車牌識(shí)別系統(tǒng)掀起交通管理的智能篇章

　　車牌(自動(dòng))識(shí)別系統(tǒng)，簡(jiǎn)而言之是基于各種圖像處理算法，對(duì)前端攝像機(jī)抓取到的車輛圖片進(jìn)行分析，進(jìn)而從中提取出諸如車牌號(hào)(英漢字符及數(shù)字)、車牌顏色，甚至車型、生產(chǎn)廠家、車輛顏色等信息，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確鎖定車輛“身份”，并與相應(yīng)車輛的道路行駛信息聯(lián)系起來，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)上路車輛的智能自動(dòng)管理。

　　車牌識(shí)別系統(tǒng)主要由觸發(fā)機(jī)制、圖片抓取以及圖片識(shí)別三大模塊組成。為得到優(yōu)質(zhì)的原始圖片，需要事件觸發(fā)與車牌抓取的默契配合，其最終實(shí)現(xiàn)的效果將依據(jù)所涉硬件設(shè)備的性能(攝像機(jī)、鏡頭、圖像處理芯片、抓拍控制機(jī)構(gòu)、觸發(fā)和照明及控制設(shè)備等)、圖像識(shí)別算法的優(yōu)劣、工程架構(gòu)和安裝等，此三部分相輔相成，共同影響著系統(tǒng)最終的識(shí)別率以及使用效果。

　　觸發(fā)&檢測(cè)機(jī)制

　　所謂檢測(cè)，通俗地說在相應(yīng)事件發(fā)生時(shí)能準(zhǔn)確采集到相關(guān)信息，亦即當(dāng)需抓拍的路段出現(xiàn)車輛，且當(dāng)車輛進(jìn)入最佳拍照范圍時(shí)，檢測(cè)設(shè)備發(fā)出相應(yīng)信號(hào)，控制系統(tǒng)接收到該信號(hào)，會(huì)控制攝像機(jī)抓拍，且同步啟動(dòng)照明系統(tǒng)。此步驟盡管不是整個(gè)車牌識(shí)別過程中最難實(shí)現(xiàn)的，卻是其成功應(yīng)用的第一步，故也發(fā)展出了幾大不同的技術(shù)形式：

　　地感線圈+車輛檢測(cè)器：優(yōu)點(diǎn)是靈敏度和準(zhǔn)確率高(一般可達(dá)99%)，且投入少，故應(yīng)用最為廣泛。但其剖路施工量較大、后期維護(hù)難度也大。且由于地埋，易受路面環(huán)境等因素影響;

　　雷達(dá)：優(yōu)點(diǎn)是受氣候溫度影響較小，已在我國東北地區(qū)成為主流應(yīng)用，在深圳等大型城市也因?yàn)榧軜?gòu)較為簡(jiǎn)便有占有率上升的趨勢(shì)。靈敏度和捕獲率不及地感線圈，且因?yàn)榛谖⒉夹g(shù)，故可能存在一定誤碼率;

　　智能視頻偵測(cè)：簡(jiǎn)單說來，其是直接集成在攝像機(jī)內(nèi)部或者構(gòu)建在前端工控機(jī)內(nèi)的一個(gè)功能強(qiáng)大的綜合事件偵測(cè)“軟件”，對(duì)道路視頻信息進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別檢測(cè)，一旦在分析過程中發(fā)現(xiàn)“車輛”，便進(jìn)行視頻跟蹤，當(dāng)視頻檢測(cè)到相應(yīng)的車輛進(jìn)入到最佳的拍照范圍時(shí)，便觸發(fā)相應(yīng)抓拍及后續(xù)的車牌識(shí)別行為，優(yōu)點(diǎn)是無需硬件施工，比較靈活。目前較好的智能視頻偵測(cè)技術(shù)其靈敏度和捕獲率也可達(dá)到95%以上，且因?yàn)樾阅芨臃€(wěn)定卓越，應(yīng)用愈加廣泛，常被應(yīng)用于壓線、違章變道等綜合檢測(cè)系統(tǒng)中，具有更寬廣的應(yīng)用靈活性和多樣性，但是技術(shù)難度也更大。其缺點(diǎn)是較易受天氣環(huán)境的影響。

　　目前國內(nèi)主流車牌識(shí)別廠商，通常會(huì)把地感線圈等硬件檢測(cè)技術(shù)和智能視頻偵測(cè)技術(shù)做為互備份，自動(dòng)切換。

　　圖像抓取

　　俗話說巧婦難為無米之炊，對(duì)于車牌識(shí)別系統(tǒng)，雖然各種圖像識(shí)別算法不斷推陳出新，一定程度上補(bǔ)救了原始圖像可能的質(zhì)量缺陷，但也必將犧牲一定的識(shí)別準(zhǔn)確率。反過來，在識(shí)別技術(shù)相對(duì)成熟穩(wěn)定的情況下，對(duì)前端攝像機(jī)以及配套設(shè)施的合理選擇與架構(gòu)，即最大限度提高原始圖片的質(zhì)量，可在提升系統(tǒng)識(shí)別率上達(dá)到事半功倍的效果。而這一步中起到?jīng)Q定性因素的除了攝像機(jī)本身，更有補(bǔ)光設(shè)備等。

　　攝像機(jī)

　　車牌識(shí)別與車牌在圖片中占據(jù)的橫向比有關(guān)，一般需求在60～100個(gè)像素，最大不高于300(根據(jù)識(shí)別軟件廠家的研發(fā)能力而不同)。一條標(biāo)準(zhǔn)車道(3.75～4.5米)大概占據(jù)800個(gè)橫向像素，故而兩百萬的高清攝像機(jī)可兼顧到1～2條車道，五百萬則可以兼顧2～3條車道的信息，亦即在提供更優(yōu)質(zhì)圖像的同時(shí)，高清攝像機(jī)也節(jié)省了前端硬件的投入。

　　從標(biāo)清到高清，前端攝像機(jī)像素上的革命性升級(jí)，也給車牌識(shí)別帶來了革命性發(fā)展，據(jù)此凌云光子技術(shù)集團(tuán)客戶經(jīng)理王銳更深入到了感光傳感器的角度：“CMOS可提高圖像質(zhì)量，解決CCD諸如成本偏高、幀率限制等固有弱勢(shì)?？梢哉f，CMOS或?qū)⒁I(lǐng)未來的高端高清攝像機(jī)市場(chǎng)，而尖端的CMOS技術(shù)，會(huì)對(duì)車牌識(shí)別起到很好的推動(dòng)作用。”另一方面，浙江大華技術(shù)股份有限公司產(chǎn)品經(jīng)理朱克玉則表示了不同的看法：“考慮到行業(yè)應(yīng)用需求，因?yàn)镃CD傳感器靈敏度相對(duì)較高，且能有效避免移動(dòng)物體的成像變形等問題。至少在目前，在智能交通領(lǐng)域采用CCD傳感器機(jī)會(huì)較多。”

　　除了高清趨勢(shì)，針對(duì)車牌識(shí)別系統(tǒng)的需求，前端攝像機(jī)必須允許用戶自行設(shè)置快門、增益等圖像參數(shù)，以得到最佳圖像效果，同時(shí)還需具備優(yōu)秀的低照度、靈敏度、穩(wěn)定性及白平衡效果，并具備二次開發(fā)的能力，方便工控機(jī)或內(nèi)嵌抓拍處理器獲取攝像機(jī)的參數(shù)信息，或?qū)懭肱涮椎乃惴?。最后，其需具備豐富的I/O接口，以便接入地感線圈、閃光燈等外圍設(shè)備。

　　輔助硬件

　　目前我國對(duì)于車牌識(shí)別準(zhǔn)確率的標(biāo)準(zhǔn)是白天不低于95%、夜晚不低于80%，由此可見夜間識(shí)別率存在大幅的降低，究其原因，還是圖片的質(zhì)量問題，當(dāng)然這里的影響因素較為單一，即光照。

　　針對(duì)這一問題，算法方面一直有所升級(jí)，可在一定程度上降低噪點(diǎn)并提亮抓拍到的圖片，但針對(duì)夜間光照度差的情況，更多的升級(jí)選擇在硬件上。除了在攝像機(jī)方面采用靈敏度更好的尖端CCD、CMOS芯片(當(dāng)前選用靈敏度更好的CCD仍較多)及大口徑鏡頭，以提升相機(jī)的夜間靈敏度。更多的還在于夜間補(bǔ)光設(shè)備的選擇與安裝。通過立桿高度與補(bǔ)光燈角度的配合，獲得科學(xué)的補(bǔ)光效果，盡量使光線正面打到車牌上，而在補(bǔ)光燈的選擇上也經(jīng)過了一定的發(fā)展：

　　閃光燈(氣體燈)：峰值亮度高，優(yōu)點(diǎn)是可以拍攝到駕駛室的人。但平均壽命短，光污染大，對(duì)人眼有一定損傷，甚至可能影響駕駛員的駕駛安全。目前我國部分城市已有相關(guān)硬性要求出臺(tái)，限定了閃光燈的使用范圍;

　　LED頻閃燈：能與攝像機(jī)保持同步，亮度優(yōu)于常亮燈，也具備爆閃的方式，亦可看清駕駛室，相對(duì)而言安全性更好，只是圖片質(zhì)量會(huì)比閃光燈稍差。

　　除了補(bǔ)光方式的演變，博康智能產(chǎn)品經(jīng)理王朝英還補(bǔ)充道：“安裝上可從過去攝像機(jī)位置固定的靜態(tài)方式，慢慢發(fā)展為搭配云臺(tái)，以配合運(yùn)動(dòng)車輛來進(jìn)行更好的抓取。”

　　圖像識(shí)別

　　算法

　　目前車牌識(shí)別系統(tǒng)的軟硬件相對(duì)而言都較為成熟，其中圖像識(shí)別的過程雖然根據(jù)各個(gè)廠家的研發(fā)能力與側(cè)重點(diǎn)有所不同，但其大致過程可總結(jié)為如下五個(gè)步驟：

　　圖像的預(yù)處理：對(duì)采集到的圖片的背景以及噪聲進(jìn)行處理，方便后續(xù)工作;

　　車牌定位：通過形態(tài)學(xué)濾波等方式，使車牌區(qū)域連通，并根據(jù)車牌的先驗(yàn)知識(shí)，對(duì)聯(lián)通區(qū)域進(jìn)行篩選;

　　車牌校正：捕捉到的車牌可能跟攝像頭存在角度差，用相應(yīng)算法進(jìn)行變換校正;

　　車牌分割：對(duì)車牌進(jìn)行投影分析的時(shí)候，根據(jù)車牌字符之間的寬度使之分割成一個(gè)個(gè)字符;

　　字符識(shí)別：模板匹配，對(duì)分割來的字符進(jìn)行歸一化，與標(biāo)準(zhǔn)字庫里的字符進(jìn)行逐一比較識(shí)別。

　　“近年來出現(xiàn)了一些較新的識(shí)別算法與技術(shù)，如擴(kuò)展小波分析、Fractal、Morphology、Retinex、超分辨率以及遺傳和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。其中Fractal算法廣泛用于圖形/圖像處理和紋理分析，將雜亂無章隨意性很強(qiáng)的事物以數(shù)學(xué)的方法加以規(guī)范和描述，在分析和描繪自然現(xiàn)象上有獨(dú)到之處。Retinex是基于人類視覺系統(tǒng)的圖像增強(qiáng)理論，可以在動(dòng)態(tài)范圍壓縮、邊緣增強(qiáng)和顏色恒常三個(gè)方面達(dá)到平衡，具有很廣的應(yīng)用前景。而超分辨率算法，可以以人為的方式模擬地恢復(fù)出圖像獲取過程中喪失的一些信息，使數(shù)字圖像能夠還原為原始信息。這些算法和理論在未來圖像處理技術(shù)發(fā)展的道路上都可能產(chǎn)生很大的影響。”大華產(chǎn)品經(jīng)理朱克玉對(duì)于近年來出現(xiàn)的算法做了如上歸納。

　　而杭州中威電子股份有限公司工程師陳芝斌則進(jìn)一步補(bǔ)充了國外的相關(guān)進(jìn)展：“YuniaoCul提出了一種車牌識(shí)別系統(tǒng)，在車牌定位以后，利用馬爾科夫場(chǎng)對(duì)車牌特征進(jìn)行提取和二值化，對(duì)樣本的識(shí)別達(dá)到了較高的識(shí)別率。EunRyung等利用圖像中的顏色分量，對(duì)車輛牌照進(jìn)行定位識(shí)別，其中提到了三種方法：以Hough變換為基礎(chǔ)的邊緣檢測(cè)定位識(shí)別;以灰度值變換為基礎(chǔ)的識(shí)別算法;以HLS彩色模式為基礎(chǔ)的車牌識(shí)別系統(tǒng)，它們的識(shí)別率分別為81.25%、85%、91.25%。”

　　架構(gòu)

　　算法優(yōu)劣決定了最終的圖像識(shí)別效果，但是用戶通常都只需接觸成熟的圖像識(shí)別軟件或說模塊，能做的選擇或很少。相對(duì)而言，更該考慮的是如何根據(jù)自身需求選擇合適的架構(gòu)模式：

　　1、外圍

　　通俗來說即圖像識(shí)別模塊安裝或集成在前端，優(yōu)點(diǎn)是處理器可直接對(duì)未經(jīng)壓縮保留了所有信息的原始視頻流或圖片進(jìn)行識(shí)別。此方式在一定程度上提升了識(shí)別率，且由于無需經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)傳輸，其具有較好的實(shí)時(shí)性?？谙到y(tǒng)要求必須集成在前端，以免造成重要識(shí)別結(jié)果的延遲。此方式還可進(jìn)一步細(xì)分：

　　一體化識(shí)別攝像機(jī)模式，亦即直接把識(shí)別模塊、抓拍控制和車輛檢測(cè)、照明控制集成在攝像機(jī)內(nèi)部，優(yōu)點(diǎn)是可以簡(jiǎn)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，安裝調(diào)試相對(duì)比較簡(jiǎn)潔，但是相應(yīng)地對(duì)識(shí)別模塊和抓拍控制的DSP芯片的處理能力、算法等提出了較高的要求。另一方面其采用SD卡進(jìn)行暫存，容量小且在緊急狀況時(shí)可能存在安全隱患。此類型車牌識(shí)別方式以海康、大華為代表;

　　嵌入式主機(jī)+攝像機(jī)模式，識(shí)別模塊、抓拍控制和車輛檢測(cè)、照明控制都集成在專門的工控機(jī)內(nèi)，其環(huán)境適應(yīng)性好，擁有更豐富的硬件資源，信息存儲(chǔ)容量與安全性能都更好，故此目前行業(yè)應(yīng)用得也比較多，代表廠商如博康。

　　2、內(nèi)場(chǎng)

　　圖像識(shí)別模塊集成在后端控制中心等處，原始圖片或視頻流壓縮后經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)胶蠖诉M(jìn)行識(shí)別，具有一定的延遲性，但該類方式，基于強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)處理能力，故辨識(shí)精度和速度都要高，一套系統(tǒng)能識(shí)別多臺(tái)攝像機(jī)圖像。其維護(hù)較為方便，但辨識(shí)率受制于視頻流壓縮，且存在網(wǎng)絡(luò)延遲的問題。

　　系統(tǒng)綜合應(yīng)用

　　目前車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率普遍能做到全天識(shí)別率92%以上。

　　內(nèi)外有別

　　早在上世紀(jì)八十年代，國外便已經(jīng)有一些零散的將圖像處理技術(shù)應(yīng)用于車牌識(shí)別領(lǐng)域，但是由于我國的車牌格式和國外有較大的差異，所以對(duì)于國外的車牌識(shí)別系統(tǒng)的技術(shù)研究，只能進(jìn)行參考，不能直接應(yīng)用。恒業(yè)智能安防(深圳)有限公司智能交通事業(yè)部產(chǎn)品經(jīng)理張?jiān)亴?duì)此進(jìn)行了較為詳盡的分析：“我國的車牌識(shí)別系統(tǒng)，除需求識(shí)別英文字母及阿拉伯?dāng)?shù)字，還要對(duì)車牌顏色，漢字等信息進(jìn)行識(shí)別，故此涉及到的算法建模也更多，相應(yīng)的這方面的技術(shù)也可以說是獨(dú)大，故此國內(nèi)的應(yīng)用基本以國產(chǎn)為主。如今可說國內(nèi)外的技術(shù)相差不大，但是因?yàn)閷?duì)顏色有識(shí)別要求，夜間補(bǔ)光不方便采用紅外，加上國內(nèi)車況普遍較差(車輛污損、有意遮攔等)，故夜間車牌識(shí)別率會(huì)稍遜于國外。”

　　升級(jí)與應(yīng)用

　　車牌識(shí)別存在清晰度與視域的矛盾、處理速度與識(shí)別率的矛盾、以及硬件性能與性價(jià)比的矛盾。目前兩百萬、五百萬像素?cái)z像機(jī)可實(shí)現(xiàn)普遍的識(shí)別需求，至于是否升級(jí)到八百萬像素產(chǎn)品，需結(jié)合識(shí)別效果與投入進(jìn)行綜合考量。只能說選取最優(yōu)的硬件設(shè)備與軟件進(jìn)行結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)最好的識(shí)別效果，盲目升級(jí)硬件沒有實(shí)用意義。

　　另一方面，蘇州科達(dá)科技有限公司軟件工程師羅成對(duì)軟件方面可能的升級(jí)發(fā)展進(jìn)行了簡(jiǎn)要總結(jié)：“在正常圖片的識(shí)別上已難有大的發(fā)展，但是對(duì)于一些惡劣場(chǎng)景，比如過暗、過亮、霧天等會(huì)影響車牌識(shí)別的情況，以及污損車牌、部分遮擋車牌、陰影車牌等狀況，可通過相關(guān)算法技術(shù)的升級(jí)，提升這些場(chǎng)景下的識(shí)別率。”

　　系統(tǒng)與子系統(tǒng)

　　車牌識(shí)別系統(tǒng)給了智能交通相關(guān)系統(tǒng)智能化的可能，但單獨(dú)的車牌識(shí)別沒有意義，必須與其他系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合，通過提供底層數(shù)據(jù)，成為大型車輛管理系統(tǒng)里的底層核心系統(tǒng)。如今道路管理中的卡口等各類子系統(tǒng)已出現(xiàn)大融合的趨勢(shì)，即卡口、電子警察、事件監(jiān)測(cè)等子系統(tǒng)，形成一個(gè)綜合檢測(cè)系統(tǒng)。市場(chǎng)也已形成共識(shí)，未來道路上涉及到車輛的系統(tǒng)都會(huì)有一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)的參與，通過車輛的唯一ID——車牌來進(jìn)行車輛管理。甚至把識(shí)別技術(shù)從機(jī)動(dòng)車拓展到非機(jī)動(dòng)車以及行人，實(shí)現(xiàn)對(duì)路面信息的全局監(jiān)控，為道路管理者以及事件參與者帶去更好的管理及出行體驗(yàn)。