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【智能停車】淺談車牌識別在智慧城市停車中的深度應用

來源:智能停車    發布時間:2018-9-19    瀏覽次數:

近幾年來,車牌識別的概念被提及的越來越多。面對傳統停車業務在飛速發展的城市交通面前暴露出來的停車難、尋車難、效率低下等各種問題,車牌識別無疑已成為智能交通行業發展的核心技術。

  車牌識別技術簡單概括就是基于圖像分割和圖像識別的技術,對含有車輛號牌的圖像進行分析處理,從而確定牌照在圖像中的位置,并進一步提取和識別出文本字符。車牌識別過程包括圖像采集、預處理、車牌定位、字符分割、字符識別、結果輸出等一系列算法運算。

  車牌識別應用在智慧停車領域主要包含出入口車牌識別、場內視頻引導、道路停車三大板塊,這三大板塊也是城市停車整體架構中必不可少的部分。

  壹

  出入口車牌識別

  早期,視頻識別引入到停車場出入口領域主要還是靠后端識別,通過前端模擬相機的視頻流實時輸入后端分析服務器,后端服務器同時接入多路前端相機的視頻流,通過服務器自身算法分析最終輸出車牌文本信息到平臺。

  隨著智能化程度的前移,網絡相機逐漸替代了模擬相機,隨之而來的車牌識別技術也集成到前端相機內,車輛進入IPC的識別區域內則觸發相機進行抓拍業務和識別業務,同時輸出車牌信息,將車牌OSD信息疊加到抓拍圖片,這樣不但降低了前端設備成本和系統造價,同時還提高了車牌識別速度。

  車牌識別的整套識別業務包括圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別等環節,最終將車牌識別的結果以文本格式輸出或者疊加在抓拍圖片上,如圖1所示。

圖1 IPC的車牌識別流程▲

  01

  圖像采集

  通過IPC對過車或車輛違章行為進行實時、不間斷記錄、采集。

  02

  圖像預處理

  圖像預處理是影響車牌識別率高低的關鍵因素,需要對IPC采集到的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。

  03

  車牌定位

  圖像預處理是影響車牌識別率高低的關鍵因素,需要對IPC采集到的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。

  04

  字符分割

  字符分割是在圖像中定位出車牌區域后,通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理,進一步精確定位字符區域,然后根據字符尺寸特征提出動態模板法進行字符分割,并將字符大小進行歸一化處理。

  05

  字符識別

  字符識別是對分割后的字符進行縮放、特征提取,獲得特定字符的表達形式,然后通過分類判別函數和分類規則,與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別就可以識別出輸入的字符圖像。

  貳

  場內視頻引導

  場內視頻引導技術誕生前,停車場車位引導主要還是以超聲波技術來實現,但超聲波探測器只能做到一對一檢測,且無法做到車輛車牌信息的獲取從而實現反向尋車功能;無法實時看到停車畫面,而且方案整體施工較為復雜,檢測效果對工程施工的依賴性較高。

  視頻技術場內引導大大提高了整體方案的先進性,大華公司率先推出室內視頻車位檢測器,基于車牌識別技術、車輛模型檢測技術實現對有牌車車牌精準識別和無牌車車位狀態準確判斷。同時大華公司推出的兩車位、三車位以及六車位相機的行業創新產品結合雙網口專利技術大大降低了施工復雜成程度和施工成本。

  場內引導視頻識別技術有別于停車場出入口車牌識別技術,主要區別在于前者是基于靜態車輛的車輛模型檢測為前提進行車牌識別業務,所以對無牌車的車位狀態也能進行準確判斷。隨著視頻技術在場內引導的廣泛應用,超聲波檢測技術逐漸被市場淘汰。

  叁

  道路停車

  國內道路停車業務最早可追溯到1980年代港澳地區的咪表時代,到21世紀初純人工智能手持終端收費引入,以及2014年以深圳為代表的“地磁+app”模式。隨著時間推移,可以發現車牌識別業務也逐漸滲透進來,下面就來回顧一下車牌識別技術在道路停車管理中的應用。

  01

  手持POS收費終端

  1980年代,港澳地區開始實行咪表管理技術,但該技術并不適應當下國情,隨著技術的發展以及客戶對車位管理需求的提高,出現了人工手持智能收費終端的收費方式,通過人工對車主停車情況進行把握,然后利用智能收費終端對車位上的車輛進行拍照車牌識別和登記,把登記信息同步上傳給云平臺做計費管理,如圖2。

圖2 人工手持智能收費終端拍攝車牌識別車牌號▲

  當車輛駛離時通過人工收費對車輛停車進行繳費,停車欠繳費車主的車牌會被平臺自動記錄,欠款會累計到車輛下一次停車收費時進行補繳。但人工管理車位相對效率較低,時常導致停車收費金額流失。

  手持終端識別車位上停放的車輛車牌,其原理屬于后端識別,通過手持終端拍照功能,結合收費軟件本身自帶的車牌識別算法,對圖片流中的車牌進行定位、車牌提取、字符切割和識別,最終輸出車牌信息。車牌識別技術結合手持終端的應用在當時一度受到熱捧。

  02

  室外視頻車位檢測器

  室外視頻車位檢測器應用在道路停車領域可以被認為是“道路停車3.0階段”。室外視頻車位檢測器的原理結合了多種人工智能技術,比如車牌識別、超聲波檢測、車牌顏色檢測、車輛模型檢測等技術。每車位放置1臺視頻車位檢測器對駛入車輛進行車牌識別和車位狀態判斷,通過終端盒走無線網橋傳輸方式把抓拍圖片和對應的識別結果上傳給云平臺。就前端室外視頻車位檢測器而言,它不僅僅應用到了車牌識別技術,還應用深度學習技術把車輛的非結構化數據提取成結構化數據,超聲波檢測技術輔助判斷車位狀態,多重檢測機制確保車牌識別率和車位狀態判斷率,如圖3。

圖3 室外視頻車位檢測器實際抓拍圖片▲

  03

  槍球聯動方案

  槍球聯動方案是目前車牌識別應用于道路停車管理的另一個熱門方案。系統前端設備主要有車位管理槍球一體機、LED常亮補光燈、交換機、終端管理盒和智能手持終端。車位管理槍球一體機,用于停車點停車狀態檢測以及車輛抓拍;LED常亮補光燈用于夜間環境光照度較低時槍球機的補光,采用暖光燈,降低光污染;交換機用于前端網絡設備的匯聚;終端管理盒用于前端數據緩存;智能手持POS輔助收費工作,用于泊位狀態以及車輛信息核準、收費管理等。

  車位管理槍機用于管理槍球機視場盲區車位,若現場立桿位置可以使有效車位避開槍球機的視場盲區(即槍球機視場盲區內沒有泊位),則可以免去車位管理槍機,見圖4。

圖4 槍球聯動方案現場檢測效果圖▲

  肆

  車牌識別的延伸應用

  目前,甲方客戶的需求呈多樣化趨勢,已不僅僅局限于對車牌識別的要求以及車身顏色、車標、車型、掛墜、年檢標志等和車輛相關的縱向非結構化數據的提取,結合當前移動互聯網技術的普及,市場對車牌的橫向數據挖掘也有很旺盛的需求,比如車內駕駛員人臉、手機上的二維碼等等。

  大華公司抓住了市場的這種個性化需求,與其子公司華睿科技共同推出了機器視覺相機,通過前端高幀率相機的快速抓拍,在手機處于喚醒狀態時精準定位手機二維碼,快速識別二維碼并輸出文本信息,同時后端POS機對前端相機傳輸過來的二維碼信息完成微信/支付寶扣費。機器視覺相機的強大性能及算法優勢,提高了出入口車主的進出和支付體驗,為視頻技術在停車領域的多樣化應用提供一個很好的實際案例。


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