四、在城市交通的應用

近年來，隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，機動車數(shù)量的迅速增長，公路運輸變得越來越繁忙。交通管理現(xiàn)狀和需求的矛盾進一步加劇，與交通相關的刑事和治安案件也逐年上升。在此情況下，如何利用先進的科技手段，增強公安管理部門對城市內(nèi)的機動車和駕駛?cè)说牟榭亓Χ?，為打擊各類違法犯罪行為提供科技手段，是公安交通管理部門急需解決的問題。

為有效遏制城市內(nèi)車輛闖紅燈違章行為，現(xiàn)在城市內(nèi)各個路口都在大力安裝卡口式的闖紅燈違法行為的檢測系統(tǒng)，而此系統(tǒng)重要的組成部分就是車牌識別模塊，車牌識別系統(tǒng)主要是確定違法車輛的信息，通過抓拍所有車輛的車牌信息并和公安網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫進行比對分析哪些車輛是可疑車輛，減少違法行為的同時也可以控制、減少道路交通事故，應用道路監(jiān)控設備結(jié)合現(xiàn)代信息網(wǎng)絡技術(shù)，形成道路監(jiān)控智能化網(wǎng)絡系統(tǒng)，更好地提升道路動態(tài)管理/控制和滿足治安、刑偵、交通管理等新形勢的業(yè)務需求。

識別流程

車牌自動識別是一項利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術(shù)。其硬件基礎一般包括觸發(fā)設備（監(jiān)測車輛是否進入視野）、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機（如計算機）等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。某些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統(tǒng)應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分(如圖1所示)。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。

車輛檢測

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。

系統(tǒng)進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

號碼識別

為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：

1、 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

3、牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，終組成牌照號碼。

車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

一、牌照定位

自然環(huán)境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，后選定一個的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。