毕业设计（论文）文献综述-机动车号牌抓拍联网比对报警系统的研究

1.引言汽车牌照自动识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统。是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。它可广泛应用于交通流量检测，交控制与引导机场，港口，小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，且具有广阔的应用前景。利用车辆智能监测系统对平安大道的建设非常有意义，它可以非常迅速地捕捉到肇事车辆、违章车辆、黑名单车辆等，对公路运行车辆的构成、流量分布、违章情况进行常年不间断的自动记录，为交通规划，交通管理，道路养护部门提供重要的基础和运行数据，为快速纠正交通违章行为，快速侦破交通事故逃逸和机动车盗抢案件提供重要的技术手段和证据，对平安大道的建设、运行和提高公路交通管理的快速反应能力有着十分重要的意义。2.研究现状基于图像处理的车牌抓拍识别技术的研究在外国起步比较早，在美国、意大利、德国、以色列、新加坡等国家，现在已经有比较成熟的产品投入使用，如美国的AUTOSCOF2003系统、以色列的Hi-Tech公司研制的See/CarSystem、德国西门子公司的ARTEM7S系统、新加坡的Optasa公司研制的VLPRS等车牌识别系统，但是因为我国车牌式样的多样性、车牌颜色的多样性以及包含汉字等特点，这些车牌识别系统并不适合我国国情。20世纪90年代以来，我国在基础设施的建设上加快了步伐，相比之下，道路管理监控以及科学收费软件等设施建设却显得相对滞后。针对这种情况，管理部门已着手进行诸如交通信号自适应控制系统、智能交通监控系统、GPS车辆管理及导航系统、不停车自动收费系统等智能化交通管理系统的研制。近几年，国内也有许多公司以及科研机构进行这方面的研究，并且有一些实用化产品，一些产品的车牌识别率都在90%以上，但是对环境要求较高，在全天候的条件下，都存在识别精度高、识别时间长等特点，车牌识别技术还存在很大的发展空间。3.研究方向基于图像处理的车牌抓拍识别联网比对报警技术主要包括车牌定位、车牌分割、字符识别、信号传输、数据比对及自动报警等方面技术。3.1车牌的定位与分割牌照的定位与分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在预处理后的灰度图像中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的子图像从整个图像中分割出来，供字符识别子系统识别。 由于牌照图像在原始图像中是很有特征的一个子区域，确切地说是水平度较高的横向近似长方形，它在原始图像中的相对位置比较集中，而且其灰度值与周围区域有明显的不同，因而在其边缘就会形成灰度突变的边界，这就便于通过边缘检测来对灰度图像进行分割。3.2字符识别牌照字符识别系统的关键是字符特征提取和模式匹配，主要有以下几种方法:1)利用字符的结构特征和变换(如Fourier变换、Karhunen-Loeve变换等)进行特征提取。该方法对字符的倾斜、变形都有很高的适应性，但运算量大，对计算机性能要求较高。2)利用字符的统计特征进行特征提取。如提取字符号的投影特征、网格特征和轮廓特征组成字符特征矢量，进行特征匹配的方法，识别率就比较高。3)基于字符结构分析的识别方法。该方法可以识别有较大旋转、变形、缩放的字符图像，但需要进行复杂的字符笔划分析和抽取，对牌照字符图像质量要求较高。4)模板匹配法。由于车辆牌照字符中只有26个大写英文字母， 10个阿拉伯数字和约50个汉字，字符集合较小，所以该方法对于有轻微变形、笔划缺损、污迹干扰的字符图像有较好的识别率，总体识别率超过90%，同时也可以满足实时性的要求。此外，还可以将神经网络模型运用于模式识别系统进行牌照字符识别。3.3信号传输、数据比对及自动报警当车辆经过红外感应区域并被摄像机捕捉到画面存储之后，处理单元将视频图像上传到处理中心计算机，中心计算机将识别之后的车辆牌照与系统数据库相互比对，查看该车是否有犯罪记录或者违规行为，如果车辆情况正常，则不发出警报，只将车辆通行记录保存记录；如果车辆有犯罪嫌疑或者属于非法车辆，则触发报警系统发出警报，并将根据GPS模块进行追踪定位，方便指挥中心对车辆的拦截与布控。4.进展情况及存在问题4.1高速公路收费领域4.1.1应用现状汽车牌照识别技术主要是用来解决高速公路收费中倒换卡现象、黑名单车辆管理，目前仅是牌照识别技术简单应用。近来国内个别省市正着手测试牌照识别技术解决高速公路路径二义性问题，弹性收费问题，这预示着牌照识别技术产品在高速公路收费中从附加设备到必备设备的转化。4.1.2存在问题和建议1)汽车牌照识别技术在收费中应用方案研究存在重视不够，这一问题需业主集成商、厂家共同解决，建议业主引起重视，并从项目中列入专款解决应用方案问题，这是牌照识别技术在收费应用中的第一重要问题。2)产品稳定性问题，这里主要指识别率稳定，硬件不稳定用户注意，识别率不稳定并未引起重视。在实际工程应用中，存在竞标测试一个识别率，安装后识别率就会降低。主要原因是厂家为竞得市场，针对测试车道样本进行软件修改学习，测试时厂家的人、财、物投人很大，安装后厂家无能力提供更多技术力工对某条路针对性软件修改而造成。另外由于市场竞争、产品价格大幅度下降，企业在识别率稳定性上不愿意投人。随着车道交通里增大，牌照识别技术需解决跟车和遮档问题。3)厂家服务有待提升。拥有牌照识别技术企业，主要新生企业，服务体系正在逐步建设；同时由于维护费用太高，用户大部分都不愿使用。4.1.3交通管理领域(1)、车辆智能监测记录系统领域应用现状汽车牌照识别技术是车辆智能监测记录系统关键技术，就牌照识别技术目前应用基本满足用户需求，目前工程识别率全国最好水平90%左右。从全国应用情况来看，浙江省走在全国最前列，全省国道、省道每8一1Okm一个卡点，部分县道城市出入口大规模建设近三年，目前正在实施全省联网，信息共享，全国各省2006年明显加快建设车辆智能监测记录系统。存在问题和建议汽车牌照识别技术在车辆智能监测记录中功能扩展应用研究不足。建议业主要引起重视，随着全省各地市联网，牌照识别技术将给用户提供车辆旅行时间、交通调查、交通分布等有利于交通管理大量实用数据。需解决牌隔识别技术对环境适应性问题，如风雨天摄像机无法抓拍车牌。厂家服务能力普油不强，由于市场竞争，价格是中标最重要因素，设备又安装野外，设备维护费高，免费维护周期太长。全国普遍3到4年，有的省5年，个别省8年，摄像机厂家免费服务期仅一年，造成厂家服务投入严重不足，建议用户招标合理制定免费服务期，并将年服务费单列，使项目服务良性循环。参考文献1 吴李汉，文俊浩. 车牌自动识别系统的设计与实现J. 可编程控制器与工厂自动化， 2006，(09)：11-12.2 张明光. 车辆牌照自动识别系统的研究J. 新课程(教育学术版)， 2007，(S3)：2-4. 3 王琪. 基于BP神经网络与支持向量机的高速公路交通模式识别J. 科技信息(科学教研)， 2007，(34)：33-35. 4 井勤. 论指纹识别技术及其应用J. 科技信息(科学教研)， 2007，(35)：10-11.5 薛俊韬，王树成，刘正光. 指纹图像的自适应预处理研究J. 计算机工程与设计， 2008，(01)：13-15. 6 苏厚胜. 车牌识别系统的设计与实现J. 可编程控制器与工厂自动化， 2006，(03)：25-28. 7 李小平，任江兴，杨德刚. 车牌识别系统中若干问题的探讨J. 北京理工大学学报， 2001，(01):45-49. 8 牛欣，沈兰荪. 基于特征的车辆牌照定位算法J. 交通与计算机， 2000，(01):19-21. 9 杜俊俐，张景飞，黄心汉. 基于视觉的象棋棋盘识别J. 计算机工程与应用， 2007，(34):56-78.10胡延平，何鸿鹏，马德成. 有相对运动的车牌识别技术研究J大连理工大学学报， 2004，(03):1-3 .11 张永慧，刘昌平，罗公，李国杰. 技术综合集成在模式识别中的应用J计算