人工智能技術(shù)在倍 加 信 車 牌 識 別中的運用
時間：2025/6/2 11:14:37??????點擊：
倍 加 信 車 牌 識 別是許多智能交通應用場景需要解決的問題，如小區(qū)汽車門禁、停車場自動計時收費、道路電子眼自動違章識別抓拍等。近年來，人工智能技術(shù)已應用到許多倍 加 信 車 牌 識 別方案中。本文主要闡述了倍 加 信 車 牌 識 別的整個流程及涉及的人工智能相關(guān)算法，比較并分析了各種算法特點和優(yōu)缺點，對進一步研究人工智能技術(shù)在智能交通領(lǐng)域的應用具有一定
的借鑒意義。
關(guān)鍵詞： 倍 加 信 車 牌 識 別; 人工智能; 智能交通;
1 、引言
一個典型的倍 加 信 車 牌 識 別過程按照先后順序一般包括：車輛圖像采集、車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別。本文詳細闡述這些內(nèi)容，包括需要解決的問題、實現(xiàn)流程、使用的算法等。
2)、 車輛圖像采集
倍 加 信 車 牌 識 別的第一步是獲取車輛圖像，也就是車輛圖像的采集。在倍 加 信 車 牌 識 別現(xiàn)場，車輛圖像一般都由攝像機實時拍攝得到，工作環(huán)境相對復雜，如受到光線、天氣、車輛的行駛速度、車牌位置等各種因素的影響，因此首先需要在硬件上保證所采集的車輛圖像盡可能清晰、完整、大小一致、便于處理。
車輛圖像采集方式主要有三種方式：（1）視頻識別。其工作原理是通過倍 加 信 車 牌 識 別相機拍攝視頻識別車輛，可以是普通相機+視頻采集卡，也可以是數(shù)碼相機。（2）地感線圈識別。其工作原理是當車輛進入識別區(qū)域時，安裝在車輛減速帶前的地感線圈監(jiān)測到車輛然后發(fā)信號給相機進行抓拍。它的優(yōu)點是有較高的觸發(fā)率，性能比較穩(wěn)定；缺點是需要在施工時專門安裝硬件設備，工程量相對較大。（3）視頻+地感線圈識別。其工作原理是通過倍 加 信 車 牌 識 別相機拍攝視頻識別車輛，然后通過地感線圈觸發(fā)輸出識別結(jié)果。相比單獨使用地感線圈識別或視頻識別，該方式具備更快的識別速度和更高的識別率。
3)、 車牌定位
車牌定位的任務是從上一步采集的車輛圖像找到車牌區(qū)域并截取出來。車牌定位算法概括起來可以分為兩大類:
(1）基于圖形圖像學的定位方法【2】，如邊緣檢測定位、顏色定位等。外界信息的干擾會欺騙定位算法，使得定位算法生成過多的非車牌候選區(qū)域，增大系統(tǒng)負荷。此算法的實現(xiàn)分為三步：（1）對圖像進行邊緣檢測、二值化等預處理；（2）進行膨脹和腐蝕操作等形態(tài)學處理；（3）查找車牌輪廓并精確定位。
(2）基于機器學習的定位方法，如特征工程定位、神經(jīng)網(wǎng)絡定位等。使用此算法進行車牌定位的關(guān)鍵是找到好的特征和訓練方法。其主要步驟可以分為：（1）提供一套擁有正確輸出的訓練數(shù)據(jù)（車輛圖像）；（2）構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡模型；（3）用訓練后的模型進行實際車牌定位檢測定位效果。
4 、車牌字符分割
車牌字符分割的任務是把上一步得到的車牌區(qū)域中的字符正確截取出來，成為多個只包含一個字符的圖像。常用的字符分割算法有：基于連通域標記的算法、基于字符幾何特征的算法、基于圖像投影的算法。其中投影算法應用較為廣泛，分隔效率較高。此算法的實現(xiàn)可描述為：首先，遍歷整個圖片計算每一列白色（車牌號區(qū)域）像素點的個數(shù)并存到數(shù)組中；其次，由數(shù)組里的灰度值得到相應的投影圖，再通過數(shù)組的內(nèi)容找到相鄰字符間的分割點；最后，根據(jù)分割點完成字符分割。
5)、 車牌字符識別
車牌字符識別是倍 加 信 車 牌 識 別過程的最后一步，主要任務是把上一步分隔出的車牌字符圖像轉(zhuǎn)化為正確的字符，并最終拼接為正確的車牌號碼。在實際應用場景中，主要涉及到辨識的準確性和識別速度兩方面。一般停車場在車牌無損傷的狀態(tài)下識別率應達到95%以上，識別速度應達到1秒以內(nèi)。車牌字符識別算法可以簡單分為以下三類。
(1）模板匹配。這是一種早期較為傳統(tǒng)的字符識別方法。其原理是首先建立車牌中所有可能包含的字符串的標準字符模板庫，然后將單個字符圖像處理成和模板庫中字符一樣的格式，最后根據(jù)一定的規(guī)則與模板庫中的字符進行比對，計算出一個相似度值，該值最大者即為正確的字符。該算法對于清晰、干凈、無傾斜和變形的車牌字符圖像識別率較高。
(2）神經(jīng)網(wǎng)絡。它是一種機器學習算法，如典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）。其工作原理是首先提取梯度分布特征、灰度統(tǒng)計特征等字符特征；然后構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡模型，設置網(wǎng)絡訓練參數(shù)；最后進行模型訓練并識別檢驗。
(3）支持向量機（SVM）。該算法本質(zhì)上和神經(jīng)網(wǎng)絡算法類似，也是一種機器學習方法。其主要設計思路是：先得到樣本特征，進行訓練，然后再分類。SVM的原理所涉及的數(shù)學知識比較復雜，自己編程實現(xiàn)有一定難度實際應用中一般會直接調(diào)用比較成熟地支持SVM的工具箱。SVM算法當前應用較為廣泛，
的借鑒意義。
關(guān)鍵詞： 倍 加 信 車 牌 識 別; 人工智能; 智能交通;
1 、引言
一個典型的倍 加 信 車 牌 識 別過程按照先后順序一般包括：車輛圖像采集、車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別。本文詳細闡述這些內(nèi)容，包括需要解決的問題、實現(xiàn)流程、使用的算法等。
2)、 車輛圖像采集
倍 加 信 車 牌 識 別的第一步是獲取車輛圖像，也就是車輛圖像的采集。在倍 加 信 車 牌 識 別現(xiàn)場，車輛圖像一般都由攝像機實時拍攝得到，工作環(huán)境相對復雜，如受到光線、天氣、車輛的行駛速度、車牌位置等各種因素的影響，因此首先需要在硬件上保證所采集的車輛圖像盡可能清晰、完整、大小一致、便于處理。
車輛圖像采集方式主要有三種方式：（1）視頻識別。其工作原理是通過倍 加 信 車 牌 識 別相機拍攝視頻識別車輛，可以是普通相機+視頻采集卡，也可以是數(shù)碼相機。（2）地感線圈識別。其工作原理是當車輛進入識別區(qū)域時，安裝在車輛減速帶前的地感線圈監(jiān)測到車輛然后發(fā)信號給相機進行抓拍。它的優(yōu)點是有較高的觸發(fā)率，性能比較穩(wěn)定；缺點是需要在施工時專門安裝硬件設備，工程量相對較大。（3）視頻+地感線圈識別。其工作原理是通過倍 加 信 車 牌 識 別相機拍攝視頻識別車輛，然后通過地感線圈觸發(fā)輸出識別結(jié)果。相比單獨使用地感線圈識別或視頻識別，該方式具備更快的識別速度和更高的識別率。
3)、 車牌定位
車牌定位的任務是從上一步采集的車輛圖像找到車牌區(qū)域并截取出來。車牌定位算法概括起來可以分為兩大類:
(1）基于圖形圖像學的定位方法【2】，如邊緣檢測定位、顏色定位等。外界信息的干擾會欺騙定位算法，使得定位算法生成過多的非車牌候選區(qū)域，增大系統(tǒng)負荷。此算法的實現(xiàn)分為三步：（1）對圖像進行邊緣檢測、二值化等預處理；（2）進行膨脹和腐蝕操作等形態(tài)學處理；（3）查找車牌輪廓并精確定位。
(2）基于機器學習的定位方法，如特征工程定位、神經(jīng)網(wǎng)絡定位等。使用此算法進行車牌定位的關(guān)鍵是找到好的特征和訓練方法。其主要步驟可以分為：（1）提供一套擁有正確輸出的訓練數(shù)據(jù)（車輛圖像）；（2）構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡模型；（3）用訓練后的模型進行實際車牌定位檢測定位效果。
4 、車牌字符分割
車牌字符分割的任務是把上一步得到的車牌區(qū)域中的字符正確截取出來，成為多個只包含一個字符的圖像。常用的字符分割算法有：基于連通域標記的算法、基于字符幾何特征的算法、基于圖像投影的算法。其中投影算法應用較為廣泛，分隔效率較高。此算法的實現(xiàn)可描述為：首先，遍歷整個圖片計算每一列白色（車牌號區(qū)域）像素點的個數(shù)并存到數(shù)組中；其次，由數(shù)組里的灰度值得到相應的投影圖，再通過數(shù)組的內(nèi)容找到相鄰字符間的分割點；最后，根據(jù)分割點完成字符分割。
5)、 車牌字符識別
車牌字符識別是倍 加 信 車 牌 識 別過程的最后一步，主要任務是把上一步分隔出的車牌字符圖像轉(zhuǎn)化為正確的字符，并最終拼接為正確的車牌號碼。在實際應用場景中，主要涉及到辨識的準確性和識別速度兩方面。一般停車場在車牌無損傷的狀態(tài)下識別率應達到95%以上，識別速度應達到1秒以內(nèi)。車牌字符識別算法可以簡單分為以下三類。
(1）模板匹配。這是一種早期較為傳統(tǒng)的字符識別方法。其原理是首先建立車牌中所有可能包含的字符串的標準字符模板庫，然后將單個字符圖像處理成和模板庫中字符一樣的格式，最后根據(jù)一定的規(guī)則與模板庫中的字符進行比對，計算出一個相似度值，該值最大者即為正確的字符。該算法對于清晰、干凈、無傾斜和變形的車牌字符圖像識別率較高。
(2）神經(jīng)網(wǎng)絡。它是一種機器學習算法，如典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）。其工作原理是首先提取梯度分布特征、灰度統(tǒng)計特征等字符特征；然后構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡模型，設置網(wǎng)絡訓練參數(shù)；最后進行模型訓練并識別檢驗。
(3）支持向量機（SVM）。該算法本質(zhì)上和神經(jīng)網(wǎng)絡算法類似，也是一種機器學習方法。其主要設計思路是：先得到樣本特征，進行訓練，然后再分類。SVM的原理所涉及的數(shù)學知識比較復雜，自己編程實現(xiàn)有一定難度實際應用中一般會直接調(diào)用比較成熟地支持SVM的工具箱。SVM算法當前應用較為廣泛，
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