第9卷第3期山东商业职业技术学院学报Vol.9 No.32009年6月Jun.2009浅析车牌识别技术闫青，王亮亮(山东商业职业技术学院，山东济南250103)摘要：车牌识别技术作为智能交通的重要组成部分，在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。车牌定位、字符分割、字符识别是车牌识别的三个重要组成部分，是车牌识别技术研究的重点，从这三个方面对车牌识别技术的发展和现状及车牌识别技术的应用进行了简要介绍。关键词：车牌识别技术；车牌定位；字符分割；字符识别中图分类号：TN98文献标识码：A文章编号：1671-4385(2009)03-126-04Analysis of License Plate Recognition TechnologyYAN Qing,WANG Liang-liangAbstract:Licerse plate recognition technology,as a key component of intelligent trarsport system,is playing amore and more important role in many application fields in our life.Vechicle license plate location,charactersegmentation and character recognition of which the vechicle license plate location is the core part,is the focus of thelicense plate recognit ion technology study.this paper will introduce a license plate recogn ition from the three parts,andintroduce the application of license plate recognition.Key words:license plate recognition techmlogy;license plate location;character segmentation;characterrecognition随着21世纪经济全球化和信息时代的到来，计System,简称TS。TS是20世纪90年代兴起的新算机技术、通信技术和计算机网络技术迅猛发展，自一代交通运输系统。它可以加强道路、车辆、驾驶员动化的信息处理能力和水平不断提高，并在人们社和管理人员的联系，实现道路交通管理自动化和车会活动和生活的各个领域得到广泛应用，高速度、高辆行驶的智能化，增强交通安全，减少交通堵塞，提效率的生活节奏，使汽车普及成为必然趋势。高运输效率，减少环境污染，节约能源，提高经济活伴随着世界各国汽车数量的增加，城市交通状力。智能交通系统以车辆的自动检测作为信息的来况日益受到人们的重视。如何有效地进行交通管源，因而对汽车牌照等相关信息的自动采集和处理理，越来越成为各国政府的相关部门所关注的焦点。的一门新的交通信息获取技术—车牌识别针对这一问题，人们运行先进的信息处理技术、导航(License Plate Recognition,LPR)技术逐渐发展起来，定位技术、无线通信技术、自动控制技术、图像处理成为信息处理技术的一项重要研究课题。和识别技术及计算机网络技术等科学技术，相继研1车牌识别技术简介发了各种交通道路监视管理系统、车辆控制系统及车牌识别技术的研究最早出现在20世纪80年公共交通系统。这些系统将车辆和道路综合起来进代，这个阶段的研究没有形成完整的系统体系，而是行考虑，运行各种先进的技术解决道路交通的问题，就某一具体的问题进行研究，通常采用简单的图像处理方法来解决。识别过程是使用工业电视摄像机收稿日期：2009-04-20作者简介：间青(1980-)，女，山东菜阳人，汽车与电子技术学院教师。294-2013 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net流中复杂背景的车辆图像，牌照字符定位、字符分交给计算机进行简单处理，并且最终仍需要人工干割，最后自动识别汽车牌照上的字符。为了保证汽预车车牌识别系统在各种复杂环境下，能发挥其应有进入20世纪90年代后，随着计算机视觉的作用，识别系统必须满足以下要求：(Computer Vision Technology)的发展和计算机性能的()鲁棒性：在任何情况下均能可靠正常地工提高，世界各国投入了大量的人力、物力进行汽车牌作，且有较高的正确识别率。照识别系统的研究，时隔10多年，仍然没有一个成(2)实时性：不论在汽车静止还是高速运行情况熟系统的识别率达到100%。20世纪90年代后期下，图像的采集识别系统必须在一定时间内识别出以后，随着全世界汽车数量的急剧增加，车牌识别技车牌全部字符，达到实时识别。术的应用范围也越来越广，车牌识别技术己成为了2车牌识别技术研究现状一个热门的研究课题，人们对其进行了广泛的研究。个完整的车牌识别系统的组成如下图所示：车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的视频原始图像图像预处理边缘提取车牌定位字符分割字符识别其中关键在于以下三部分：车牌定位、字符分割换等；和字符识别，下面就从这三个方面对车牌识别技术(6)基于数学形态学的车牌定位方法，这种方的发展和现状进行简单介绍：法是利用数学形态学图像处理的基本思想，利用一2.1车牌定位方法个结构元素来探测一个图像，看是否能将这个结构车牌图像往往是在复杂的环境中拍摄得到的，元素很好的填放在图像内部，同时验证填放元素的车牌由于与复杂的车身背景融为一体，由于车牌在方法是否有效。腐蚀、膨胀、开启和关闭是数学形态使用中磨损与灰尘及拍摄仪器的影响以及由于拍摄学的基本运算。角度的不同，车牌在图像中往往有很大的形变，如何2.2车牌字符分割方法在复杂背景中准确、快速找出车牌的位置成为车牌车牌字符的正确分割是进行下一步车牌字符识识别中的难点。别的基础，目前常用的方法有如下几种：目前已有不少学者在这方面进行了研究，总结(1)车牌区域纹理特征的方法，这种方法是利用起来主要有如下几类方法：车牌区域字符和底色具有不同的灰度特征从而进行(1)基于水平灰度变化特征的方法.这种方法主边框去除和字符分割的方法：要在车牌定位以前，需要对图像进行预处理，将彩(2)基于数学形态学的方法，这种方法是利用形色图像转换为灰度图像，利用车牌区域水平方向的态学的腐蚀和膨胀，将车牌字符区域组成连通域的纹理特征进行车牌定位：方法去除边框，再进一步采用字符连通域的形式进(2)基于边缘检测的定位方法，这种方法是利用行字符切分；车牌区域丰富的边缘特征进行车牌定位，能够进行(3)基于Hough变换的字符分割方法，这种方法检测的方法有多种，如Roberts边缘算子、Prewitt算是利用Hou中变换，寻找车牌字符的上下边界，再结子、Sobel算子以及拉普拉斯边缘检测：合车牌字符的排列特征进行字符的分割。(3)基于车牌颜色特征的定位方法，这种方法主2.3车牌字符识别方法：要是应用车牌的纹理特征、形状特征和颜色特征即车牌字符识别方法基于模式识别理论，主要有：利用车牌字符和车牌底色具有明显的反差特征来排(1)统计识别：除干扰进行车牌的定位：(2)结构识别：(4)基于Hough变换的车牌定位方法，这种方法(3)基于神经网络的字符识别；是利用车牌边框的几何特征，采取寻找车牌边框直(4)基于模板匹配的字符识别。线的方法进行车牌定位：由于汽车车牌图像所处成像环境复杂多变很难(5)基于变换域的车牌定位方法，这种方法是将采集到一个完整的有代表性原始图像集作为统计分图像从空域变换到频域进行分析，例如，采用小波变析的基础，因此统计方法难于实现。另外车牌字符1994-2013 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reserved.http://www.ch7.net常发生变形、断缺等情况，使字符结构受损，则依赖3.3公路布控管理系统于字体结构完整性的结构识别方法所提取的特征会该系统采用车牌识别技术，可以发现失窃车辆不准确，识别结果的误识率也高。因此实际用于车并定位出车辆在道路上的行驶位置，这对防范、发现牌识别的方法主要是后两类。和追踪车辆的犯罪，保护重要车辆（例如运钞车）的基于神经网络的字符识别方法，具有良好的容安全有重大作用，从而对城市的治安及交通安全有错能力，分类能力和并行处理能力及自我学习能力，重要的保障作用。应用神经网络实现模式识别，运行速度快，自适应3.4城市交通路口的“电子警察”好，分辨率高。对信息复杂、背景不清楚、推理不明利用车牌识别系统的摄像设备，可以监视相应确的问题尤为有利。但人工神经网络为了保证系统路段的交通状况，获得车辆密度、对长等交通信息高识别率也需要大量样本，通过学习获取知识并改利用此信息来控制交通流量并且可以防范和观察监进自身性能。当学习系统所处环境平稳时（统计特测交通事故。它是我国交通管理中体现科技强警的性不随时间变化)，神经网络可以学到这些环境统计一项重要举措，它缓解了日益繁忙的交通勤务管理特性，作为经验记住。如果环境是非平稳时（统计特与警力严重不足之间的矛盾。同时在一定程度上消性随时间改变，神经网络很难适应学习环境特性，除了道路交通管理在空间和空间上的盲点，有效抑因此难以保证识别系统的两个要求。制了机动车驾驶员的违章行为。随着技术的不断进基于模板匹配的字符识别方法，相对算法简单，步，电子警察系统已由早期单一的闯红灯抓拍演变速度较快，得到了广泛应用。基于模板匹配的字符为多项违章内容的监控系统。一般包括，超速行识别方法主要有：简单模板匹配.外围轮廓匹配，投驶、违章压黄线、禁区停车、逆行等几项内容。此外，影序列特征匹配，外围轮廓投影匹配，基于Hausdorff对打击有记录的黑车也有很大的帮助，使之无所遁距离的模板匹配等等。形、束手就擒，大大的节省了警力，真正意义上地3车牌识别技术的应用规范了城市交通秩序。车牌识别技术作为交通管理自动化的重要手段3.5停车场收费管理系统和车辆检测系统的一个重要环节，该技术能经过图将车牌识别设备安装于出入口，记录车辆的车像抓拍、车牌定位、图像处理、字符分割、字符识别等牌号码、出入时间，并与自动门、栏杆机的控制结合，一系列算法运算，识别出视野范围内的车辆牌照号实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动码，它运用数字图像处理、模式识别、人工智能技术，计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提对采集到的汽车图像进行处理的方法.能够实时准示，实现停车收费自动管理节省人力、提高效率。确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并以3.6封闭式居民小区物业管理及重要部门的计算机可直接运行的数据形式给出识别结果，使得保安管理车辆的电脑化监控和管理成为现实。其在交通监视在小区及重要部门的入口处设有自动车牌识别和控制中占有很重要的地位，可以应用到以下一些系统，对进出车辆自动识别，并根据数据库中的车牌领域：数据判断是否是小区内的车辆。如果是则放行并记3.1高速公路收费管理系统录其进区时间，以便出现车辆被盗等情况的查询：对在高速公路收费入、出口分别完成车牌号码识小区外的车辆，要求其登记后方可进入。别和车牌匹配工作，实现不停车收费：还可以根据识4结束语别出的车牌号码从数据库中调出该车档案材料，可高速公路、城市交通、停车场等基础设施建设水发现没有及时交纳养路费的车辆。平的不断发展和车辆管理体制的不断完善，为以计3.2高速公路超速自动化监管系统算机视觉为基础的智能交通管理系统的实际应用提该系统以车牌识别技术为核心技术，辅助其他供了契机。在智能交通系统中，车牌自动识别系统高科技手段，建立高速公路超速无人值守的自动监是智能化交通系统非常重要的发展方向。从开始的测和自动布控系统，可以有效地解决高速公路上因收费辅助系统演变过来的车牌识别技术现在运用的超速造成交通事故：同时当车辆超速时，可以获取该领域是越来越广。它在车辆过路、过桥全自动不停车的图像，并得到该车的牌照号码，便于对违规车辆车收费，交通流量控制指标的测量，车辆自动识别，的处罚。高速公路上的事故自动测报，不停车检查，车辆定294-2013 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