车牌识别引发了交通管理的智能新篇章

35
发表时间:2019-09-16 16:25作者:kdacctv

车牌识别系统,简而言之是基于各种图像处理算法对前端摄像机抓取到的车辆图片进行分析进而从中提取出诸如车牌号(英汉字符及数字)、车牌颜色甚至车型、生产厂家、车辆颜色等信息,实现准确锁定车辆“身份”并与相应车辆的道路行驶信息联系起来最终实现对上路车辆的智能自动管理。


车牌识别系统主要由触发机制、图片抓取及图片识别三大??樽槌?。为得到优质的原始图片,需要事件触发与车牌抓取的默契配合,其最终实现的效果将依据所涉硬件设备的性能(摄像机、镜头、图像处理芯片、抓拍控制机构、触发和照明及控制设备等)、图像识别算法的优劣、工程架构和安装等,此三部分相辅相成,共同影响着系统最终的识别率以及使用效果。


触发&检测机制


所谓检测,通俗地说在相应事件发生时能准确采集到相关信息,亦即当需抓拍的路段出现车辆,且当车辆进入最佳拍照范围时,检测设备发出相应信号,控制系统接收到该信号,会控制摄像机抓拍,且同步启动照明系统。次步骤虽然不是整个车牌识别系统中最难实现的,确实其成功应用的第一步,故也发展出了几大不同的技术形式:

  1. 地感线圈+车辆检测器:优点是灵敏度和准确率高(一般可达99%),且投入少,故应用最为广泛。但其剖路施工量较大、后期维护难度也大。且由于地理,易受路面环境等因素影响。

  2. 雷达:优点是受气候温度影响较小,已在我国东北地区成为主流应用,在深圳一些大型城市也应为构架较为简单有占有率上升的趋势。由于微波技术的存在,可能存在一定的误码率(BER)。

智能视频检测方法是直接集成在摄像机内部或者构建在前端工控机内的一个功能强大的综合事件检测“软件”,对道路视频信息进行实时识别检测,一旦在分析过程中发现“车辆”,便进行视频跟踪当视频检测到相应的车辆进入到最佳的拍照范围时,便触发相应抓拍及后续的车型识别行为,其优点是硬件易于安装,维护方便,不会破坏路面,比较灵活,能够做到实时检测及更新。目前较好的智能视频侦测技术其灵敏度和捕获率也可达到95%以上,且因为性能更加稳定卓越,应用愈加广泛,常被应用于压线、违章变道等综合检测系统中,具有更宽广的应用灵活性和多样性,但是技术难度也更大。缺点是它更容易受到天气环境的影响。


目前国内主流牌照识别厂商通常使用诸如地面感应线圈和智能视频检测技术的硬件检测技术作为相互备份和自动切换。


图像抓取


俗话说,聪明的女人很难没有束缚。对于车牌识别系统,虽然各种图像识别算法不断更新,但原始图像的可能质量缺陷在一定程度上得到了弥补,但也会牺牲一定的识别精度。反过来,在识别技术相对成熟稳定的情况下,对前端摄像机以及配套设施的合理选择及架构,大限度提高图片的原始质量,可在提升系统识别率上到达事半功倍的效果。这一步的决定性因素不仅是相机本身,还有辅助照明设备。


车牌识别与车牌在图片中占据的横向比有关,一般需求在60~100个像素,最大不高于300(根据识别软件厂家的研发能力而不同)。一条标准车道(3.75 ~ 4.5 米)大概占据 800 个横向像素,故而两百万的高清摄像机可兼顾到 1~2条车道,五百万则可以兼顾 2~3条车道的信息,亦即在提供更优质图像的同时,高清摄像机也节省了前端硬件的投入。


辅助硬件


目前我国对于能进行车牌识别的智能道闸系统准确率的标准是白天不低于95%、夜晚不低于80%,由此可见夜间识别率存在大幅的降低,究其原因,还是图片的质量问题,当然这里的影响因素较为单一,即光照。


为了解决这个问题,该算法已经升级以降低噪声并在一定程度上突出显示捕获的图像,但是对于夜间照明较差的情况,在硬件上选择了更多的升级。除了在摄像机方面采用灵敏度更好的尖端CCD、CMOS芯片及大口径镜头,以提升相机的夜间灵敏度。更多的取决于夜间照明设备的选择和安装。通过立柱高度与辅助灯角度的协调,获得了科学的辅助效果,并尽可能正面地照射到车牌上,而在补光灯的选择上也经过了一定的发展:


  • 闪光灯(气体灯):峰值亮度高,优点是可以拍摄到驾驶室的人。但平均寿命短,光污染大,对人眼有一定损伤,甚至可能影响驾驶员的驾驶安全。目前,我国一些城市已经发布了相关的硬性要求,限制了FLASH的使用范围。

  • LED频闪灯:能与摄像机保持同步,亮度优于常亮灯,也具备爆闪的方式,亦可看清驾驶室,相对而言安全性更好,只是图片质量会比闪光灯稍差。


除了补光方式的演变,视安智能技术总监杨总还补充道: 安装上可从过去摄像机位置固定的静态方式,慢慢发展为搭配云台,以配合运动车辆来进行更好的抓取。


website qrcode
关注我们: