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车牌识别论文翻译.doc

发布时间：2022-06-10 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.90M 资料格式：doc 举报 版权申诉
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    户外环境下行驶车辆的车牌识别方法
    户外环境下行驶车辆的车牌识别方法 刚志内藤，塚田敏彦 山田圭一 小冢浦贺 山本真 摘要：在本文中提出了车牌识别的新途径：制定一种带有动态量程的传感系统 以便在多种光照条件下获得车辆的清晰图片。这种先进的传感系统能够通过结合 在不同曝光条件下的图片扩展动态量程。为了避免高速行驶的车辆造成的的图像 模糊，棱镜分束器安装了多层过滤器， 同时利用两个电荷耦合器件来捕获这些 图像。此外，为了扩大相机安置地点的灵活性，一种针对于倾斜车牌的算法已经 被制定出来。其识别已注册的车牌号码的能力以在多种光照条件下捕获大约 1000 辆车辆的图片得到审查。超过 99 ％（常规车牌）和超过 97 ％（高度倾斜 的车牌）的识别率表明这种新的方法在车牌识别方面是十分有效的。 关键词：字符识别，图像处理，车牌识别，广移动范围相机 I 介绍 基于图像的车辆识别可分为检测功能，分类功能，和鉴定功能。这些在过去 二十年都得到了广泛的各种应用。车辆的检测功能适用于堵塞咨询，停车场占有 管理，违规车辆的监视。分类功能用于电子收费收集系统（ETC）以及向车辆现 实可使用的停车位。鉴定功能同样也能够用来管理停车设施，监视并分析行驶时 间，以及用做侦查被盗车辆和监视未授权车辆进入私人领域的安全系统。 车辆鉴别最有效和最有用的方法之一就是通过电视摄像机捕获的图像识别 行车牌照。车牌识别的实际应用领域已经变得十分广阔。例如，车牌识别系统作 为智能交通系统下的一项关键职能，正得到广泛的应用和集中的发展。而且，在 小规模设施中实现车辆识别的需求，例如管理私人停车场或者监视工厂的车辆， 正在增加。 车牌识别的定义是通过利用电子摄像机捕获的车辆前部或后部的图片，利用 图像处理来确定车牌。因此，获取图像的遥感系统和识别算法扮演着重要的角色。 识别算法在以往的研究中一般由几个步骤构成，即提取车牌区域，在车牌区
    域中分割字符，辨认各个字符。关于车牌区域的提取，基于二进制图像处理，神 经网络，以及模糊马尔可夫场的技术是较提倡的。一些在从图片中确定车牌后用 于每个字符片段的技术也已实现。这其中，边缘投影到横纵坐标之上所产生的直 方图较为常用。神经网络和模糊逻辑同样被接受。为了识别分段字符，很多算法 主要运用在光学字符识别软件，利用模板匹配方法，统计算法和神经网络算法。 如上面所说，不单是识别算法，传感系统的性能在实际应用中也是一个值得 考虑的问题。用于户外车牌识别的传感系统应该有在多种光照条件下获得清晰照 片的能里，即从低亮度的黄昏到高亮度的正午，同时还要获得快速行驶中的车辆 的不模糊的图像。 为了在变化的光照条件下保证传感系统的健全性，需要扩大传感系统的动态 范围。一个方法是扩大动态量程的方法是提高传感器自己的性能，另一个方法是 通过对传统摄像机拍摄的图片应用图像处理技术获取宽动态范围的图像。 一些影像设备已经为了实现第一种方法制定了出来。一个典型的例子是电荷 耦合装置（CCD）相机，其设备是在低温条件下强制冷却以避免热噪音。另外， 对数变化 CCD 传感器和高动态范围 CCD 已经被报道。另一方面，基于后一种方法 的一些研究报告也已提出。那些研究表明宽动态范围图片与在电视摄像机的图像 相比，可以在不同的曝光程度不足的条件下获得。然而，综合传感器尚未开发出 来满足所需经费的车牌识别，在宽动态范围内，帧速率，和成本方面。 此外，为了从高速行驶的汽车那里获得清晰的图片，需要一种防止照片模糊 的传感系统。解决这个问题的一种传统方法是控制电子电视摄像机的快门速度 （例如 1/1000 秒）。在这种解决方案中，通常要利用一种辅助照明源例如红外线 灯来保证光线强度；因此，一套完整的车牌识别系统是趋向庞大而昂贵的。 如上文所提，虽然一些基于识别算法和传感系统的技术都被提出过，但是它 们还不足以应用在那些需要广泛而多变的条件下的车牌识别中，特别是在小规模 设施中。本论文介绍一种新方法用于车辆的车牌识别，这个项目的贡献是 1） 一个具有几个显著特点的传感系统：1.5*10 宽动态范围，并且可消除快 速行驶车辆的模糊情况。 2） 一个针对于识别倾斜车牌号码的健壮的算法 第二节介绍车牌识别系统中的内在问题。在第三节和第四节，介绍为解决这
    些已存在问题而发明的传感系统和识别算法。在第五节，演示实验结果。本文以 演示这个车牌识别的先进系统结束。 II.车牌识别中的问题 在车牌识别中要解决的主要问题，特别是针对于小规模设施，如下： 1） 需实现一种具有在从黄昏到正午大量多样的光照条件下拍摄清晰图像能 力的传感设备 2） 需实现一种具有对快速行驶的车辆拍摄不模糊相片能力的传感设备 3） 需发明灵活的算法用于得到倾斜牌照图片的传感器位置 图一显示了物体在外部环境下的亮度。这个图标表明光线在任一光照条件下 是从 1 到 1.5 10 cd/m 分布的。因此，对一个用来不丢失信息的获得车牌照图像 的传感器需要一个 1.5*104cd/m 的动态范围。这也就表明传统 CCD 摄像头的动态 范围，大约 300-500 是不能胜任在所需条件下作为传感系统的 为了车牌识别的应用，一个能处理行驶车辆的传感系统是十分必要的，但是 在需要车辆急刹车的特别情况下没必要。例如，如果一辆汽车的速度是 100km/h， 可视范围为 2.7m 宽 X 2m 高，并且这个相机图像像素为 640X480。牌照在图像中 的运动大约为每 1/600 秒 3 像素。虽然这运动的局限性决定于被记录的角色的尺 寸，但是一个具有 1/600 秒快门速度的相机是足够用于记录鉴别日本车牌上的数 字的。 在图片上观察到的车牌形状取决于传感器和车牌的位置。车牌的水平或者垂 直的误差产生于传感器与车辆面对的行驶方向的平面的相对倾斜角度。图二显示 了一些随传感器位置不同而产生的牌照照片的例子。传感器防止地点被在过去的 论文中提到时大多被限制在小于 20~25 度。为了扩展车牌识别在多样地点的应 用，有必要发展一种算法用于处理更多的不规则车牌。针对这点，正如图二中所 示，当与平面的倾斜角度超过 40°时读出车牌号码是非常困难的。因此，在我 们的研究中，我们指定传感器的防止角度高达 40°，是以往研究的 2 倍。
    图一 图二 III.传感系统 比较两台 CCD 在想通的时间不同的曝光条件获得的图片，获得了具有广动态 范围并且不模糊的图片。在这一章节中，将描述达到这些特性的方法并展示这中
    经过改进的传感系统的结构。 A 方法： 图三显示了传感系统的光学原理。一个棱镜分束器将当前光线分为具有不同强度 的反射光和入射光。被分裂光线的强度可由在棱镜分束器中的多层滤光片控制。 带有不同强度的光线在一对 CCD 中同时整合。在这个图表中，入射光线要强于反 射光，因此 CCD1 构成比 CCD2 更高的曝光比率。这个构造要求传感系统同时获得 一对对应于不同与曝光率的图片。需要 1.5*104 的动态范围，直射光和反射光的 强度比为 45：1，这点将在接下来描述 图 3 通过综合一对不同强度下的图片，将产生一张比原像具有更宽动态范围的图片。 细节都被保留。图 4 说明这种综合算法。对于 ，我们有如下关系 其中 和 代表像素坐标中的灰度值，每副图片中的 由 CCD1 和 CCD2 和 构成用来指出饱和水平。在我们的研究中，电子摄像头输出的信号 为 8 位，因此 通过 f1 和 f2,将通过以下的共识得到一张加油宽动态范 围的综合图片 fsvnc： 其中 E1 和 E2 是由曝光条件决定的系数，同时也是伽马补偿系数。因此，带有动 态范围的图像，几倍宽于相机中的任何一台的图片，自身为经过计算的组成。 最后，描述一下处理射线强度的方法。传感装置 D 的动态范围计算如下：
    其中 Lnoi 相机的噪音强度，因此 Lsat/Lnoi 代表相机的信噪比（S/N）。CCD 相 机的信噪比（S/N）（SONY XC-7500）在该系统中大约为 1000；另外，也可以从 数字量化误差中精确推断 。如上，Lsat 和 Lnoi 导出为 255.此外， 从我们的实 验 中 推 断 大 约 是 0.95 。 因 此 ， 使 用 这 些 参 数 E1/E2 必 然 为 43.9 以 满 足 D= 的动态范围。至此，如上所述 ，即直射光和反射光的强度比，被确定为 45：1 B 传感器的结构 图 5 显示了改进后的传感器结构。它由一个变焦距镜头，一个棱镜分束器， 两个 CCD,一个快门控制板，以及一系列安装了图像采集板的计算机构成。两个 CCD 经过精确的装配以便分裂后的两束入射光能够精确的进入每个 CCD 的相同位 置。快门的速度被控制在 1/60s 到 1/1000s 之间。图像的合成处理在主机中执行， 改进后的传感系统如图六所示 图四 图五
    图六 IV 车牌识别算法 之前在确定车牌位置时是利用才车牌具有的固定样式。例如，将在横纵坐标 轴上的投影作为一个重要线索。然而，改变传感器与车辆的相对角度导致扭曲的 图像，无论是横轴还是纵轴与车牌都不吻合。因此这些方法被认为是失败的。 为了使车牌识别系统更加使用，一个针对倾斜车牌的健壮的识别算法被开发 出来。识别的步骤主要为以下 4 步： 1） 图像的二值化 2） 从二值化图像中提取字符特征 3） 推断注册号码 4） 对注册号码进行模板匹配 图 7 显示了步骤的流程。该算法解决倾斜车牌的关键是找出产生找出注册车 牌的分段约束接合点的假设的途径，考虑到倾斜车牌的集合约束。具体每一 步的细节如下所述。
    图 7 图 8 图 9
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