車牌號(hào)識(shí)別算法
第一部分：車牌識(shí)別
1、總體結(jié)構(gòu) 車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)主要分為三大模塊:
（1）觸發(fā)：即前端設(shè)備的數(shù)據(jù)入口處，如測速系統(tǒng)等。
(2)圖像處理部分：分為圖像采集、車牌定位、字符分割和字符識(shí)別四部分。
(3)無線傳輸系統(tǒng)將所處理得的數(shù)據(jù)傳送至后端應(yīng)用系統(tǒng)，如交通違規(guī)管理系統(tǒng)，只能停車場系統(tǒng)，安檢系統(tǒng)等。
2、算法部分
①前端CCD攝像機(jī)： 原始圖像獲取由CCD攝像機(jī)及輔助照明裝置組成。獲取圖像質(zhì)量的好壞直接影響到后端處理和識(shí)別的效果. 要獲得比較清晰的圖像, 需要考慮許多影響圖像質(zhì)量的因素, 主要包括: 攝像頭和圖像卡的選取, 攝像機(jī)的位置標(biāo)定, 汽車的車速, 出入單位的汽車車隊(duì)之間的距離, 天氣、光線等情況對(duì)攝像機(jī)所攝圖像曝光量的影響。 判斷是否有車輛進(jìn)入觀測區(qū)采用圖像差值法來判斷監(jiān)測區(qū)是否有目標(biāo)進(jìn)入，即首先將視頻圖像灰度化，然后比較兩幅圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值，看是否有變化以及變化有多少。圖像差分只能測定監(jiān)測區(qū)中是否有物體經(jīng)過，但它是否交通車輛，尚未可知。鑒于圖像差分所產(chǎn)生的噪聲、行人、自行車比汽車所占區(qū)域小得多，設(shè)計(jì)尺度濾波器將尺度較小的物體及噪聲濾掉。
②車牌定位及預(yù)處理左圖為車牌定位的主要算法。完成基本的車牌定位后，還需要對(duì)車牌進(jìn)行一些基本的預(yù)處理。包括傾斜矯正與鉚釘和邊框的去除。
I、車牌字符的傾斜矯正車牌字符分割的難點(diǎn)在有些車牌是傾的，直接分割效果不好，需要做校正。首先求出車牌的傾斜率，根據(jù)此斜率對(duì)車牌做旋轉(zhuǎn)校正。
II、車牌邊框和鉚釘?shù)娜コ闰?yàn)知識(shí)：對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)車牌，字符間間距為12mm，第2、3個(gè)字符間間距為34mm，其中，中間小圓點(diǎn)l0mm寬，小圓點(diǎn)與第2、3個(gè)字符間間距分別為12mm。在車牌邊框線的內(nèi)側(cè)，通常有四個(gè)鉚釘，他們不同程度地與第2個(gè)字符或第6個(gè)字符粘連，如果不去除鉚釘，將給第2和第6在字符的識(shí)別造成困難。將車牌圖像進(jìn)行二值化后，圖像僅黑、白二值。白色像素點(diǎn)(灰度值255)取1，黑色像素點(diǎn)(灰度值0)取0，這里采用的是白底黑字模式。對(duì)車牌圖像逐行進(jìn)行從內(nèi)向外式掃描，當(dāng)掃描到車牌圖像某一行中，白色像素點(diǎn)的寬度大于某一閥值時(shí)(第一個(gè)符合條件的行)，則認(rèn)為是車牌字符的邊沿處，切除這一行以上或以下的所有行。
③車牌字符分割右圖為車牌字符分割的主要算法。在此，由于我們的知識(shí)有限就不對(duì)這些算法做具體介紹了。④字符識(shí)別方法字符識(shí)別是車牌識(shí)別的核心部分。常見的車牌字符識(shí)別算法包括六種。我們將他們羅列在右圖中。其中，我們比較感興趣的是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別算法。下面，我們具體介紹兩種比較簡單且普遍的算法以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別算法。
I、模板匹配車牌字符識(shí)別 中國車牌的字符模板分為漢字、英文字母和數(shù)字模板，由統(tǒng)計(jì)方法構(gòu)造并保存到數(shù)據(jù)庫中。模板匹配是將字符模板和標(biāo)準(zhǔn)化了的車牌字符進(jìn)行匹配來識(shí)別字符。
II、特征匹配車牌字符識(shí)別 車牌識(shí)別的方法中，可利用的字符特征很多，大致可以分為結(jié)構(gòu)特征、象素分布特征及其他特征。在這里，我們擬重點(diǎn)突破神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有非線性描述、大規(guī)模并行分布處理能力、高度魯棒性和自學(xué)習(xí)與聯(lián)想等特點(diǎn)，適用于非線性時(shí)變大系統(tǒng)的模擬與在線控制。具體步驟如下圖所示： 此外，我們還會(huì)嘗試將各種算法結(jié)合起來，以揚(yáng)長避短，如：將遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，既能利用遺傳算法能并行計(jì)算且能快速、全局搜索的優(yōu)點(diǎn)又能克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的搜索速度慢且易陷入局部旱熱的缺點(diǎn)等。 由于我們還在大學(xué)二年級(jí)學(xué)習(xí)專業(yè)基礎(chǔ)課程，對(duì)圖像處理的最新算法還不夠了解，我們會(huì)在實(shí)際操作過程中，選擇一種最優(yōu)的方案并且結(jié)合我們的系統(tǒng)特征提出改進(jìn)意見。
第二部分：車色以及車標(biāo)識(shí)別
①、車身顏色識(shí)別顏色特征具有對(duì)圖像本身的尺寸、方向、視角等依賴小、魯棒性高等優(yōu)點(diǎn)，因此在基于內(nèi)容的圖像索引技術(shù)和智能交通系統(tǒng)以及眾多的I業(yè)(如造紙、紡織、印刷等)系統(tǒng)中有著極其重要的應(yīng)用。長期以來，由于各種原因，人們提出了數(shù)量眾多的彩色空間模型，主要可分為三類:第一類是基于人類視覺系統(tǒng)(HumanV isionS ystem,H VS)的彩色空間，它包括RGB,H SI,M unsell彩色空間等；第二類是基于特定應(yīng)用的彩色空間，它包括電視系統(tǒng)中所采納的YUV和YIQ、攝影行業(yè)如柯達(dá)的YCC、打印系統(tǒng)的CMY (K)彩色空間；第三類是CIE彩色空間(包括CIE XYZ, CIE Lab和CIE Luv等)。這些彩色空間各有優(yōu)缺點(diǎn)，它們?cè)诟髯缘念I(lǐng)域里發(fā)揮了重要的作用。我們擬采用RGB彩色空間完成我們的系統(tǒng)。RGB彩色空間在計(jì)算機(jī)相關(guān)領(lǐng)域里應(yīng)用廣泛，例如用于常見的CRT顯示器等。在RGB彩色空間中，各彩色值用R、G、B三通道值的組合來共同表示，而其相應(yīng)的通道值是通過圖形采集卡或者CCD傳感器等類似器件中的光感受器來獲得的。其中，各通道值用入射光及其相應(yīng)光感受器的光敏函數(shù)值之和來表示:R= G= B= 其中，S (A)是光譜，R(A)、G(A)和B(A)分別是R,G,B傳感器的靈敏度函數(shù)。從上式可以看出，該彩色空間是設(shè)備相關(guān)的，它與具體捕獲設(shè)備的光敏函數(shù)相關(guān)。然而，由于RGB值易于獲得和在計(jì)算機(jī)中計(jì)算和表示，因此通常可以用來表示其他各彩色空間，即把RGB值轉(zhuǎn)換為其他彩色空間值。RGB彩色空間的標(biāo)準(zhǔn)色差定義為：
1）由于不同的彩色對(duì)人主觀感受的影響不同，為了更好的表示色差，在本顏色識(shí)別子系統(tǒng)中使用經(jīng)驗(yàn)色差公式：對(duì)于我們擬設(shè)計(jì)的車身顏色識(shí)別系統(tǒng)主要分以下四大步驟完成車身顏色識(shí)別
1．識(shí)別區(qū)域的選取為了準(zhǔn)確識(shí)別出車身顏色，識(shí)別區(qū)域的選取至關(guān)重要。
本實(shí)驗(yàn)選取車臉前部靠近排氣扇的部分
2．顏色直方圖計(jì)算對(duì)所選區(qū)域，計(jì)算出現(xiàn)次數(shù)最多的顏色。在實(shí)際應(yīng)用中，由于其他彩色空間模型的分量值均可用RGB值來表示，為了計(jì)算簡便，在計(jì)算顏色直方圖時(shí)可僅針對(duì)RGB彩色空間模型進(jìn)行。
3．色差計(jì)算根據(jù)相應(yīng)彩色空間模型的色差計(jì)算公式，計(jì)算其與 顏色模板間的色差。
4、顏色識(shí)別在得到樣本色與標(biāo)準(zhǔn)色在各個(gè)彩色空間模型中的對(duì)應(yīng)色差后，就可以根據(jù)其結(jié)果進(jìn)行顏色識(shí)別。即選取前一步計(jì)算得到的色差中的最小值，作為識(shí)別結(jié)果。
②、車標(biāo)識(shí)別部分毋庸質(zhì)疑，車牌和車標(biāo)的自動(dòng)、實(shí)時(shí)識(shí)別是運(yùn)動(dòng)車輛類型精確識(shí)別系統(tǒng)中至關(guān)重要的兩個(gè)部分。目前人們已經(jīng)提出了眾多的車牌定位算法，主要可以分為兩大類:基于黑白圖像的車牌定位算法和基于彩色圖像的車牌定位算法。基于黑白圖像的車牌定位算法又可以分為多類，如基于特征的車牌定位算法基于自適應(yīng)能量濾波的車牌定位算法，基于小波變換和形態(tài)學(xué)處理相結(jié)合的車牌定位算法，基于二值投影的車牌定位算法，以及基于遺傳算法的車牌定位算法等。這些車牌定位算法各有優(yōu)缺點(diǎn)，但他們都可以在一定程度上作為車標(biāo)定位的參考。車標(biāo)定位與識(shí)別無論在國內(nèi)還是國外都是一個(gè)較為嶄新的領(lǐng)域。由于車標(biāo)本身固有的特殊性：目標(biāo)小、相似性大、受尺寸和光照影響大、背景不統(tǒng)一，以及不同汽車公司的車標(biāo)形狀大小不一致等，使得其精確定位識(shí)別成為一個(gè)難點(diǎn)。我們將車標(biāo)識(shí)別分為以下幾個(gè)主要步驟:
(l)車牌定位:根據(jù)車牌的紋理特征，基于多分辨率分析快速獲取車牌區(qū)域 ；
(2)車頭定位:根據(jù)車頭區(qū)域能量較高且較為集中的特點(diǎn)，通過OTSU二值化算法 進(jìn) 行 圖像二值化，然后利用二值投影，并結(jié)合車牌位置信息進(jìn)行車頭快速定位 ；
(3)中軸定位:在車頭區(qū)域內(nèi)，根據(jù)軸對(duì)稱性定位車頭中軸；
(4)車標(biāo)粗定位:在定位出車頭的基礎(chǔ)上，根據(jù)車標(biāo)與車牌的先驗(yàn)知識(shí)，得到車標(biāo)經(jīng)驗(yàn)搜矩形；
(5)車標(biāo)精確定位:在第(4)步的基礎(chǔ)上，利用車標(biāo)紋理特征進(jìn)行車標(biāo)的精確定位。主要包括兩步:一是根據(jù)車標(biāo)區(qū)域在垂直方向上具有能量高且相對(duì)集中的特點(diǎn)，利用能量增強(qiáng)和自適應(yīng)形態(tài)學(xué)濾波進(jìn)行車標(biāo)的一次定位；二是利用改進(jìn)的模板匹配算法進(jìn)行車標(biāo)的精確定位。車標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)是運(yùn)動(dòng)車輛識(shí)別系統(tǒng)中的重要組成部分，與車牌識(shí)別一樣，它也包括了定位和識(shí)別兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。上圖為車標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖，與典型的目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)一樣，它包括了離線的訓(xùn)練過程和在線的識(shí)別過程。在訓(xùn)練過程中，首先將手工采集得到的車標(biāo)樣本進(jìn)行圖像歸一化、尺度歸一化等預(yù)處理，然后分別進(jìn)行模板提取以得到車標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)模板庫。車標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)模板庫中的模板不僅用于車標(biāo)定位，還用于進(jìn)行特征提取以得到車標(biāo)特征模型庫用于車標(biāo)識(shí)別。在定位過程中，除了輸入汽車圖像外，還需輸入車牌的位置信息。這是因?yàn)楦黝愜嚇?biāo)不具有穩(wěn)定的紋理特征，且大小、形狀各不相同，所以在復(fù)雜的背景下直接利用特征匹配或模板匹配進(jìn)行車標(biāo)定位是非常困難的。因此必須利用車牌位置、車輛對(duì)稱性等先驗(yàn)信息進(jìn)行粗定位，在此基礎(chǔ)上再利用相關(guān)圖像處理技術(shù)和模板匹配進(jìn)行精確定位。車標(biāo)定位以后，車標(biāo)識(shí)別問題就轉(zhuǎn)化為一個(gè)2D形狀的識(shí)別問題，這可以通過模板匹配的方法實(shí)現(xiàn)。但是在實(shí)際采集的圖像中，往往存在光照、噪聲、部分遮擋和形狀相似等問題的影響，常規(guī)的模板匹配方法難以達(dá)到滿意的識(shí)別效果。因此通常還需要一種合適的特征提取和識(shí)別方法來輔助進(jìn)行車標(biāo)識(shí)別，以提高系統(tǒng)的識(shí)別率。第三部分：嵌入式按照歷史性、本質(zhì)性、普遍性要求，嵌入式系統(tǒng)應(yīng)定義為：“嵌入到對(duì)象體系中的專用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)”?！扒度胄浴?、“專用性”與“計(jì)算機(jī)系統(tǒng)”是嵌入式系統(tǒng)的三個(gè)基本要素。對(duì)象系統(tǒng)則是指嵌入式系統(tǒng)所嵌入的宿主系統(tǒng)。 嵌入式系統(tǒng)的核心是嵌入式微處理器，
它有4個(gè)優(yōu)點(diǎn)：
(1) 對(duì)實(shí)時(shí)和多任務(wù)有很強(qiáng)的支持能力，能完成多任務(wù)并且有較短的中斷響應(yīng)時(shí)間，從而使內(nèi)部的代碼和實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)的執(zhí)行時(shí)間減少到最低限度；
(2) 具有功能很強(qiáng)的存儲(chǔ)區(qū)保護(hù)功能。
(3) 可擴(kuò)展的處理器結(jié)構(gòu)，可以迅速地?cái)U(kuò)展出滿足應(yīng)用的高性能的嵌入式微處理器；
(4) 嵌入式微處理器的功耗很低，尤其是用于便攜式的無線及移動(dòng)的計(jì)算和通信設(shè)備中靠電池供電的嵌入式系統(tǒng)更是如此，功耗只能為 mW甚至μ W級(jí)，這對(duì)于能源越來越稀缺昂貴的時(shí)代，無疑是十分誘人的。另外，嵌入式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)提高了系統(tǒng)的可靠性。這些都值得我們?nèi)プ鲆粋€(gè)嵌入式車牌識(shí)別系統(tǒng)。 考慮到通常車牌以及車標(biāo)識(shí)別算法的運(yùn)算量大，同時(shí)又要滿足實(shí)時(shí)性要求。因此，我們準(zhǔn)備采用32位ARM嵌入式微處理器作為核心單元，以CPLD作為時(shí)序控制單元，采用基于ARM 9 S3C 241 C的嵌入式圖像采集處理系統(tǒng)，在內(nèi)嵌Linux操作系統(tǒng)的草礎(chǔ)上，充分利用了ARM器件體積小、能力強(qiáng)以及功耗低的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)并行數(shù)據(jù)總線/USB日接口圖像接入、圖像快速處理、圖像信息的本地壓縮存儲(chǔ)和IP化數(shù)數(shù)據(jù)傳輸。該系統(tǒng)可使整個(gè)系統(tǒng)簡化電路并且減少占用資源。系統(tǒng)設(shè)計(jì)構(gòu)成 整個(gè)系統(tǒng)由USB圖像采集子系統(tǒng)，ARM處理子系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)成攝像頭采集現(xiàn)場視頻數(shù)據(jù)通過U SB傳輸至ARM處理板;ARM處理板內(nèi)嵌Linux操作系統(tǒng)，采用快速圖像算法對(duì)圖像序列進(jìn)行處理，并根據(jù)處理結(jié)果采取相應(yīng)的措施;網(wǎng)絡(luò)傳輸子系統(tǒng)可以處理數(shù)據(jù)上傳監(jiān)控中心做進(jìn)一步后續(xù)處理，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)下圖所示。 ARM圖像處理子系統(tǒng)擬采用S3C 2410處理器，能滿足圖像處理速度的要求；USB圖像接入，可以保證圖像傳輸速度;擴(kuò)展64M SD RAM與64M Flash,大容量的RAM能夠保存多幅圖像，便于圖像的分析與處理;無線網(wǎng)絡(luò)接口實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)信息的網(wǎng)絡(luò)化管理。 當(dāng)然，以上只是我們的初步設(shè)想這些設(shè)想都將在我們以后的大量實(shí)驗(yàn)過程中得到論證和優(yōu)化！
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