號(hào)碼和保存車輛離 的時(shí)間,并在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找該車的進(jìn)入時(shí)間,計(jì)算出該車的停車費(fèi)周,車主交完費(fèi)用后,收費(fèi)系統(tǒng)自動(dòng)放行。停車場(chǎng)收費(fèi)系統(tǒng)不但實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化管理,節(jié)約人力,而且還保證了車輛停放的安全性。

⑥ 公交車報(bào)站系統(tǒng)

當(dāng)公交車進(jìn)入和離開公交站臺(tái)時(shí),報(bào)站系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行車牌識(shí)別,然后與數(shù)據(jù)庫(kù)中的車牌進(jìn)行比對(duì),語(yǔ)音報(bào)讀車牌結(jié)果和公交線路。綜上所述,車牌識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用使道路安全、交通通暢、車輛安全、環(huán)境保護(hù)得到了全面的**。

02車牌識(shí)別系統(tǒng)的基本工作原理及流程

車牌識(shí)別就是依次實(shí)現(xiàn)汽車圖像的車牌定位、車牌字符分割、車牌字符識(shí)別算法的過(guò)程。車牌定位就是把車牌圖像從含有汽車和背景的圖像中提取出來(lái)，其輸入的是原始的汽車圖像，輸出是車牌圖像。

車牌的字符分割就是通過(guò)對(duì)車牌圖像的預(yù)處理、幾何校正等把字符從車牌圖像中分割出來(lái)，分成一個(gè)個(gè)獨(dú)立的字符，其輸入是車牌定位后得到的車牌圖像，輸出是經(jīng)過(guò)預(yù)處理、幾何校正等后得到的一組單個(gè)的字符圖像，并得到各個(gè)字符的點(diǎn)陣數(shù)據(jù)。字符識(shí)別是依次從單個(gè)字符點(diǎn)陣數(shù)據(jù)中提取字符特征數(shù)據(jù)，并給出識(shí)別結(jié)果。

車牌識(shí)別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計(jì)，將車牌識(shí)別過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)各自作為一個(gè)獨(dú)立的模塊。

① 車輛檢測(cè)跟蹤模塊

車輛檢測(cè)跟蹤模塊主要對(duì)視頻流進(jìn)行分析，判斷其中車輛的位置，對(duì)圖像中的車輛進(jìn)行跟蹤，并在車輛位置較佳時(shí)刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到較加合理的識(shí)別結(jié)果，可以檢測(cè)無(wú)牌車輛并輸出結(jié)果。

② 車牌定位模塊

車牌定位模塊是一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確性對(duì)整體系統(tǒng)性能的影響巨大。車牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，實(shí)現(xiàn)了一種完全基于學(xué)習(xí)的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。

③ 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(gè)矯正和精定位環(huán)節(jié)來(lái)進(jìn)一步提高車牌圖像的質(zhì)量，為切分和識(shí)別模塊做準(zhǔn)備。使用精心設(shè)計(jì)的快速圖像處理濾波器，不僅計(jì)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(lái)的影響。使用該算法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是通過(guò)對(duì)多個(gè)中間結(jié)果的分析還可以對(duì)車牌進(jìn)行精定位，進(jìn)一步減少非車牌區(qū)域的影響。

④ 車牌切分模塊

車牌系統(tǒng)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(dòng)式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。

⑤ 車牌識(shí)別模塊

在車牌識(shí)別系統(tǒng)中，通常采用多種識(shí)別模型相結(jié)合的方法來(lái)進(jìn)行車牌識(shí)別，構(gòu)建一種層次化的字符識(shí)別流程，可有效地提高字符識(shí)別的正確率。另一方面，在字符識(shí)別之前，使用計(jì)算機(jī)智能算法對(duì)字符圖像進(jìn)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(zhì)量，提高相似字符的可區(qū)分性，保證字符識(shí)別的可靠性。

⑥ 車牌識(shí)別結(jié)果決策模塊

識(shí)別結(jié)果決策模塊，具體地說(shuō)，決策模塊利用一個(gè)車牌經(jīng)過(guò)視野的過(guò)程留下的歷史記錄，對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行智能化的決策。其通過(guò)計(jì)算觀測(cè)幀數(shù)、識(shí)別結(jié)果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)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(píng)價(jià)，從而決定是繼續(xù)跟蹤該車牌，還是輸出識(shí)別結(jié)果，或是拒絕該結(jié)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(shí)別算法所帶來(lái)的偶然性錯(cuò)誤，大大提高了系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別結(jié)果的正確性和可靠性。

⑦ 車牌跟蹤模塊

車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過(guò)程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識(shí)別結(jié)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(cuò)能力的運(yùn)動(dòng)模型和較新模型，使得那些被短時(shí)間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預(yù)測(cè)，較終只輸出一個(gè)識(shí)別結(jié)果。

03車牌識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法

車牌定位

車牌定位是車牌識(shí)別系統(tǒng)的基礎(chǔ)，其定位的準(zhǔn)確與否直接影響到車牌的字符分割和識(shí)別效果，是影響整個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率的主要因素。車牌定位，即運(yùn)用數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、人工智能等技術(shù)對(duì)采集到的汽車圖像進(jìn)行處理，從而準(zhǔn)確地獲得圖像中的車牌區(qū)域，其輸入是原始的汽車圖像，輸出是車牌圖像。在現(xiàn)實(shí)車牌識(shí)別系統(tǒng)中，由于光照不均勻、背景的復(fù)雜性等原因，造成準(zhǔn)確定位出車牌的難度較大。目前，根據(jù)車牌的特征，常見(jiàn)的車牌定位方法有基于車牌顏色特征信息的定位法、基于車牌區(qū)域頻譜特征的定位法、基于分類器的車牌定位法、基于車牌邊緣特征的車牌定位法等，這些方法各有所長(zhǎng)。值得注意的是，車牌定位算法的分類并不是一的，區(qū)別算法類別的標(biāo)準(zhǔn)并不十分明確。車牌定位算法的方法多種多樣、各有所長(zhǎng)，但存在著計(jì)算量大或者定位準(zhǔn)確率不高等問(wèn)題。

車牌定位是車牌識(shí)別的關(guān)鍵步驟，為了能在復(fù)雜背景和不均勻光照條件下快速準(zhǔn)確定位車牌位置，基于改進(jìn)Isotropic Sobel邊緣檢測(cè)算子的車牌定位算法，由此來(lái)解決其存在的問(wèn)題，該算法通過(guò)改進(jìn)Isotropic Sobel邊緣檢測(cè)算子，實(shí)現(xiàn)了車牌圖像在水平、垂直以及對(duì)角線方向上的紋理特征提取，然后采用Otsu算法閾值化，再對(duì)閾值化后的二值圖像做數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算得到車牌的候選區(qū)域，最后利用車牌特征去除偽車牌。

① 算法流程圖：

② 對(duì)輸入的彩色圖像進(jìn)行灰度化處理：

彩色圖像包含更多的信息，但是直接對(duì)彩色圖像進(jìn)行處理的話，系統(tǒng)的執(zhí)行速度將會(huì)降低，儲(chǔ)存空間也會(huì)變大。彩色圖像的灰度化是圖像處理的一種基本的方法，在模式識(shí)別領(lǐng)域得到廣泛的運(yùn)用，合理的灰度化將對(duì)圖像信息的提取和后續(xù)處理有很大的幫助，能夠節(jié)省儲(chǔ)存空間，加快處理速度。

邊緣檢測(cè)的方法是考察圖像的像素在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)灰度的變化情況，標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像的邊緣檢測(cè)能夠大幅度地減少數(shù)據(jù)量，并且剔除不相關(guān)的信息，保存圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性。在實(shí)際的圖像分割中，往往只用到一階和二階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行邊緣檢測(cè)，雖然，在原理上，可以用較高階的導(dǎo)數(shù)，但是，因?yàn)樵肼暤挠绊?，在純粹二階導(dǎo)數(shù)操作中就會(huì)出現(xiàn)對(duì)噪聲敏感的現(xiàn)象，三階以上的導(dǎo)數(shù)信息往往失去了應(yīng)用**。此外，二階導(dǎo)數(shù)還可以說(shuō)明灰度突變的類型，在有些情況下，如灰度變化均勻的圖像，只利用一階導(dǎo)數(shù)可能找不到邊界，此時(shí)二階導(dǎo)數(shù)就能提供很有用的信息。為了減少二階導(dǎo)數(shù)對(duì)噪聲敏感，解決的辦法是先對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波，消除部分噪聲，再進(jìn)行邊緣檢測(cè)。

③ Sobel邊緣檢測(cè)算子

Sobel算子是根據(jù)鄰域像素與當(dāng)前像素的距離有不同的權(quán)值，強(qiáng)調(diào)中心像素的對(duì)邊鄰域像素對(duì)其的影響，而消弱4個(gè)對(duì)角近鄰像素的作用。圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)都用這兩個(gè)核做卷積，一個(gè)卷積核對(duì)圖像垂直邊緣響應(yīng)較大，而另一個(gè)則對(duì)水平邊緣響應(yīng)較大，取兩個(gè)卷積之中的較大值作為該像素點(diǎn)的輸出值。這樣使得Sobel算子對(duì)噪聲有抑制作用，因此不會(huì)出現(xiàn)很多孤立的邊緣像素點(diǎn)，不過(guò)Sobel算子對(duì)邊緣的定位不是很精確，圖像的邊界寬度往往不止一個(gè)像素，不適合對(duì)邊緣定位準(zhǔn)確性要求很高的應(yīng)用。與Prewitt相似，Sobel算子也是通過(guò)像素平均來(lái)實(shí)現(xiàn)的，也有一定的抗噪能力。值得注意的是它們都不是各向同性的，所以它們檢測(cè)出來(lái)的邊緣并不是完全連通的，會(huì)有一定程度的斷開。

Sobel邊緣檢測(cè)還有另外一種形式，稱為Isotropic Sobel算子，該算子具有各向同性的特征，利用加權(quán)平均算子，權(quán)值反比于鄰點(diǎn)與中心點(diǎn)的距離，當(dāng)沿著不同方向檢測(cè)邊緣時(shí)梯度幅度一致， 因此它的位置加權(quán)系數(shù)較準(zhǔn)確，在檢測(cè)不同方向上的邊緣時(shí)梯度的幅度一致，但速度較一般Sobel算子要慢一些。 用于邊緣檢測(cè)的算子很多，常用的還有Laplacian邊緣檢測(cè)算子、Canny邊緣檢測(cè)算子等。

④ 對(duì)邊緣檢測(cè)后的灰度圖進(jìn)行二值化處理

車牌圖像經(jīng)過(guò)邊緣檢測(cè)之后，車牌上的字符及邊緣信息會(huì)**出來(lái)，同時(shí)，其他非字符和非車牌邊框的邊緣紋理特征也**了出來(lái)，為了減少噪聲的影響，需要對(duì)車牌圖像進(jìn)行二值化處理，二值化是對(duì)圖像進(jìn)行閾值化的一種類型。根據(jù)閾值的選取情況，二值化的方法可分為全局閾值法、動(dòng)態(tài)閾值法和局部閾值法，我們用較大類間方差法(也稱Otsu算法)進(jìn)行閾值化，來(lái)剔除一些梯度值較小的像素，減少需要查找的車牌范圍，二值化處理后車牌圖像的像素值為0或者255。

⑤ 對(duì)車牌圖像進(jìn)行圖像形態(tài)學(xué)操作

由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)、記錄設(shè)備等的不完善，以及天氣情況的變化等，車牌圖像往往受到多種噪聲的污染。在經(jīng)過(guò)二值化處理的車牌圖像上，會(huì)出現(xiàn)一些與要研究的對(duì)象(即車牌區(qū)域)不相關(guān)的孤立點(diǎn)或者像素塊，擾亂圖像的研究對(duì)象，影響對(duì)車牌區(qū)域的提取、分割等操作。于是要構(gòu)造一種有效抑制噪聲的濾波器來(lái)有效的去除目標(biāo)和背景中的噪聲，同時(shí)，能夠很好地保護(hù)車牌區(qū)域的形狀、大小及特定的車牌紋理特征。 圖像濾波，即在盡量保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下對(duì)目標(biāo)圖像的噪聲進(jìn)行抑制，是圖像處理中消除噪聲的不可或缺的操作，其處理的結(jié)果的好壞將直接影響到對(duì)后續(xù)圖像進(jìn)行處理和分析的有效性和可靠性。常用的濾波操作方法有很多種，如中值濾波、形態(tài)學(xué)濾波、高斯濾波、雙邊濾波等。我們?cè)谶@里介紹一下中值濾波和本文所研究系統(tǒng)采用的形態(tài)學(xué)濾波。

車牌識(shí)別系統(tǒng)也是基于形態(tài)學(xué)操作的重要性質(zhì)，對(duì)經(jīng)過(guò)二值化后的車牌圖像首**行閉運(yùn)算操作，使得車牌的字符區(qū)域連接起來(lái)，然后對(duì)車牌圖像進(jìn)行開運(yùn)算操作，來(lái)消除車牌上的噪聲，得到明亮的車牌區(qū)域從候選區(qū)域中去除偽車牌并定位出車牌區(qū)域 通過(guò)對(duì)車牌圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算，圖像中剩下少部分的連通區(qū)域，即為車牌的候選區(qū)域，這些區(qū)域包括車牌區(qū)域和偽車牌區(qū)域，為此，需要從圖像中去除偽車牌并定位出車牌。

首先，經(jīng)過(guò)對(duì)白色連通區(qū)域的輪廓進(jìn)行處理得到矩形邊界框，再根據(jù)我國(guó)車牌長(zhǎng)寬比的特征，即44:14，考慮到在車牌定位過(guò)程中，由于對(duì)車牌的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作會(huì)減少車牌信息以及拍攝所得到的車牌圖像中車牌的傾斜等原因，取長(zhǎng)寬閾值為2.0-6.0，這樣就剔除了長(zhǎng)寬比不符合條件的候選區(qū)域。 然后，由于對(duì)車牌圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作會(huì)減少車牌信息，所以定位出的車牌區(qū)域會(huì)有可能小于車牌的實(shí)際區(qū)域，這時(shí)，我們就需要對(duì)定位出的車牌區(qū)域進(jìn)行放大，在這里，我們對(duì)車牌區(qū)域進(jìn)行放大的比例是120%，即對(duì)已經(jīng)定位出的車牌候選區(qū)域的邊界進(jìn)行擴(kuò)大。車牌由七個(gè)字符組成，在對(duì)候選區(qū)域?qū)?yīng)的灰度化圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)二值化之后，正常情況下，車牌水平投影區(qū)域內(nèi)每行的邊緣點(diǎn)數(shù)要大于14，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值，我們?nèi)?5。在車牌水平投影區(qū)域內(nèi)會(huì)出現(xiàn)較大的波峰，該波峰認(rèn)為是車牌的上下邊界，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，要求波峰的始點(diǎn)和終點(diǎn)之差大于20小于120，從而得到車牌的上下邊界。最后，根據(jù)二值化車牌圖像中車牌的紋理特征信息，即在車牌區(qū)域范圍內(nèi)會(huì)出現(xiàn)明顯的梯度變化特征，來(lái)確定車牌區(qū)域，較終定位出車牌。在二值化圖像中，255代表車牌圖像中的邊緣信息，0代表非邊緣信息。為了較加精確的定位出車牌和剔除偽車牌，需要對(duì)定位出的車牌區(qū)域進(jìn)行篩選，有兩個(gè)篩選條件，一個(gè)是在二值化圖像中灰度值為255和灰度值為0的像素比大于0.25，另一個(gè)是二值化圖像中灰度的跳變次數(shù)范圍是[5,30]。

通過(guò)對(duì)車牌圖像的灰度處理、邊緣檢測(cè)、二值化、圖像形態(tài)學(xué)操作定位出車牌的候選區(qū)域，接著利用車牌的特征，如長(zhǎng)寬比、像素比等，從候選區(qū)域中定位出車牌





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  工業(yè)門分為：工業(yè)卷簾門、工業(yè)推拉門、工業(yè)滑升門?、手動(dòng)/電動(dòng)平移門、快速卷簾門等種類，工業(yè)卷簾門制作面積在65-70平方米以內(nèi)，抗風(fēng)能力達(dá)到10級(jí)。工業(yè)滑升門分為垂直提升，標(biāo)準(zhǔn)提升和高位提升，而電動(dòng)平移門則分從中間向兩旁橫向?qū)﹂_關(guān)或者單向開關(guān)兩種。采用哪種工業(yè)門開啟方式將取決于對(duì)您工作場(chǎng)地具體情況及發(fā)展要求的分析，而每種工業(yè)門的設(shè)計(jì)都具備*有特性和優(yōu)越之處。較大面積的門還**庫(kù)堆積門，折

• *門的較大作用是什么？

  一、*門的作用1、*門是指在一定時(shí)間內(nèi)能滿足耐火穩(wěn)定性、完整性和隔熱性要求的門。它是設(shè)在*分區(qū)間、疏散樓梯間、垂直豎井等具有一定耐火性的*分隔物。2、*門除具有普通門的作用外，較具有阻止火勢(shì)蔓延和煙氣擴(kuò)散的作用，可在一定時(shí)間內(nèi)阻止火勢(shì)的蔓延，確保人員疏散。二、*門一般設(shè)在以下部位。1、封閉疏散樓梯，通向走道；封閉電梯間，通向前室及前室通向走道的門。2、電纜井、管道井、排煙道、垃圾道等豎