高新興車(chē)牌識別系統在智能交通領(lǐng)域的應用與發(fā)展

　　智能交通系統（簡(jiǎn)稱(chēng)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所管理的主要對象就是車(chē)輛，在目前車(chē)輛管制體系下，汽車(chē)牌照號碼即車(chē)牌是標識車(chē)輛的唯一身份識別（注：雖然RFID等技術(shù)也可以識別車(chē)輛，但尚未推廣到整個(gè)車(chē)輛管理體系，且需要車(chē)輛加以改裝，目前不具備普適性），車(chē)牌自動(dòng)識別技術(shù)可以在汽車(chē)不作任何改動(dòng)的情況下實(shí)現汽車(chē)身份的自動(dòng)登記及驗證，所以車(chē)牌識別系統是現代智能交通系統的重要組成部分之一。

　　車(chē)牌識別系統目前在智能交通中的主要應用體現在公路車(chē)輛智能監測記錄和違章自動(dòng)記錄（包括闖紅燈、禁左、壓線(xiàn)、逆行、超速等），用于記錄下車(chē)輛的號牌，從而索引到車(chē)輛檔案和車(chē)主檔案，進(jìn)行交通管理執法，并可以衍生到查假套牌車(chē)應用。除此外，車(chē)牌識別技術(shù)還可應用到公路收費、停車(chē)管理、稱(chēng)重系統、交通誘導、公路稽查、車(chē)輛調度、車(chē)輛檢測等各種場(chǎng)合。

　　車(chē)牌識別系統應用廣泛，也會(huì )面對各種場(chǎng)景和特殊情況，車(chē)牌識別技術(shù)如何更好服務(wù)于這些應用，有沒(méi)有面臨新的問(wèn)題，我們從車(chē)牌識別系統如何工作說(shuō)起。

　　車(chē)牌識別系統工作原理

　　車(chē)牌識別是利用車(chē)輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行車(chē)牌號碼、車(chē)牌顏色自動(dòng)識別的模式識別技術(shù)。技術(shù)的核心包括車(chē)牌定位算法、車(chē)牌字符分割算法和光學(xué)字符識別算法等。一個(gè)完整的車(chē)牌識別系統應包括車(chē)輛檢測、圖像采集、車(chē)牌識別等幾部分。當車(chē)輛檢測部分檢測到車(chē)輛到達時(shí)觸發(fā)圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車(chē)牌識別單元對圖像進(jìn)行處理，定位出車(chē)牌位置，再將車(chē)牌中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識別，然后組成車(chē)牌號碼輸出。

　　車(chē)輛檢測部分通常采用地感線(xiàn)圈或雷達，某些車(chē)牌識別系統還具有通過(guò)視頻圖像判斷是否有車(chē)的功能，稱(chēng)之為視頻車(chē)輛檢測。

　　由于道路上24小時(shí)都通車(chē)，車(chē)牌識別系統需要全天時(shí)、全天候工作，為保障夜間識別準確率，還會(huì )配備LED頻閃燈或閃光燈來(lái)補光。

　　一個(gè)典型的車(chē)牌識別系統組成結構如下圖所示，前端設備通過(guò)傳輸網(wǎng)絡(luò )連到后端平臺上。

圖1 車(chē)牌識別系統的構成（線(xiàn)圈觸發(fā)方式）

　　而車(chē)牌識別系統通常會(huì )經(jīng)過(guò)下列步驟完成識別輸出的工作：

　　車(chē)輛檢測：可以采用埋地線(xiàn)圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式感知車(chē)輛的經(jīng)過(guò)，并觸發(fā)圖像采集抓拍。

　　圖像采集：通過(guò)高清攝像抓拍主機對通行車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷記錄、采集。

　　預處理：噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等。

　　車(chē)牌定位：在經(jīng)過(guò)圖像預處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車(chē)牌區域。

　　字符分割：在圖像中定位出車(chē)牌區域后，通過(guò)灰度化、二值化等處理，精確定位字符區域，然后根據字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。

　　字符識別：對分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進(jìn)行匹配判別。

　　結果輸出：將車(chē)牌識別的結果以文本格式輸出。

圖2 車(chē)牌識別的流程

車(chē)牌識別系統功能與應用

　　目前市場(chǎng)中車(chē)牌識別系統主要功能包括：

　　1）車(chē)輛牌照自動(dòng)識別，信息包括完整的牌照信息，顏色、字符、漢字、數字；

　　2）車(chē)速的自動(dòng)檢測；

　　3）違法黑牌車(chē)輛的識別報警；

　　4）車(chē)輛識別信息與車(chē)管所車(chē)輛信息的聯(lián)動(dòng)控制；

　　5）車(chē)輛行駛方向判斷監測。

　　目前市場(chǎng)中車(chē)牌識別系統主要應用范圍包括：

　　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）警方及其它執法機關(guān)設立臨時(shí)稽查站，對來(lái)往車(chē)輛實(shí)施稽查，優(yōu)先識別待查車(chē)輛；

　　4）路橋、隧道等卡口的自動(dòng)收費系統；

　　5）現代住宅小區、停車(chē)場(chǎng)、重要機關(guān)單位的汽車(chē)出入口管理；

　　6）道路治安卡口抓拍識別，車(chē)流量監測。

　　車(chē)牌識別系統的實(shí)現方案

　　車(chē)牌識別系統的實(shí)現方案通常有三類(lèi)，一是抓拍相機+工控機，這是最早應用的一種方案，由攝像機（線(xiàn)圈、雷達觸發(fā)或視頻檢測）抓拍車(chē)輛圖像，由工控機中軟件來(lái)識別車(chē)牌，一臺工控機同時(shí)可以管理多臺攝像機（多車(chē)道）；二是抓拍相機+嵌入式分析主機，將可靠性較低的工控機改為嵌入式主機，而抓拍攝像機不用變，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，集抓拍、控制、識別、錄像、壓縮、傳輸于一體，大大簡(jiǎn)化管理終端設備和后端平臺的工作，同時(shí)在可靠性、安全性、安裝維護便利性、環(huán)境適應性等方面都得到提升，正成為最具前景的實(shí)現方案。

表1 車(chē)牌識別系統的實(shí)現方案比較

　　項目抓拍機+工控機抓拍機+嵌入式主機一體化抓拍機

　　系統可靠性Windows系統，可靠性較低，易染毒嵌入式Linux系統，可靠性高嵌入式Linux系統，可靠性高

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

　　數據安全性在工控機加密，安全性一般在嵌入式主機中加密，安全性較好在抓拍機內加密，安全性好

　　使用便利性結構復雜，體積大，安裝、維護麻煩結構緊湊，安裝方便一體化，安裝簡(jiǎn)易

　　功耗近百瓦共約35W15W

　　這里談一下目前市場(chǎng)上出現的集車(chē)輛視頻檢測與車(chē)牌識別一體化的高清抓拍相機產(chǎn)品，相對傳統的線(xiàn)圈觸發(fā)方式，采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發(fā)位置、節省開(kāi)支，可以更靈活地檢測車(chē)輛的行為（如違章掉頭、壓線(xiàn)、左轉等），而且更適合移動(dòng)式、便攜式應用的要求。但車(chē)牌識別系統要進(jìn)行視頻車(chē)輛檢測，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)現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無(wú)法檢測到行駛速度較快的車(chē)輛，同時(shí)也難以保證在有利于識別的位置開(kāi)始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車(chē)輛檢測與牌照自動(dòng)識別相結合具備一定的技術(shù)難度，這也是目前出現的產(chǎn)品還不多的原因。

　　一個(gè)車(chē)牌識別系統除了前端的抓拍機與分析主機，還應有對應的后臺管理系統，而且它影響到這個(gè)車(chē)牌識別系統是否好用。后臺管理系統的功能通常包括：

　　1、識別結果和車(chē)輛圖像數據的可靠存儲，當多功能的系統操作使得網(wǎng)絡(luò )出差錯時(shí)能保護圖像數據不會(huì )丟失，同時(shí)便于事后人工排查；

　　2、有效的自動(dòng)比對和查詢(xún)技術(shù)，被識別的車(chē)牌照號碼要同數據庫中成千上萬(wàn)的車(chē)牌號碼自動(dòng)比對和提示報警，如果車(chē)牌照號碼沒(méi)有被正確讀取時(shí)就要采用模糊查詢(xún)技術(shù)才能得出相對“最佳”的比對結果；

　　3、對于聯(lián)網(wǎng)運行，提供實(shí)時(shí)通信、網(wǎng)絡(luò )安全、遠程維護、動(dòng)態(tài)數據交換、數據庫自動(dòng)更新、硬件參數設置、系統故障診斷等功能。

車(chē)牌識別系統的評價(jià)

　　我國公安部對道路交通與車(chē)輛行駛監測有明確的技術(shù)規范和管理條例，主要包括《闖紅燈自動(dòng)記錄系統通用技術(shù)條件》（GA/T 496-2009）、《公路車(chē)輛智能監測記錄系統通用技術(shù)條件》（GA/T 497-2009）、《道路交通安全違法行為圖像取證技術(shù)規范》（GA/T 832-2009）、《機動(dòng)車(chē)號牌圖像自動(dòng)識別技術(shù)規范》（GA/T 833-2009）等。

　　從技術(shù)上評價(jià)一個(gè)車(chē)牌識別系統，主要有兩個(gè)指標，即識別準確率、識別速度。

　　識別準確率

　　一個(gè)車(chē)牌識別系統是否實(shí)用，最重要的指標是識別率和識別準確率。根據GA/T 497-2004和GA/T 497-2009中定義：

　　識別率 = 號牌被自動(dòng)識別的車(chē)輛數/號牌信息有效的車(chē)輛總數。

　　識別準確率 = 號牌信息識別正確的車(chē)輛數/號牌信息有效的車(chē)輛總數。

　?。ㄗⅲ禾柵菩畔⒂行侵杠?chē)輛號牌完整、清晰、安裝規范,且無(wú)遮擋、無(wú)污損。）

　　在新頒發(fā)的GA/T 497-2009中，號牌識別率指標評價(jià)被取消，只保留號牌識別準確率，且規定白天車(chē)輛號牌識別準確率應不小于 90%；夜間車(chē)輛號牌識別準確率應不小于 80%。

　　由于對號牌信息有效這一結論需要人工判定，所以還需要將車(chē)輛號牌圖像和識別結果都存儲下來(lái)，以便調取查看。然后，通過(guò)對實(shí)際通過(guò)的車(chē)輛圖像以及正確的人工識別結果進(jìn)行數量統計，以得到識別率和識別準確率，以及可信度、誤識率這些中間結果。

　　為了測試一個(gè)車(chē)牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個(gè)實(shí)際應用環(huán)境中，全天候運行24小時(shí)以上，采集至少1000輛自然車(chē)流通行時(shí)的車(chē)牌照進(jìn)行識別。

　　識別速度

　　識別速度決定了一個(gè)車(chē)牌識別系統是否能夠滿(mǎn)足實(shí)時(shí)實(shí)際應用的要求。一個(gè)識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個(gè)系統就會(huì )因為滿(mǎn)足不了實(shí)際應用中的實(shí)時(shí)要求而毫無(wú)實(shí)用意義。例如，在高速公路收費中車(chē)牌識別應用的作用之一是減少通行時(shí)間，速度是這一類(lèi)應用里減少通行時(shí)間、避免車(chē)道堵車(chē)的有力保障。

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

　　上述式子中的A表示用于識別的圖像分辨率；B為固定常數，其值為768×576=442368；K為圖像中存在的車(chē)牌數量。

　　即車(chē)牌圖像為768×576像素點(diǎn)時(shí)，當圖像中存在一個(gè)號牌時(shí)，其識別時(shí)間≤100ms；當圖像中存在二個(gè)號牌時(shí)，其識別時(shí)間≤200ms；當圖像中存在三個(gè)號牌時(shí)，其識別時(shí)間≤300ms；當圖像中存在四個(gè)號牌時(shí)，其識別時(shí)間≤400ms。

　　車(chē)牌識別系統的問(wèn)題與新技術(shù)應用

　　從上文可知，車(chē)牌識別系統的識別率和識別準確率越高越好，但我們必須清楚地認識到識別率達到100%是不可能的，一方面因為車(chē)牌污損、模糊、遮擋，或者糟糕的天氣（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）都會(huì )嚴重影響識別的效果，另一方面一些中英文字符的分割與識別本身難度較大，比如“川”字易錯誤分割，以及“0-Q”、“2-Z”、“4-A”、“5-S”、“7-T”、“8-B”、“O-D”等易混淆字符。因為識別率的統計是以號牌信息有效的車(chē)輛總數為基礎的，所以，如果考慮了各種環(huán)境、情況下的車(chē)牌，車(chē)牌識別系統在實(shí)際應用中的識別率會(huì )大打折扣，在無(wú)法識別時(shí)仍依賴(lài)人工進(jìn)行判斷、識別。

　　針對傳統車(chē)牌識別算法中字符識別率偏低的缺點(diǎn)，目前出現了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的識別方法，通過(guò)對車(chē)牌字符圖像的樣本學(xué)習，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )每層的權值參數，從而在很大程度上提高車(chē)牌的字符識別率。仿真結果表明，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的識別方法對車(chē)牌照中的字符進(jìn)行識別，正確識別率可以到達99%，識別率和抗干擾性明顯優(yōu)于結構特征法、模板匹配法等傳統識別方法（后兩者分別只有94%、95%）。

　　利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的優(yōu)勢，采用一種改進(jìn)的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的識別機制對車(chē)牌照中的字符進(jìn)行識別。該識別方法通過(guò)對理想預處理條件下的車(chē)牌字符圖片的學(xué)習，優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò )系統中各層的權值參數，大大提高了車(chē)牌照中的字符識別率。在實(shí)際應用中，對于前期預處理出現的車(chē)牌定位不清、字符分割錯誤等缺點(diǎn)，如果進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò )結構，則可以識別預處理較差條件下的車(chē)牌字符。

　　作者：高新興科技集團股份有限公司平安城市與智能交通事業(yè)部