车牌自动识别系统设计方案
 
 
 

 
 
1  总体设计
 
 
智能交通系统是 21 世纪世界道路交通的发展趋势。公路交通基础建设的不断发展和车辆管理体制 的不断完善，为以视觉监控为基础的智能交通系统的实际应用打下了良好基础。在智能交通系统中， 车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向，车牌自动识别系统正是在这种应用背景下研制出来的 能够自动实时地检测车辆经过和识别汽车牌照的智能交通管理系统。本系统对车辆进行自动登记、验 证、监视、报警，系统不仅使用在智能小区、智能停车管理系统中，还广泛应用其他领域：高速公路、 桥梁、隧道等收费管理系统；城市交通车辆管理、电子警察、海关边境交通监控；车牌验证、车流统 计、移动和车载系统。
 
 
 
2  功能说明
 
 
2．1 设计功能
 
 
车辆自动识别系统是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，采
 
用先进的神经网络算法和模糊算法，通过对视频流的采集和处理，完成车牌自动识别功能。主要特点
 
为：
·    动态识别：采用高速的识别算法核心对视频流进行逐帧的识别，即对单个车辆进行了多次
 
识别，从而有效克服了现有车牌识别技术存在的许多缺陷；
·    识别率高：应用识别率可达 95%以上，且识别时间为 10ms；
·    内置“黑名单”管理功能：可针对车牌的特性，进行完善的最优化的搜索处理，若被列 入黑名单，系统会自动提示；
·    完整数据存储功能：数据库自动存储图像、车牌号码、出入时间等数据，每一条记录都和
 
一张本车图像和车牌对应；
·    全自动放行车辆：对于固定车、免费车可实现自动入场和放行；
·    车牌预设功能：针对如特种车辆（如军车、警车）及其他授权免费通行的车辆，可以预先
 
在软件中输入车牌号码，该车辆可以自由进场，并可设时间限制；
·    自动报警功能：应用在停车场系统时，当车辆驶出停车场时，自动比较车牌号码，若出现
车牌不一致，就会自动发出报警，增加了安全性，提高了停车场保安的形象；
·    可识别多种车辆：系统可识别各种民用车牌、警车车牌、武警车牌和军车车牌等；
·    完整的报表：可统计或打印所有的车辆数据报表；
·     应用领域广：车牌自动识别不仅可以与停车场管理系统结合应用，还可以应用于高速公路、 桥梁、隧道等收费管理系统；城市交通车辆管理、电子警察、海关边境交通监控；车牌验证、 车流统计、移动和车载系统。
 
 
3  车牌自动识别系统原理
 
 
3．1 系统配置原理图
 
 
 
管理/监控计算机

摄像机
 

 
 
 
 
车辆行驶中
 
 
 
 
 
 
 
3．2 系统工作原理
 
 
3．2．1  立林智能网络车牌自动识别原理
 
 
车辆自动识别是建立在图像对比组件的基础上，利用摄像机拍摄车辆运行动态视频，然后采用先进的神经网络算法和模糊算法相结合，通过对视频流的采集和处理，完成车牌自动识别，自动进行车 牌号码比较，并以文本的格式与进出场数据进行打包保存。
 
 
原理介绍：车辆自动识别系统对摄像机抓拍到的每帧图像都识别，并自动找到最佳识别效果的图像， 应用这种方法可以很好地提高抓拍率、识别率，并且能够降低工程的施工难度。立林智能网络车牌自 动识别正是基于这一思想，采用专有的技术，利用高速的识别算法核心对视频流进行逐帧的识别，即 对单个车辆进行了多次识别，从而有效克服了现有车辆识别技术存在的许多缺陷。使用连续多帧识别， 从工程的角度看，比单帧识别成功的机率要高很多，这是因为连续抓拍的图像的角度、光照不同，识 别效果也不尽相同，从理论上讲，只要有一帧足够清晰的图像就有一个好的识别结果。立林智能网络 车牌自动识别还采用先进的目标跟踪，以及识别结果最佳化等方法，来确保从车流中一个一个地甄别 出序列化的车牌。
要实现对视频流逐帧识别，必须采用行之有效的高速识别算法，即神经网络算法和模糊算法相结合， 否则无法达到实用的效果。对于常用的 768×288 高分辨率图像，立林智能网络车牌自动识别可以在 3 到 10 毫秒内完成全部的识别过程，并且在多个应用中实施了单台计算机多路的实时识别方案。
 
3．2．2  与其它识别系统的区别
 
目前，大部分公司在车牌识别方面是采用触发方法或移动检测方法来抓拍一帧图片进行识别，属
 
于单帧图像识别，从工程上讲只有一次的识别机会，这种方式有较大的缺陷。
 
触发装置对图像的影响：在 windows 多任务系统中，任务的切换时间极不稳定，经过实测，这一 时间从 0 到几百毫秒不等，当系统 CPU 占有率高时，任务的切换时间很长。而视频应用系统的 CPU 占有率都比较高。触发装置实际上是使用任务查询方式检测 I/O 端口的状态，当达到设定的条件时， 捕捉图像。由于 I/O 端口状态的变化到检测有一定的延迟，使得捕捉的图像可能不是最清晰的，当车 速较高时，这种情况更加明显。
 
触发方式不适用于车辆缉查：车辆缉查一般都不应该限制运行中的车速，否则影响交通。在高车 速的情况下，摄像机只会有一幅清晰的图像出现，大部分都是模糊的，由于受任务切换时间的不确定 性以及车型等影响，触发捕捉到的图像经常不是最清晰的，这势必严重影响车牌识别的准确性。

移动检测技术存在的局限性：当图像中中变化达到一定量时，将控制系统完成图像的捕捉及识别， 这种移动检测技术对行车速度有比较大的局限，不能太快，也不能太慢，否则漏检率很高；光线的阴 影、抖动的树枝、车载系统中发动机的抖动及运行时的抖动都会引起误检；即使正确检出车辆，其检 测位置也不一定是车牌最清晰时的位置；车流太密时，漏检也很明显。实际应用时垃圾记录太多，工 作人员的校队工作量大，效果很不理想，没有实用价值。这种系统更无法在运行的警车内可靠使用， 因为图像总是在抖动，相当于总是有移动物体。
 
 
 
 
3．2．3  可识别车牌类型
 
 

中国大陆车牌模板名称	相关图片示例
民用车牌（92式）
民用货车尾牌（单行）
民用车牌（2002个性化）
警车车牌（*警）
武警车牌（WJ*, 2007式）
军用车牌（2004式）

 
 

其它  车牌模板名称	相关图片示例
香港
澳门

 

	台湾

 
 
 
 
4  在停车场管理的运用
 
 
 
4．1 车牌自动识别，最先进、最智能化的车辆管理技术。
 
 
传统车辆出入管理系统使用卡或票的技术，车牌自动识别是全新的管理技术，也是目前最先进、 最智能化的车辆出入管理技术。车牌识别不仅可以实现零耗材管理、解决丢失停车凭证问题，而且可 以明显提升车辆出入效率、减轻人员的劳动强度。立林智能网络率先将车牌识别技术融入传统的卡、 票车辆管理系统中，有效克服车牌汉字识别不准问题，应用识别率可达 95%以上，且识别时间为 10ms， 不仅保留了传统系统稳定、准确、实用的优点，而且提高了系统的工作效率，为管理者节约了时间和 成本。带有车牌识别功能的车辆出入管理系统正在市场上迅速地普及，价值、意义很大。
 
 
 
 
4．2 车牌、纸票联合管理临时车，省钱省力又稳定，而且大大加 快临时车进出速度。
 
 
临时车进场自动识别并记录车牌，无需打开车窗取票，而且车辆几乎不停车进入，提高效率。临 时车出场自动识别车牌，进出车牌自动匹配计算停车费，既提高收费效率，又提高安全性。如果电脑 故障或遇到少数无法识别车牌时，该入口自动切换为取票进场模式，变成传统纸票管理临时车模式， 出口收费使用纸票阅读器。
车牌、纸票系统的稳定性是两者之和，两者只要有一个正常，系统就可正常运行，因此系统可用
 
性大大增强。

此项功能主要用于封闭式高速公路收费出口。在该出口安装了车牌识别系统后，当车辆经过卡口 时，系统得到识别结果并访问应收费车辆清单，按清单提供的车型类别和入口信息自动计算出应缴纳 的金额，起到了防止内部人员作弊的作用。此项功能也可用于免费车道查验中途换车牌的假免费车。
·    自动确认车辆及入口、防止司机作弊
 
此项功能专门针对高速公路中途互换入口卡的车辆。高速公路中途互换入口卡，可以将路费降到
 
最低，给高速公路业主带来很大的经济损失。
·    自动扣费、电子钱包缴费全国通用
 
此项功能仅适用于实施预交费和定期提供交费凭证的收费系统。实行自动扣费收费，一方面能实 现不停车收费、解决卡口车流瓶颈问题；另一方面又能杜绝人与现金的接触，解决与现金有关的种种 问题。
·    自动检测出超速车辆
 
此项功能适用于高速公路上，由于车辆的超速而进行监控。通过在路上拍摄到超速的车辆，传到
 
指挥中心进行实时车牌的识别，使交管部门做出相应的处罚。
 
 
5．2 城市道路监控、违章管理方面的应用
 
 
·    车辆的自动检测报警
 
此项功能针对纳入“黑名单”的车辆，如冲关后或肇事后逃逸的车辆，被公安部门通缉或挂失的 车辆、欠交费的车辆等。只有将其车牌资料输入数据库，系统就会处于自动检测状态，24 小时不停地 对所有经过车辆自动进行识别、比较、处理；尤其可以使用于城市机动车辆的档案管理工作、特殊的 交通管理工作。同时该系统还可以与 110 指挥中心相连，完成 EE-110 的监控报警工作。
·    车辆身份的后台集中识别
 
在道路交通检测部门，每天有大量的违规车辆（如闯红灯、超速、抢道等）图片汇集，现在的人 工识别车辆及输入方式，工作量大，易引致疲劳误判，采用车牌识别系统能轻易自动地进行识别处理， 可大量减少人力、减轻工作强度，大幅度提高处理速度和效率。通常用于电子警察系统、道路监控系 统。
6  运行条件
 
 
6．1 摄像机要求
 
 
·     摄像机快门应可设置为手动 1/1000 以上。快门速度太低无法清楚地拍摄运动物体。在保证图像亮
 
度不是太低，并且图像噪声不高的情况下，快门速度应尽可能快，这样可保证高的图像质量。
 
·     镜头聚焦应设置为手动，并尽量调节好。方法是：手拿与车牌相似的物体立于触发位置，调节到
 
最清晰为止。调整摄像机的位置，使车牌在图像中尽量水平。
 
·     镜头光圈应可以设置为自动，图像不能太亮，稍微偏暗一点对识别有利。
 
·     镜头的焦距越远识别效果越好，一般应选取 16 毫米以上的镜头，如果能使用 50 毫米以上的镜头
 
更佳。
 
·     对晚上有识别要求的情况，摄像机还应具有强光自动反转功能（太亮的部分将自动反转为黑色，
 
有效提高车牌的亮度），并配置专用聚光灯对现场进行补光作用。
 
·     推荐使用：日本松下 WV-CP480 摄像机主机  配 4mm-40mm 手动变倍镜头。
 
 
 
 
 
 
6．2 计算机要求
 
 
·     配置：Intel CPU P4 3.0GHz + 1G DDR（或以上）
 
·     操作系统：Microsoft Windows 2000/Windows XP +DirectX 9.0
 
·     GDI+编程接口（GdiPlus.dll）
 
·     PCI 插槽——4 个或更多
 
·     显示卡要求为独立内存显卡，颜色质量最好设置为 16 位色，这样的 CPU 占有率相对会低一些。
 

 
 
 
 
6．3 图像采集卡
 
 
建议采用圆刚  EZ-capture878 视频采集卡  (2.7 版驱动支持一机多卡)或天敏 VC 系列采集卡。
 
 
 
 
 
7  系统配置清单及报价
 
 
注：根据现场条件及功能要求配置清单。

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