基于嵌入式車牌識別的研究

謝明月

【摘要】隨著經濟的發展，城鄉貧富差距不斷地縮小，偏遠地區和鄉鎮地區的機動車輛也越來越多。但一般這些地區警力不足，為確保行車安全，加強這些地區的智能化交通管理顯得尤為重要。

【關鍵詞】行車安全;車牌識別

近年來，隨著我國汽車工業的高速發展使得機動車輛越來越多，城市道路交通設施及管理設施也在不斷地完善中。汽車的“身份證”是車牌號，車牌識別是使交通管理智能化的一項關鍵技術。車牌識別可以提高車輛管理效率，緩解公路交通壓力。目前，車牌識別技術主要應用于停車場的計費和防盜、交通中的超速和超載等方面。車牌識別技術的應用對于整個城市的交通安全意義重大。

但目前還有不少偏遠地區和鄉鎮地區缺乏交通管理設施，車輛駛進這些地區，若出現交通事故，警方將無法快速獲取該車輛行進線路，錯過救援最佳時間。被盜車輛行駛在鄉鎮地區的道路，由于無交通監控設備，無法迅速找到丟失車輛。所以這些地區的交通管理系統也應該得以完善。目前多數自動車牌識別產品都還是基于PC機的應用程序，可移動性差，成本很高，嵌入式車牌識別產品還很少。將嵌入式系統和圖像處理技術相結合，可推動嵌入式系統的發展，同時降低車牌識別系統的成本。因嵌入式處理器比普通計算機的工作穩定性更高，且功耗較小，因此可以使用嵌入式處理器作為車牌識別的硬件平臺。

若車牌識別系統采用傳統的RS485通訊實時監控將耗資巨大，為有效避免大量布線的繁瑣工作，本文采用無線通訊技術實現數據傳輸。隨著通信技術、網絡技術和人工智能等科學技術的飛速發展，無線傳感器網絡（）技術逐步興起。無線傳感器網絡是由大量無處不在、低功耗、低成本、具有通信能力的傳感器節點，密集分布在無人值守的監控區域，形成一個能夠按照指令執行任務的網絡系統，其主要任務是數據的采集與處理、信息傳輸與監控。WSN的自適應網絡拓撲、可擴展性、自組織性與自治性等特點，成為了國內外的研究熱點，應用前景廣泛。

嵌入式設備是一種具有特定功能的計算機，嵌入式系統與通信及網絡技術相結合，大大提高了嵌入式產品的靈活性和智能性。隨著信息技術的不斷發展和人們需求的日益增加，在硬件和軟件交替的發展中，嵌入式系統逐漸趨于穩定和成熟。嵌入式系統的應用日益廣泛，將嵌入式系統應用于圖像處理，無疑會增強圖像處理系統數據處理能力、通訊能力和適應不同的環境與需求的能力，使圖像處理技術的應用范圍得以擴展。嵌入式車牌識別是嵌入式圖像處理技術的應用之一[12]。

而提高系統的識別速率及正確率關鍵在于車牌識別算法上，追求更高的車牌識別正確率及速率一直是專業人士共同的目標。

隨著智能交通系統（ITS）技術的不斷發展，越來越多的新技術在ITS中得到了應用。車牌號在交通管理系統中有著不可替代的作用，車牌識別是ITS中的一個關鍵環節，具有深入研究的意義。車牌識別技術的核心是車牌識別算法，識別算法水平越高，各個算法的組合越合理，則識別系統的整體性能和實時性就越好，對不同環境的適用性也就越強。從上個世紀90年代至今，國內外科研人員對車牌識別（LPR）技術的研究就從未間斷，通過對車牌圖像特征的分析來定位車牌號的具體位置，并對車牌號的字符進行分割與識別，從而獲得車牌數據。即采用數字圖像處理技術對采集的車牌圖像進行分析，并自動提取車牌信息，從而精準地確定出車牌號[15]。我國對智能交通系統的研究和開發尚屬起步階段，車牌識別技術在其中占據著絕對重要的位置。隨著嵌入式車牌識別技術發展到實用階段，智能交通系統的研究和開發、車牌識別技術的推廣和普及，必將會給人們社會生活帶來極大的變化和便利。

為滿足人們各種各樣的需求，在高速公路收費站、十字路口和停車場所等交通關卡處安裝嵌入式車牌識別系統。所有這一切都將加強對高速公路、城市、鄉鎮及偏遠地區道路和停車場的管理，減少交通事故和汽車盜竊案件的發生，對社會穩定將會產生極其深遠而又重大的影響。

目前嵌入式車牌識別產品還存在一些問題待解決，具體見表1.1。

表1.1 車牌識別待解決的問題

車牌識別問題 所需解決效果

車牌可能出現在圖像中的任何位置 不能對牌照出現的位置做特殊的要求

車牌顏色不同 算法必須適用于國內任何一種顏色的牌照

車牌的傾斜、扭曲 車牌圖像的形狀允許一定程度的傾斜、扭曲

車牌字符有一定程度的模糊、筆畫斷裂 確保在出現該情況下仍能夠正確識別

外界光線強度 算法需適應外界光線強度和圖像對比度的變化

識別速度 識別的速度要快，一般應在0.5s內識別出車牌

以上幾個方面是車牌識別研究的重點和難點，廣大學者有針對性地做了大量工作。圖像采集與處理硬件平臺的構建重點在于提高系統處理速度和整體可靠性及穩定性。嵌入式系統的處理速度快、穩定性好，可以作為車牌采集與處理的硬件系統。而車牌識別算法的研究主要圍繞于圖像預處理、車牌定位、車牌傾斜校正、字符分割、字符識別等展開，以期獲得較好的識別效果。車牌識別算法的多樣性主要體現在圖像預處理、車牌定位和字符分割部分，而字符識別部分一般采用神經網絡或字符匹配法。