嵌入式汽车牌照自动识别技术的研究与应用
时间：2021-05-11 00:03:41 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
摘要：现对当前汽车车牌识别技术及当前应用做了剖析。并以Android嵌入式系统为基础，进行开发设计一款基于嵌入式的可控移动摄像头的汽车车牌识别系统。
关键词：车牌识别；嵌入式；Android
中图分类号：TP391.4 文献标识码：A
文章编号：1005-913X（2015）07-0228-01
一、研究的背景
在我国，私家车保有量逐年增加，随之而来的自然是越来越快捷方便的生活方式以及由此引发的一系列问题：汽车盗窃案每年逾万、交通事故时有发生、停车场进出不方便……无疑，汽车需要规范管理。“交通智能化”将成为未来交通管理的必然趋势。
近年来，随着物联网、嵌入式、Android的迅猛发展，这对智能交通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外，车牌识别系统还可以用于移动机器人对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的临时检查等。
传统基于固定摄像头的车牌识别系统不能满足新增加的要求，因此，本文提出了基于智能手持嵌入式设备Android平台和可移动摄像头的车牌识别系统。
二、国内外研究情况概述
（一）国外研究状况
国外在车牌识别技术上的研究在实际应用中得到非常成功的应用，比较著名的如美国的Hi-TechSolutions（HTS）公司和英国的Alphatech 公司。作为OCR和计算机视觉技术市场领先的HTS公司，旗下最成熟的产品SeeCar车牌识别（LPR/ANPR）系统可用于高速公路里汽车的实时识别，同时该公司最近推出了一款在掌上电脑上实现的移动识别系统产品SeeYardCar，如下图所示。另外，新加坡的VLPRS、俄罗斯的Golden Eaglej等产品在其本国有着很好的应用。
（二）国内研究状况
随着嵌入式处理器性能的不断提高，高性能的处理器已经能满足复杂算法应用和其他复杂功能应用，嵌入式将不可避免得走进各个领域。另一方面，伴随着我国经济的快速发展和北京奥运会的成功举行，“交通智能化”将毋庸质疑的成为热门话题。（Intelligent Transport System，简称ITS）智能交通系统将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术以及计算机处理技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合运输和管理系统。
由于交通行业的特殊性，其对ITS设备的技术参数、使用条件都有苛刻的要求，而嵌入式恰好能够满足此要求，因此嵌入式智能交通设备的大范围应用是必然趋势。嵌入式汽车身份自动识别系统是智能化交通管理系统的重要组成部分，是嵌入式技术与汽车身份识别技术的完美结合。
我国的车牌识别技术是根据国外的LPRS（License Plate Recognition System）技术进行开发，基于我国车牌的构成特点，国外的LPRS并不完全适用于中国，主要是因为中国车牌由汉字、英文和阿拉伯数字三种字符混合组成，其中汉字结构复杂，加之中国车牌背景颜色较多，对比度较差，而且根据车辆类型不同，其车牌所处位置也不同。目前，市面上的以车牌识别为核心技术的产品已趋近成熟，基于PC和嵌入式的两种车牌识别系统。由于车牌识别的准确率和速度与所获得的车辆图像关系很大，而实际中的车牌识别产品多数只适用某些要求比较好的环境，才能达到较高的识别率。
（三）国内外研究状况综合述评
在智能化交通管理系统中，汽车身份识别相当于vc++中的“基类”地位。传统的车牌识别系统用于处理的车辆图像一般是固定摄像头拍摄得到的，而这样也会限制其使用的范围，随着科技的发展，某些非固定的场所也需要对车牌进行识别，因此结合现有的技术和黑龙江职业学院的实验设备，研发一种基于嵌入式的移动设备的车牌识别系统，在全国高职院校中尚属极少数。
三、研究内容
系统在可控制移动的小车上加装可360度移动的摄像头进行拍照，基于颜色特征的车牌定位方法，其定位原理是根据中国车牌的固有特征，采用适当的图像处理方法，筛选检测出车牌。基于垂直投影的字符分割，将字符图像从车牌中分割出来，从而为字符识别做好准备。利用图像二值化处理最终将车牌号分割成一个个图片。然后将分割出的字符图像逐一进行识别，并将结果输出是整个系统的最关键部分。系统框架如下图所示。
汽车车牌的识别过程主要包括车牌定位、车牌分割和字符识别三个关键环节，其识别流程如下。
根据非固定摄像头所获得车牌图像特点，拟定的具体内容如下。
（一）车牌定位的研究
研究常用的车牌定位方法，并根据中国车牌特点以及智能手持设备相对比较低的处理能力要求，采用基于颜色特征的预处理方法，并根据车牌的先验知识等快速有效定位出车牌。
（二）车牌字符分割的研究
研究常用的车牌倾斜校正和字符分割方法，并根据常规的 Hough 变换方法计算量大的特点以及本课题用于硬件处理能力较低的特点采用精简的倾斜校正方法。
（三）基于支持向量机的车牌字符的识别研究
研究常用的字符特征提取方法和字符识别的方法，并根据汉字结构复杂，数字和字母相对简单特点，从而对其采用相应的特征向量提取方法；不仅对支持向量机理论进行研究，还通过编程实现基于支持向量机的字符识别分类。
（四）基于Android平台的图像处理软件研究
研究Android平台软件开发流程并利用其提供的基础Opencv类库，实现的车牌识别系统算法，结合Android NDK编译技术，在Android平台上实现车牌识别系统软件。系统采用了目前流行的嵌入式操作系统Andriod平台进行开发，利用wifi技术和单片机小车，这样即使不在现场，只要有网络的地方就可以控制小车和摄像头进行车牌的识别。
四、研究的价值
（一）创新点
本系统提出了利用移动的非固定摄像头的基于Android嵌入式平台的车牌识别系统，根据智能手持移动设备拍摄的车辆图像的特点，对整个车牌识别系统的关键技术进行了研究，主要包括：基于颜色特征和车牌先验知识定位车牌的技术、对得到的倾斜车牌进行水平和垂直倾斜校正的技术、以及使用支持向量机构建车牌字符分类器并对形近字符进行细分识别的技术等。
（二）理论意义
基于Opencv在嵌入式Android中的进行开发，简化了以往的字符识别方法。
（三）应用价值
本系统在包含传统固定摄像头的车牌识别系统功能基础上，还可以节约软硬件成本，通过无线网络技术对车牌识别结果进行快速有效的管理等，最重要的是它还可以扩展传统车牌识别系统不能发展的应用，可以开发供交警快速有效登记违章车辆信息的移动牌照自动登记系统。同时，该系统还可以将识别的结果通过无线网络技术快速传递到交通管理部门的数据库中对所识别的车牌进行各种信息的查询，并将查询的结果快速反馈给交警；在停车场管理中他可以自动识别是否是外来车辆，如果是系统内登记车辆，自动抬杆放行，并记录进出时间和图片。如果是外来车辆也记录进出时间和图片，便于以后管理和收费。基于嵌入式移动设备的车牌识别系统将会扮演更重要的角色。
[责任编辑：纪姿含]
