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车牌自动识别系统的分析与设计 　　摘要:本文通过对国内外车牌自动识别系统的现状分析,找出现行识别系统所采用技术方案的优缺点,设计了一种新的车牌图象自动识别系统,并重点对其中图象定位和字符分割的核心技术进行了介绍,为研究车牌自动识别系统提供一种新的设计思路。 　　关键词:车辆识别;自动定位;图象处理;字符分割 　　中图分类号:U495 文献标识码:A 　　 　　1 引言 　　 　　目前,国内外已经有不少关于车辆自动监测系统的研究,其中有一些已进入实用阶段。例如具有图象理解的实时车辆跟踪系统,不仅可应用到交通的管理,而且还可以用于安全部门。再如在交通节点(如十字路口)的车流量监测和高速公路上车辆的管理系统中,有的系统可以实时提供车流量和车速,有的系统在收费站对车辆进行分类和识别。但是,从整体上说,目前的车辆监测系统,大多是对车辆的数量、速度、大小、外型、种类等粗略特征的自动识别,而对类似车辆牌照等较为精细的特征信息的识别由于许多条件前提限制而应用不广泛。比如在国内市场上已有一种称作“电子眼”的产品,但它只能对汽车出入的地点进行监视,所有现场的信息只能记录在案,需管理人员在事后分析记录信息才能得出结果,所以,系统具有很长的延迟。再如一种在交通路口监测违章车辆的系统,往往在第二天的报纸上才刊登出违章车辆的牌照,达不到实时监控的目的。为了提高实时性,并能实现更多的管理功能,一种实时的车牌识别系统应运而生,它可对实时拍摄的图象进行处理,识别出车辆的牌照,并进行管理。 　　 　　2 国内外车牌识别系统的应用 　　 　　对于实时的车牌识别系统,国外开发机构和公司已有了一些较为成熟的技术。下面是几种国外研制的系统: 　　(1)REAL-TIME VEHICLE NUMBER PLATERECOGNITION 　　该系统是一套便携式车牌识别设备,外部仅需要一个12V电源和一个摄象头。它只需车牌图象视频输入,而无须其他的触发引擎,能在各种天气情况下的白天和夜晚工作。 　　(2)VEHICLE NUMBER PLATE RECOGNITION 　　VNPR系统主要应用于找寻被盗的汽车、停车场的控制和交通流量的统计方面。VNPR的主要工作是车牌的定位、字符的切割和字符的识别,这几部分的工作是紧密结合在一起的。 　　(3)CARINA软件开发包 　　CARINA图象识别软件包能监测定位和识别世界上不同国家的汽车牌照。可集成汽车牌照识别(ANPR)技术到系统和应用中去,使方案提供者,开发者,系统集成商共同受益。 　　(4)LPR(LICENSE PLATE RECOGNITION) 　　 LicensePlate Recognition系统能应用到停车场、入口控制、交通监测等场所,能检测和识别汽车车牌。它可以作为一个WINDOWS 的动态连接库方便的集成到应用系统中去。 　　除以上介绍的几家公司研究的系统以外,还有很多国外公司都有相应的车牌识别系统产品,他们的产品都提高了车辆管理的自动化。 　　虽然,上述每个公司都认为自己的产品性能完善,在各种气候,光照下都能识别汽车车牌,识别正确率高。但在实际应用环境中,工作条件是复杂的,存在许多影响系统性能的因素,例如现场工作环境的复杂度、光照条件、实时性要求等。而上述系统是通过人为地约束、限制工作条件,来改善系统的性能,显然是不可取的。 　　在国内,由于对车辆管理自动化的需求不大,还没有出现十分成熟的车牌识别系统。 　　下面笔者从车牌自动识别管理系统中图象定位和字符分割核心技术的研究出发,分析车牌自动识别系统研究方法存在的不足及改进措施。 　　由于自然光下车牌图象定位的研究是针对一种实际应用――出入车辆管理,它是一特定应用领域的图象识别问题,其车牌自动识别系统对实时性和正确性的要求都较高:如系统在一秒内做出响应;能在各种光照条件下工作;尽量减少拒识率等。但许多文献和资料提供的处理方法都有一定的局限性。目前主要采用如下方法: 　　方法(1)利用中值滤波和直方图均衡化处理技术进行图象预处理,然后进行边缘检测和边缘跟踪,得到车型特征。此方法只适合大范围目标图象拓扑结构的识别。 　　方法(2)首先提高目标图象的灰度层次,并进行局部滤波,消除噪声干扰和加强细胞边缘轮廓,其二值化阈值通过内插的方法得到。图象分析采用了形状解析,用以对细胞记数。此方法仅适合对多个同类目标图象粗略分割。 　　方法(3)采用了基于对边缘图象进行形态学运算的分割方法,然而要求有车厢背景和一定严格条件下的图象获取手段是图象分割识别的前提。 　　方法(4)是一种快速一维投影模板匹配的算法,对二维的目标图象先进行一维投影,再进行匹配识别。它只适用与背景简单、目标与背景的反差较大的情况。 　　由于以上方