浅谈车牌自动识别技术在智能园区中应用

　　从20世纪90年代，人们就开始了对汽车牌照自动识别的研究汽车牌照识别器采用包含智能补光技术的专用成像系统，通过计算机图像处理技术对抓拍的车牌图像进行分析，通过定位、旋转、校正、分割、识别等过程，自动识别汽车牌照。汽车牌照识别系统主要包括触发模块、成像模块、识别模块、通信模块和应用模块五部分。其中成像模块、识别模块是汽车牌照识别系统的关键。触发模块：自动检测车辆在指定区域的存在，常用的触发方式有：线圈触发、视频触发、红外触发、雷达触发、激光触发。目前，收费系统中使用多的触发方式为线圈触发。成像模块：用成像控制和补光技术，使得摄像机全天候成像清晰。定向反射与自然光相结合的识别原理，提高了牌照识别率和定位率--定位率高、识别率高。摄像机二次开发和智能补光技术，确保了成像质量不受大灯和光线明暗的影响--成像清晰、识别率高。

　　车牌自动识别系统组成

　　车牌自动识别系统主要由摄像头、视频采集接口、计算机和辅助照明装置组成。计算机通过视频采集接口采集摄像头摄入的视频图像，经处理和识别得到车牌号。在自然光较暗影响识别效果时，由辅助照明装置提供摄像光源。本系统运用的计算机视觉技术和人工智能技术，采用视频识别和图片识别两种方式，能对视频流或图片中的一个或多个车辆进行实时、准确的抓拍和识别。 本系统采用先进的机器学习方法，能很好的适应各种恶劣环境，已被广泛应用在国内外的治安卡口、城市道路、高速公路、智能小区、停车场和收费站等领域。

　　车牌自动识别的关键技术

　　在车牌自动识别系统中，应解决以下几个关键技术问题：

　　（1） 图像预处理：对动态采集到的图像进行滤波、边界增强等处理，以克服图像干扰，改善识别效果。

　　（2） 车牌的定位：在动态采集到的图像中，自动找到车牌的位置。

　　（3） 字符分割：在车牌图像上，自动提取单个字符的图像。

　　（4） 字符识别：在每个字符图像中识别出字符文字。在实际应用中，关键的问题是如何在环境光线变化、光路有灰尘及车牌模糊的条件下得到清晰的车牌图像，这个问题可通过系统安装方式、辅助光源的设置和车牌图像预处理等方法解决，但在车牌图像严重模糊，以至于肉眼难以辨别的情况下，很难进行正确识别。

　　车辆自动识别技术在智能园区中的应用

　　车牌自动识别技术作为车辆识别的先进技术手段，在智能园区中可用于以下几个方面：

　　（1） 车辆出、入园识别：园区的业主入住时，将自己的汽车进行登记，其车牌信息将记录在计算机数据库中。在园区大门处，设有车辆自动识别系统，对进出车辆自动识别，并根据数据库中的车辆数据判断是否是园区内的车辆，对园区内的车辆放行并自动记录其出入园时间，以便出现车辆被盗等情况时查询。

　　（2） 停车场管理：在园区停车场出、入口处，设有车牌自动识别系统，对进出停车场的车辆自动识别，并根据数据库中的车牌数据判断是否是已买（或租）车位的车辆，对已买（或租）的车辆放行，并自动记录其出入停车场时间，以便出现车辆被盗等情况时查询，对进入停车场的已买（或租）车位的车辆自动将其车位处的挡车器打开，以便车辆停放；对其它车辆，将自动记录其出入停车场的时间，以便计时收费，对进入停车场的其它车辆自动分配停车位并将其车位处的挡车器打开，以便车辆停放。目前车牌自动识别技术大量应用智能园区的障碍是识别率的提高和经济成本的降低。