交通管理智能化车牌识别应用与技术分析

2011-04-11 16:19:11 来源:安防知识网 责任编辑: cpslili 收藏本文

　　识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤的识别工作相辅相成，各步骤的有效率都较高，整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值；另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效地提高识别速率和准确率，适应性较强。

　　车牌识别系统主要性能参数

　　车牌识别系统的优劣主要由二个关键参数共同决定：识别率、识别速度。

　　识别率

　　车牌识别系统是否实用，最重要的指标是识别率。国际公认的识别率指标要求是24小时全天候全牌正确识别率85%？95%。识别率统计也有以下三种方式：

　　1、自然流量识别率=识别车牌号的总数/实际通过的车辆总数。

　　2、可识别车牌率=人工正确读取的车牌号总数/实际通过的车辆总数。

　　3、全牌识别准确率=全牌正确识别的车牌总数/人工识别读取的车牌号总数。

　　以上指标决定了车牌识别的识别率。

　　识别速度

　　识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。目前，国际交通技术给的识别速度是1秒以内，当然识别速度是越快越好。

　　市场上的车牌识别系统在实际应用中识别速度平均为200毫秒，而较好的车牌识别系统已经达到了10毫秒，实际应用识别速度能够达到平均40毫秒。

　　车牌识别系统存在的主要问题

　　相机技术有待提高

　　各大摄像机厂家针对道路监控研发出相应的产品，并针对交通的特殊要求进行改进，然而由于道路监控中摄像机长期处于室外，受客观环境影响较大。因此不仅要求摄像机摄制的图像清晰度高，还要求摄像机适应性强。

　　图像的高分辨率与识别速度的矛盾有待解决

　　高清优势不言而喻，但是任何事情都是两面的，而在车牌识别系统中，主要体现为：高清图片由于图片覆盖面广，可能会同时在图片中出现多个车牌的识别问题。再有高清由于数据量过大，不仅会出现处理速度过慢的问题，还会因对资源占用需求过大而难以实现高清视频流识别。

　　车牌识别系统的图片适应性亟需加强

　　目前的车牌识别产品都要求所识别的车牌大小固定，而对过大和过小的车牌一般都不能准确识别。这样就造成对视频触发的情况下部分车牌无法被识别的问题。此外，在有些现场环境中，由于受外界条件的影响，无法将相机架设在最合理位置，会造成图片中车牌不同程度的变形。

　　对污损车牌的识别效果不好

　　在实际的应用中，很难保证所涉及到的车牌都是没有污损的，车牌在使用几年之后，难免会出现污染和磨损等现象，而在路面上行驶的车辆也很难保证都是标准干净的车牌，因此在实际环境中，面对破损污旧的车牌，如何提高车牌识别系统的识别能力也是实际需要解决的问题。

　　结语

　　现在车牌识别系统已被广泛应用，同类型产品五花八门，正可谓“百花齐放、百家争鸣”。本文仅是笔者对车牌识别系统发表一点认识和提出自已的经验，以供业内同行参考。