成都弱電公司訊：

2018年元旦假期雖然沒有實(shí)現(xiàn)7座以下小客車高速免費(fèi)通行，但是一些熱門一點(diǎn)的高速路段依然被堵成了停車場，不過大部分來說整體有改觀。有不少出行者稱，在ETC實(shí)現(xiàn)全國聯(lián)網(wǎng)之后，使用ETC通道過高速收費(fèi)站比以往減斷的時(shí)間少了不止10秒鐘，這也成為減少高速擁堵情況的一大原因。

ETC通道能實(shí)現(xiàn)快速汽車快速通過，自動欄桿機(jī)功能的重要性不言而喻，但是車牌自動辨認(rèn)技術(shù)也發(fā)揮不可替代的作用。近年來，車牌自動辨認(rèn)技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于城市智能交通系統(tǒng)中，如闖紅燈抓拍、超速行駛違章抓拍以及交通治安卡口系統(tǒng)等，尤其是交通治安卡口系統(tǒng)，其作為治安刑偵經(jīng)管的重要科技手段之一，對車牌自動辨認(rèn)技術(shù)提出了更高的要求，促進(jìn)了車牌自動辨認(rèn)技術(shù)的快速發(fā)展。

車牌辨認(rèn)技術(shù)（LicensePlateRecognition，LPR）是以計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)、模糊辨認(rèn)為基礎(chǔ)，建立車輛的特征模型，辨認(rèn)車輛特征，如號牌、車型、顏色等。它是一個(gè)以特定目標(biāo)為對象的專用計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字符，進(jìn)而對字符進(jìn)行辨認(rèn)，它運(yùn)用先進(jìn)的圖像處理、模式辨認(rèn)和人工智能技術(shù)，對采集到的圖像信息進(jìn)行處理，能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地自動辨認(rèn)出車牌的數(shù)字、字母及漢字字符，并直接給出辨認(rèn)結(jié)果，使得車輛的電腦化監(jiān)控和經(jīng)管成為現(xiàn)實(shí)。

與傳統(tǒng)的射頻卡刷卡經(jīng)管系統(tǒng)相比，車牌自動辨認(rèn)系統(tǒng)最大的長處是：第一、可以完全實(shí)現(xiàn)無干擾、不停車通行；第二、真正實(shí)現(xiàn)車輛一車一桿的通行經(jīng)管要求，杜絕傳車卡互換情況的發(fā)生；第三、實(shí)現(xiàn)車場經(jīng)管收費(fèi)的完全電腦化記錄、統(tǒng)計(jì)，最大程度減少了停車費(fèi)用的流失。

車牌自動辨認(rèn)流程

系統(tǒng)前端采用了嵌入式高清一體化攝像機(jī)，可實(shí)現(xiàn)百萬級分辨率的視頻和圖片碼流輸出，內(nèi)置了高性能DSP芯片，支持內(nèi)置智能算法、可實(shí)現(xiàn)視頻檢測、車牌自動辨認(rèn)等功能。

內(nèi)置相機(jī)的車牌自動辨認(rèn)系統(tǒng)使用了獨(dú)特的紋理＋模型算法，具有定位精準(zhǔn)，辨認(rèn)速度快，辨認(rèn)精度高，誤識率低等特點(diǎn)，不僅能捕獲有車牌的車輛，對于無牌車同樣也能進(jìn)行正常捕獲。將傳統(tǒng)模式中基于后端服務(wù)器或前端工控機(jī)的車牌辨認(rèn)算法移植到前端相機(jī)中，具有高集成度，高穩(wěn)定性，高適應(yīng)性等特點(diǎn)，相比傳統(tǒng)的PC或工控機(jī)模式，更能適應(yīng)實(shí)際道路的復(fù)雜環(huán)境，更能滿足智能交通系統(tǒng)中全天候工作的要求。

采用了動態(tài)視頻辨認(rèn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對視頻流每一幀圖像進(jìn)行辨認(rèn)，從而達(dá)到增加辨認(rèn)比對次數(shù)，大大提高了辨認(rèn)的效率和準(zhǔn)確率。

車輛牌照的自動辨認(rèn)主要是基于圖像分割和圖像辨認(rèn)理論，對含有車輛號牌的圖像進(jìn)行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和辨認(rèn)出文本字符。

辨認(rèn)的具體步驟分為車牌定位、車牌提取、字符辨認(rèn)。在自然環(huán)境中，相機(jī)首先對采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)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(jìn)一步分析、評判，最后選定一個(gè)最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行辨認(rèn)，車牌辨認(rèn)算法采用基于模板匹配算法，首先將分割后的字符二值化，并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，最后選最佳匹配作為結(jié)果，通過這種多次比對的方式極大了提高了車牌辨認(rèn)的準(zhǔn)確率。