基于車牌識別技術的在智能停車管理系統研究

廣東工業大學自動化學院　趙　豪　蔡延光　謝湘平

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基于車牌識別技術的在智能停車管理系統研究

廣東工業大學自動化學院趙豪蔡延光謝湘平

【摘要】針對傳統車牌采用人工登記導致工作效率低下且容易出錯的特點，采用車牌自動識別技術，通過將車牌自動識別技術與現存的智能停車場管理系統相聯系，通過車牌號碼的自動識別、登錄、比對，實現停車場智能化、便捷化、自動化的特點。同時，停車場的智能化管理可以大大降低因為人為因素產生的負面影響，而且能有效提高工作效率，以及提升整個運營單位的管理水平，也給車主帶來了良好的智能停車體驗，具有一定的實際應用意義。

【關鍵詞】車牌識別；智能停車管理系統；自動比對

0　引言

停車場管理系統在很多領域都有著很大程度的應用，如國內的機場、大型體育館、科技博覽中心、中小型商業連鎖超市停車場、智能小區停車場等，當然，不同的停車場也因場所和需求的不同而不同[1]。毫無疑問，大型停車場對軟硬件的需求更嚴格。智能停車場管理系統是現代化停車場車輛收費及設備自動化管理的統稱，是將停車場完全置于計算機統一管理下的高科技機電一體化產品。以感應卡IC卡或ID卡（最新技術有兩卡兼容的停車場）為載體，通過智能設備使感應卡記錄車輛及持卡人進出的相關信息，同時對其信息加以運算、傳送并通過字符顯示、語音播報等人機界面轉化成人工能夠辨別和判斷的信號，從而實現計時收費、車輛管理等目地。截止2014年年底，中國的汽車保有量為1.54億輛，且全國停車位缺口超過了5000萬個，加強推進智能停車將是不可阻擋的趨勢。

智能停車場管理系統具有以下幾個優點：①減少資金的流失；②確保停車場中的車輛安全。③車位資源能合理分配和利用。

車牌自動識別系統[2~5]可廣泛應用于政府機關、部隊營院、廠礦企業、學校園區等單位的內部車輛管理、運營、調配及調度，達到合理遵守單位制度、提高了安全保障能力、加強了有效管理的目的。還可用于實現住宅小區、經營性停車場等地的車輛計費、車位控制需求。

1　系統組成

智能停車管理系統一般由入口設備、出口設備及管理主機三部分組成。入口及出口設備包括牌照識別儀、攝像補光一體機、信息屏、道閘、車輛檢測器等。出入口完成車輛檢測、車牌識別、信息顯示、放行等功能。管理主機用于接收、記錄出入口的數據，協調智能停車管理系統工作。RFID讀寫設備的功能在于實現車上卡片與主機之間的信息交互和處理，可以通過該設備識別停車場中所有車輛的信息，同時可以輔助完成智能收費的功能，在模塊穩定且具有高靈敏度時，則系統能實現停車場快速收費及其他相關服務。

圖1　系統總體框圖

2　系統特點

采用視頻圖像處理技術，對采集到的圖像信息進行處理，能夠實時準確地自動識別出車牌的數字、字母及漢字字符，以及車牌顏色等。將識別出的車牌號碼作為進出的憑證，不需刷卡、取票等操作，通行快速便捷。車輛車牌是唯一標識，用于判斷進出場權限，計算停放時間和停車場費用，安全嚴謹，可有效避免一卡多輛車用。

功能特點有：無需刷卡/取票，視頻識別車輛，實現1秒鐘超速識別入場；自動、準確地核對車輛身份，有效避免人為因素影響，減小管理成本；可識別車牌號及車牌顏色，車牌識別準確率超過95%。減少傳統的票箱等設備，系統簡潔，安裝簡單，維護方便，運營成本低；一輛車一個車牌，一個識別憑證，有效防止一卡多輛車使用；支持視頻、線圈等多種觸發抓拍方式；集成LED補光燈，支持頻閃和爆閃功能；自動光圈控制，適應不同照明條件應用；自動閃光燈控制，在照明不好情況方便增加照明燈。

3　結語

區別于傳統的車牌識別產品，本系統能夠實時準確地自動識別出車牌的數字、字母及漢字字符，以及車牌顏色等。將識別出的車牌號碼作為進出的憑證，不需刷卡、取票等操作，通行快速便捷。車輛車牌是唯一標識，用于判斷進出場權限，計算停放時間和停車場費用，安全嚴謹，可有效避免一卡多輛車用。

參考文獻

[1]劉智勇,劉迎建.車牌識別(LPR)中的圖像提取及分割[J].中文信息學報,2000,14(4):29-34.

[2]單家凌.基于無線網絡車牌識別系統識別算法的研究[J].計算機測量與控制,2015,19(1):124-126.

[3]謝永祥,董蘭芳.復雜背景下基于HSV空間和模板匹配的車牌識別方法研究[J].圖學學報,2014,35(4):585-589.

[4]江進.基于灰度化及邊緣檢測算法的車牌識別技術研究[J].現代計算機:專業版,2014,(01):38-41.

[5]孫玉硯,孫利民,朱紅松,等.基于車牌識別系統車輛軌跡的行為異常檢測[J].計算機研究與發展,2015,(8):1921-1929.

趙豪（1992—），男，河南南陽人，碩士研究生，研究方向：智能交通。

蔡延光（1963—），男，湖北咸寧人，教授，博士生導師，主要從事組合優化、人工智能、決策支持系統等研究。

作者簡介：

基金項目：國家自然科學基金（61074147，61074185）；廣東省自然科學基金（S2011010005059，8351009001000002）；廣東省教育部產學研結合項目（2012B091000171，2011B090400460）；廣東省科技計劃項目（2012B050600028，2010B090301042）。