武清区自动车牌识别

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车牌识别系统的基本工作原理及流程
车牌识别就是依次实现汽车图像的定位、字符分割、字符识别算法的过程。定位就是把图像从含有汽车和背景的图像中提取出来，其输入的是原始的汽车图像，输出是图像。
的字符分割就是通过对图像的预处理、几何校正等把字符从图像中分割出来，分成一个个独立的字符，其输入是定位后得到的图像，输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像，并得到各个字符的点阵数据。字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据，并给出识别结果。
① 车辆检测跟踪模块
车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。
② 定位模块
定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。
③ 矫正及精定位模块
由于受拍摄条件的限制，图像中的总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器，不仅计算快速，而且利用的是的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对进行精定位，进一步减少非区域的影响。
④ 切分模块
系统的切分模块利用了文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征，能较好地抑制周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的。这一算法有利于类似移动式稽查这种图像噪声较大的应用。
⑤ 车牌识别模块
在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。另一方面，在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，保证字符识别的可靠性。
⑥ 车牌识别结果决策模块
识别结果决策模块，具体地说，决策模块利用一个经过视野的过程留下的历史记录，对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该的综合可信度评价，从而决定是继续跟踪该，还是输出识别结果，或是拒绝该结果。这种方法综合利用了所有帧的信息，减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误，大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和可靠性。
⑦ 跟踪模块
跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的仍能被正确地跟踪和预测，终只输出一个识别结果。

车牌识别系统原理图
车牌识别云台摄像机通过光抑制屏蔽，电子快门调节，宽动态功能等来实现抓拍：
强光屏蔽：在低照度彩色摄像机的基础上，通过软件的功能，把图像中亮的部分遮挡。在交通监控中，一般可将大灯的强光遮挡，从而将较清晰的抓拍下来。但是这款摄像机的缺点就是软件分辨不清，对于图像亮部分界定不清，有可能将号码也遮挡，同时无法处理高速运动物体的抓拍。目前国产摄像机在强光屏蔽方面做的比较多，效果各方反映不一。
可调电子快门：对于高速运动的物体抓拍(高速公路上的汽车车速一般都在70KM/小时以上)，可以通过降低电子快门速度来实现清晰抓拍，一般都是通过手动方式调整。但是这种方式的问题就是白天、晚上的照度不一样，必需设置2个快门速度来分别适应白天和晚上的监控。
宽动态功能：这是解决车灯对于抓拍影响的的办法，宽动态早是松下公司提出来的。当背景光过亮时，普通摄像机无法很好的解决明暗图像的显示问题。
作为智能交通领域确定车辆身份的重要手段，车牌识别技术为实现交通的智能管理发挥了很大作用，在各项工作中都有车牌识别技术的渗透。

Sobel边缘检测算子
Sobel算子是根据邻域像素与当前像素的距离有不同的权值，强调中心像素的对边邻域像素对其的影响，而消弱4个对角近邻像素的作用。图像中每一个像素点都用这两个核做卷积，一个卷积核对图像垂直边缘响应，而另一个则对水平边缘响应，取两个卷积之中的值作为该像素点的输出值。这样使得Sobel算子对噪声有抑制作用，因此不会出现很多孤立的边缘像素点，不过Sobel算子对边缘的定位不是很，图像的边界宽度往往不止一个像素，不适合对边缘定位准确性要求很高的应用。与Prewitt相似，Sobel算子也是通过像素平均来实现的，也有一定的抗噪能力。值得注意的是它们都不是各向同性的，所以它们检测出来的边缘并不是完全连通的，会有一定程度的断开。
Sobel边缘检测还有另外一种形式，称为Isotropic  Sobel算子，该算子具有各向同性的特征，利用加权平均算子，权值反比于邻点与中心点的距离，当沿着不同方向检测边缘时梯度幅度一致， 因此它的位置加权系数更准确，在检测不同方向上的边缘时梯度的幅度一致，但速度较一般Sobel算子要慢一些。 用于边缘检测的算子很多，常用的还有Laplacian边缘检测算子、Canny边缘检测算子等。

车牌识别系统的关键技术及算法
定位
定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的区域，其输入是原始的汽车图像，输出是图像。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出的难度较大。目前，根据的特征，常见的定位方法有基于颜色特征信息的定位法、基于区域频谱特征的定位法、基于分类器的定位法、基于边缘特征的定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，定位算法的分类并不是的，区别算法类别的标准并不十分明确。定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。
定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位位置，基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子，实现了图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用Otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态算得到的候选区域，后利用特征去除伪。
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