[原创]停车场车牌自动识别技术
<p><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体"><strong> <font size="6"> 车牌识别技术</font></strong></font></span></p><p><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体"></font></span> </p>
<p><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">ITS</font></span><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">Intelligent Transportation System</span>）是一项以信息通信技术将人、车、路三者紧密协调、和谐统一，而建立起的大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的运输管理系统，该系统在有效利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量，推动社会信息化及形成新产业等方面具有极其重要的作用，从而受到世界各国的重视，目前已形成世界交通二十一世纪的发展方向。</font><span lang="EN-US"><br/><font face="宋体"> </font></span><font face="宋体">作为核心技术之一，车辆牌照识别（<span lang="EN-US">license plate recognition</span>，<span lang="EN-US">LPR</span>）技术是公安执法系统、高速公路自动收费系统、城市道路监控系统、智能停车场管理系统等诸多<span lang="EN-US">ITS</span>相关应用系统的重要一环，可以大大简化人的劳动，消除人为干扰，减少乃至杜绝出错的可能。相对于射频信号识别和条形码识别技术，有两大优点：<span lang="EN-US"><?XML:NAMESPACE PREFIX = O /><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">1</span>）不需要在汽车上安装专门的条形码或射频识别标识；<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">2</span>）<span lang="EN-US">LPR</span>系统本身是基于视频技术的识别系统，可方便地进行图像回放、检索。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">车牌自动识别系统主要包括图像采集、图像处理、牌照切分、字符识别、近端或远端数据库、网络支持等工作模块。</font><font face="宋体"><span lang="EN-US"> <br/><strong><span style="FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体"> </span></strong> </span>通过视频采集卡与计算机相连</font><span lang="EN-US"><br/></span><strong><span style="COLOR: #f70909; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体">车牌识别技术的用途</span></strong><span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">城市交通：交通路口流量统计<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">智能交通违章监摄管理（电子警察）<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">高速公路：自动收费，自动车辆登记，违章记录<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">公安系统：肇事<span lang="EN-US">/</span>失窃<span lang="EN-US">/</span>犯罪车辆监测<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">军事要塞、机关、宾馆：车辆自动化管理<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">停车场及居民小区：进出车辆管理，自动计费；<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">关键：<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">第二部分：车辆牌照定位与分割<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">即从包含整个车辆的图像中找到牌照区域的位置，决定其后的车牌字符识别。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">第三部分：车牌字符识别<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><strong><span style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: #f70909; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体">车牌图像的特点</span></strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt"><o:P></o:P></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">我国现有车辆牌照：<span lang="EN-US">4</span>类<span lang="EN-US">——</span>蓝底白字、黄底黑字、黑底白字和白底黑字。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><strong><span style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体">车辆牌照特征：</span></strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt"><o:P></o:P></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">1</span>）一个省份汉字（军警牌则为其他汉字）后跟字母或阿拉伯数字组成的<span lang="EN-US">7</span>个字序列。标准车牌的具体排列格式是：<span lang="EN-US">X1X2.X3X4X5X6X7</span>，<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">2</span>）车辆牌照区域牌底与牌字颜色对比大，边缘非常丰富<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">3</span>）在某相对固定的牌照位置拍得的图像上车辆牌照子图像区域高度和长度一定，且昌镐比例一定。车牌原始尺寸：字宽<span lang="EN-US">45mm</span>，字高<span lang="EN-US">90mm</span>，间隔符宽<span lang="EN-US">10mm</span>，每个单元间隔<span lang="EN-US">12mm</span>。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体"> </span></strong><strong><span style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体">利普诺车牌定位技术综述</span></strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt"><o:P></o:P></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">出发点：通过车牌区域的特征来判断牌照。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">车牌主要特征：<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">1</span>）<span lang="EN-US"> </span>车牌区域内的边缘灰度直方图统计<span lang="EN-US">“</span>特征<span lang="EN-US">”</span>。<span lang="EN-US">——</span>具有两个明显且分离的分布中心。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">2</span>）<span lang="EN-US"> </span>车牌的几何特征，即车辆的宽、高比例在一定范围内。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">3</span>）<span lang="EN-US"> </span>车牌区域的灰度分布特征，穿过车牌的水平直线其灰度呈现连续的峰、谷、峰的分布。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">4</span>）<span lang="EN-US"> </span>车牌区域水平或垂直投影特征。车牌区域水平或垂直投影呈现连续的峰、谷、峰的分布。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">5</span>）<span lang="EN-US"> </span>车牌形状特征和字符排列格式特征。车牌有矩形边框，字符位于矩形框中且有间隔。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">6</span>）<span lang="EN-US"> </span>频谱特征，即对图形作行或列的<span lang="EN-US">DFT</span>变换。其频谱图中包含了车牌的位置信息。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体"> </span></strong><strong><span style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体">车牌定位系统</span></strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt"><o:P></o:P></span></p>
<p><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体"> </font></span><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">一个车牌定位系统通常包括图像预处理、车牌区域搜索、车牌定位与分割等部分。</font><span lang="EN-US"><br/></span><strong><span style="COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体">车牌图像定位的难点</span></strong><b><span lang="EN-US" style="COLOR: red"><br/></span></b><font face="宋体">（<span lang="EN-US">1</span>）<span lang="EN-US"> </span>抓拍图像受环境因素干扰（环境光照不均匀等），照片质量很难保证。</font><span lang="EN-US"><br/></span><font face="宋体">（<span lang="EN-US">2</span>）<span lang="EN-US"> </span>其它字符区域干扰，难以准确定位。</font><span lang="EN-US"><br/></span><font face="宋体">（<span lang="EN-US">3</span>）<span lang="EN-US"> </span>车牌出现污点，变脏，笔迹模糊，褪色等。</font><span lang="EN-US"><br/></span><font face="宋体">（<span lang="EN-US">4</span>）<span lang="EN-US"> </span>车牌被部分遮挡。</font><span lang="EN-US"><br/></span><font face="宋体">（<span lang="EN-US">5</span>）<span lang="EN-US"> </span>运动图像的模糊失真，形成锯齿等。</font><span lang="EN-US"><br/><strong><span style="COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体"> </span></strong></span><strong><span style="COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体">利普诺科技车牌检测与定位方法要点</span></strong><span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></p>
<p><font face="宋体"><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt">1. </span><span style="FONT-SIZE: 10pt">灰度化：将<span lang="EN-US">24</span>位真彩色图像转换成灰度图，以便与后续处理的统一和快速。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></font></p>
<p><font face="宋体"><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt">2. </span><span style="FONT-SIZE: 10pt">灰度拉伸：成像时光照不足或过强，图像偏暗或偏亮，经处理后使图像边缘清晰，牌照区域笔划特征跟明显。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></font></p>
<p><font face="宋体"><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt">3. </span><span style="FONT-SIZE: 10pt">边缘检测：车牌子区域边缘丰富。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></font></p>
<p><font face="宋体"><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt">4. </span><span style="FONT-SIZE: 10pt">模板匹配：在有着复杂背景的图像中找车牌<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></font></p>
<p><strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体"> </span></strong><strong><span style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体">利普诺科技车牌定位的实现方法</span></strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt"><o:P></o:P></span></p>
<p><font face="宋体"><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt">1. </span><span style="FONT-SIZE: 10pt">直接法：直接分析图像的特征<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></font></p>
<p><font face="宋体"><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt">2. </span><span style="FONT-SIZE: 10pt">神经网络法：<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></font></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">首先利用神经网络对图像中一个个小窗口进行分类，然后对分类结果进行综合，从而得到牌照的准确定位。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><font face="宋体"><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt">3. </span><span style="FONT-SIZE: 10pt">基于矢量量化的牌照定位方法：<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></font></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">在对牌照定位的同时进行了图像的压缩；<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">对图像的处理不是以像素为单位，而是以块为单位，提高了处理速度；<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">容易识别图像中没有牌照的情况。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体"> </span></strong><strong><span style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体">车牌字符的识别</span></strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt"><o:P></o:P></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">与通用的<span lang="EN-US">OCR</span>识别方法类似。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">主要算法：<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><font face="宋体"><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt">1</span><span style="FONT-SIZE: 10pt">．基于模板匹配的<span lang="EN-US">OCR</span>算法<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></font></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">首先对待识别字符进行二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。改进：基于关键点的模板匹配算法。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><font face="宋体"><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt">5</span><span style="FONT-SIZE: 10pt">种简单识别器：简单模板匹配；外围轮廓匹配；改进穿线法；基于<span lang="EN-US"> Hausdorff</span>距离的模板匹配；简单分类器。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></font></p>
<p><font face="宋体"><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt">2</span><span style="FONT-SIZE: 10pt">．基于人工神经网络的<span lang="EN-US">OCR</span>算法<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></font></p>
<p><strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体"> </span></strong><strong><span style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体">车牌字符识别实现要点</span></strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt"><o:P></o:P></span></p>
<p><font face="宋体"><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt"> 1</span><span style="FONT-SIZE: 10pt">． 预处理：<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></font></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">1</span>）<span lang="EN-US"> </span>二值化：（彩色分割方法）<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">难点：阈值选择和牌照类型多样（要统一）<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">方法：全局阈值（<span lang="EN-US">OSTU</span>等）和局部阈值<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">2</span>）<span lang="EN-US"> </span>倾斜度校正：<span lang="EN-US">Hough</span>变换检测直线倾角。<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">（<span lang="EN-US">3</span>）<span lang="EN-US"> </span>字符分割与大小归一化：统计分析方法<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><font face="宋体"><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt">2</span><span style="FONT-SIZE: 10pt">． 字符识别（<span lang="EN-US">OCR</span>）<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></span></font></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">通用的匹配识别方法，小波变换，分形等<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p>
<p><strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体"> </span></strong><strong><span style="FONT-SIZE: 10pt; COLOR: red; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-family: 宋体">车牌字符识别的难点</span></strong><span lang="EN-US" style="FONT-SIZE: 10pt"><o:P></o:P></span></p>
<p><span style="FONT-SIZE: 10pt"><font face="宋体">牌照由汉字、字母和数字组成，汉字的笔画繁多，图像要具有更高的分辨力，系统要具有很高的采集和处理速度，要达到实时处理。这要求采用的算法简洁、实用、有较高<span lang="EN-US"><o:P></o:P></span></font></span></p> <p>也不知道好不好呢</p> 嘿嘿，这东西。 <p>还真没做过这个,一直没有这方面的接触,蛮新型的啊</p>
<p> </p>
<p>估计做的话也只有路面上还有就是跟go-vern-ment有关系的</p> ddddddddddddddddddddddd <p>我做过这样的停车场系统，政府牌照自动放行！</p>
<p>车牌识别主要难点是识别率和处理速度</p> 学习学习 学习学习 学习中,谢谢!
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