車牌識(shí)別文獻(xiàn)綜述

1前言隨著我國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，大量在公共場(chǎng)合的汽車需要得到監(jiān)管，為了更好地進(jìn)行管理，必須對(duì)車輛進(jìn)行一種智能化管理。所謂的智能交通系統(tǒng)，是指在較完善的基礎(chǔ)設(shè)施（包括道路，機(jī)場(chǎng)）之上將先進(jìn)的通信技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)和系統(tǒng)綜合技術(shù)有效的集合并應(yīng)用于地面交通運(yùn)輸系統(tǒng)，從而建立起來(lái)在大范圍發(fā)揮作用的，準(zhǔn)確，高速，實(shí)時(shí)的交通運(yùn)輸系統(tǒng)。車輛牌照定位與識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一，該技術(shù)應(yīng)用范圍非常廣泛，其中包括：（1）交通流量檢測(cè)；（2）交通控制與誘導(dǎo)；（3）機(jī)場(chǎng)、港口等出入口車輛管理；（4）小區(qū)車輛管理；（5）闖紅燈等違章車輛監(jiān)控；（6）不停車自動(dòng)收費(fèi)；（7）道口檢查站車輛監(jiān)控；（8）公共停車場(chǎng)安全防盜管理；（9）計(jì)算出行時(shí)間；（10）車輛安全防盜、查堵指定車輛等。其潛在在市場(chǎng)應(yīng)用價(jià)值極大，有能力產(chǎn)生巨大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。車牌識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)最重要的子系統(tǒng)之一，是指對(duì)公路上配置的攝像頭所拍攝的照片進(jìn)行數(shù)字圖像處理與分析對(duì)汽車圖像進(jìn)行平滑、二值化、模糊處理、邊緣檢測(cè)、圖像分割等利用多種手段實(shí)現(xiàn)車牌定位，識(shí)別，分割最終完成對(duì)車牌的識(shí)別。車牌識(shí)別系統(tǒng)的用途很多，在高速公路收費(fèi)站、路口監(jiān)測(cè)(電子警察)、大型停車場(chǎng)等場(chǎng)所具有廣闊的發(fā)展前景。由此可見(jiàn)，對(duì)車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的研究有重要的現(xiàn)實(shí)意義。2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)起源于20世紀(jì)80年代，那時(shí)候主要是應(yīng)用在被盜車輛的檢測(cè)，還沒(méi)有形成一套完整的識(shí)別系統(tǒng)。到了80年代，出現(xiàn)了一些用于車牌自動(dòng)識(shí)別的圖像處理方法，那時(shí)只是針對(duì)一些特定的問(wèn)題采用簡(jiǎn)單的圖像處理技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。到了20世紀(jì)90年代，隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展以及計(jì)算機(jī)計(jì)算性能的提高，才興起了車牌的自動(dòng)識(shí)別研究熱潮，歐美的一些國(guó)家率先開(kāi)始了車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究工作。國(guó)外學(xué)者具有代表性的研究工作有：A.S.Johnson等在1990年提出了利用圖像分割來(lái)實(shí)現(xiàn)車牌自動(dòng)識(shí)別，系統(tǒng)主要由特征提取、模板構(gòu)造和字符識(shí)別三個(gè)部分組成，該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)車牌的自動(dòng)識(shí)別，具有開(kāi)創(chuàng)性的意義。R.Mullot等在1991年利用文字紋理的特性對(duì)車牌和集裝箱上的文字進(jìn)行定位和識(shí)別，開(kāi)發(fā)了一套包含車牌識(shí)別和集裝箱識(shí)別于一體的識(shí)別系統(tǒng)。EunRyung等于1995年利用圖像中的顏色分量實(shí)現(xiàn)對(duì)車牌的定位和識(shí)別，也得到了比較高的識(shí)別率。Tindail在1997年開(kāi)發(fā)了一套利用車牌反光原理而實(shí)現(xiàn)的車牌識(shí)別系統(tǒng)。R.Paris在1998年結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和DSP開(kāi)發(fā)出了一套車牌識(shí)別系統(tǒng)，向真正的市場(chǎng)應(yīng)用打下良好的開(kāi)端?，F(xiàn)有國(guó)外技術(shù)比較成熟而且應(yīng)用廣泛的的產(chǎn)品主要有：以色列Hi-Tech公司研發(fā)的see/Car系統(tǒng)系列，香港AsiaVisionTechnology公司研發(fā)的VECON系列，新加坡Optasia公司研發(fā)的VLPRS系列。其中，VECON系列和VLPRS系列主要適合于香港和新加坡地區(qū)的車牌。See/CarChinese系統(tǒng)能夠?qū)χ袊?guó)內(nèi)地大部分地區(qū)的車牌類型進(jìn)行識(shí)別，但是對(duì)于車牌字符中的漢字卻無(wú)法進(jìn)行識(shí)別，因此不能直接應(yīng)用于我國(guó)的車牌識(shí)別。國(guó)內(nèi)在車牌識(shí)別方面的研究開(kāi)始于20世紀(jì)90年代，取得了一定的成效并且日趨成熟，車牌識(shí)別率可達(dá)到95%左右。國(guó)內(nèi)比較好的定位算法有基于車牌字符變化特征的自動(dòng)掃描識(shí)別算法，但由于車牌多具有不同的色彩，且多與牌號(hào)、車身、車輛背景不同，因此基于顏色來(lái)研究車牌的定位成為了車牌定位方法的一種新思路。盡管在車牌的彩色定位方面的研究還不十分成熟，但有些人做出了一些有益的探索。趙雪春等提出了一種采用色彩分割及多級(jí)混合集成分類器的車牌自動(dòng)識(shí)別方法，該方法采用多層感知器網(wǎng)絡(luò)(MLPN)將具有均勻色度空間的彩色圖像進(jìn)行色彩分割，再利用投影法分割出潛在的各種底色的車牌區(qū)域。郭捷等車牌圖像從RGB顏色模型轉(zhuǎn)換為HSV顏色模型，利用顏色空間距離和相似度計(jì)算，得到滿足車牌顏色特性的區(qū)域，再利用紋理及結(jié)構(gòu)特征對(duì)分割出的顏色區(qū)域進(jìn)行分析和進(jìn)一步判斷，確定車牌區(qū)域。任仙怡等將圖像從RGB顏色模型轉(zhuǎn)換到HSI顏色模型，再結(jié)合區(qū)域融合的方法定位車牌區(qū)域。這些人在這方面做出一些有益嘗試，但這些方法受環(huán)境光的影響較大，特別是偏色光線的影響，并且對(duì)計(jì)算機(jī)性能的要求也比較高。雖然上述各種車牌定位方法都具有一定的實(shí)用性和參考價(jià)值，但大都不完善，具有一定的針對(duì)性和局限性，背景要求比較簡(jiǎn)單，基本屬于單一車輛情景，不能滿足當(dāng)今背景復(fù)雜、車牌多、干擾多等實(shí)際場(chǎng)合應(yīng)用要求。因此對(duì)實(shí)用的復(fù)雜背景下的車牌定位方法需要做進(jìn)一步研究，需要解決如下一些難點(diǎn)：(1)拍攝圖像受環(huán)境因素干擾，如逆光、光學(xué)成像發(fā)生衍射等，圖片的質(zhì)量很難保證。(2)其它字符區(qū)域的干擾，車牌難以準(zhǔn)確定位，如車牌旁掛其它牌子。(3)車牌出現(xiàn)污點(diǎn)變臟，字跡模糊和退色。(4)車牌磨損厲害，噪聲污損嚴(yán)重。(5)車牌部分被遮擋和車牌變形。(6)圖像背景復(fù)雜和一幅圖像多車牌。(7)運(yùn)動(dòng)圖像的模糊失真，形成鋸齒。從目前一些產(chǎn)品的性能指標(biāo)可以看出，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別速度有待提高。但不可否認(rèn)，目前的這些車牌識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)大大提高了智能交通的管理效率。3技術(shù)分析車牌識(shí)別系統(tǒng)主的研究要包括車牌定位、字符分割、字符識(shí)別三大部分。3.1車牌定位的研究車牌定位就是從經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理后的灰度圖像中確定牌照位置，并將車牌部分從整個(gè)圖像中分割出來(lái)，它能有效地解決圖像處理中的實(shí)際問(wèn)題。對(duì)車牌定位的研究?jī)?nèi)容包括：先進(jìn)行圖像的預(yù)處理，其中有對(duì)RGB彩色圖像的灰度化、圖像灰度拉伸、圖像邊緣檢測(cè)、灰度圖的二值化、圖像去噪等；車牌定位采用改進(jìn)的基于水平和垂直投影分布特征的方法。3.2字符分割的研究字符分割是把多行或多字符圖像中的每個(gè)字符從圖像中切割出來(lái)成為單個(gè)字符。它在前期牌照定位的基礎(chǔ)上進(jìn)行字符的分割，然后再利用分割的結(jié)果進(jìn)行字符識(shí)別。對(duì)車牌定位的研究?jī)?nèi)容包括：先對(duì)定位后的車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后對(duì)預(yù)處理后的車牌圖像進(jìn)行水平方向的投影，根據(jù)車牌邊框的性質(zhì)定位車牌字符的上下邊界；最后利用模板匹配—垂直投影結(jié)合法，在確定字符上下邊界的基礎(chǔ)上，進(jìn)行字符的垂直分割。3.3字符識(shí)別的研究字符識(shí)別是對(duì)車牌上的漢字，英文字母，阿拉伯?dāng)?shù)字進(jìn)行準(zhǔn)確確認(rèn)的過(guò)程。其基本原理是將輸入文字與各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)文字進(jìn)行模式匹配計(jì)算類似度，將具有最大類似度的標(biāo)準(zhǔn)文字作為識(shí)別結(jié)果輸出。目前用于車牌字符識(shí)別中的算法主要有基于模板匹配的OCR算法?；谀０迤ヅ涞腛CR的基本過(guò)程是:首先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，最后選最佳匹配作為結(jié)果。模板匹配的主要特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，當(dāng)字符較規(guī)整時(shí)對(duì)字符圖像的缺損、污跡干擾適應(yīng)力強(qiáng)且識(shí)別率相當(dāng)高。4總結(jié)綜上所述，可見(jiàn)在智能交通系統(tǒng)中，車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是智能化交通系統(tǒng)非常重要的發(fā)展方向。而隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，車輛數(shù)目增長(zhǎng)迅速，道路交通運(yùn)輸日益繁忙，造成了交通堵塞和交通事故頻繁發(fā)生，給我國(guó)的交通生活帶了頗大的困擾，日益嚴(yán)重的交通狀況也讓人們更加重視了交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，其中車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)便越來(lái)越受到人們的關(guān)注。雖然，目前車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究已經(jīng)取得了技術(shù)上的很大突破，但是距離普及應(yīng)用化還有很大的差距，許多研究方法還停留在理論上，所以對(duì)車牌自動(dòng)識(shí)別的研究還有很長(zhǎng)的路要走。5.參考文獻(xiàn)[1]陸福宏.車牌識(shí)別技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].中國(guó)科技博覽.2010(12).[2]史忠科,左奇一.一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的實(shí)時(shí)車牌圖象分割方法[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào).2009.[3]李樹(shù)廣,吳舟舟,羅小偉.基于邊緣統(tǒng)計(jì)和顏色特征的車牌綜合自動(dòng)定位方法[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào).工學(xué)版.2005,35(3).[4]齊永奇,王文凡,趙巖,趙耀.基于紋理特征和垂直投影的車牌定位算法研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù).2007.[5]曾致遠(yuǎn),李波,周建中等.一種車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法.計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2006,10.[6]姚蕾.車牌識(shí)別系統(tǒng)法規(guī)的軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),碩士學(xué)位論文,上海交通大學(xué),2009.12[7]成瑜.汽車牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)研究[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào).2006.4：29-30.[8]白利波.車牌檢測(cè)與識(shí)別算法研究[D].北京交通大學(xué),2007.[9]智斌,黎紹發(fā),余棉水.車輛牌照定位算法研究[J].微型電腦應(yīng)用.2006,27(21).[10]周妮娜,王敏,黃心漢,呂雪峰,萬(wàn)國(guó)紅.車牌字符識(shí)別的預(yù)處理算法.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2003(15)[11]謝偉生.車牌定位及字符分割算法的研究預(yù)實(shí)現(xiàn)[D].西南交通大學(xué)2010.[12]郭景云.圖像處理與車牌識(shí)別[J]?？萍假Y訊2007(12).[13]廖翔云，許錦標(biāo)，龔仕偉.車牌識(shí)別技術(shù)研究[J].微機(jī)發(fā)展.2003(s2).[14]龐茂群,鄧開(kāi)發(fā).一種基于灰度圖像的車牌定位方法[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué).2009(10).[15]裴加強(qiáng).車牌識(shí)別系統(tǒng)中車牌定位方法的研究[J].可編程控制器與工廠自動(dòng)化.2009(09).[16]呂文敏.車牌識(shí)別系統(tǒng)中圖