車(chē)牌識別系統掀起交通管理的智能篇章

　　車(chē)牌(自動(dòng))識別系統，簡(jiǎn)而言之是基于各種圖像處理算法，對前端攝像機抓取到的車(chē)輛圖片進(jìn)行分析，進(jìn)而從中提取出諸如車(chē)牌號(英漢字符及數字)、車(chē)牌顏色，甚至車(chē)型、生產(chǎn)廠(chǎng)家、車(chē)輛顏色等信息，實(shí)現準確鎖定車(chē)輛“身份”，并與相應車(chē)輛的道路行駛信息聯(lián)系起來(lái)，最終實(shí)現對上路車(chē)輛的智能自動(dòng)管理。

　　車(chē)牌識別系統主要由觸發(fā)機制、圖片抓取以及圖片識別三大模塊組成。為得到優(yōu)質(zhì)的原始圖片，需要事件觸發(fā)與車(chē)牌抓取的默契配合，其最終實(shí)現的效果將依據所涉硬件設備的性能(攝像機、鏡頭、圖像處理芯片、抓拍控制機構、觸發(fā)和照明及控制設備等)、圖像識別算法的優(yōu)劣、工程架構和安裝等，此三部分相輔相成，共同影響著(zhù)系統最終的識別率以及使用效果。

　　觸發(fā)&檢測機制

　　所謂檢測，通俗地說(shuō)在相應事件發(fā)生時(shí)能準確采集到相關(guān)信息，亦即當需抓拍的路段出現車(chē)輛，且當車(chē)輛進(jìn)入最佳拍照范圍時(shí)，檢測設備發(fā)出相應信號，控制系統接收到該信號，會(huì )控制攝像機抓拍，且同步啟動(dòng)照明系統。此步驟盡管不是整個(gè)車(chē)牌識別過(guò)程中最難實(shí)現的，卻是其成功應用的第一步，故也發(fā)展出了幾大不同的技術(shù)形式：

　　地感線(xiàn)圈+車(chē)輛檢測器：優(yōu)點(diǎn)是靈敏度和準確率高(一般可達99%)，且投入少，故應用最為廣泛。但其剖路施工量較大、后期維護難度也大。且由于地埋，易受路面環(huán)境等因素影響;

　　雷達：優(yōu)點(diǎn)是受氣候溫度影響較小，已在我國東北地區成為主流應用，在深圳等大型城市也因為架構較為簡(jiǎn)便有占有率上升的趨勢。靈敏度和捕獲率不及地感線(xiàn)圈，且因為基于微波技術(shù)，故可能存在一定誤碼率;

　　智能視頻偵測：簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，其是直接集成在攝像機內部或者構建在前端工控機內的一個(gè)功能強大的綜合事件偵測“軟件”，對道路視頻信息進(jìn)行實(shí)時(shí)識別檢測，一旦在分析過(guò)程中發(fā)現“車(chē)輛”，便進(jìn)行視頻跟蹤，當視頻檢測到相應的車(chē)輛進(jìn)入到最佳的拍照范圍時(shí)，便觸發(fā)相應抓拍及后續的車(chē)牌識別行為，優(yōu)點(diǎn)是無(wú)需硬件施工，比較靈活。目前較好的智能視頻偵測技術(shù)其靈敏度和捕獲率也可達到95%以上，且因為性能更加穩定卓越，應用愈加廣泛，常被應用于壓線(xiàn)、違章變道等綜合檢測系統中，具有更寬廣的應用靈活性和多樣性，但是技術(shù)難度也更大。其缺點(diǎn)是較易受天氣環(huán)境的影響。

　　目前國內主流車(chē)牌識別廠(chǎng)商，通常會(huì )把地感線(xiàn)圈等硬件檢測技術(shù)和智能視頻偵測技術(shù)做為互備份，自動(dòng)切換。

　　圖像抓取

　　俗話(huà)說(shuō)巧婦難為無(wú)米之炊，對于車(chē)牌識別系統，雖然各種圖像識別算法不斷推陳出新，一定程度上補救了原始圖像可能的質(zhì)量缺陷，但也必將犧牲一定的識別準確率。反過(guò)來(lái)，在識別技術(shù)相對成熟穩定的情況下，對前端攝像機以及配套設施的合理選擇與架構，即最大限度提高原始圖片的質(zhì)量，可在提升系統識別率上達到事半功倍的效果。而這一步中起到?jīng)Q定性因素的除了攝像機本身，更有補光設備等。

　　攝像機

　　車(chē)牌識別與車(chē)牌在圖片中占據的橫向比有關(guān)，一般需求在60～100個(gè)像素，最大不高于300(根據識別軟件廠(chǎng)家的研發(fā)能力而不同)。一條標準車(chē)道(3.75～4.5米)大概占據800個(gè)橫向像素，故而兩百萬(wàn)的高清攝像機可兼顧到1～2條車(chē)道，五百萬(wàn)則可以兼顧2～3條車(chē)道的信息，亦即在提供更優(yōu)質(zhì)圖像的同時(shí)，高清攝像機也節省了前端硬件的投入。

　　從標清到高清，前端攝像機像素上的革命性升級，也給車(chē)牌識別帶來(lái)了革命性發(fā)展，據此凌云光子技術(shù)集團客戶(hù)經(jīng)理王銳更深入到了感光傳感器的角度：“CMOS可提高圖像質(zhì)量，解決CCD諸如成本偏高、幀率限制等固有弱勢?？梢哉f(shuō)，CMOS或將引領(lǐng)未來(lái)的高端高清攝像機市場(chǎng)，而尖端的CMOS技術(shù)，會(huì )對車(chē)牌識別起到很好的推動(dòng)作用。”另一方面，浙江大華技術(shù)股份有限公司產(chǎn)品經(jīng)理朱克玉則表示了不同的看法：“考慮到行業(yè)應用需求，因為CCD傳感器靈敏度相對較高，且能有效避免移動(dòng)物體的成像變形等問(wèn)題。至少在目前，在智能交通領(lǐng)域采用CCD傳感器機會(huì )較多。”

　　除了高清趨勢，針對車(chē)牌識別系統的需求，前端攝像機必須允許用戶(hù)自行設置快門(mén)、增益等圖像參數，以得到最佳圖像效果，同時(shí)還需具備優(yōu)秀的低照度、靈敏度、穩定性及白平衡效果，并具備二次開(kāi)發(fā)的能力，方便工控機或內嵌抓拍處理器獲取攝像機的參數信息，或寫(xiě)入配套的算法。最后，其需具備豐富的I/O接口，以便接入地感線(xiàn)圈、閃光燈等外圍設備。

　　輔助硬件

　　目前我國對于車(chē)牌識別準確率的標準是白天不低于95%、夜晚不低于80%，由此可見(jiàn)夜間識別率存在大幅的降低，究其原因，還是圖片的質(zhì)量問(wèn)題，當然這里的影響因素較為單一，即光照。

　　針對這一問(wèn)題，算法方面一直有所升級，可在一定程度上降低噪點(diǎn)并提亮抓拍到的圖片，但針對夜間光照度差的情況，更多的升級選擇在硬件上。除了在攝像機方面采用靈敏度更好的尖端CCD、CMOS芯片(當前選用靈敏度更好的CCD仍較多)及大口徑鏡頭，以提升相機的夜間靈敏度。更多的還在于夜間補光設備的選擇與安裝。通過(guò)立桿高度與補光燈角度的配合，獲得科學(xué)的補光效果，盡量使光線(xiàn)正面打到車(chē)牌上，而在補光燈的選擇上也經(jīng)過(guò)了一定的發(fā)展：

　　閃光燈(氣體燈)：峰值亮度高，優(yōu)點(diǎn)是可以拍攝到駕駛室的人。但平均壽命短，光污染大，對人眼有一定損傷，甚至可能影響駕駛員的駕駛安全。目前我國部分城市已有相關(guān)硬性要求出臺，限定了閃光燈的使用范圍;

　　LED頻閃燈：能與攝像機保持同步，亮度優(yōu)于常亮燈，也具備爆閃的方式，亦可看清駕駛室，相對而言安全性更好，只是圖片質(zhì)量會(huì )比閃光燈稍差。

　　除了補光方式的演變，博康智能產(chǎn)品經(jīng)理王朝英還補充道：“安裝上可從過(guò)去攝像機位置固定的靜態(tài)方式，慢慢發(fā)展為搭配云臺，以配合運動(dòng)車(chē)輛來(lái)進(jìn)行更好的抓取。”

　　圖像識別

　　算法

　　目前車(chē)牌識別系統的軟硬件相對而言都較為成熟，其中圖像識別的過(guò)程雖然根據各個(gè)廠(chǎng)家的研發(fā)能力與側重點(diǎn)有所不同，但其大致過(guò)程可總結為如下五個(gè)步驟：

　　圖像的預處理：對采集到的圖片的背景以及噪聲進(jìn)行處理，方便后續工作;

　　車(chē)牌定位：通過(guò)形態(tài)學(xué)濾波等方式，使車(chē)牌區域連通，并根據車(chē)牌的先驗知識，對聯(lián)通區域進(jìn)行篩選;

　　車(chē)牌校正：捕捉到的車(chē)牌可能跟攝像頭存在角度差，用相應算法進(jìn)行變換校正;

　　車(chē)牌分割：對車(chē)牌進(jìn)行投影分析的時(shí)候，根據車(chē)牌字符之間的寬度使之分割成一個(gè)個(gè)字符;

　　字符識別：模板匹配，對分割來(lái)的字符進(jìn)行歸一化，與標準字庫里的字符進(jìn)行逐一比較識別。

　　“近年來(lái)出現了一些較新的識別算法與技術(shù)，如擴展小波分析、Fractal、Morphology、Retinex、超分辨率以及遺傳和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法等。其中Fractal算法廣泛用于圖形/圖像處理和紋理分析，將雜亂無(wú)章隨意性很強的事物以數學(xué)的方法加以規范和描述，在分析和描繪自然現象上有獨到之處。Retinex是基于人類(lèi)視覺(jué)系統的圖像增強理論，可以在動(dòng)態(tài)范圍壓縮、邊緣增強和顏色恒常三個(gè)方面達到平衡，具有很廣的應用前景。而超分辨率算法，可以以人為的方式模擬地恢復出圖像獲取過(guò)程中喪失的一些信息，使數字圖像能夠還原為原始信息。這些算法和理論在未來(lái)圖像處理技術(shù)發(fā)展的道路上都可能產(chǎn)生很大的影響。”大華產(chǎn)品經(jīng)理朱克玉對于近年來(lái)出現的算法做了如上歸納。

　　而杭州中威電子股份有限公司工程師陳芝斌則進(jìn)一步補充了國外的相關(guān)進(jìn)展：“YuniaoCul提出了一種車(chē)牌識別系統，在車(chē)牌定位以后，利用馬爾科夫場(chǎng)對車(chē)牌特征進(jìn)行提取和二值化，對樣本的識別達到了較高的識別率。EunRyung等利用圖像中的顏色分量，對車(chē)輛牌照進(jìn)行定位識別，其中提到了三種方法：以Hough變換為基礎的邊緣檢測定位識別;以灰度值變換為基礎的識別算法;以HLS彩色模式為基礎的車(chē)牌識別系統，它們的識別率分別為81.25%、85%、91.25%。”

　　架構

　　算法優(yōu)劣決定了最終的圖像識別效果，但是用戶(hù)通常都只需接觸成熟的圖像識別軟件或說(shuō)模塊，能做的選擇或很少。相對而言，更該考慮的是如何根據自身需求選擇合適的架構模式：

　　1、外圍

　　通俗來(lái)說(shuō)即圖像識別模塊安裝或集成在前端，優(yōu)點(diǎn)是處理器可直接對未經(jīng)壓縮保留了所有信息的原始視頻流或圖片進(jìn)行識別。此方式在一定程度上提升了識別率，且由于無(wú)需經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò )傳輸，其具有較好的實(shí)時(shí)性?？谙到y要求必須集成在前端，以免造成重要識別結果的延遲。此方式還可進(jìn)一步細分：

　　一體化識別攝像機模式，亦即直接把識別模塊、抓拍控制和車(chē)輛檢測、照明控制集成在攝像機內部，優(yōu)點(diǎn)是可以簡(jiǎn)化系統結構，安裝調試相對比較簡(jiǎn)潔，但是相應地對識別模塊和抓拍控制的DSP芯片的處理能力、算法等提出了較高的要求。另一方面其采用SD卡進(jìn)行暫存，容量小且在緊急狀況時(shí)可能存在安全隱患。此類(lèi)型車(chē)牌識別方式以?？?、大華為代表;

　　嵌入式主機+攝像機模式，識別模塊、抓拍控制和車(chē)輛檢測、照明控制都集成在專(zhuān)門(mén)的工控機內，其環(huán)境適應性好，擁有更豐富的硬件資源，信息存儲容量與安全性能都更好，故此目前行業(yè)應用得也比較多，代表廠(chǎng)商如博康。

　　2、內場(chǎng)

　　圖像識別模塊集成在后端控制中心等處，原始圖片或視頻流壓縮后經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò )傳輸到后端進(jìn)行識別，具有一定的延遲性，但該類(lèi)方式，基于強大的計算機處理能力，故辨識精度和速度都要高，一套系統能識別多臺攝像機圖像。其維護較為方便，但辨識率受制于視頻流壓縮，且存在網(wǎng)絡(luò )延遲的問(wèn)題。

　　系統綜合應用

　　目前車(chē)牌識別系統的識別準確率普遍能做到全天識別率92%以上。

　　內外有別

　　早在上世紀八十年代，國外便已經(jīng)有一些零散的將圖像處理技術(shù)應用于車(chē)牌識別領(lǐng)域，但是由于我國的車(chē)牌格式和國外有較大的差異，所以對于國外的車(chē)牌識別系統的技術(shù)研究，只能進(jìn)行參考，不能直接應用。恒業(yè)智能安防(深圳)有限公司智能交通事業(yè)部產(chǎn)品經(jīng)理張詠對此進(jìn)行了較為詳盡的分析：“我國的車(chē)牌識別系統，除需求識別英文字母及阿拉伯數字，還要對車(chē)牌顏色，漢字等信息進(jìn)行識別，故此涉及到的算法建模也更多，相應的這方面的技術(shù)也可以說(shuō)是獨大，故此國內的應用基本以國產(chǎn)為主。如今可說(shuō)國內外的技術(shù)相差不大，但是因為對顏色有識別要求，夜間補光不方便采用紅外，加上國內車(chē)況普遍較差(車(chē)輛污損、有意遮攔等)，故夜間車(chē)牌識別率會(huì )稍遜于國外。”

　　升級與應用

　　車(chē)牌識別存在清晰度與視域的矛盾、處理速度與識別率的矛盾、以及硬件性能與性?xún)r(jià)比的矛盾。目前兩百萬(wàn)、五百萬(wàn)像素攝像機可實(shí)現普遍的識別需求，至于是否升級到八百萬(wàn)像素產(chǎn)品，需結合識別效果與投入進(jìn)行綜合考量。只能說(shuō)選取最優(yōu)的硬件設備與軟件進(jìn)行結合，以實(shí)現最好的識別效果，盲目升級硬件沒(méi)有實(shí)用意義。

　　另一方面，蘇州科達科技有限公司軟件工程師羅成對軟件方面可能的升級發(fā)展進(jìn)行了簡(jiǎn)要總結：“在正常圖片的識別上已難有大的發(fā)展，但是對于一些惡劣場(chǎng)景，比如過(guò)暗、過(guò)亮、霧天等會(huì )影響車(chē)牌識別的情況，以及污損車(chē)牌、部分遮擋車(chē)牌、陰影車(chē)牌等狀況，可通過(guò)相關(guān)算法技術(shù)的升級，提升這些場(chǎng)景下的識別率。”

　　系統與子系統

　　車(chē)牌識別系統給了智能交通相關(guān)系統智能化的可能，但單獨的車(chē)牌識別沒(méi)有意義，必須與其他系統進(jìn)行結合，通過(guò)提供底層數據，成為大型車(chē)輛管理系統里的底層核心系統。如今道路管理中的卡口等各類(lèi)子系統已出現大融合的趨勢，即卡口、電子警察、事件監測等子系統，形成一個(gè)綜合檢測系統。市場(chǎng)也已形成共識，未來(lái)道路上涉及到車(chē)輛的系統都會(huì )有一個(gè)車(chē)牌識別系統的參與，通過(guò)車(chē)輛的唯一ID——車(chē)牌來(lái)進(jìn)行車(chē)輛管理。甚至把識別技術(shù)從機動(dòng)車(chē)拓展到非機動(dòng)車(chē)以及行人，實(shí)現對路面信息的全局監控，為道路管理者以及事件參與者帶去更好的管理及出行體驗。