停车场车牌识别系统方案

武汉木兰达科技有限公司停车场车牌识别系统|车|辆|出|入|管|理|系|统|方|案|提|供|商|随着社会经济的发展、汽车数量急剧增加，对交通控制、安全管理、收费管理的要求也日益提高，运用电子信息技术实现安全、高效的智能交通成为交通管理的主要发展方向。停车场车牌识别系统作为一种计算机视觉与模式识别技术，在智能交通领域已经得到广泛应用。停车场车牌识别系统概述停车场车牌识别系统，简而言之是基于各种图像处理算法，对前端摄像机抓取到的车辆图片进行分析，进而从中提取出诸如车牌号(英汉字符及数字)、车牌颜色，甚至车型、生产厂家、车辆颜色等信息，实现准确锁定车辆“身份”，并与相应车辆的道路行驶信息联系起来，最终实现对上路车辆的智能自动管理。停车场车牌识别系统主要由触发机制、图片抓取以及图片识别三大模块组成。为得到优质的原始图片，需要事件触发与车牌抓取的默契配合，其最终实现的效果将依据所涉硬件设备的性能(摄像机、镜头、图像处理芯片、抓拍控制机构、触发和照明及控制设备等)、图像识别算法的优劣、工程架构和安装等，此三部分相辅相成，共同影响着系统最终的识别率以及使用效果。公司前台行政办公区生产区调试区停车场车牌识别系统的硬件组成1、触发&检测机制所谓检测，通俗地说在相应事件发生时能准确采集到相关信息，亦即当需抓拍的路段出现车辆，且当车辆进入最佳拍照范围时，检测设备发出相应信号，控制系统接收到该信号，会控制摄像机抓拍，且同步启动照明系统。此步骤尽管不是整个车牌识别过程中最难实现的，却是其成功应用的第一步，故也发展出了几大不同的技术形式：·地感线圈+车辆检测器：优点是灵敏度和准确率高(一般可达99%)，且投入少，故应用最为广泛。但其剖路施工量较大、后期维护难度也大。且由于地埋，易受路面环境等因素影响;·雷达：优点是受气候温度影响较小，已在我国东北地区成为主流应用，在深圳等大型城市也因为架构较为简便有占有率上升的趋势。灵敏度和捕获率不及地感线圈，且因为基于微波技术，故可能存在一定误码率;·智能视频侦测：简单说来，其是直接集成在摄像机内部或者构建在前端工控机内的一个功能强大的综合事件侦测“软件”，对道路视频信息进行实时识别检测，一旦在分析过程中发现“车辆”，便进行视频跟踪，当视频检测到相应的车辆进入到最佳的拍照范围时，便触发相应抓拍及后续的车牌识别行为，优点是无需硬件施工，比较灵活。目前较好的智能视频侦测技术其灵敏度和捕获率也可达到95%以上，且因为性能更加稳定卓越，应用愈加广泛，常被应用于压线、违章变道等综合检测系统中，具有更宽广的应用灵活性和多样性，但是技术难度也更大。其缺点是较易受天气环境的影响。目前国内主流车牌识别厂商，通常会把地感线圈等硬件检测技术和智能视频侦测技术做为互备份，自动切换。2、图像抓取俗话说巧妇难为无米之炊，对于停车场车牌识别系统，虽然各种图像识别算法不断推陈出新，一定程度上补救了原始图像可能的质量缺陷，但也必将牺牲一定的识别准确率。反过来，在识别技术相对成熟稳定的情况下，对前端摄像机以及配套设施的合理选择与架构，即最大限度提高原始图片的质量，可在提升系统识别率上达到事半功倍的效果。而这一步中起到决定性因素的除了摄像机本身，更有补光设备等。3、摄像机车牌识别与车牌在图片中占据的横向比有关，一般需求在60～100个像素，最大不高于300(根据识别软件厂家的研发能力而不同)。一条标准车道(3.75～4.5米)大概占据800个横向像素，故而两百万的高清摄像机可兼顾到1～2条车道，五百万则可以兼顾2～3条车道的信息，亦即在提供更优质图像的同时，高清摄像机也节省了前端硬件的投入。从标清到高清，前端摄像机像素上的革命性升级，也给车牌识别带来了革命性发展，据此凌云光子技术集团客户经理王锐更深入到了感光传感器的角度：“CMOS可提高图像质量，解决CCD诸如成本偏高、帧率限制等固有弱势。可以说，CMOS或将引领未来的高端高清摄像机市场，而尖端的CMOS技术，会对车牌识别起到很好的推动作用。”另一方面，浙江大华技术股份有限公司产品经理朱克玉则表示了不同的看法：“考虑到行业应用需求，因为CCD传感器灵敏度相对较高，且能有效避免移动物体的成像变形等问题。至少在目前，在智能交通领域采用CCD传感器机会较多。”除了高清趋势，针对停车场车牌识别系统的需求，前端摄像机必须允许用户自行设置快门、增益等图像参数，以得到最佳图像效果，同时还需具备优秀的低照度、灵敏度、稳定性及白平衡效果，并具备二次开发的能力，方便工控机或内嵌抓拍处理器获取摄像机的参数信息，或写入配套的算法。最后，其需具备丰富的I/O接口，以便接入地感线圈、闪光灯等外围设备。|车|辆|出|入|管|理|系|统|方|案|提|供|商|4、辅助硬件目前我国对于车牌识别准确率的标准是白天不低于95%、夜晚不低于80%，由此可见夜间识别率存在大幅的降低，究其原因，还是图片的质量问题，当然这里的影响因素较为单一，即光照。针对这一问题，算法方面一直有所升级，可在一定程度上降低噪点并提亮抓拍到的图片，但针对夜间光照度差的情况，更多的升级选择在硬件上。除了在摄像机方面采用灵敏度更好的尖端CCD、CMOS芯片(当前选用灵敏度更好的CCD仍较多)及大口径镜头，以提升相机的夜间灵敏度。更多的还在于夜间补光设备的选择与安装。通过立杆高度与补光灯角度的配合，获得科学的补光效果，尽量使光线正面打到车牌上，而在补光灯的选择上也经过了一定的发展：·闪光灯(气体灯)：峰值亮度高，优点是可以拍摄到驾驶室的人。但平均寿命短，光污染大，对人眼有一定损伤，甚至可能影响驾驶员的驾驶安全。目前我国部分城市已有相关硬性要求出台，限定了闪光灯的使用范围;·LED频闪灯：能与摄像机保持同步，亮度优于常亮灯，也具备爆闪的方式，亦可看清驾驶室，相对而言安全性更好，只是图片质量会比闪光灯稍差。停车场车牌识别系统工作原理停车场车牌识别系统所运用的车牌识别技术是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的停车场车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，最后组成车牌号码输出。而停车场车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作：车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。目前市场中停车场车牌识别系统主要功能包括：·车辆牌照的自动识别，包括完整的牌照信息，颜色、字符、汉字、数字等;·车速的自动检测;·违法黑牌车辆的识别报警;·车辆识别信息与车管所车辆信息的联动控制;·车辆行驶方向判断监测。停车场车牌识别系统的框架流程停车场车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块，其系统框架如下所示。1、车辆检测跟踪模块车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。2、车牌定位模块车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。3、车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器，不仅计算快速，而且利用的是车牌的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。4、车牌切分模块车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。5、车牌识别模块在停车场车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。另一方面，在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，保证字符识别的可靠性。6、车牌识别结果决策模块识别结果决策模块，具体地说，决策模块利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录，对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价，从而决定是继续跟踪该车牌，还是输出识别结果，或是拒绝该结果。这种方法综合利用了所有帧的信息，减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误，大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和可靠性。7、车牌跟踪模块车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，最终只输出一个识别结果。8、在线学习模块在以上各个模块中，使用了大量基于学习的算法，系统特别添加在线学习模块，采用最新的反馈型学习模型，利用决策模块和跟踪模块得到的车牌质量、车辆轨迹、速度等反馈信息，智能化地更新一些算法参数，使得系统能快速适应新的应用环境。该算法作为已有算法的一个有力补充，将进一步提高系统性能。停车场车牌识别系统的优势在智能交通应用中，除了提取车辆信息外，如何便捷地确认车辆身份也格外重要。在众多车辆身份确认方式中，车牌识别以其在应用中的卓越表现而获得业界的普遍认可。与其他识别方式相比，车牌识别具有如下突出优势。1、唯一性车牌作为车辆身份的标识，具有唯一性，世界上没有任何两辆车使用完全相同的合法车牌。虽然在国外存在两辆车使用相同车牌号码的情况，但车牌颜色各异。2、车牌信息制定的规范性作为车辆识别标识，车牌有着十分规范的编码方式，给识别提供了便利条件。对每一类型的车牌，其车牌格式类型都是唯一的，如普通民用车中，车牌的第一个字符都为汉字，且为车辆所属省份的简称;第二个字符为字母，且不同字母代表不同的城市。同时，不同类的车辆使用何种颜色的车牌也有着严格的规定，如军警类特种车辆均使用白色车牌，民用轿车均使用蓝色车牌等等。3、车牌图像采集的便利性车牌的安装位置相对固定，均安装在车辆的最前端和最后端的固定位置，十分显眼，亦方便拍照采集。停车场车牌识别系统的应用领域1、停车场及小区出入口停车场及小区出入口停车场车牌识别系统的应用，主要用于记录车辆的牌照号码、车牌颜色、出入时间，实现车辆的自动管理，以便节省人力、提高效率;例如应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动、客观地记录本单位车辆的出车情况。停车场及小区出入口管理单靠人工去记来往车辆的车牌号码和停靠时间是非常困难的，不但会出现错误，还需投入大量人力。一个小小的车牌识别设备安装在停车场的出入口