王宗鵬 李冠楠 葛麗麗 張永強 韓玉煥

【摘要】 傳統車牌識別采用的是RFID射頻識別技術，這種方式識別率高，但是每輛車輛均需加裝電子標簽，成本高，不便于管理。本系統采用計算機圖像處理技術和模式識別技術對車牌進行自動識別。該系統除了具備前端數據采集、車牌識別、數據存儲等基本的功能之外，還能根據自身需要實現一些特色功能，主要是交通違章抓拍取證、配合欄桿機自動放行等功能。

【關鍵字】 車牌識別 二值化 預處理

引言

承鋼門禁系統目前主要采用RFID技術進行車牌識別，需要每輛車輛加裝防撕毀RFID標簽，由于每天進出場車流量大，同時一些社會車輛根本就沒有標簽，發放臨時標簽又增加了管理上的繁瑣程度。為簡化管理流程、降低成本。開發本系統，用戶只需要將允許放行車輛提前輸入系統即可不需要RFID標簽，車輛可以隨時反復進入廠區，系統將自動記錄車輛進出信息。通過它還可以檢索車輛的各項重要信息，記錄車輛的違章或用于收費等用途，給交通系統的自動管理提供極大的方便。

一、系統設計與開發

該系統由彩色攝像機、現場輔助光源、電腦和車牌自動識別軟件組成。大體上可分為圖像采集模塊和車牌識別模塊。當汽車通過抓拍攝像機制定區域時，圖形采集控制模塊通過攝像機抓取車輛圖像，經過模/數轉換后再輸出給計算機系統進行圖像分析處理，將識別的結果存入數據庫系統。該系統除了具備前端數據采集、車牌識別、數據存儲等基本的功能之外，還能配合欄桿機對車輛進行自動放行等功能。

二、系統主要功能

2.1車牌的自動識別

對于通過大門門禁系統的車輛進行抓拍，能自動的對車輛的類型以及車輛的拍照進行識別處理。并自動保存到本地數據庫中。

2.2車輛的自動檢測報警

此系統包括“黑名單”功能，即對于違章的車輛可加入“黑名單”，只要將其車牌信息輸入到該系統中，系統就會自動進行檢測，不間斷的將所抓拍的車牌信息與錄入到該系統中的“黑名單”車牌信息進行識別、比對。一單發現黑名單車輛，系統就會告警。

2.3車輛的自動放行

該系統能對經過授權的車輛，如公司領導車輛進行自動識別，并自動控制道閘系統抬桿進行放行，提高通行效率。

三、車牌識別系統工作原理

該系統先對牌照圖像進行濾波、二值化、校正、分割等處理，再進行識別。軟件部分由六個主要處理子模塊組成。各模塊功能為：

1、采集模塊實現對汽車牌照圖像的實時采集，并將采集的圖像轉換為數字圖像存儲。對采集到的車牌圖像進行處理是車牌自動識別系統的重要環節。在車牌圖像信號的采集、輸入過程中，由于受到諸多因素的影響，圖像可能模糊不清、傾斜或缺損。通過預處理，將除去圖像的噪聲，提高圖像的質量。而且有效的降低系統的存儲空間，提高識別速度和準確度。

2、車牌搜索及定位模塊對數字化后的車牌進行區域目標搜索，并將圖像進行灰度翻轉統一為“白底黑字”，即灰度圖像二值化。在二值圖像存儲矩陣中，只有0和1兩種值。在數字圖像處理中，二值圖像因為其處理速度快，程序處理方面而占有非常重要的地位。

3、車牌分割對定位的車牌區域進行字符分割，對于經過預處理的字符，通過逐級分類及筆畫跟蹤最終達到字符識別的目的，將車牌分為7個單一的字符圖片。在分析字符結構前，首先應分析車牌字符的特點，從而減少識別復雜度。

4、在經過預想預處理的灰度圖像中確定車牌的具體位置，并將包含車牌字符的一塊子圖像從整個圖像中提出出來，供字符識別子系統識別之用。提取的準確與否直接關系到整個牌照字符識別系統的識別率。由于牌照圖象在原始圖象中是很有特征的一個子區域，確切說是水平度較高的橫向近似的長方形，它在原始圖象中的相對位置比較集中，而且其狄度值與周邊區域有明顯的不同，因而在其邊緣形成了灰度突變的邊界，這樣就便于通過邊緣檢測來對圖象進行分割。

5、車牌圖象經過了以上的處理后，車牌區域比較明顯。此時可進一步確定牌照在整幅圖象中的準確位置。在本程序中用到了膨脹腐蝕處理和閉運算，通過膨脹連接相近圖像區域，去掉單獨、過小的色塊。最后運用一個矩形框掃描整幅圖像，將面積小于矩形框、形態不規則的小區域刪除掉，保留車牌候選區域。

6、經過上述方法分割出來的車牌圖像中存在目標物體、背景還有噪聲，在對圖像進行二值化處理，進行車牌字符提取和字符匹配。數據傳送輸出識別結果字符串到指定的設備上。

四、結語

車牌識別算法是車牌識別系統的基礎，對圖像進行采集，然后從車牌紋理出發，應用分開理論建立基于有向分形參數的車牌定位預處理模型，結合投影法提取車牌區域，再將字符進行分割和識別，最后輸出結果。該系統目前準確率能達到90%左右。

參 考 文 獻

[1]林志毅，周運祥.基于場景分類及灰度跳變的車牌定位方法[J].交通科技，2005，20（2）：86.