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1、车牌识别技术（Vehicle License Plate Recognition, VLPR）是计算机视频图 像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来， 通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号， 目前的博思高公司技术水平为字母和数字的识别率可达到99%，汉字的识别率 可达到98%。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC ）系统中， 也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公 安局建设的停车库（场）车辆图像和号牌信息采
2、集与传输系统技术要求中，车 牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。（博思高公司参与的车牌报送系统在 深圳车牌识别行业得到广泛的应用） 车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时 无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出 入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通 行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入 停车场的管理模式。一、系统简介车牌识别技术（Vehicle License Plate Recognition，VLPR）是指能够检测到 受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息
3、（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数 字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部 分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基 础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的 车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理， 交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红 灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵 塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。汽车牌照号码是车辆的唯一“身份”标识，牌照自动识别技术可以在汽车不作 任何改动的情况下实现汽车
4、“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路 收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆 检测等各种场合。以下列举了几种应用方式：监测报警对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年 检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识 别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读 所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现指定车辆立刻发 出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速 行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中
5、 司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高执法效率。超速违章处罚车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公 路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将 违章车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备 识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动 警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警 力，降低执法人员的工作强度，而且安全、高效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不 能超速，极大地减少了因超速引发的事故。辆出入管理将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的牌照号码、出入
6、时间，并与自动 门、栏杆机的控制设备结合，实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动 计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节 省人力、提高效率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对 非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结 合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况，车牌识别管理系统采用了车牌 识别技术，达到不停车、免取卡，有效提高车辆出入通行效率。自动放行将指定的牌照信息输入系统，系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数 据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过，对于其它车 辆系统会给出警示，由
7、值勤人员处理。可用于特殊单位（如军事管理区、保密单 位、重点保护单位等）、路桥收费卡口、高级住宅区等。高速公路收费管理在高速路的各个出入口安装车牌识别设备，车辆驶入时识别车辆牌照将入口 资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资 料，结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止作弊， 避免了应收款的流失。高速公路已开始实施联网收费，随着联网范围的扩大，不同车型的收费差额也越 来越高，司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越突 出，利用车牌识别技术是解决此类问题的根本方法。计算车辆旅行时间在交通管理系统中可以将车辆在某条道路的平均旅
8、行时间作为判断该道路 拥堵状况的一个参数。安装车牌识别设备于道路的起止点，识读所有通过车辆并 将牌照号码传回交通指挥中心，指挥中心的管理系统根据这些结果就可计算出车 辆平均旅行时间。牌照号码自动登记交通监管部门每天都要处理大量的违章车辆图片，一般由人工辨识车牌号 码再输入管理系统，这种方式工作量大、容易疲劳误判。采用自动识别可以减少 工作强度能够大幅度提高处理速度和效率。这种功能可用于电子警察系统、道路 监控系统等。车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识 别并转换成数字信号。做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起 来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点
9、在于长租卡须和车配合使用，杜 绝一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益；同时自动比对进出车辆，防止偷 盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以 为一些纠纷提供有力的证据。方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增 强了系统的安全性。汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号 码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自 动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进 行识别其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明 设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如计算机）等
10、。车牌识别在出入口应用示意图二、识别原理编辑识别流程牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、 a b1.-.-Aeusii出车牌车牌识别流程示意图牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备（监测车辆是 否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机（如 计算机）等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别 算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频 车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几 部分（如图1所示）。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集
11、 当前的视频图像。单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分 割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。车辆检测车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多 种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触 发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法，在基 本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无 法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处 理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的 技
12、术难度。号码识别为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1）牌照定位，定位图片中的牌照位置；2）牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；3）牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通 常与车牌识别互相配合、互相验证。1）牌照定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌 照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索， 找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分 析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。2
13、）牌照字符分割完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分 割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的 间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、 尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分 割有较好的效果。3）牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于 模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中 模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择最佳匹配作为结果。基于人工神 经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来
14、训练 神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取 直至识别出结果。实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌 照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮 挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮 度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌 识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了 不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识 别。三、技术路线采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定
15、位， 字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了 车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像 采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生 新的电子污染，属于绿色环保技术。自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用辅助照明光源，用彩色摄像机 采集车辆真彩色图像，用彩色图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技 术路线，与人眼感光习惯一致，并且，真彩色图像能够反映车辆及其周围环境真 实的图像信息，不仅可以用来识别车牌照，而且可以用来识别车牌照颜色、车流 量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像，同时实现
16、所有前端基 本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交 通系统工程预留接口。红外光路线是指利用车牌反光和红外光的光学特性，用红外摄像机采集车辆 灰度图像，由于红外特性，车辆图像上几乎只能看见车牌，然后用黑白图像处理 方法识别车牌。950nm的红外照明装置可抓拍到很好的反光车牌照图像。因红 外光是不可见光，它不会对驾驶员产生视觉影响。另外，红外照明装置提供的是 不变的光，所抓拍的图像都是一样的，不论是在一天中最明亮的时候，还是在一 天中最暗的时候。唯一的例外是在白天，有时会看到一些牌照周围的细节，这是 因为晴朗天气时太阳光的外光波的影响。采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照 图像不是彩色的，不能获取整车图像，并且严重依赖车牌反光材料。四、技术特点车牌识别技术是现代智能交通系统重要组成部分，其应用
