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摘 要:隨著我國汽車使用的普及，為了避免出現(xiàn)交通問題，車輛識(shí)別技術(shù)也逐漸被廣泛應(yīng)用，例如:在停車場、高速公路、十字路口等管理系統(tǒng)的領(lǐng)域中都有應(yīng)用。車輛識(shí)別技術(shù)作為先進(jìn)交通管理的重要技術(shù)之一，在解決交通問題的同時(shí)，還能加快和穩(wěn)固城市建設(shè)與治安管理。本文通過簡單介紹車輛識(shí)別技術(shù)及車輛識(shí)別技術(shù)的種類，對(duì)基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的車牌識(shí)別系統(tǒng)原理進(jìn)行分析，并根據(jù)所分析的情況，設(shè)計(jì)出合理的運(yùn)作系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 車輛識(shí)別技術(shù) 車牌識(shí)別 圖像采集

中圖分類號(hào):TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1674-098X(2012)08(a)-0049-01隨著經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步，我國機(jī)動(dòng)車保有量迅速增長，由此導(dǎo)致的交通問題受到越來越多的關(guān)注，通過車輛識(shí)別技術(shù)有助于緩解日益嚴(yán)重的城市交通問題。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，將計(jì)算機(jī)管理和交通通信技術(shù)、汽車自動(dòng)引路和導(dǎo)航技術(shù)，以及監(jiān)控技術(shù)與交通融合在一起，不僅緩解了交通問題，還提高了車輛運(yùn)輸?shù)乃俾?。作為交通管理系統(tǒng)中的核心，車輛識(shí)別技術(shù)值得人們不斷的去研究和分析。智能交通系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用具有極大的優(yōu)越性，這主要體現(xiàn)在以:借助智能交通系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前已經(jīng)建成并投入使用的基礎(chǔ)交通設(shè)施所具有的潛力進(jìn)行充分發(fā)掘和開發(fā);作為智能交通系統(tǒng)中一項(xiàng)十分重要的組成內(nèi)容，車輛檢測及識(shí)別技術(shù)的進(jìn)一步深入研究具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義和價(jià)值。本文首先對(duì)車輛檢測機(jī)識(shí)別技術(shù)以及牌照識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了簡單介紹，之后分別從圖像采集、牌照?qǐng)D像分析以及軟硬件設(shè)計(jì)等角度詳細(xì)闡述車輛圖像采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。

1 車輛識(shí)別技術(shù)及種類

1.1 含義

車輛識(shí)別技術(shù)，是指融合了數(shù)字?jǐn)z像和計(jì)算機(jī)信息管理，以及圖像處理和人工智能等技術(shù)，采集和處理車輛圖像，以此獲取更多的車輛圖像信息。它是智能交通系統(tǒng)所應(yīng)用的基礎(chǔ)，也是智能交通系統(tǒng)中所要用到的核心技術(shù)。目前，成熟的車輛牌照識(shí)別技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用在了各個(gè)領(lǐng)域。車輛識(shí)別技術(shù)由兩個(gè)模塊所構(gòu)成:訓(xùn)練和測試模塊。

1.2 車輛識(shí)別技術(shù)的種類

車輛顏色識(shí)別與車輛陰影分割技術(shù)。前者是從車輛視頻圖像中將車身本身的顏色與分類顏色特征進(jìn)行配比。由于車輛顏色的類別有多種，而車輛的顏色會(huì)根據(jù)某些條件產(chǎn)生變化，因此，對(duì)車輛顏色識(shí)別依然存在著許多問題。后者是對(duì)視頻圖像系統(tǒng)所分割出來的車輛陰影進(jìn)行處理，以獲取準(zhǔn)確的車輛形狀和顏色。由于這種識(shí)別技術(shù)對(duì)車輛的反向率函數(shù)及光源光譜功率函數(shù)有非常高的要求，因此，這種技術(shù)還需不斷的研究。

車型識(shí)別與自動(dòng)車輛識(shí)別技術(shù)。前者是根據(jù)車輛的外型來進(jìn)行識(shí)別。例如:我國采用環(huán)地感應(yīng)線圈的方式，區(qū)分車輛中不同磁感應(yīng)頻率曲線進(jìn)行分類，但是車輛受到前行過程中加速與減速的影響，造成在確定磁感應(yīng)頻率曲線分類的時(shí)候不夠準(zhǔn)確，所以，要采用模糊模式和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的方式共同獲取車輛準(zhǔn)確的分類，還可以利用聲音和振動(dòng)的方式進(jìn)行識(shí)別。后者則是根據(jù)車輛牌照識(shí)別和車輛檢測，以及電子警察和電子收費(fèi)系統(tǒng)所構(gòu)成的車輛識(shí)別技術(shù)。主要是針對(duì)城市住宅小區(qū)和停車場、公安機(jī)關(guān)和交通管理等應(yīng)用。

2 基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的車牌識(shí)別系統(tǒng)原理

基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的車牌識(shí)別是通過攝像機(jī)獲取車輛運(yùn)動(dòng)過程中的視頻，并采用模糊模式和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式進(jìn)行圖像的采集和處理，自動(dòng)對(duì)車輛牌照中的數(shù)字號(hào)碼與數(shù)據(jù)庫中的號(hào)碼進(jìn)行對(duì)比和存儲(chǔ)，從而完成識(shí)別?？勺R(shí)別的車牌種類有:92式和2002個(gè)性化民用車牌、單行民用貨車尾牌、*警警車車牌、WJ*和2007式武警車牌、2004式軍用車牌等。這種識(shí)別技術(shù)主要是由圖像采集系統(tǒng)和中央處理器，以及識(shí)別軟件所構(gòu)成。其工作的原理是:首先利用攝像機(jī)將車輛的牌照?qǐng)D像攝錄下來，經(jīng)過系統(tǒng)中的圖像采集卡，將采集到的車輛牌照信息輸入計(jì)算機(jī)中，然后通過對(duì)圖像進(jìn)行分割處理和定位以后輸入到識(shí)別系統(tǒng)，并在相關(guān)的數(shù)據(jù)庫中對(duì)牌照信息對(duì)比查詢。

3 基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的車輛識(shí)別系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

其一，圖像的采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。由于圖像是屬于連續(xù)模擬的，在計(jì)算機(jī)中是無法直接被識(shí)別，因此，在進(jìn)行計(jì)算機(jī)圖像處理之前，就必須要利用圖像傳感器，也就是光感器，將光信號(hào)改變成為電信號(hào)。當(dāng)電信號(hào)確定后，利用模數(shù)轉(zhuǎn)換器將采集的信息轉(zhuǎn)變成為計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別和處理的信號(hào)。其過程是:將車輛牌照的景象呈現(xiàn)在光感器中，圖像光電信息的獲取通過光通量、電流，以及光電飽和進(jìn)行控制。然后利用并行或串行的方式獲得光電信息，并進(jìn)行模擬信號(hào)的放大，以及模擬和數(shù)字間的轉(zhuǎn)換，最后采集到所需圖像。

其二，車輛牌照?qǐng)D像分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。由于在牌照?qǐng)D像采集的過程中容易受到噪聲的影響，因此，非常容易出現(xiàn)分割過度或者出現(xiàn)分割錯(cuò)誤的狀況對(duì)采集圖像的結(jié)果造成影響。這樣一來，在進(jìn)行分割以前就要消除噪聲，可以采用可行濾波的方式，例如:中值或均值濾波等。通過中值和均值濾波長期的實(shí)驗(yàn)，中值濾波要比均值濾波能夠更好的進(jìn)行分割，因此，在這里我們采用中值濾波進(jìn)行圖像分割。

其三，系統(tǒng)軟硬件的設(shè)計(jì)。在軟件的設(shè)計(jì)中，由于系統(tǒng)多采用的是C語言來實(shí)現(xiàn)圖像的采集和壓縮，以及存儲(chǔ)和傳輸?shù)?，因此，在這里機(jī)位軟件的編寫，則采用C++6.0來編寫。在軟件中存在著一些特殊的程序，例如:圖像去噪和增強(qiáng)，以及邊緣檢測和特征提取等。針對(duì)這些特殊的程序軟件平臺(tái)，則采用Matlab仿真軟件仿真分析圖像的預(yù)處理和檢測及識(shí)別等;在硬件設(shè)計(jì)中，由于視頻監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)車輛的監(jiān)控是以計(jì)算機(jī)和數(shù)字視頻圖像處理技術(shù)為主的，因此，根據(jù)圖像壓縮的標(biāo)準(zhǔn)，在車輛識(shí)別技術(shù)中，將圖像傳感器和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，以及人工智能等技術(shù)相結(jié)合，才能更加完善的對(duì)車輛進(jìn)行識(shí)別。其這項(xiàng)新技術(shù)的工作原理是:利用視頻攝像機(jī)將道路中的車輛圖像進(jìn)行采集，然后對(duì)該圖像進(jìn)行預(yù)處理，并轉(zhuǎn)變成為計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的圖像信息。同時(shí)還要進(jìn)行圖像分析，以遠(yuǎn)程終端的方式進(jìn)行實(shí)時(shí)信息的提供。

隨著我國汽車使用的普及，為了避免出現(xiàn)交通問題，車輛識(shí)別技術(shù)也逐漸被廣泛應(yīng)用，例如:在停車場、高速公路、十字路口等管理系統(tǒng)的領(lǐng)域中都有應(yīng)用。車輛識(shí)別技術(shù)作為交通管理的重要工具，在解決交通問題的同時(shí)，還能加快和穩(wěn)固城市建設(shè)與治安管理?？偠灾?，隨著交通運(yùn)輸?shù)男枨笤黾樱煌ㄔO(shè)施與運(yùn)輸之間存在的問題越來越突出。為了能夠解決這種矛盾，根據(jù)實(shí)際的交通情況采用現(xiàn)代先進(jìn)的傳感技術(shù)和通信技術(shù)，以及智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)等融入到車輛的識(shí)別中，以減少交通事故和交通堵塞造成的損失。作為交通系統(tǒng)的重要核心，車輛識(shí)別技術(shù)所擁有的發(fā)展空間是非常廣闊的。

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