基于Android的車輛識別技術(shù)研究

桂林電子科技大學(xué)信息科技學(xué)院 黃瓊祿

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基于Android的車輛識別技術(shù)研究

桂林電子科技大學(xué)信息科技學(xué)院 黃瓊祿

【摘要】將圖像識別技術(shù)應(yīng)用到Android系統(tǒng)上，使Android終端能對車牌識別，加以控制車輛進出，實現(xiàn)停車場車輛管理。

【關(guān)鍵詞】車牌識別；Android；圖像識別

項目資助：本論文受“廣西高校大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)計劃”資助。

1 引言

現(xiàn)代化小區(qū)安全和方便是大家考慮的主要問題。為了保證居民車輛的安全、車輛出入小區(qū)的速度以及停車計費等管理方面的問題，設(shè)計一套現(xiàn)代化的小區(qū)車輛出入管理系統(tǒng)顯得十分必要。在小區(qū)管理系統(tǒng)中采用基于Android技術(shù)的管理系統(tǒng)能很好的解決車輛的安全、快速通過和計費等問題基于Android平臺的車牌識別系統(tǒng)，由攝像頭采集車牌圖像信息，通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理和識別。

2 系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)

圖1 系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)圖

首先地磁線圈感應(yīng)是否有車輛經(jīng)過，如果有車輛經(jīng)過，則向Android終端發(fā)送信號，并由Android終端控制攝像頭拍照，Android終端收到照片后做識別處理，并對車閘做出相應(yīng)控制，實現(xiàn)車輛進出管理。

其中Android手機為擴展管理，Android終端處理的車輛信息可通過無線WiFi傳輸?shù)紸ndroid手機，實現(xiàn)手機端管理。

3 車牌識別原理及設(shè)計

車牌識別由整個Android系統(tǒng)完成，車牌識別基于模板匹配的方法通過為不同的待識別字符建立相應(yīng)的模板，用這些模板與識別字符進行匹配，綜合分析相似度等因素，最后決定將識別字符歸為某一模板類，從而得到結(jié)果。對車牌字符多次分割得到區(qū)域筆畫的方向特征及精細的結(jié)構(gòu)特征，并從字體庫中選取標準字體提取特征作為模板，建立標準字體庫，在匹配過程中也進行兩重匹配，得到較好的識別結(jié)果。針對傳統(tǒng)模板只選取質(zhì)量好的樣本作為模板而導(dǎo)致的抗干擾能力差，對字符區(qū)域擴大并加強的處理方法，對原有模板進行改進，從而提高了模板的魯棒性，減少誤識?；谒幕叶燃訖?quán)相似函數(shù)的模板匹配方法可以有效解決低質(zhì)量車牌圖像的閥值不穩(wěn)定，對環(huán)境場景變化敏感的缺點，保證了車牌識別的穩(wěn)定性和精度，且運算量不大，具有較快的識別速度。

我國的車牌有7個字符，有漢字、字母以及數(shù)字，對這3類字符分開識別，利用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行識別。車牌識別過程如圖2所示：

圖2 車牌識別流程圖

4 車閘模塊的設(shè)計

整個車閘是由Android系統(tǒng)控制，車閘系統(tǒng)包括直流電機和繼電器，由Android系統(tǒng)發(fā)

出信號控制繼電器的開合，繼而控制電機，實現(xiàn)閘門的開和關(guān)。車砸設(shè)計流程圖如圖3：

圖3 車閘控制流程圖

整個車閘系統(tǒng)是單向的，只能由Android來控制，實現(xiàn)智能管理停車場。

5 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即徑向基函數(shù)（RBF-Radial Basis Function）。它是一種三層前向網(wǎng)絡(luò)。

第一層為輸入層；第二層為隱含層；第三層為輸出層。RBF的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點：1）前向網(wǎng)絡(luò)；2）RBF網(wǎng)絡(luò)的作用函數(shù)為高斯函數(shù)，是局部的，BP網(wǎng)絡(luò)的作用函數(shù)為S函數(shù)，是全局的；3）如何確定RBF網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點的中心及基寬度參數(shù)是一個困難的問題；4）RBF網(wǎng)絡(luò)具有唯一最佳逼近的特性，且無局部極小。

圖4 RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

6 結(jié)束語

本文在Android平臺上研究進行功能實現(xiàn)，開發(fā)一套可供實際使用的車牌字符識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)建立了RBF網(wǎng)絡(luò)，并通過攝像頭采集車牌圖像，從圖像中提取出特征參數(shù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行分類識別。經(jīng)過測試，系統(tǒng)能運行在安裝Android操作系統(tǒng)的終端上，系統(tǒng)的響應(yīng)速度滿足使用要求。

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黃瓊祿，男，現(xiàn)就讀于桂林電子科技大學(xué)信息科技學(xué)院電子工程系。

作者簡介：