車牌識別攝像機多種應用方式分析
閱讀：2869發布時間：2015-1-28
隨著經濟的發展，機動車輛日益普及，公路交通事業迅速發展，傳統的人工管理方式已經越來越不能滿足實際工作的需要，車輛識別攝像機技術作為智能交通系統的一個重要方向逐漸受到人們的重視。車牌照識別(licenseplaterecognition，lpr)系統是車輛檢測系統中的一個重要環節，它在交通管理中占有重要的地位，有著多種應用。
無論何種形式的車牌識別系統，它們都是由觸發、圖像采集、圖像識別模塊、輔助光源和通信模塊組成的。車牌識別系統是典型的光電一體化的智能產品，涉及光學、電器、電子控制、數字圖像處理、計算視覺、人工智能等多項技術。
從技術路線的角度看，車牌識別系統按觸發方式不同可分為視頻觸發和外觸發；按成像條件可分為可見光成像和紅外成像；按運行平臺不同可分為硬件式和軟件式。不同的技術路線決定了系統的性能和使用條件。
車牌識別系統運行時，光學系統要經過事先調整，使到達位置的車牌成像zui清晰且成像大小、方位符合要求。觸發模塊負責在車輛到達合適位置時，給出觸發信號，控制抓拍。輔助光源提供輔助照明，保證系統在不同的光照條件下都能拍攝到高質量的圖像。圖像預處理程序對抓拍的圖像進行處理，去除噪聲，并進行參數調整。然后通過車牌定位、字符識別，zui后將識別結果輸出。
我國車牌識別系統的主要特點
我國標準汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯數字組成，漢字識別與字母和數字的識別有很大的區別，漢字的識別增加了識別的難度；我國汽車車牌的懸掛位置不統一；
其他國家的汽車牌照格式(如汽車牌照的尺寸大小，牌照上字符的排列等)通常只有一種，而我國則根據不同車輛、車型、用途規定了多種牌照格式，分為普通車轎車、*車、警車、軍車等，并且通常汽車牌照中也分大車和小車我國汽車牌照的底色和字符顏色有多種組合，我們日常生活中常見的有藍底白字車牌、黃底黑字車牌、以及白底黑字車牌等等。
車牌識別多種應用方式分析
車牌識別目前已成為“平安城市”建設中重要的組成部分，為道路交通管理提供幫助，其不僅應用于闖紅燈抓拍、超速行駛違章抓拍、車輛旅行時間統計、高速公路車輛管理應用等道路交通應用中，還在治安安防監控中如治安卡口車牌識別、盜搶車輛通緝、刑事案件輔助偵破等應用中都得到了廣泛的使用。以下為目前車牌識別系統較為常見的功能應用。
監測報警
一些被通緝或掛失的車輛、欠繳費車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等都會被錄入監控“黑名單”，將這些車牌號碼輸入到車牌識別系統中，利用安裝在各個路口的車牌識別系統攝像機進行采集、讀取來往車輛的車牌號，并與名單中的車牌號進行比對等，一旦發現“黑名單”車輛即立刻發出報警信息。海灣葉繼主表示，車牌識別系統在使用時可在車輛行駛過程中就完成識別，不影響正常的交通運行，整個監視過程司機等也不會察覺，隱蔽性高，且進行全天不間斷工作，大大提高了執法效率。
超速違章處罰
此種應用一般用在高速公路車輛超速檢測，其結合測速設備即可用于車輛超速違章處罰。該應用需要在高速公路上設置測速監測點，抓拍超速車輛的車牌號碼，將違章車輛的車牌號碼及圖片發往至各個高速公路出入口，在出入口處設置處罰點。車牌識別系統將通過的車輛與已收到的超速車輛號碼進行比對，一旦號碼相同即啟動警示設備通知執法人員處理。與傳統的超速監測系統相比，大大節省了警力，降低了執法人員的工作強度。
計算車輛旅行時間
在交通管理系統中，可通過計算車輛在某條道路的平均旅行時間來判斷該條道路擁堵的狀況。據海灣葉繼主介紹，將車牌識別系統安裝于道路的起點與終點，識讀所有通過車輛并將車牌號碼和起終點時間傳回交通指揮中心。由此即可根據每輛車在起、終點被識讀到的時間間隔就可計算出車輛的平均旅行時間，并判斷道路是否擁堵。若出現擁堵情況，即可在道路顯示屏上發布公告，通知來往車輛注意車牌識別系統存在的問題
攝像機技術有待提高
各個攝像機廠家雖針對道路監控研發出相應的產品，并特別針對交通的特殊要求進行改進。但由于道路監控中，攝像機處于室外，受環境因素影響較大，因此不僅要求其清晰度高，還要求適應性強。神州數碼葉韶光舉例說，應用在卡口車牌識別的使用環境相對較復雜，有的是國道，有的是省道，有的是縣道，而不同的使用環境車輛的行駛速度不同，這對攝像機的快門速度設定要求就較高，不僅要便于使用者安裝調試，還要求快門速度設定更加準確，以適應不同的使用場所。針對此方面應用，神州數碼ampon推出的攝像機設計有traffic交通功能，可針對不同道路的使用場合，通過固定模式來確定快門速度，簡化使用者的調試工作。而快門速度細分，也可適用于更多的場合。
另一方面值得注意的是，北方冬天的雨雪及大霧天氣時有發生，在這種情況下，道路監控攝像機的清晰度就會存在很大問題，因此不少廠家設計了透霧功能。現在市面上出現的多為黑白透霧功能，但此種會損失掉車牌的顏色。
高清晰但帶來其它問題
目前的智能交通系統已從標清系統逐步過渡到高清系統，高清系統的優勢不言而喻，高清圖片由于圖片覆蓋面廣，可能會同時在圖片中出現多個車牌的識別問題。但更為重要的是，高清數據量過大，不僅會出現處理速度過慢的問題，還會因對資源占用需求過大難以實現高清視頻流識別，這些都是車牌識別系統在高清系統中面臨的新問題。
破損污舊車牌識別難度較大
車牌在使用幾年之后，難免會出現污染和磨損等現象，而在路面上行駛的車輛也很難保證都是標準干凈的車牌，因此在實際環境中，面對破損污舊的車牌，如何提高車牌識別系統的識別能力也是實際需要解決的問題。
如在山西、陜西等拉煤的車輛，由于較臟，會將車牌擋住一部分，或還有故意擋住車牌。針對這種情況，車牌識別系統是無法識別的，因為它僅是一項對已有圖像的識別技術，并不包含有透視能力，因此如何在視頻流中既有干擾又有污損的情況下定位和識別車牌，是目前車牌識別系統需要進一步完善和發展的。
針對這方面問題目前解決的方法是，要提高車牌識別系統的識別率，目前主要采用的方法是，在視頻流中首先對車體進行判斷，隨后對車牌進行初定位，并進行判斷，在對車牌進行定位后，通過算法對車牌進行字符和數字識別，以得到車牌的信息。但此種方式主要取決于算法的度，因此算法的好壞是至關重要的。
車牌識別系統經過多年的發展，已是一項較為成熟的技術。相信在未來幾年，隨著各地智能交通系統的不斷應用建設，車牌識別技術會逐步向高清化、集成化、智能化發展，在各個應用系統中不斷發揮其重要的作用。
