智能交通車牌識別系統(tǒng)設計

高璐

摘要：車牌圖像識別系統(tǒng)使車輛違章處理更數(shù)字化，智能化，有效提升了交通車輛監(jiān)控部門的交通協(xié)調(diào)處理能力。在眾多的違章行為中超速行駛是最危險的，而在智能交通系統(tǒng)中超速車輛的車牌獲取十分困難，系智能交通車牌識別系統(tǒng)主要是對超速汽車違章車牌的提取。設計過程使用MATLAB軟件進行圖像預處理、車牌號碼定位和車牌字符分割。

關鍵詞：超速車牌識別；圖像處理；字符分割

眾所周知車輛的拍照具有獨一性，車牌的自動識別正是通過車輛牌照這一特性來辨認出車輛的。超速的車輛的拍照得到的圖片質(zhì)量比較差，車牌自動辨認系統(tǒng)在車牌辨認上的方便和快捷性比人工車牌辨認強得多，它不僅蘊含著非常大的經(jīng)濟價值而且對社會的發(fā)展也有很大的推動作用，因此對車牌自動辨認中的圖像處理方法的改進是很有必要的。

1設計原理

智能交通車牌辨認系統(tǒng)主要分為圖像的采集和預處理、牌照區(qū)域的定位、牌照字符的分割和辨認三部分。其基本工作過程如下：

1）當行駛的車輛經(jīng)過系統(tǒng)時，會觸發(fā)系統(tǒng)的傳感器。若系統(tǒng)被喚醒便會一直處于工作狀態(tài)，攝像頭上的傳感器一旦被觸發(fā)，相機便會拍下車輛圖像；

2）被拍照的超速車輛的牌照圖像或被攝像頭拍攝的視頻中的圖像輸入到圖像處理器進行圖像增強和濾波等預處理操作；

3）由自動識別系統(tǒng)的檢索模塊對車牌圖像進行搜索與檢測，在定位出包含牌照字符的長方形形區(qū)域的基礎上對上述矩形區(qū)域進行分割；

4）對牌照處理以后的字符進行2值化并分割出7個字符，經(jīng)歸一化后輸入字符辨認系統(tǒng)進行對比分析。

2系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)和工作流程

車牌自動辨認系統(tǒng)產(chǎn)品的主要性能指標是辨認率和辨認速度，這兩個性能指標既可以表征一個車牌自動識別系統(tǒng)性能的好壞。但是車輛如果嚴重超速，攝像設備所拍到的圖像的清晰度很差，所以車牌自動識別系統(tǒng)的識別率和識別速度一直未能大幅提高。因此，研究出高速準確的定位與識別算法是當前的主要任務。

汽車車牌自動識別系統(tǒng)主要包括圖片1中的部分，圖1清楚地顯示出了各部分在系統(tǒng)中的位置。

觸發(fā)拍照模塊：使用車輛檢測傳感器（常見的有紅外，雷達，激光等傳感器）檢測車輛的存在，啟動攝像頭拍照或錄像。

圖像采集模塊：觸發(fā)拍照的攝像頭會在檢測到有車輛通過的同時進行拍照并借助總線把車輛圖像傳送到交通管理系統(tǒng)的計算機里。

圖像預處理模塊：是指車牌識別系統(tǒng)對所拍攝的汽車圖像進行灰度化和邊緣檢測處理。在自然條件下外界太陽光照往往不均勻，光線強度也是不斷變化的，特別是有超速情況，在此條件下，被攝像機拍攝到的汽車圖像往往是不清晰甚至是模糊的，為了得到清晰的圖像此時須要對車輛圖像其進行圖像增強處理；除了光照和光線的影響之外，電子器件和外界環(huán)境所帶來的噪聲干擾也會造成車輛圖像清晰度的下降，因此除了對圖像進行圖像增強處理外還需對原始車輛圖像進行降噪處理。

車牌定位模塊：該單元是指在對原始車輛圖像進行圖像增強處理和降噪處理后還需對圖像進行定位處理，即對在一張完整的車輛圖像中去掉我們不需要的部分定位出車牌區(qū)域。在一張拍攝的車輛圖像中，只有含車牌號碼的部分，對識別工作有意義，我們可以將其他區(qū)域設法除去，即從整個車輛圖像中準確的找出并分離出車牌所在位置的圖像，這樣做的好處是可以節(jié)省系統(tǒng)識別時間。

字符分割模塊：該單元是對已經(jīng)定位的車牌圖像的進行字符分割，將車牌分割為7個獨立的字符圖像。車牌上的字符不可以被車牌自動識別系統(tǒng)直接識別，要把車牌區(qū)域圖像中的七個字符切分成一個一個的單字符圖像，使這七個單個字符圖像不具有任何聯(lián)系。切分成沒有任何聯(lián)系的單個字符圖像后，最后讓系統(tǒng)分別對這七個沒有聯(lián)系的字符進行識別。值得注意的是在對車牌區(qū)域字符經(jīng)行切時，不要破壞了單個字符的完整性。若字符的完整性被破壞則識別出的結(jié)果就會存在一定差錯。

字符識別模塊：該單元是字符識別系統(tǒng)能否實現(xiàn)的關鍵一步。上述單元中的操作都是在為最終的字符識別打基礎。車牌自動識別系的統(tǒng)輸入是七個沒有聯(lián)系的單個字符圖像，系統(tǒng)的輸出是七個字符，這七個字符包括漢字、字母和數(shù)字，既完整的車牌號碼。車牌自動識別系統(tǒng)性能的好壞由字符識別的準確率表征，字符識別率越高說明車牌自動識別系統(tǒng)的性能越好，反之則越差。

要想實現(xiàn)系統(tǒng)對車牌的自動識別，上述的每個單元都是不可缺少的。而且所有單元環(huán)環(huán)相扣，每一單元的進行都是基于前面一個單元的操作，一步出錯整個系統(tǒng)則不能答道達到理想的效果。因此，必須確保每個單元的操作都必須完成，這樣才能使系統(tǒng)完成識別工作。

3系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)和工作流程

車牌識別系統(tǒng)通過應用數(shù)字成像技術和計算機信息處理技術，采用合適的圖像處理、模式識別和人工智能技術，通過對圖像的采集和處理，獲得更準確的違章車輛信息，從而達到更有效率的的車輛程度。

車牌自動識別系統(tǒng)產(chǎn)品的主要性能指標是識別率和識別速度，這兩個性能指標既可以表征一個車牌自動識別系統(tǒng)性能的好壞。但是因為攝像設備所拍到的圖像的清晰度不夠，也因為處理圖像的技術也不夠完善，所以車牌自動識別系統(tǒng)的識別率和識別速度一直未能大幅提高。因此，研究出高速準確的定位與識別算法是當前的主要任務。

4車牌圖像預處理

圖像預處理首先是將圖像灰度化，也就是將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，本系統(tǒng)采用加權(quán)平均值的處理方法，其公式為：H=0.229R+0.588G+0.144B公式中H表示灰度圖的亮度值；（這個公式中的系數(shù)是符合人眼視覺的），而在MATLAB軟件中調(diào)用im2gray函數(shù)可以實現(xiàn)，這樣圖像灰度預處理變得很容易。

圖像的邊緣檢測采用了經(jīng)典的Roberts邊緣檢測算子來對圖像進行邊緣檢測。

5車牌定位和分割

車牌定位是指在經(jīng)過圖像預處理操作后的灰度圖像中判斷出車輛車牌所在的區(qū)域，而車牌分割是指在完整的車輛圖像中把本設計所要的車牌區(qū)域的圖像分割出來，為下一步的字符識別操作做準備。車牌圖像處理后的灰度圖是一個水平度很高的矩形圖樣，在預處理圖中比較集中，且字符的灰度值和相鄰字符圖樣有較明顯差別，因此很容易用邊緣算法檢測操作來對圖像進行分割。車牌定位和分割的精準度將直接影響到最終的字符識別的好壞。

6歸一化流程

圖2為字符分割和歸一化流程圖。

7結(jié)論

本文以MATLAB8.1為軟件平臺，以攝取的彩色車牌照片為測試圖像。通過對測試圖像進行預處理、車牌圖像定位、車牌字符分割和字符識別等處理后，實驗的最終結(jié)果如圖3所示。通過本系統(tǒng)可以識別出車牌號碼。之所以要進行圖像預處理是因為獲取圖像的拍攝設備處在復雜的自然環(huán)境中，又因為車輛車牌上存在污跡，磨損等情況會使采集到的圖像質(zhì)量達不到系統(tǒng)要求。