智能交通的一項重要技術是車牌識別技術。如果被捕車輛的圖像或視頻能夠準確及時地返回車牌號碼,便于車輛管理,也可以及時處罰違法車輛,同時該系統的即時性和準確性在軍隊中也是非常重要的。自引入自動車牌識別技術以來,它受到了廣泛的關注。它可以應用于道路和橋梁收費站,公路流量觀測站,城市監控系統,港口和機場,停車場和軍事防御工事入口。在運輸系統中,提高車輛監控和運輸系統管理的自動化程度。由于它在智能交通控制管理中發揮著越來越重要的作用,西方發達國家的研究人員對其進行了廣泛的研究。目前,有許多算法,以及車牌識別系統的總體框架。如圖所示,經過多年的研究,一些已被用于交叉路口,車庫管理,交叉路口,高速公路和其他場合。但是,由于需要適應各種復雜的背景,再加上需要識別的各種車輛,顏色的變化,以及不同天氣變化引起的不同照明條件的檢測。因此,當前 系統或多或少存在問題。隨著計算機性能的提高和理論技術的發展,這項技術將日趨成熟。以下是我們設計的自動車牌識別系統的組成簡介。完整的車牌自動識別系統通常由圖像采集,車牌定位,車牌字符分割和車牌字符識別組成。
車牌自動識別系統是一個以微處理器為核心,基于圖像處理、模式識別等技術的高度智能的電子系統,這個系統主要有攝像頭、視頻采集接口、輔助照明裝置、計算機和識別軟件組成。
在自然光較暗或夜間影響識別效果時,自動開啟輔助照明裝置提供攝像光源。當車輛通過關卡,經過車體位置傳感器的敏感區域時,傳感器發送一個信號給圖像采集控制部分。采集控制部分控制攝像機采集一幅汽車圖像送至圖像預處理模塊,由預處理模塊對輸入圖像進行預處理后送入計算機內。計算機內的軟件模塊從輸入圖像中找到牌照的位置,對牌照作字 符切分,得到各個字符的點陣數據。字符識別模塊從點陣數據中提取字符特征數據,與模板庫進行匹配,給出識別結果。識別結果和圖像存入數據庫中,留待以后車牌查詢和交通流量統計。現階段,一個典型的車牌自動識別系統都是由車輛檢測,車輛圖像采集,圖像預處理,車牌子圖像定位,車牌字符分割,字符識別這幾個過程組成,一般的工作流程,如圖所示
車牌識別系統詳細工作流程
其中,車輛檢測裝置一般使用紅外感應線圈,它可以檢測當前是否有車輛通過。近年來,隨著視頻檢測技術的發展,有的己經使用視頻流檢測系統,檢測是否有車輛通過。車輛圖像采集部分一般是一個高質量的攝像頭,當檢測裝置檢測到有車輛通過時,圖像采集部分開始工作,拍攝到包含有車輛牌照的車牌圖像。并把拍攝的圖像傳入計算機或者特定的處理器,以后的步驟由計算機完成。計算機完成牌照圖像定位,字符分割,最終完成對車牌的字符分割。
以上幾個過程,前一步是后一步的基礎,在整個系統工作時,只有處理好每一個過程,才能保證最后快速,準確的把字符識別出來。