車牌識别系統:計算機視頻圖像識别技術的應用-中文百科頻道

系統簡介

車牌識别技術(Vehicle License Plate Recognition，VLPR)是指能夠檢測到受監控路面的車輛并自動提取車輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯數字及号牌顔色）進行處理的技術。車牌識别是現代智能交通系統中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。它以數字圖像處理、模式識别、計算機視覺等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車唯一的車牌号碼，從而完成識别過程。通過一些後續處理手段可以實現停車場收費管理，交通流量控制指标測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化監管、闖紅燈電子警察、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通自動化管理有着現實的意義。

随着社會經濟的發展、汽車數量急劇增加，對交通控制、安全管理、收費管理的要求也日益提高，運用電子信息技術實現安全、高效的智能交通成為交通管理的主要發展方向。汽車牌照号碼是車輛的唯一“身份”标識，牌照自動識别技術可以在汽車不作任何改動的情況下實現汽車“身份”的自動登記及驗證，這項技術已經應用于公路收費、停車管理、交通誘導、交通執法、公路稽查、車輛調度、車輛檢測等各種場合。

應用方式

監測報警

對于納入“黑名單”的車輛，例如：被通緝或挂失的車輛、欠交費車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等，隻需将其車牌号碼輸入到應用系統中，車牌識别設備安裝于指定的路口、卡口或由執法人員随時攜帶按需要放置，系統将識讀所有通過車輛的牌照号碼并與系統中的“黑名單”比對，一旦發現指定車輛立刻發出報警信息。系統可以全天不間斷工作、不會疲勞、錯誤率極低；可以适應高速行駛的車輛；可以在車輛行使過程中完成任務不影響正常交通；整個監視過程中司機也不會覺察、保密性高。應用這種系統将極大地提高執法效率。

超速違章處罰

車牌識别技術結合測速設備可以用于車輛超速違章處罰，一般用于高速公路。具體應用是：在路上設置測速監測點，抓拍超速的車輛并識别車牌号碼，将違章車輛的牌照号碼及圖片發往各出口；在各出口設置處罰點，用車牌識别設備識别通過車輛并将号碼與已經收到的超速車輛的号碼比對，一旦号碼相同即啟動警示設備通知執法人員處理。與傳統的超速監測方式相比，這種應用可以節省警力，降低執法人員的工作強度，而且安全、高效、隐蔽，司機需時刻提醒自己不能超速，極大地減少了因超速引發的事故。

車輛出入管理

将車牌識别設備安裝于出入口，記錄車輛的牌照号碼、出入時間，并與自動門、欄杆機的控制設備結合，實現車輛的自動管理。應用于停車場可以實現自動計時收費，也可以自動計算可用車位數量并給出提示，實現停車收費自動管理節省人力、提高效率。應用于智能小區可以自動判别駛入車輛是否屬于本小區，對非内部車輛實現自動計時收費。在一些單位這種應用還可以同車輛調度系統相結合，自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況。

自動放行

将指定的牌照信息輸入系統，系統自動地識讀經過車輛的牌照并查詢内部數據庫。對于需要自動放行的車輛系統驅動電子門或欄杆機讓其通過，對于其它車輛系統會給出警示，由值勤人員處理。可用于特殊單位（如軍事管理區、保密單位、重點保護單位等）、路橋收費卡口、高級住宅區等。

高速公路收費管理

在高速路的各個出入口安裝車牌識别設備，車輛駛入時識别車輛牌照将入口資料存入收費系統，車輛到達出口時再次識别其牌照并根據牌照信息調用入口資料，結合出入口資料實現收費管理。這種應用可以實現自動計費并可防止作弊，避免了應收款的流失。

目前，高速公路已開始實施聯網收費，随着聯網範圍的擴大，不同車型的收費差額也越來越高，司機利用現有收費系統的漏洞通過中途換卡進行逃費的問題将越來越突出，利用車牌識别技術是解決此類問題的根本方法。

計算車輛旅行時間

在交通管理系統中可以将車輛在某條道路的平均旅行時間作為判斷該道路擁堵狀況的一個參數。安裝車牌識别設備于道路的起止點，識讀所有通過車輛并将牌照号碼傳回交通指揮中心，指揮中心的管理系統根據這些結果就可計算出車輛平均旅行時間。

牌照号碼自動登記

交通監管部門每天都要處理大量的違章車輛圖片，一般由人工辨識車牌号碼再輸入管理系統，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用自動識别可以減少工作強度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統、道路監控系統等。

車牌識别停車場管理系統将攝像機在入口拍攝的車輛車牌号碼圖象自動識别并轉換成數字信号。做到一卡一車，車牌識别的優勢在于可以把卡和車對應起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應的優點在于長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業管理的效益；同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發生。升級後的攝像系統可以采集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據。方便了管理人員在車輛出場時進行比對，大大增強了系統的安全性。

汽車牌照自動識别技術是一項利用車輛的動态視頻或靜态圖像進行牌照号碼、牌照顔色自動識别的模式識别技術。通過對圖像的采集和處理，完成車牌自動識别功能，能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字符，進而對字符進行識别.其硬件基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識别車牌号碼的處理機(如計算機)等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識别算法等。某些牌照識别系統還具有通過視頻圖像判斷車輛駛入視野的功能稱之為視頻車輛檢測。

一個完整的牌照識别系統應包括車輛檢測、圖像采集、牌照識别等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。牌照識别單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出來進行識别，然後組成牌照号碼輸出。

識别原理

識别流程

牌照自動識别是一項利用車輛的動态視頻或靜态圖像進行牌照号碼、牌照顔色自動識别的模式識别技術。其硬件基礎一般包括觸發設備（監測車輛是否進入視野）、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識别車牌号碼的處理機（如計算機）等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識别算法等。某些車牌識别系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識别系統應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識别等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識别單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出來進行識别，然後組成牌照号碼輸出。

車輛檢測

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更适合移動式、便攜式應用的要求。

系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優秀的算法，在基本不丢幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導緻丢幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識别的位置開始識别處理，影響系統識别率。因此，将視頻車輛檢測與牌照自動識别相結合具備一定的技術難度。

号碼識别

為了進行車牌識别，需要以下幾個基本的步驟：

1)牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

3)牌照字符識别，把分割好的字符進行識别，最終組成牌照号碼。

車牌識别過程中，牌照顔色的識别依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識别互相配合、互相驗證。

實際應用中，車牌識别系統的識别率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生鏽、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識别的識别率，也正是車牌識别系統的困難和挑戰所在。為了提高識别率，除了不斷地完善識别算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識别。

技術路線

采用計算機視覺技術識别車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學字符識别，輸出識别結果5個步驟。車輛圖像的采集方式決定了車牌識别的技術路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術路線是自然光和紅外光圖像采集識别。自然光和紅外光不會對人體産生不良的心理影響，也不會對環境産生新的電子污染，屬于綠色環保技術。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識别車牌。自然光真彩色識别技術路線，與人眼感光習慣一緻，并且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環境真實的圖像信息，不僅可以用來識别車牌照，而且可以用來識别車牌照顔色、車流量、車型、車顔色等車輛特征。用一個攝像機采集的圖像，同時實現所有前端基本視頻信息采集、識别和人工輔助圖像取證判别，可以前瞻性的為未來的智能交通系統工程預留接口。

紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學特性，用紅外攝像機采集車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上幾乎隻能看見車牌，然後用黑白圖像處理方法識别車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員産生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中最明亮的時候，還是在一天中最暗的時候。唯一的例外是在白天，有時會看到一些牌照周圍的細節，這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，并且嚴重依賴車牌反光材料。

技術指标

從技術上評價一個車牌識别系統，有三個指标，即識别率、識别速度和後台管理系統。當然，前提是系統要能夠穩定可靠的運行。

識别率

一個車牌識别系統是否實用，最重要的指标是識别率。國際交通技術作過專門的識别率指标論述，要求是24小時全天候全牌正确識别率85%～95%。

為了測試一個車牌識别系統識别率，需要将該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識别，并且需要将車輛牌照圖像和識别結果存儲下來，以便調取查看。然後，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正确的人工識别結果。之後便可以統計出以下識别率：

1、自然交通流量的識别率=全牌正确識别總數/實際通過的車輛總數

2、可識别車牌照的百分率=人工正确讀取的車牌照總數/實際通過的車輛總數

3、可識别全牌正确識别率=全牌正确識别的車牌照總數/人工讀取的車牌照總數這三個指标決定了車牌識别系統的識别率，諸如可信度、誤識率等都是車牌識别過程中的中間結果。

識别速度

識别速度決定了一個車牌識别系統是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識别率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識别出結果，那麼這個系統就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識别應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用裡減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。國際交通技術提出的識别速度是1秒以内，越快越好。

後台管理

一個車牌識别系統的後台管理體系，決定了這個車牌識别系統是否好用。必須清楚地認識到重要的一點是識别率達到100%是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。後台管理體系的功能應該包括：

1、識别結果和車輛圖像數據的可靠存儲，當多功能的系統操作使得網絡出差錯時能保護圖像數據不會丢失，同時便于事後人工排查；

2、有效的自動比對和查詢技術，被識别的車牌照号碼要同數據庫中成千上萬的車牌号碼自動比對和提示報警，如果車牌照号碼沒有被正确讀取時就要采用模糊查詢技術才能得出相對“最佳”的比對結果；

3、一個好的車牌識别系統對于聯網運行，還需要提供實時通信、網絡安全、遠程維護、動态數據交互、數據庫自動更新、硬件參數設置、系統故障診斷。

應用優勢

車牌識别系統在停車場中能夠起到很大的作用，有助于推動停車場收入，特别是對丁一些機動型用戶來說，能夠随時釋放山停車位，加大停車的梳動量。基丁停車場的車牌識别系統是一個基于視頻監控和門禁系統合二為一的平台。該平台不僅允許終端用戶查看視頻信息，也可以讓他們拉制攝像頭，讓系統抓拍到車牌信息後方可進入停車，停車費用明細可Web訪問獲取信息。

此外，車牌識别系統還是一個非常注重環保的管理系統，無紙票、無卡片，純粹使用車牌識别，人力和設備成本都大大減少了。無票停車系統提供了一個完整的友好的用戶體驗方式，不再使用停車票據，也避免了出入口交通阻塞的可能。這種商業模式正在由解決方案提供商向大中型停車場所提供。停車場管理人員可實行外聘制，所需繳納的管理費技照收入的百分比進行交換。一旦車牌自動識别停車場管理系統能夠普及，成本将不會是壓力。

系統特點

1.實現對視頻圖像的逐幀處理，視頻流觸發，不用埋設地感線圈、避免破壞路面。

2.基于DSP及ARM高速硬件識别系統提高了識别的速度和準确性。

3.适應複雜的氣候及光照條件，如陰天、雨天、晚上仍可保證高識别率。

4.極高的處理能力，對車輛行進過程中所有圖像都進行識别和處理，不依賴于單張圖片。

5.脫機識别固定車牌，發送開閘指令，固定車牌存儲容量50萬個（可擴展）

6.可識别的最小号牌寬度為45個像素，堅控與識别攝像機可以共用。

7.内置8G SD卡，脫機存儲識别信息，軟件可在線提取。

8.軟件自動偵測，發生聯機脫機變化時，會自動調整運行。

主要功能

1.支持圖片抓拍及編碼，支持圖片水印加密，防止圖片篡改。

2.用戶可自行設置抓拍的上限速度和抓拍間隔時間。

3.抓拍的圖片可自動紀錄車輛的時間、地點、車速、限速、車道号、圖片序号等信息。

4.在單攝像機多車道抓拍的情況下，在最小的抓拍間隔内若産生多個不同性質的觸發抓拍信号，

5.攝像機在實現圖片抓拍功能的同時能将多個觸發抓拍信号在圖片信息上進行标記。

6.支持外設的控制功能，對每種外設的控制協議及連接接口可自由設定。

7.可接閃光燈、頻閃器、車檢器、信号檢測器、雷達等觸發設備。

選購準則

重視穩定度

穩定度的定義是：在一個既定的車速範圍内，不會讓必須達到的準确度，因外在環境影響而産生過大的誤差。

例如一個車牌系統在白天有90%以上的準确度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩定的系統，比起全天候平均擁有70%準确度的車牌辨識系統更難于整合。因為使用者會認為，既然白天的辨識率有90%，那全天候的準确率都要達到90%才合理，這樣的規格還不包括奇怪的環境幹擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區段等)，與架設環境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。

确實實測

用戶在采購車牌辨識系統時，不妨要求實地測試，而且測試時間最好超過兩個禮拜，比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為台灣是一個多變的環境，兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形，大約掌握了八成，如果隻是測一天、甚至幾個小時，是無法了解的。

另外，車牌辨識既然是“系統”，當中軟硬件架構的好壞，當然會影響“呈現的結果”。至于什麼樣的軟件跟硬件，适合什麼樣的環境，這就必須因環境而異，因為不同的應用環境，對于辨識率的要求未必相同，而這就必須靠經驗累積。

盡管市場上有林林總總的車牌辨識系統，用對産品與架構，可以省去很多的冤枉錢跟時間，但更重要的是，工程商與系統整合商需要多方配合及了解，而不是一味的隻看重某廠牌比較好、比較便宜，凡事貨比三家不吃虧。

此外，車牌辨識系統能否發揮最大效用，除了軟件技術之外，與攝影機及現場施工能力，也有很大的關系。使用者可要求廠商至現場勘查後，提出建置規劃方案，先評估應該架設的地點、攝影機架設角度、是否需要架設輔助光源等，再提出報價，藉由這些動作，除了得以事先評估業者的能力，用戶本身也可以達到産品學習及教育訓練，日後管理時，會更清楚知道該産品的使用限制及相關因應措施。