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交通管理智能化车牌识别应用与技术分析

时间:2011-04-11 00:00:00  来源:互联网  编辑:互联网

  车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论,对含有车辆号牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。

  识别步骤概括为:车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤的识别工作相辅相成,各步骤的有效率都较高,整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别,字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库,即将所有的字符建立样本库,字符提取后通过比对样本库实现字符的判断,识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值;另一种是基于字符结构常识的字符识别技术,更加有效地提高识别速率和准确率,适应性较强。

  车牌识别系统主要性能参数

  车牌识别系统的优劣主要由二个关键参数共同决定:识别率、识别速度。

  识别率

  车牌识别系统是否实用,最重要的指标是识别率。国际公认的识别率指标要求是24小时全天候全牌正确识别率85%?95%。识别率统计也有以下三种方式:

  1、自然流量识别率=识别车牌号的总数/实际通过的车辆总数。

  2、可识别车牌率=人工正确读取的车牌号总数/实际通过的车辆总数。

  3、全牌识别准确率=全牌正确识别的车牌总数/人工识别读取的车牌号总数。

  以上指标决定了车牌识别的识别率。

  识别速度

  识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。目前,国际交通技术给的识别速度是1秒以内,当然识别速度是越快越好。

  市场上的车牌识别系统在实际应用中识别速度平均为200毫秒,而较好的车牌识别系统已经达到了10毫秒,实际应用识别速度能够达到平均40毫秒。

  车牌识别系统存在的主要问题

  相机技术有待提高

  各大摄像机厂家针对道路监控研发出相应的产品,并针对交通的特殊要求进行改进,然而由于道路监控中摄像机长期处于室外,受客观环境影响较大。因此不仅要求摄像机摄制的图像清晰度高,还要求摄像机适应性强。

  图像的高分辨率与识别速度的矛盾有待解决

  高清优势不言而喻,但是任何事情都是两面的,而在车牌识别系统中,主要体现为:高清图片由于图片覆盖面广,可能会同时在图片中出现多个车牌的识别问题。再有高清由于数据量过大,不仅会出现处理速度过慢的问题,还会因对资源占用需求过大而难以实现高清视频流识别。

  车牌识别系统的图片适应性亟需加强

  目前的车牌识别产品都要求所识别的车牌大小固定,而对过大和过小的车牌一般都不能准确识别。这样就造成对视频触发的情况下部分车牌无法被识别的问题。此外,在有些现场环境中,由于受外界条件的影响,无法将相机架设在最合理位置,会造成图片中车牌不同程度的变形。

  对污损车牌的识别效果不好

  在实际的应用中,很难保证所涉及到的车牌都是没有污损的,车牌在使用几年之后,难免会出现污染和磨损等现象,而在路面上行驶的车辆也很难保证都是标准干净的车牌,因此在实际环境中,面对破损污旧的车牌,如何提高车牌识别系统的识别能力也是实际需要解决的问题。

  结语

  现在车牌识别系统已被广泛应用,同类型产品五花八门,正可谓“百花齐放、百家争鸣”。本文仅是笔者对车牌识别系统发表一点认识和提出自已的经验,以供业内同行参考。

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