車牌(自動)識別系統，簡而言之是基于各種圖像處理算法，對前端攝像機抓取到的車輛圖片進行分析，進而從中提取出諸如車牌號(英漢字符及數字)、車牌顏色，甚至車型、生產廠家、車輛顏色等信息，實現準確鎖定車輛“身份”，并與相應車輛的道路行駛信息聯系起來，最終實現對上路車輛的智能自動管理。
車牌識別系統主要由觸發機制、圖片抓取以及圖片識別三大模塊組成。為得到優質的原始圖片，需要事件觸發與車牌抓取的默契配合，其最終實現的效果將依據所涉硬件設備的性能(攝像機、鏡頭、圖像處理芯片、抓拍控制機構、觸發和照明及控制設備等)、圖像識別算法的優劣、工程架構和安裝等，此三部分相輔相成，共同影響著系統最終的識別率以及使用效果。
觸發&檢測機制
所謂檢測，通俗地說在相應事件發生時能準確采集到相關信息，亦即當需抓拍的路段出現車輛，且當車輛進入最佳拍照范圍時，檢測設備發出相應信號，控制系統接收到該信號，會控制攝像機抓拍，且同步啟動照明系統。此步驟盡管不是整個車牌識別過程中最難實現的，卻是其成功應用的第一步，故也發展出了幾大不同的技術形式：
· 地感線圈+車輛檢測器：優點是靈敏度和準確率高(一般可達99%)，且投入少，故應用最為廣泛。但其剖路施工量較大、后期維護難度也大。且由于地埋，易受路面環境等因素影響；
· 雷達：優點是受氣候溫度影響較小，已在我國東北地區成為主流應用，在深圳等大型城市也因為架構較為簡便有占有率上升的趨勢。靈敏度和捕獲率不及地感線圈，且因為基于微波技術，故可能存在一定誤碼率；
· 智能視頻偵測：簡單說來，其是直接集成在攝像機內部或者構建在前端工控機內的一個功能強大的綜合事件偵測“軟件”，對道路視頻信息進行實時識別檢測，一旦在分析過程中發現“車輛”，便進行視頻跟蹤，當視頻檢測到相應的車輛進入到最佳的拍照范圍時，便觸發相應抓拍及后續的車牌識別行為，優點是無需硬件施工，比較靈活。目前較好的智能視頻偵測技術其靈敏度和捕獲率也可達到95%以上，且因為性能更加穩定卓越，應用愈加廣泛，常被應用于壓線、違章變道等綜合檢測系統中，具有更寬廣的應用靈活性和多樣性，但是技術難度也更大。其缺點是較易受天氣環境的影響。
目前國內主流車牌識別廠商，通常會把地感線圈等硬件檢測技術和智能視頻偵測技術做為互備份，自動切換。
圖像抓取
俗話說巧婦難為無米之炊，對于車牌識別系統，雖然各種圖像識別算法不斷推陳出新，一定程度上補救了原始圖像可能的質量缺陷，但也必將犧牲一定的識別準確率。反過來，在識別技術相對成熟穩定的情況下，對前端攝像機以及配套設施的合理選擇與架構，即最大限度提高原始圖片的質量，可在提升系統識別率上達到事半功倍的效果。而這一步中起到決定性因素的除了攝像機本身，更有補光設備等。
車牌識別與車牌在圖片中占據的橫向比有關，一般需求在60～100個像素，最大不高于300(根據識別軟件廠家的研發能力而不同)。一條標準車道(3.75～4.5米)大概占據800個橫向像素，故而兩百萬的高清攝像機可兼顧到1～2條車道，五百萬則可以兼顧2～3條車道的信息，亦即在提供更優質圖像的同時，高清攝像機也節省了前端硬件的投入。
從標清到高清，前端攝像機像素上的革命性升級，也給車牌識別帶來了革命性發展，據此凌云光子技術集團客戶經理王銳更深入到了感光傳感器的角度：“CMOS可提高圖像質量，解決CCD諸如成本偏高、幀率限制等固有弱勢?？梢哉f，CMOS或將引領未來的高端高清攝像機市場，而尖端的CMOS技術，會對車牌識別起到很好的推動作用。”另一方面，浙江大華技術股份有限公司產品經理朱克玉則表示了不同的看法：“考慮到行業應用需求，因為CCD傳感器靈敏度相對較高，且能有效避免移動物體的成像變形等問題。至少在目前，在智能交通領域采用CCD傳感器機會較多。”
除了高清趨勢，針對車牌識別系統的需求，前端攝像機必須允許用戶自行設置快門、增益等圖像參數，以得到最佳圖像效果，同時還需具備優秀的低照度、靈敏度、穩定性及白平衡效果，并具備二次開發的能力，方便工控機或內嵌抓拍處理器獲取攝像機的參數信息，或寫入配套的算法。最后，其需具備豐富的I/O接口，以便接入地感線圈、閃光燈等外圍設備。
輔助硬件
目前我國對于車牌識別準確率的標準是白天不低于95%、夜晚不低于80%，由此可見夜間識別率存在大幅的降低，究其原因，還是圖片的質量問題，當然這里的影響因素較為單一，即光照。
針對這一問題，算法方面一直有所升級，可在一定程度上降低噪點并提亮抓拍到的圖片，但針對夜間光照度差的情況，更多的升級選擇在硬件上。除了在攝像機方面采用靈敏度更好的尖端CCD、CMOS芯片(當前選用靈敏度更好的CCD仍較多)及大口徑鏡頭，以提升相機的夜間靈敏度。更多的還在于夜間補光設備的選擇與安裝。通過立桿高度與補光燈角度的配合，獲得科學的補光效果，盡量使光線正面打到車牌上，而在補光燈的選擇上也經過了一定的發展：
· 閃光燈(氣體燈)：峰值亮度高，優點是可以拍攝到駕駛室的人。但平均壽命短，光污染大，對人眼有一定損傷，甚至可能影響駕駛員的駕駛安全。目前我國部分城市已有相關硬性要求出臺，限定了閃光燈的使用范圍；
· LED頻閃燈：能與攝像機保持同步，亮度優于常亮燈，也具備爆閃的方式，亦可看清駕駛室，相對而言安全性更好，只是圖片質量會比閃光燈稍差。
除了補光方式的演變，博康智能產品經理王朝英還補充道：“安裝上可從過去攝像機位置固定的靜態方式，慢慢發展為搭配云臺，以配合運動車輛來進行更好的抓取。”
圖像識別
算法
目前車牌識別系統的軟硬件相對而言都較為成熟，其中圖像識別的過程雖然根據各個廠家的研發能力與側重點有所不同，但其大致過程可總結為如下五個步驟：
· 圖像的預處理：對采集到的圖片的背景以及噪聲進行處理，方便后續工作；
· 車牌定位：通過形態學濾波等方式，使車牌區域連通，并根據車牌的先驗知識，對聯通區域進行篩選；
· 車牌校正：捕捉到的車牌可能跟攝像頭存在角度差，用相應算法進行變換校正；
· 車牌分割：對車牌進行投影分析的時候，根據車牌字符之間的寬度使之分割成一個個字符；
· 字符識別：模板匹配，對分割來的字符進行歸一化，與標準字庫里的字符進行逐一比較識別。
“近年來出現了一些較新的識別算法與技術，如擴展小波分析、Fractal、Morphology、Retinex、超分辨率以及遺傳和神經網絡算法等。其中Fractal算法廣泛用于圖形/圖像處理和紋理分析，將雜亂無章隨意性很強的事物以數學的方法加以規范和描述，在分析和描繪自然現象上有獨到之處。Retinex是基于人類視覺系統的圖像增強理論，可以在動態范圍壓縮、邊緣增強和顏色恒常三個方面達到平衡，具有很廣的應用前景。而超分辨率算法，可以以人為的方式模擬地恢復出圖像獲取過程中喪失的一些信息，使數字圖像能夠還原為原始信息。這些算法和理論在未來圖像處理技術發展的道路上都可能產生很大的影響。”大華產品經理朱克玉對于近年來出現的算法做了如上歸納。
而杭州中威電子股份有限公司工程師陳芝斌則進一步補充了國外的相關進展：“YuniaoCul提出了一種車牌識別系統，在車牌定位以后，利用馬爾科夫場對車牌特征進行提取和二值化，對樣本的識別達到了較高的識別率。EunRyung等利用圖像中的顏色分量，對車輛牌照進行定位識別，其中提到了三種方法：以Hough變換為基礎的邊緣檢測定位識別；以灰度值變換為基礎的識別算法；以HLS彩色模式為基礎的車牌識別系統，它們的識別率分別為81.25%、85%、91.25%。”
架構
算法優劣決定了最終的圖像識別效果，但是用戶通常都只需接觸成熟的圖像識別軟件或說模塊，能做的選擇或很少。相對而言，更該考慮的是如何根據自身需求選擇合適的架構模式：
1、外圍
通俗來說即圖像識別模塊安裝或集成在前端，優點是處理器可直接對未經壓縮保留了所有信息的原始視頻流或圖片進行識別。此方式在一定程度上提升了識別率，且由于無需經過網絡傳輸，其具有較好的實時性。卡口系統要求必須集成在前端，以免造成重要識別結果的延遲。此方式還可進一步細分：
· 一體化識別攝像機模式，亦即直接把識別模塊、抓拍控制和車輛檢測、照明控制集成在攝像機內部，優點是可以簡化系統結構，安裝調試相對比較簡潔，但是相應地對識別模塊和抓拍控制的DSP芯片的處理能力、算法等提出了較高的要求。另一方面其采用SD卡進行暫存，容量小且在緊急狀況時可能存在安全隱患。此類型車牌識別方式以?？怠⒋笕A為代表；
· 嵌入式主機+攝像機模式，識別模塊、抓拍控制和車輛檢測、照明控制都集成在專門的工控機內，其環境適應性好，擁有更豐富的硬件資源，信息存儲容量與安全性能都更好，故此目前行業應用得也比較多，代表廠商如博康。
2、內場
圖像識別模塊集成在后端控制中心等處，原始圖片或視頻流壓縮后經過網絡傳輸到后端進行識別，具有一定的延遲性，但該類方式，基于強大的計算機處理能力，故辨識精度和速度都要高，一套系統能識別多臺攝像機圖像。其維護較為方便，但辨識率受制于視頻流壓縮，且存在網絡延遲的問題。
系統綜合應用
目前車牌識別系統的識別準確率普遍能做到全天識別率92%以上。
內外有別
早在上世紀八十年代，國外便已經有一些零散的將圖像處理技術應用于車牌識別領域，但是由于我國的車牌格式和國外有較大的差異，所以對于國外的車牌識別系統的技術研究，只能進行參考，不能直接應用。恒業智能安防(深圳)有限公司智能交通事業部產品經理張詠對此進行了較為詳盡的分析：“我國的車牌識別系統，除需求識別英文字母及阿拉伯數字，還要對車牌顏色，漢字等信息進行識別，故此涉及到的算法建模也更多，相應的這方面的技術也可以說是獨大，故此國內的應用基本以國產為主。如今可說國內外的技術相差不大，但是因為對顏色有識別要求，夜間補光不方便采用紅外，加上國內車況普遍較差(車輛污損、有意遮攔等)，故夜間車牌識別率會稍遜于國外。”
升級與應用
車牌識別存在清晰度與視域的矛盾、處理速度與識別率的矛盾、以及硬件性能與性價比的矛盾。目前兩百萬、五百萬像素攝像機可實現普遍的識別需求，至于是否升級到八百萬像素產品，需結合識別效果與投入進行綜合考量。只能說選取最優的硬件設備與軟件進行結合，以實現最好的識別效果，盲目升級硬件沒有實用意義。
另一方面，蘇州科達科技有限公司軟件工程師羅成對軟件方面可能的升級發展進行了簡要總結：“在正常圖片的識別上已難有大的發展，但是對于一些惡劣場景，比如過暗、過亮、霧天等會影響車牌識別的情況，以及污損車牌、部分遮擋車牌、陰影車牌等狀況，可通過相關算法技術的升級，提升這些場景下的識別率。”
系統與子系統
車牌識別系統給了智能交通相關系統智能化的可能，但單獨的車牌識別沒有意義，必須與其他系統進行結合，通過提供底層數據，成為大型車輛管理系統里的底層核心系統。如今道路管理中的卡口等各類子系統已出現大融合的趨勢，即卡口、電子警察、事件監測等子系統，形成一個綜合檢測系統。市場也已形成共識，未來道路上涉及到車輛的系統都會有一個車牌識別系統的參與，通過車輛的唯一ID——車牌來進行車輛管理。甚至把識別技術從機動車拓展到非機動車以及行人，實現對路面信息的全局監控，為道路管理者以及事件參與者帶去更好的管理及出行體驗。
京公網安備 11010502049343號