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1、 图1系统硬件结构图图2系统应用的现场情况图三:型垦至塑堡查计算机进行分析处理。目前车辆检测器有环形线圈检测器、红外线检测器、超声波或微波(雷达波检测器、视频检测器等几种。环形线圈检测器具有成本低廉、检测精度和可靠性高、适应性好等优点,使用最为广泛;不过,其需要破路施工,安装不便,易受路面破损而毁坏,故障率较高又不能实现多车道无缝覆盖和跨越车道线或双实线的车辆检测等不足,最重要的是限制了系统的移动性能。超声波或微波和红外线检测器因易受现场因素干扰,检测精度不高,可靠性较差等使用较少,其中超声波或微波检测器有时用于人工检测方式。以上几种车辆检测器都需预先固定在马路边上,因此限制了系统机动灵活性,
2、显然不能应用于本系统。视频检测器安装、使用及维护简便,设置直观灵活,检测范围大,故障率低,功能齐全,可实施全过程智能化检测,又没有环形线圈检测器的固有不足等特点,而且能适应各种路表状况,各种气候条件下的光照变化。因此系统采用了视频检测技术,算法具有很强的自适应能力,极大地提高了系统的使用性和移动性。239新一凝歹无作.、I一挺,/一紧L 雾堡垡坐堂坚至夔重堡垄壁墨垦里 图3软件界面图4l2车牌识别技术车牌识别技术是计算机模式识别技术在智能交通领域的典型应用,是一个以特写目标为对象的专用计算机视觉系统。简单地说,它使计算机能像人一样认识汽车牌照(包括车牌的颜色、汉字、字母、数字,而不仅仅是把图像
3、存在计算机内。车牌识别主要包括图像灰度拉伸、牌照定位分割、二值化、字元切割、字元识别等五个模块(图4。图4车牌识别(1图像灰度拉伸在光照强度不够的情况下,拍照上背景与字元的对比度较小,从而边缘纹理不太明显。为了便于分割牌照,采用灰度拉伸算法,适应当加强牌照上的对比度,同时在一定程度上抑制成像系统产生的噪声。(2牌照定位分割本系统采用基于纹理分析的牌照分割方法。在汽车牌照中,一般有七个以上字元,且背景与字元有一定的灰度差别,使得牌照区域具有较多的边缘。根据定义的牌照基元进行纹理匹配,完成牌照的初步定位。由于无效字元及噪声的影响,会得到一组牌照的可能区域,需要进一步的纹理匹配,否定干扰区域和伪牌照
4、。此时,基元之三:里壁壅塑堡查间的间距、牌照的长宽比、基元的大致数目、长度范围等都是一些重要的参量,可以用来防止车前印有“安全行驶”、“ISUZU”等于扰字元的误分割。定位分割后根据牌照颜色和牌照结构等信息将牌照进行分类为标准车牌、农用车牌、公安警车和武警军车等(图5。 图5定位切割后的彩色牌照(3二值化牌照图像的二值化是处理与识别图像中很关键的一个步骤,效果的好坏直接影响到后续工作。在光线弱的情况下,特别在夜间汽车前灯开启时,牌照图像的光照程度很不均匀,牌照字元与底色对比度偏低,所以只能采用动态阈值法。目前一些动态门限分割法,由于其性能的限制,没有获得实际的应用。本系统的二值化算法采用了Ma
5、rr算子,用v2G算子对图像做卷积运算。而在我国的现行牌照中,最多的是黄底黑字(大车、蓝底白字(中小型。在灰度图像中,黄黑字的字元灰度比背景低,而蓝底白字则字元的灰度比背景高,二值化之后黑白正好相反。所以在处理过程中,要作反色处理统一结果(图6。图6二值化牌照(4字元切割系统的字元分割算法是以垂直投影、字元间距尺寸测定,字元的长宽比、轮廓分析技术的组合为基础的。由于二值化的原因,可能会产生粘连、断裂的字元。此时要根据牌照的大致宽度,结合各字元的轮廓,得利用分割、合并的方法正确地分割字元、采用一个目标函数搜索合并字元内的各断裂点是一种有效的方法。该目标函数是垂直投影函数二次差分的比率,分割目标函
6、数的最高值看做是可能出现的断裂点(图7。惫A06D28图7牌照中的字元(5字元识别目前,光字符识别OCR技术已经达到了一定的水平,但汽车牌照的字元识别与OCR系统的识别相比,虽然它的字元集小,但是字元模糊,受环境的影响大,所以,相对来讲,牌照字元的识别的难度更大。在识别之前,先把字元图像归一化成相同大小的图像。由于汉字的分辨率太低,笔画又多,采用灰度图像输入,而字母、数字则是在二值化的基础上提出投影距离、投影直方241堡垡坐望堡垒塑宣堡垄壁墨壁里 图、矩、区域密度、轮廓线特征系数等特征，并经过归一化之后进行模式识别。 对一些形状类似的字元，如、与，与，与等，采用模式识别技术达不 到理想的效果，
7、所以还要进行后续的结构分析，以提高字元的识别率。 数据库技术 针对交管局采用的各类数据库种类各不相同，为此系统采用了多种数据访问方式，可 连接各异种数据库（如， ，等），对未年检车 辆、违章车辆等车辆信息进行快速导人，并可根据实际情况对肇事逃逸车辆、黑名单车辆 信息进行现场录入，实时处理紧急事件。 在交警执法的过程中，系统软件会将执法过程中所检测的每辆车辆信息自动记录在数 据库中，可对道路交通车流量和违章车辆比率等交通技术指标进行方便的统计，查询和打 印，也可将数据导出为所需的数据格式以供相关部门进行参考研究。 结论 综上所述，车牌视频检测自动识别技术在交警执法中展现了交警神威，是交警的好帮
8、手，充分体现了它的社会效益和经济效益。在我局特勤大队的实际使用效果如下： （）市内使用效果：年月日，上午时，系统共抓获辆有“违 章前科”未到交警部门接受处罚的车辆，其中一辆违章次数高达次年，违章车辆多数 为外地车辆。 （）市郊使用效果：年月日，上午时，共识别车辆辆，其中 未年检车辆辆；闯红灯车辆辆；注销车辆辆。查获违章车辆共计辆。 （）可以实时识别并报警的车辆种类有：闯红灯、未年检的车辆。 以及违章肇事等黑名单车辆中的肇事车辆、出逃车辆，发现套牌车、被盗车、报废车 等不良记录的车辆。 除系统数据库内不良记录的车辆信息外，该系统还可以缶时添加追捕车辆号、可自动 记录、登记出租车进出城的情况。同时
9、，进行车流量统计等工作。 （）不在本地年检的外地车的管理一直是交警的管理难点，本系统可与电子警察、道 路监控抓获的违章信息相结合，可抓获外地违章车辆，有针对性的处理逃避违章处罚的外 地车辆，较好的解决了该管理难题。 行业发展分析报告中国交通信息产业， 便携式无触发器行进中车辆车牌自动识别检测系统检测报告 测中心， 便携式无触发器行进中车辆车牌自动识别检测系统查新报告 究所， 江西省电子产品质量检 上海市科学技术情报研 三：里堂窭塑堡查 便携式无触发器行进中车辆车牌自动识别检测系统研制技术报告南昌利德丰科技有 限公司， 蛀甜 （ ） ： ， ， ， ， ， ， ， ， ： ； ； ； 镑简介 杨
10、子进，男，年出生，大学本科。现任江西省南昌公安交通管理局局长。从事交通 管理工作余年，领导组织实施了南昌市公安交通指挥中心的项目建设，具有丰富的交通管 理实践经验，曾多次参加国内有关交通问题的学术研讨会，发表研讨文章数十篇。 地 邮 电 传 址：江西省南昌市中山路号 编： 话：（） 真：（） 车牌视频检测自动识别技术在交警执法中的应用 作者： 作者单位： 杨子进， 高宏， 吴守友， 朱智钢 杨子进,吴守友,朱智钢(江西省南昌市公安交管局， 高宏(江西省交警总队 本文读者也读过(10条 1. 杨志勇 计算机取证综述会议论文-2005 2. 孙艳.SUN Yan 基于纹理和支持向量机的笔迹鉴定系统
11、期刊论文-信息技术与信息化2006(6 3. 赵来程 计算机犯罪的数据恢复和取证技术会议论文-2005 4. 刘冬梅 信息技术与公安专业课程教学整合的研究学位论文2008 5. 杨杰 从计算机犯罪到网络犯罪互联网对刑法的冲击会议论文-2007 6. 熊高斐 公安网计算机维修管理信息系统设计与实现学位论文2009 7. 吴靖.陈兵.杨金明.WU Jing.CHEN Bing.YANG Jin-ming 计算机技术在自动消防控制系统中的应用期刊论文信息技术与信息化2006(1 8. 赵学英.陈鑫 浅谈计算机取证技术会议论文-2005 9. 张盈盈.姚丹亚.吕克逊 实时视频检测技术在城市交通管理规划中的应用会议论文-2008 10. 李慧 基于PKI和指纹识别技术的身份认证研究和实现期刊论文-信息技术2004(7 本文链接：http:/
