城市道路车牌识别停车智能收费研究*

易晓鹏 许秀 师会钦

湖南应用技术学院 湖南 常德 415100

1 项目背景

随着国家经济水平快速发展，城市汽车保有量逐年成倍提高，城市道路交通指挥和占道停车管理工作日趋复杂，建设现代科学化、智能交通图像识别车辆有效进行智能交通管理，并逐渐成为社会关注的焦点。当前的城市道路占道停车一直还处于比较传统的工作方式。

2 车牌识别简介

图像车牌识别主要以图像处理技术、神经网络技术和模式识别技术等技术手段准确定位、分割以及识别汽车牌照。主要体现在下列几个方面：①交通摄像监控管理。通过摄像技术采取图像进行分析、判断当前是否停车，是否开始控制计时，判断车是否已离开，收费计时结束等进行自动的数据分析、判断和相应的处理。将这一过程智能化，同时也可以采集道路的状况，实际采集监测交通拥堵情况，车辆流动的信息等，真正做到实现对交通智能停车的问题，改变了人工监视和采集信息的效力。②智能收费系统。在收费系统中应用视频监视技术，实现交费车辆车型、车牌号的自动识别，从而避免了一些车辆漏交费的现象，同时减少人工管理存在的弊端[1]。

3 车牌图像采集

在采集图像过程中由于主观和客观的原因都会造成车牌字符识别过程中造成一定的困难，例如车牌照本身存在污垢、车子运行速度过快，当然也有可以存在抓时角度不对或者停靠角度不对，所以必须通过对图像进行预处理，得到更清楚的字符，提高识别字符准确度。

其中车牌图像预处理主要包括：图像滤波、边缘检测、形态学处理及灰色图片变换、车牌角色的处理等操作方法，这些对后续处理车牌图像定位、识别都有一定的程度的影响。

①车牌图像采集：在相应位置后2米高处安装摄像机进行实时抓拍车牌照片，并把保存的图像传输到后台服务器进行处理。②车牌图像预处理：将对采集图像进行灰度变化、图像边缘检测采用某个像素点进行变化，图像二值化等使车牌图像的特征清晰突显，为后续处理图像打下坚实基础。③车牌定位：在已收集的图像中找到汽车车牌的位置，并把车牌范围区域截取出来，对后续的获取车牌单字符分割提供条件。④车牌字符分割：对定位后的车牌进行字符分割，将车牌分割为单个字符，并将其归一化处理。⑤车牌识别：将车牌定位出的图像进行分割出单个字符，利用BP神经网络算法进行训练车牌字符的识别。⑥结果显示：显示识别后的车牌，并且与原始的车牌进行比较。

4 图像车牌矫正

实际拍摄图像过程中也会受到一定的影响，如角度、车身、停放的位置、距离远近、在某些程度上使图像车牌出现不同程度的倾斜现象。而车牌在不同角度情况下，对单字符的分割处理也有一定的影响，从而降低了分割的精确度。图像取值位置可能也会出现不同，例：SUV和小轿车车牌位置。车牌号码是作为汽车的唯一身份证的重要凭证。因此，交管相关部门对不同的汽车，采集的位置也不同，同时会根据颜色进行过滤和预处理，对自动识别图像车牌号码提供了有利的依据，车牌号码识别也在不断改进和优化算法，最后将车牌号码进行单字符分割成一个个字符，并输出结果。

5 收费的系统效果

道路侧方位停车收费管理系统主要由两大部分组成，硬件部分和软件部分。硬件部分包括摄像机、地感感应器、车辆检测器以及服务器级计算机等;软件部分包括视频检测模块、车牌定位和识别模块以及控制中心模块，整体实现效果。

①车辆计时开始，首先通过对目前道路侧边停车，车牌号码进行提取，前1或半个小时免费，防止车子未停正，可以采用动感的方式进行采集，这样同样可以做到两不误。②停车时间计算。通过每5分钟，采集一次图像进行识别处理，计算当前车是否跟之前一致，如果一致可以认真相同，这个计时数据有效，最后进行计算时间与停留时间差，最终获得停车费用。③收费可以通过交管部门，检车或者审车时，用户自行处理，每次都要生成相应的单据及停留时间，以免产生不必要的费用。

图 车子识别记录效果

6 结束语

通过对车辆识别智能化管理，大大提高了工作效率，也提高了管理水平，大幅度减少人工处理的烦琐工作。当然改进后的智能识别车牌方法还可能存在某些不足之处，我们将在以后的应用中不断地改进和完善，进一步加强规范化的实施，全面提升智能化管理水平，为社会创造更多价值。