对基于图像处理的高速公路车牌识别关键技术探讨
时间：2021-05-12 16:02:13 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
[摘 要]现在是信息技术高科技时代，各种行业的建设逐渐趋于智能化，利用智能化系统进行管理。在进入二十一世纪之后，交通运输行业的管理问题不断增多，交通压力逐渐增大，我国交通管理部门为了解决这一方面的问题，将智能化管理系统应用到了交通管理方面。智能化交通系统是时代发展的必要趋势，车牌自动识别技术作为智能交通系统的主要组成部分，是现代交通事业研究的重点。车牌自动识别技术的最终目的是为了车牌字符识别，车牌定位和字符的分割都是为了能更准确的识别车牌字符。本文主要的研究方向是图像处理高速公路车牌识别技术的探讨，分析高速公路上的摄像头技术处理功能，以便图像处理能更好的应用到高速公路的管理中。此外，还为高速公路智能交通管理系统提出一些相关的建议。
[关键词]车牌定位；字符分割；字符识别；高速公路；
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）24-0120-01
一、车牌识别技术探讨的研究背景
近几年来，随着我国经济的快速增长，人们生活水平不断提高，高速公路等交通设施逐渐增多，使得人们所拥有的机动车数量与日俱增，交通管理压力不断增大。现在，构建安全、高效、智能化交通管理系统已经成为交通部门急需解决的问题，智能化交通系统已经成为各个国家研究的重点。智能化交通系统就是利用计算机信息技术对交通进行管理，对行驶的车辆发出指令，约束一些车辆的行为。这种智能化系统是自动对交通信息进行采集分析，最终够给予解决方案，在最大程度上利用交通设施，节省时间。
智能化交通系统最主要的应用就是车牌识别技术，这是智能管理机动车辆和交通的重要手段和环节。车牌识别技术是计算机视觉和模式识别技术在交通管理系统中的重要体现，也是当今最为重要的研究方向。并且，车牌识别技术已经广泛的应用到城市机动车辆管理、公共交通运输、高速公路管理等领域。
车牌识别技术在高速公路的工作顺序是；（1）当机动车辆在高速公行驶过程中，通过图像采集区域时，会触发车辆检测装置，智能化交通系统就会启动图像采集设备，获取同行车辆的图像，并且传送到车牌识别技术装置；（2）然后通过车牌识别技术装置对机动车车牌进行定位，截取车牌；（3）车牌截取之后，经过字符分割模块处理环节，会将车牌上的字符进行切分，切分成可识别字符；（4）最后经过字符识别模式，将车牌上的字符进行最终的确认，得到准确的结果。
二、对车牌定位与字符分割算法进行研究
1、车牌定位算法的研究
（1）利用车牌特征对车牌进行定位的车牌定位方法研究。机动车车牌中的字符笔画变化的频率比较稳定，字符之间的间隔、笔画数等都有着一定的特征。在设定好相应的阈值后，通过扫面来确定字符的上下边界和左右边界的位置，这样可以将范围不断缩小，直至确定车牌位置为止。该算法能够避免光线强弱、车牌偏斜方面的问题，但是会受到声音、灰尘、污渍等方面的影响，导致车牌定位不准确。
（2）形态学车牌定位方法的研究。数学形态学是利用结构元素来识别车牌位置，将所探测的结构元素填放到图像的内部，同时对填放元素的有效性进行验证。这种方法在近几年来，被广泛的应用到机器视觉和数字图像处理等领域，并且有了显著的成果。使用数学形态学方法之前，通常会将所获得的图片转换为二值图片，然后系统会设计一种结构元素对图片进行膨胀可以连接打破车牌区域的像素点，对图片进行腐蚀去除噪声。最后利用边缘特征分析方法提取车牌位置。
2、车牌字符分割算法的研究
（1）利用垂直投影法对车牌字符进行分割的研究。在大部分的字符切割中，一般都是采用最基本的投影法，将所获得的定位车牌字符进行灰度化、二值化，对字符进行竖直方向投影。这种方法是将图像中出现的黑色像素个数进行统计，获得最终的水平（垂直）投影直方图。这样就会将字符像素点的数值在直方图中显示出来，波谷就是车牌字符所间隔的区域，波峰为字符区域，利用这种方法将车牌字符分割出来。
（2）利用彩色信息将车牌字符进行分割的方法研究。因为车牌是由数字和背景色组成的，数字一种颜色，车牌一种颜色，两种颜色的差别非常大。该算法是利用颜色之间的差异，对颜色进行连续不断的分析，最终确定车牌字符的位置，将字符分割出来。这种通过色彩来分割车牌字符的方法，对色彩的信息有着一定的要求，就是色彩图像的处理计算量必须要足够大。
此外，还有模板匹分割字符法、连通域字符分割法。
3、新型车牌定位法的研究
车牌定位法应该随着时代的发展而不断更新，满足现代社会发展的需求。车牌定位的最终目的是为了从采集的图像信息中，将机动车的车牌图像抓拍下来，准确找到车牌的位置，为车牌字符的分割提供可靠的原材料。车牌定位虽然是车牌识别技术中的第一步，但是非常的重要，它会对车牌识别的的整体带来很大的影响。车牌定位的图像采集看似简单，但会在很大程度上受到环境的影响、车牌污损、监控摄像头自身的原因等都会给车牌定位带来困难。
通过对车牌定位算法的研究，将数学形态学与sobel边缘检测相结合，创建出新的车牌定位方法。这种方法在车牌定位的时候，首先将采集到的图像进行处理、然后二值化，接着利用改进之后的8方向sobel边缘检测方法将图像利用数字形态学腐蚀、膨胀等处理得到连通区域；最后利用车牌形状先验知识，对车牌区域进行筛选，得到最正确的车牌定位图像。
4、新型字符分割算法的研究
这种新型的分割算法是将垂直投影和改进的字符宽度相结合。形成一种新的分割方法。这种方法将两者的优点相结合，避免一些因素的影响，能够极大程度上提高车牌字符的分割效率，节省时间。
三、车牌识别技术的一些建议
1、 根据实际的交通智能管理系统需求，在车牌识别的界面应该增加人脸识别技术。车牌识别技术只是针对机动车的车牌，对别的方面的识别不是很好，让交通管理有了一些限制性。拍摄完成之后，车牌定位的同时增加驾驶者定位；字符分割的同时进行器官分割识别；最终识别字符时识别驾驶人脸部。人脸定位、器官分割、人脸识别三个步骤与车牌识别技术一样，可以同步完成。而且我国很早就开始实行人脸识别技术，完全可以和车牌识别技术相结合。
增加脸部识别技术之后，可以同时确定车牌和驾驶人，发生事故后能获得足够的证据。因为车辆的车主和驾驶人有时候不相同，导致在出现交通事故之后难以辨别，增加管理的难度。人脸识别技术可以在出现交通事故，肇事司机逃逸之后，确定逃逸的人员，方便警方追捕；在车辆出现一些违章交通法规的现象后，有足够的证据证明等。
2、增加摄像头自动清洁的功能。高速公路的摄像头处于车辆高速行驶的路段，如果人工进行清洁，会阻碍交通，很可能会出现交通事故，威胁到人们的生命财产安全。
应该增加感光控制清洁系统，一旦摄像头受到光线的影响，就启动自动清洁装置；自动识别固体颗粒技术，识别装置发现灰尘过多，阻碍摄像头视线之后，自动清洁。
四、结束语
高速公路车牌识别技术是智能化交通系统管理的重中之重，它能够提高交通管理的效率。我国应该加大对车牌识别技术的研究，增加一些新的识别功能（人脸识别、清洁功能），方便交通事故的处理。
参考文献
[1] 刘丽英.智能交通系统的发展状况研究[J].信息技术与信息化，2005，（6）.
[2] 林立，何为.车辆拍照图像识别技术的现状与发展[J].北京轻工业大学学报，2001，（1）.
