易曉鵬 許秀 師會欽
湖南應用技術學院 湖南 常德 415100
隨著國家經濟水平快速發展,城市汽車保有量逐年成倍提高,城市道路交通指揮和占道停車管理工作日趨復雜,建設現代科學化、智能交通圖像識別車輛有效進行智能交通管理,并逐漸成為社會關注的焦點。當前的城市道路占道停車一直還處于比較傳統的工作方式。
圖像車牌識別主要以圖像處理技術、神經網絡技術和模式識別技術等技術手段準確定位、分割以及識別汽車牌照。主要體現在下列幾個方面:①交通攝像監控管理。通過攝像技術采取圖像進行分析、判斷當前是否停車,是否開始控制計時,判斷車是否已離開,收費計時結束等進行自動的數據分析、判斷和相應的處理。將這一過程智能化,同時也可以采集道路的狀況,實際采集監測交通擁堵情況,車輛流動的信息等,真正做到實現對交通智能停車的問題,改變了人工監視和采集信息的效力。②智能收費系統。在收費系統中應用視頻監視技術,實現交費車輛車型、車牌號的自動識別,從而避免了一些車輛漏交費的現象,同時減少人工管理存在的弊端[1]。
在采集圖像過程中由于主觀和客觀的原因都會造成車牌字符識別過程中造成一定的困難,例如車牌照本身存在污垢、車子運行速度過快,當然也有可以存在抓時角度不對或者停靠角度不對,所以必須通過對圖像進行預處理,得到更清楚的字符,提高識別字符準確度。
其中車牌圖像預處理主要包括:圖像濾波、邊緣檢測、形態學處理及灰色圖片變換、車牌角色的處理等操作方法,這些對后續處理車牌圖像定位、識別都有一定的程度的影響。
①車牌圖像采集:在相應位置后2米高處安裝攝像機進行實時抓拍車牌照片,并把保存的圖像傳輸到后臺服務器進行處理。②車牌圖像預處理:將對采集圖像進行灰度變化、圖像邊緣檢測采用某個像素點進行變化,圖像二值化等使車牌圖像的特征清晰突顯,為后續處理圖像打下堅實基礎。③車牌定位:在已收集的圖像中找到汽車車牌的位置,并把車牌范圍區域截取出來,對后續的獲取車牌單字符分割提供條件。④車牌字符分割:對定位后的車牌進行字符分割,將車牌分割為單個字符,并將其歸一化處理。⑤車牌識別:將車牌定位出的圖像進行分割出單個字符,利用BP神經網絡算法進行訓練車牌字符的識別。⑥結果顯示:顯示識別后的車牌,并且與原始的車牌進行比較。
實際拍攝圖像過程中也會受到一定的影響,如角度、車身、停放的位置、距離遠近、在某些程度上使圖像車牌出現不同程度的傾斜現象。而車牌在不同角度情況下,對單字符的分割處理也有一定的影響,從而降低了分割的精確度。圖像取值位置可能也會出現不同,例:SUV和小轎車車牌位置。車牌號碼是作為汽車的唯一身份證的重要憑證。因此,交管相關部門對不同的汽車,采集的位置也不同,同時會根據顏色進行過濾和預處理,對自動識別圖像車牌號碼提供了有利的依據,車牌號碼識別也在不斷改進和優化算法,最后將車牌號碼進行單字符分割成一個個字符,并輸出結果。
道路側方位停車收費管理系統主要由兩大部分組成,硬件部分和軟件部分。硬件部分包括攝像機、地感感應器、車輛檢測器以及服務器級計算機等;軟件部分包括視頻檢測模塊、車牌定位和識別模塊以及控制中心模塊,整體實現效果。
①車輛計時開始,首先通過對目前道路側邊停車,車牌號碼進行提取,前1或半個小時免費,防止車子未停正,可以采用動感的方式進行采集,這樣同樣可以做到兩不誤。②停車時間計算。通過每5分鐘,采集一次圖像進行識別處理,計算當前車是否跟之前一致,如果一致可以認真相同,這個計時數據有效,最后進行計算時間與停留時間差,最終獲得停車費用。③收費可以通過交管部門,檢車或者審車時,用戶自行處理,每次都要生成相應的單據及停留時間,以免產生不必要的費用。

圖 車子識別記錄效果
通過對車輛識別智能化管理,大大提高了工作效率,也提高了管理水平,大幅度減少人工處理的煩瑣工作。當然改進后的智能識別車牌方法還可能存在某些不足之處,我們將在以后的應用中不斷地改進和完善,進一步加強規范化的實施,全面提升智能化管理水平,為社會創造更多價值。