车牌识别系统的设计与实现

李源波++宫清华

摘 要：车牌自动识别系统是值得深入研究的一个方向，它是当今智能交通管理技术研究的重要课题。车牌自动识别系统借助计算机这一媒介对系统的交通图像进行处理、分析和识别，从而得到汽车车牌的信息。就之前发展局势来看，该文研究的车牌自动识别系统对于当今交通发展很重要。图像的采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别是车牌识别系统的五大环节也是该文研究的重点。其中，车牌字符分割模块、车牌定位模块、字符分割模块，这三大模块是该课题重点研究的内容。该文通过系统交通图像的特点对这3部分的技术进行了深入研究。车牌的定位是指在图像中提取车辆车牌范围内的图像，一旦车牌的定位系统有误差将直接影响到后面字符的分割与字符的识别，这是车牌定位系统的关键所在。字符的分割，每个字符的分割位置都需要通过相关的投影信息来确定位置。字符的识别是将字符进行分类，把汉字、数字字母及数字输入不同的网络进行训练测试。车牌识别设备有车牌识别摄像镜头和车牌识别控制器，车牌识别控制器与测量仪连接，利于图像数据的识别、交换；车牌识别摄像机主要完成被测车辆号牌自动识别比对，同时联网从数据库中调阅机动车的信息。车牌识别系统，借助了牌照的定位性能，从机动车的所有图像中找出车牌区域的地方，然后将车牌所在范围的内容实行定位显示，在将定位所得的信息数据传送到字符的识别部分。

关键词：车牌识别系统 图像采集 图像预处理 字符识别 车牌定位

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）09（a）-0004-02

经济不断发展，在信息时代汽车种类也千变万化，汽车数量的急剧上升大大增加了交通负担，同时也带来了许多问题，成为各部门关注的焦点。针对车辆增加所引起的一系列问题，欧美发达国家提出了智能交通系統这一理论，希望以信息技术来解决交通管理中的问题。自从这一方法提出以来，获得了很大发展，各国也纷纷制定智能交通发展战略，目前该问题已经成为21世纪的重要发展方向。过去的人工管理方式已经不能适应现代化发展的需要，车辆牌照自动识别系统是实现智能化管理的重要部分，也是加强车辆和交通秩序管理的重要举措。

汽车牌照发展几年来，已经得到很多消费者青睐，并广泛应用。它能够自动、实时地检测车辆，识别汽车牌照，从而达到更高的智能化管理。车辆牌照自动识别系统可广泛安装于车管所机动车车辆检测线、收费站、停车场、十字路口等交通关卡处，使收费管理更科学与严密。

1 意义

车牌识别系统是当今智能交通管理技术研究的重要课题。识别、处理系统在运转过程中接收的车辆图像、车牌定位、字符分割，然后自动识别汽车牌照字符，这是车牌识别系统的核心过程。该系统借助汽车牌照的唯一性来管理车辆信息。在现代交通行业发展过程中，车牌的识别体系是制约交通管理实现科技化的因素，该课题研究的车牌识别体系大大降低了交通管理工作的复杂程度。该系统首先需要获取车辆的图像，然后将获取的牌照图像进行分割，最后实现车辆字符的识别。该系统将获得的机动车所有的图像实行串连处理后，会用数字字符的方法输送得出的信息，这样不仅存储空间少，而且操作更加便捷。由此看来该课题研究的内容发展空间很广泛，它的速度与方便性是人工汽车牌照识别远远达不到的，这对交通发展领域有深远的影响。

文章对计算机图像处理、人工智能、模式识别等车牌识别的背景知识进行深入研究，摸索出了用数字图像知识进行车牌识别的方法并重点研究，对在较为复杂的背景下的车牌定位、字符分割的车牌字符识别算法进行了重点研究，在识别上取得了良好效果。

2 课题研究内容

车牌识别系统的各功能组成部分是该文研究的主要内容，详细内容如下。

数字的图像处理、车牌的智能识别、计算机技术这几部分是智能识别体系的根本，该体系借助汽车牌照具有唯一性这一特点，在摄像机抓拍图像之后马上对汽车牌照实行识别，最后输送到计算机上存储信息，这就完成了对车牌的自动识别，这种识别方式大大降低了整个识别过程的复杂程度，提高了工作效率。

汽车牌照识别系统分为5个模块，分别为汽车牌照图像的采集、图像预处理、汽车牌照的识别定位、字符分割和字符识别。

（1）车牌图像的采集：通过摄像机抓拍对车牌号码进行采集、记录。

（2）图像的预处理：它包括图像恢复、图像增强、灰度校正、灰度拉伸等过程。拍摄照片的清晰度关系到汽车牌照的辨识度，这是图像预处理的重要因素，因此对摄像机拍到的原始图片需要进行曝光、白平衡、对比度的调整，还需要进行噪声过滤、图片边缘加强等等各种处理。

（3）汽车牌照的识别定位：对汽车牌照范围内的定位是识别车牌整个过程中的重点，假若汽车牌照的定位出现偏差，会直接影响后面的字符分割及字符识别效果。汽车牌照定位的关键点为纹理特征的分析定位方法，该方法在经过预处理之后对灰度图像进行扫描，经过扫描后断定包含汽车牌照的线段的待选区域，最后确定此范围内的起始坐标和坐标高度以及列坐标和坐标的宽度，从而判断出整个汽车牌照的区域，这就完成了对图像中的全部汽车牌照实现了定位。

（4）字符分割：使汽车牌照区域图像在直立方向上完成投影，然后得出汽车牌照图像的直方图，筛选出适合的阈值，挑选出字符及其背景。

车牌定位在选出该范围之后，通过边缘处理、灰度拉伸、二值化处理等等过程，进一步精确字符区域，然后依照字符的尺寸特性选出样板，再完成字符的分割，并对字符的大小实现归一化处理。

（5）字符识别：对分割之后的字符进行收缩、提取字符的特性，分类之后与数据库中标准的字符进行比对，最后识别出字符的图像，这是字符识别的整个过程。字符识别的两个重要点为字符特征提取和模式的匹配，该体系主要有以下几种方式：一种方式是用字符的结构特性及其变换进行特征提取，这种方式对于字符的倾斜以及字符的变形等等都有很高的兼容性，但它在运算过程中太复杂，且对计算机的性能要求很严格。另一种方式是统计字符特征对其特征进行提取，目前，大部分的字符识别都运用了这种方式。在字符特征提取中，能够借助字符投影的特征及轮廓特征构成字符特征的矢量，然后对汽车牌照字符的特征进行匹配，这样就拥有了清晰的识别率。

3 结语

车牌识别系统近几年发展火热，在各地已经有实际的应用，其应用范围主要在车辆检测、城市交通管理、收费管理、公路超限治理等方面，前景广泛。汽车自动检验设备配有车牌的识别系统，其自动性能不断增强，这样大大减少了车辆检验的整体时间，从而使待检汽车排队的长度缩短，取得了明显的社会效益与经济效益。基于车牌识别的智能管理系统能够更好地解决现行管理中面临的种种难题，在各行各业都有着举足轻重的作用。

关于车牌识别系统，这些年来有很多人进行了研究并取得一系列成果，从目前发展来看，目前关于车牌识别的研究发展有两个趋势。

一是在对算法的选择上，不再局限于用某一种算法，通常采用多种算法相结合的方法。

二是人工智能成为目前技术研发的一个新热点。

参考文献

[1] 陶军.车牌识别技术研究与实现[D].南京：南京理工大学，2004.

[2] 胡强.基于特征信息车牌识别系统的研究[D].成都：西南交通大学，2004.