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新疆車牌識別系統(tǒng)在智能交通中的應用與發(fā)展分析

來源:www.btmagnet.com 發(fā)布時間:2017年10月10日

新疆車牌識別系統(tǒng)在智能交通中的應用與發(fā)展分析,車牌識別是從數(shù)字圖像中搜索車牌所在位置,然后辨識出車牌內(nèi)容的一項模式識別(PatternRecognition)技術(shù)。在上世紀80年代,由于模式識別領(lǐng)域研究的快速發(fā)展,人們開始將車牌識別、指紋識別、人臉識別等典型問題的研究成果付諸于實用,其中的一些問題雖然對進化了幾千萬年的人腦來說是舉手之勞,但借助計算機自動完成卻仍不現(xiàn)實,而車牌識別問題的難度則較為適中,相應的社會需求、實用價值又非常巨大,因此經(jīng)過十余年科研和實踐的反復磨練,車牌識別已經(jīng)成長為現(xiàn)代社會中最普及、最成熟的模式識別技術(shù)之一。

如果說從20世紀80年代到2000年可以認為是車牌識別的技術(shù)成熟階段,從2000年以來的十年,則可以認為是車牌識別的產(chǎn)品成熟階段。今天,我們談到車牌識別,已不再局限于技術(shù)本身,更多的是指以車牌識別技術(shù)為核心的一整套系統(tǒng),包括了車輛觸發(fā)、圖像抓拍、車牌識別、業(yè)務應用四個基本環(huán)節(jié)。而車牌識別產(chǎn)品的發(fā)展也可以從這幾個方面進行剖析:

1.在車輛觸發(fā)機制上,“視頻觸發(fā)”和“外部觸發(fā)”一直并行發(fā)展,視頻觸發(fā)的優(yōu)點在于不需要其他設(shè)備輔助,提高系統(tǒng)的集成度和易用性,而主要的不足在于對惡劣天氣、環(huán)境的敏感,此外一些大型車輛(比如公交、大型貨車、翻斗車等)的觸發(fā)時機的掌握上也有一定難度,但這些問題正逐漸被智能識別算法的進步所克服。外部觸發(fā)的優(yōu)點主要在于觸發(fā)穩(wěn)定,施工和后期維護的成本相對較高,但從最早的地埋線圈到地磁觸發(fā)的出現(xiàn)也一定程度上克服了外部觸發(fā)固有的施工難度和壽命方面的短板。

2.在圖像抓拍環(huán)節(jié),從最初的工控機外接相機方式,發(fā)展為嵌入式識別儀再發(fā)展為智能一體機,可以看到圖像的分辨率越來越高,平臺的體積、功耗越來越小,呈現(xiàn)出明顯的集成化趨勢。而且,由于圖像分辨率的迅速提高,目前的車牌識別實際上已經(jīng)不再是“抓拍”圖片,而是直接從視頻中抽取合適的幀進行分析。

3.車牌識別算法的發(fā)展則主要體現(xiàn)在識別指標的逐漸逼近和對環(huán)境適應能力的提高,目前主流車牌識別廠商的常規(guī)識別率都穩(wěn)定在95%以上,對光照、天氣、成像的適應能力也越來越強。

車牌識別產(chǎn)品在智能交通中的應用情況

作為智能交通領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)、確定車輛身份的最主要手段,車牌識別是智能交通的核心技術(shù)之一,很多應用都和車牌識別產(chǎn)品密不可分,基本分為以下幾類:

1.基本應用

闖紅燈抓拍和卡口系統(tǒng)(旅行時間可以看作是對卡口系統(tǒng)的一種資源整合)是車牌識別最基本的應用場景。在模式識別領(lǐng)域,根據(jù)對待檢測目標輸入信號的可控程度可將場景分為“全可控場景”和“不可控場景”,闖紅燈抓拍和卡口系統(tǒng)中對待識別的目標車輛的出現(xiàn)位置、時機、光照環(huán)境都進行了全面的把控,因此屬于比較典型的“全可控場景”,車牌識別的可靠性是各類相關(guān)應用中最高的。相應的,車牌識別,移動(車載)卡口以及利用普通的監(jiān)控相機獲得的畫面來進行的車牌識別應用,對車牌識別算法的穩(wěn)定性要求就要高的多。

2.擴展應用

由于車牌識別技術(shù)已經(jīng)比較成熟,在某些智能交通產(chǎn)品中,一些并非以車牌為目的的應用也可能借助車牌識別來完成。例如車輛的視頻測速,由于高穩(wěn)定性的車輛外形檢測算法的研發(fā)難度較高,利用車牌的移動速度來估算車輛速度就成為了另一種選擇,不過車牌可以辨識的區(qū)域往往只在畫面的下沿,跟蹤的距離有限,因此這種測速方法的精度會受到影響。與此類似的還有利用根蹤車牌來識別車輛的違法變道或拐彎的行為。

此外,有一些擴展應用雖然客戶的需求切實存在,車牌識別系統(tǒng),但現(xiàn)有產(chǎn)品所使用的技術(shù)還不夠成熟。例如,車輛顏色和車型的識別。人眼自身具有很強的顏色自糾正能力,而相機成像的顏色受外界環(huán)境、光源的影響較大,因此顏色特征在模式識別中一般被認為是較不穩(wěn)定的特征,加上有些車輛本身存在多種顏色或易混淆的顏色(比如藍和黑、紫和紅等),車輛顏色和車型識別的實際準確率往往在70%~80%間,甚至更低。用戶在選擇產(chǎn)品時需有一定的心理預期。

3.觸及車牌識別局限性的應用

隨著車牌識別技術(shù)的普及,客戶對于車牌識別寄予的期望也越來越高,一些非常有實用價值的應用問題被提出,但面對這些新應用,我們首先需要正視車牌識別自身的局限性:

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