一种车辆自动监测与识别系统的设计方案:车辆识别系统报价

　　摘要：通过对所设计的车辆自动监测与识别系统的组成、作用、原理进行分析，详细介绍了系统的图象采集、车牌定位、车牌字符识别和数据库管理等几部分的设计要求和方法。该系统可用于停车场、收费站、交通路口等场所，具有识别速度快、准确度高、成本低等特点。
　　关键词：车牌定位；图象采集；字符识别；数据库管理
　　中图分类号：TP391.41 文献标识码：A
　　
　　1引言
　　
　　随着社会交通的发展，对车辆的现代化管理日趋自动化，对车辆的自动监测和识别系统的需求日益增加。智能车牌识别系统就是一种用来监控大门来往汽车的自动识别系统，它能在不需要人的干预下自动识别本单位的汽车，给本单位的汽车自动打开铁门，将非本单位的汽车拒之门外，并提醒工作人员注意，而且还可以追加学习，识别新添加的车辆。
　　车辆自动监测与识别系统主要分为四个模块：图象采集子系统、车牌定位和字符切割子系统、车牌字符识别子系统和数据库管理子系统，分别属于两大部分：前端车牌字符识别子系统和后端信息查询和管理子系统，其组成框图如图1所示。
　　四个子系统的作用如下：
　　1）图象采集子系统用来获得正面清晰、对比度、亮度比较适中的车辆及其背景图象，这是图象处理的前提；
　　2）车牌定位和字符切割子系统从清晰图象中定位车牌并切割出车牌字符；
　　3）车牌字符识别子系统由神经网络学习和识别出字符；
　　4）数据库管理子系统提供车辆相关的信息供车牌识别子系统进行查询和匹配，并为用户提供管理功能。
　　其中，二、三两个子系统可以由纯软件实现，也可以由软件和硬件共同实现。软件实现较硬件实现的成本低，但速度较硬件慢，系统的实时性对系统的硬件平台依赖较大，用户可以根据具体的实际需要来选择。
　　图2是用来说明系统原理的方框图。下面就对以上四个部分分别说明其设计要求和原理。
　　
　　2图象获取
　　
　　图象获取部分在整个系统中的地位是很重要的，它是后端处理的前提。获取图象质量的好坏直接影响到后端处理和识别的效果。要获得比较清晰的图象，需要考虑许多影响图象质量的因素，主要包括：摄像头和图象卡的选取，摄像机的位置标定，汽车的车速，出入单位的汽车车队之间的距离，天气情况对摄像机所摄图象曝光量的影响等［1］。
　　
　　3车牌定位
　　
　　当图象采集系统获得汽车及其背景图象后，立即需要得到感兴趣的车牌图象。如果仅以某阈门值进行二值化获得车牌图象，汽车的车体和路面背景的某些部分都会成为车牌定位的干扰。所以，我们要求对这些干扰进行一定的消除，来获得含有车牌的汽车前端的图象，同时还要求减少所需处理的信息量，以达到对汽车图象进行初切割的目的。
　　从汽车前端图象中割取车牌图象，我们采用的是区域分割方法。图象的区域分割就是从不相关性的二维或三维图象中提取所需的线段、块或轮廓，它是进行图象理解的前处理。由于解决与分割有关的问题是任何特定领域中图象分析实用化的一个关键步骤，因此，在图象处理的各环节中它都占有很重要的位置［2］。
　　
　　4字符的识别
　　
　　经过前面各步处理，得到的车牌图象已经是较为单纯的灰度图象。但是字符切分与识别还有很大困难。光照条件和车牌表面光洁度不同，增加了字符切分的难度。字符的切分是字符识别的基础,它决定孤立字符的状况。通常字符的切分有以下几种方法［3］。
　　1）间隙、间距切分法是利用字符间隙(相邻字符间的间隔)和字符间距(相邻字符中心的距离)进行字符切分。这里要求字符的宽度和字符间隙基本相同，对输入图象的质量的依赖性很大。
　　2）投影法是利用水平和垂直投影来进行字符切分。水平投影特征是每一行中心黑色像素点的总和；垂直投影特征是每一列中心黑色像素点的总和。这种切分有速度快的特点,但对不规范的字符会出现误切分的问题。
　　3）识别切分法，其切分标准是识别的信度, 这个识别信度由单字符识别模块给出。一般，识别信度还可以有后处理的词法、句法、语义分析给出。
　　本系统的解决方法主要是利用二值化后的白点投影信息和灰度投影信息，辅以各种判断条件来进行字符切分。由于切分时主要利用垂直投影信息，为了尽量减少干扰，需要将非字符候选点尽量先抹去。由于车牌字符区有一定的高度，所以事先进行水平投影，这样可以利用水平投影信息将相当一部分非字符候选点抹去，再经过二值化和规格化使之成为二值图象输出给字符识别部分。
　　图3是车牌字符分割的具体步骤。
　　
　　5系统数据库的管理
　　
　　系统数据库管理的主要功能是为前端识别系统提供数据查询和匹配；为用户提供友好的车牌数据管理界面。
　　5．1对系统数据库管理的具体要求
　　1）对内部车辆的具体数据的录入、删除、修改；
　　2）对车辆出入大门情况的记录。如按车牌号、出入时间段记录，便于使用单位进行查询；
　　3）对异常情况的实时记录。如新增车辆、外单位车辆记录、无法识别车辆记录等；
　　4）对误报情况的特殊处理。如自动学习，提高精度；提供手动学习方案；误报情况记录等；
　　5）所有查询结果可由打印机输出；
　　6）明确软件运行环境、数据库接口；
　　7）提供详细的单机/网络使用文档；
　　8）为识别系统提供数据查询和匹配；
　　5．2数据库的设计主要包括以下几部分：
　　1）分布数据库网络拓扑结构
　　分布数据库的网络结构主要采用了现在流行的NT局域网结构，它的网络安全性和多用户、支持多平台等良好的特性使它成为许多局域网组网的首选，并且要求数据库建立在已经管理良好的NT网上。NT网的网络拓扑结构如图4所示。
　　2）车辆管理数据库记录的设计
　　根据用户提供的所需数据记录和管理信息，这些信息是车型、车的颜色、发动机号、车架号、开始使用时间、汽车车牌号码、汽车所属单位及地区、汽车出入权限、出入时间、停车地点、汽车车牌图象等。
　　 根据用户应用程序的要求，在考虑更新和查询管理方便、安全以及数据库的大小等综合因素的条件下，对车辆进行实体的再划分［4］。实体分为车的静态和动态数据，主要是因为时间和地点对同一辆车来说，具有一对多的关系，在两个实体之间通过出入的关系来连接。
　　记录表的设计，是根据数据库设计五个范式的约定和实体关系图设计表格的，如图5所示。FORM1为汽车静态数据表，FORM2为汽车动态数据表。其中，汽车号为检索和联系方便而设立的FORM1主关键字，同时它也是FORM2的外关键字。车进入的时间是FORM2的主关键字。
　　3）车牌识别系统CLIENT /SERVER分布数据库的设计
　　数据库管理功能的实现需要根据硬件的具体要求，决定是在客户端还是在服务器端上实现。即在分布处理时考虑网络传输的负荷，来设计合理的功能分布。CLENT/SERVER分布数据库管理的结构如图6所示。
　　服务器端的程序为MS-SQL SERVER，客户端查询和管理程序用PB开发。查询和管理的应用程序功能是一样的，主要通过服务器管理客户的权限来限制客户端应用程序的功能大小。车牌自动识别系统的管理程序用VC开发［5］。其中车牌识别系统应用进程中包含有后端数据库管理的线程，有自动管理和与用户交互管理功能，其管理过程是通过网络把所需匹配的车牌数据传输到服务器上，匹配查询工作由SQL服务器完成，车牌识别系统获得匹配结果。系统根据获得匹配结果，进行“交互”操作或自动更新数据库。
　　
　　6结束语
　　
　　本文设计的车辆自动监测与识别系统是智能实时系统在交通管理方面中一个较为集中的应用。这项综合技术包括了数据采集、传感器、图象分割识别和数据库管理等技术。系统在硬件上包含PC机、摄象头、图象采集设备、相应的图象处理软件。在系统的图象采集、车牌定位、车牌字符识别和数据库管理四个组成部分中，由于图象采集和车牌定位两个部分的设计在作者相应的参考文献中已有介绍，所以文中重点分析了车牌字符识别和数据库管理的设计要求和方法，以期得到推广和应用。该系统可用到停车场、收费站、交通路口等场所，具有识别速度快、准确度高、成本底等特点。
　　
　　参考文献
　　［1］刘庆祥，蒋天发.智能车牌自动识别系统中图象获取技术的研究［J］.武汉理工大学学报（工程），2003.
　　［2］崔屹.数字图象处理技术与应用［M］.北京：电子工业出版社，1997.
　　［3］朱志刚.数字图象处理基础［M］.北京：清华大学计算机系，1996.
　　［4］冯玉才,数据库系统基础［M］.华中理工大学出版社,1993.
　　［5］David J，Kruglinski.王国印译.VISUAL C++ 技术内幕［M］.北京：清华大学出版社，1996.

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