基于樹莓派的智能車牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

文/張恒宇 何金蓉 叢金亮 張洪禮 張耀武

本文將車牌識(shí)別門禁系統(tǒng)進(jìn)行模塊化分解，并對(duì)其中圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識(shí)別模塊等幾個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行分析并仿真。對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理除掉拍攝時(shí)環(huán)境因素的影響；使用邊緣檢測(cè)法和顏色定位法準(zhǔn)確定位車牌位置；使用水平投影法去除車牌在水平方向多余的邊框，再利用垂直投影法除去字符間距分割得到單個(gè)的字符圖像；使用HOG特征提取構(gòu)建兩個(gè)SVM分類器，一個(gè)用于漢字字符識(shí)別，一個(gè)用于字母和數(shù)字識(shí)別用來(lái)完成車牌字符識(shí)別模塊。

引言：

近年來(lái)，隨著汽車數(shù)量的逐漸增加，我國(guó)停車位與汽車數(shù)量很不平衡，兩到三輛汽車共用一個(gè)車位，而國(guó)際上是兩輛汽車共用三個(gè)停車位，。早期，停車場(chǎng)對(duì)車輛進(jìn)出管理使用IC讀取卡的方式完成的，隨著社會(huì)發(fā)展該方式的弊端越發(fā)明顯，當(dāng)車多時(shí)出入口易出現(xiàn)擁堵，周圍的道路也會(huì)受到影響[1]。在車輛管理系統(tǒng)中，添加電動(dòng)車牌識(shí)別門禁系統(tǒng)趨于常態(tài)化。當(dāng)有車輛出入場(chǎng)時(shí)，通過(guò)識(shí)別車牌號(hào)碼，然后將車牌結(jié)果和數(shù)據(jù)庫(kù)中信息進(jìn)行對(duì)比，系統(tǒng)作出判斷就可完成已授權(quán)車輛和非授權(quán)車輛的管理[2]。能夠快高效的完成車輛進(jìn)出的管理工作。

1.系統(tǒng)方案與設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)的基本流程為從輸入車輛圖像開始，到完成字符串的輸出，具體工作的流程圖如圖1所示。

圖1.1 系統(tǒng)基本工作框圖

1.1 獲取車輛圖片。本文采用視頻檢測(cè)法：對(duì)運(yùn)動(dòng)中的車輛，采用軟件算法的方式檢測(cè)對(duì)車輛進(jìn)出視場(chǎng)內(nèi)判斷[3]，判斷有車輛進(jìn)入則拍攝一張車輛圖像。該方法的優(yōu)點(diǎn)是不需要其他硬件支持，減少了硬件成本。

1.1.1 車牌定位。車牌定位是車牌識(shí)別算法中的一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題。本文先是對(duì)邊緣檢測(cè)法進(jìn)行模擬仿真，再使用顏色定位法進(jìn)行二次定位，一個(gè)準(zhǔn)確的定位可以提高車牌識(shí)別系統(tǒng)的效率。基于邊緣檢測(cè)的定位方法是利用了車牌部分和背景部分邊緣的不同，以此完成車牌的定位，但在背景含有大量與車牌邊緣相似的邊緣時(shí)，僅用邊緣檢測(cè)法不能準(zhǔn)確的定位車牌[1]。基于顏色分割法是利用了車牌底色只有幾個(gè)特定的顏色，使系統(tǒng)對(duì)這幾個(gè)特定顏色進(jìn)行識(shí)別達(dá)到定位車牌的目的，但當(dāng)遇到環(huán)境顏色和車牌顏色相同時(shí)就不能準(zhǔn)確識(shí)別。考慮了兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)后，本文把這兩種方法相互結(jié)合達(dá)到車牌定位的目的。

1.1.2 車牌字符分割。字符分割是把定位后的圖像分割為單個(gè)字符圖像，本文使用投影分析法完成。使用水平方向投影分割[4]，去掉水平方向上與字符無(wú)關(guān)的車牌邊緣部分，然后進(jìn)行垂直方向上投影分析，除掉字符之間的間距、車牌的原點(diǎn)，僅留下單個(gè)的字符圖像[5]。

1.1.3 車牌字符識(shí)別。車牌字符識(shí)別就是把車牌的字符圖像集識(shí)別為字符串，也就是把圖像信息提取出來(lái)用字符的方式顯示供計(jì)算機(jī)識(shí)別的字符，本文使用模板匹配法完成分類識(shí)別。基于模板匹配法原理是對(duì)樣本進(jìn)行模板訓(xùn)練得到樣本特征向量分類器，再將單個(gè)字符圖像的信息與標(biāo)準(zhǔn)字符模板信息作比較，比較后輸出標(biāo)準(zhǔn)模板中最相似的那個(gè)字。在車輛管理系統(tǒng)中，門禁系統(tǒng)只是整套系統(tǒng)的一部分，也是最重要的一部分。車輛管理系統(tǒng)能夠完成車輛的入庫(kù)、出庫(kù)以及費(fèi)用管理等，車輛管理系統(tǒng)的功能區(qū)分如圖2所示。

圖2系統(tǒng)功能劃分框圖

云端系統(tǒng)主要進(jìn)行車牌號(hào)碼庫(kù)的建立、維護(hù)、車輛進(jìn)出收費(fèi)等數(shù)據(jù)的處理，車牌識(shí)別門禁系統(tǒng)主要車牌的識(shí)別和車輛的進(jìn)出時(shí)間記錄。

2.系統(tǒng)開發(fā)

2.1 硬件平臺(tái)比較與選擇。目前市場(chǎng)上，在平臺(tái)的選擇上主要有兩種，一種是基于PC機(jī)，但PC機(jī)平臺(tái)的成本高、體積大、CPU資源浪費(fèi)大[6]，另一種是采用嵌入式處理器，成本相對(duì)較低，也能夠滿足各項(xiàng)需求。本文采用基于嵌入式處理器的方案。常見嵌入式處理器：C51、DSP、ARM、FPGA等，采用列表對(duì)比的方式對(duì)比優(yōu)缺點(diǎn)如表1所示。

表1常用嵌入式處理器對(duì)比

綜合考慮，本文中門禁系統(tǒng)對(duì)處理器的成本、運(yùn)算能力等方面的問(wèn)題，選擇ARM處理器，進(jìn)而使用樹莓派（RaspBerryPi3B+）平臺(tái)。

2.1.1 RaspBerry Pi3B+簡(jiǎn)介。樹莓派3B+平臺(tái)功能強(qiáng)大、技術(shù)成熟，配有攝像頭模塊、GPIO輸出模塊、顯示模塊，還可使用藍(lán)牙、WiFi等主要的硬件相關(guān)信息如表2所示。

表2 RaspBerry Pi3B+硬件介紹

2.1.2 圖像采集設(shè)備。樹莓派3B+可以用CSI接口采集圖像，CSI接口是通過(guò)串行接口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)傳輸快、支持500W高分辨率圖像數(shù)據(jù)[7]、抗干信號(hào)擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，文采用CSI接口，CSI接口圖如圖3所示。

圖3 CSI接口原理圖

2.1.3 GPIO接口。GPIO接口，是一排用于信號(hào)輸入輸出的接口，通過(guò)指令輸出或接受特定的高低電平、PWM信號(hào)等到達(dá)與外部設(shè)備的通訊交流。樹莓派3B+一共有26個(gè)GPIO接口，原理圖如圖4所示。

圖4 GPIO接口原理圖

通過(guò)控制GPIO接口的高低電平完成通道的開啟與關(guān)閉，從而完成車牌識(shí)別后LED開與關(guān)。本文使用GPIO-12輸出高電平控制道閘的開啟。

2.2 軟件環(huán)境搭建。完成車牌識(shí)別門禁系統(tǒng)在軟件方面，需要配置一個(gè)用于圖像處理的opencv庫(kù)。Opencv庫(kù)是一個(gè)能夠進(jìn)行人臉識(shí)別、matlab調(diào)用、RGB加工等內(nèi)容的算法庫(kù)[8]。Opencv庫(kù)編譯操作如下：

1)：安裝cmake，完成opencv源碼的編譯；

2)：圖像格式多種多樣需要安裝相應(yīng)的操作包，使計(jì)算機(jī)能從硬盤上讀取不同格式的圖像；

3)：進(jìn)行cmake編譯參數(shù)設(shè)置，設(shè)置成功標(biāo)志如圖5所示；

圖5 cmake編譯參數(shù)設(shè)置完成

4)：以管理員身份執(zhí)行sudo make進(jìn)行編譯;

5)：輸入sudo meke instell命令也就安裝成功opencv。完成opencv的編譯后即軟件環(huán)境搭建成功。

2.3 系統(tǒng)調(diào)試與優(yōu)化

2.3.1 車牌特征提取

車牌是車輛的“身份證”，通過(guò)查詢《中華人民共和國(guó)汽車號(hào)牌》文檔可知，該文檔對(duì)各類型的機(jī)動(dòng)車號(hào)碼牌進(jìn)行了統(tǒng)一規(guī)定[9]。停車場(chǎng)環(huán)境下可能識(shí)別的車牌類型進(jìn)行分析如表3所示。

表3車牌的顏色及適用范圍

由規(guī)定可知，黃牌和藍(lán)牌在大小、編碼規(guī)則方面是一樣的，如圖6所示。車牌是由7個(gè)字符構(gòu)成的，其中第一個(gè)是漢字，第二個(gè)是機(jī)關(guān)代號(hào)，其余是字母與數(shù)字混合組成，是唯一的車牌號(hào)。它的大小是固定的440mm×140mm，長(zhǎng)與寬的比例約3∶1，字符高、寬為90mm×45mm，分隔符“·”半徑為5mm，各個(gè)字符距離為12mm[7]。新能源車牌和傳統(tǒng)車牌在編碼和顏色上是不同的，如圖7所示。它的大小為480mm×140mm，字符高度、漢字寬度與傳統(tǒng)車牌一樣[10]，該類車牌沒(méi)有分隔符“·”，新能源車牌有8個(gè)字符，第一、二個(gè)字符與傳統(tǒng)車牌內(nèi)容一樣，第三位為新能源汽車標(biāo)識(shí)，第四至第八位與傳統(tǒng)車牌編號(hào)規(guī)則一樣，代表車牌的序號(hào)。

圖6藍(lán)底牌照與黃底牌照

圖7新能源汽車車牌

2.3.2 圖像預(yù)處理

攝像頭在實(shí)際的拍照過(guò)程中，拍攝的圖像可能會(huì)因當(dāng)時(shí)天氣、光照、車身顛簸造成的拍攝照片模糊等不確定因素影響圖像的質(zhì)量[11]。因此，需要先對(duì)圖像完成圖像灰度化，灰度拉伸，圖像濾波降噪等預(yù)處理。

4.系統(tǒng)調(diào)試與運(yùn)行

4.1 調(diào)試環(huán)境

將所有的代碼導(dǎo)入樹莓派3B+平臺(tái)上，外部硬件連接如圖8所示，硬件實(shí)物如圖9所示。由于現(xiàn)實(shí)條件的原因，欄桿部分使用LED燈代替接著按照流程圖10進(jìn)行整體調(diào)試。在調(diào)試部分，首先上電開始運(yùn)行樹莓派；然后通過(guò)寬帶鏈接樹莓派，使用軟件VNC進(jìn)行代碼的傳輸；接著通過(guò)提前寫入的車輛識(shí)別代碼檢測(cè)車輛圖片并完成拍照；最后，處理器通過(guò)識(shí)別圖像輸出字符串并與系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)庫(kù)作對(duì)比，然后GPIO口作出回應(yīng)[12]——大門是否打開。

4.2 車牌識(shí)別效果

隨機(jī)挑取車輛圖片，使用研發(fā)的車牌識(shí)別門禁系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)際測(cè)試，系統(tǒng)運(yùn)行后界面顯示結(jié)果如圖11、圖12所示。

圖8調(diào)試步驟

圖9運(yùn)行效果圖

圖10運(yùn)行效果圖

4.3 系統(tǒng)穩(wěn)定性測(cè)試

完成實(shí)物設(shè)計(jì)后，對(duì)120輛車進(jìn)行識(shí)別，得到車牌識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確度與識(shí)別所需時(shí)間，結(jié)果如表4所示。

表4牌識(shí)別測(cè)試結(jié)果

考慮到門禁系統(tǒng)的功能、成本需求后，本文采用在樹莓派3B+平臺(tái)完成門禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。通過(guò)運(yùn)行測(cè)試，識(shí)別的正確率達(dá)到96%，識(shí)別時(shí)間在1.5秒內(nèi)，滿足車牌識(shí)別門禁系統(tǒng)的各項(xiàng)任務(wù)要求。

5.結(jié)論

本設(shè)計(jì)成功開發(fā)了一套嵌入式車牌識(shí)別門禁系統(tǒng)。本文先將車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理工作，這其中使用加權(quán)平均法將圖像進(jìn)行灰度化處理，又使用灰度平均法把灰度圖像進(jìn)行拉伸，除去圖像中的高光部分，使圖像更加清晰，接著使用高斯濾波模板進(jìn)行濾波降噪，也就完成了圖像識(shí)別的前期過(guò)程了。完成了車牌識(shí)別以后就只需要將字符串與內(nèi)置的車牌數(shù)據(jù)庫(kù)作對(duì)比，系統(tǒng)作出相應(yīng)的反應(yīng)就可以完成門禁的實(shí)現(xiàn)了。本文所有的程序都是在樹莓派3B+平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)的。通過(guò)運(yùn)行測(cè)試結(jié)果可以知道，本文設(shè)計(jì)的車牌識(shí)別門禁系統(tǒng)在正確率方面大于96%，識(shí)別時(shí)間也小于1.5秒，性能方面比市面更為優(yōu)秀，成本也比市面更低。