車牌識別的專利技術(shù)綜述

王爽

【摘要】 本文主要以CNABS專利數(shù)據(jù)庫以及VEN專利數(shù)據(jù)庫中的檢索結(jié)果為分析樣本，從專利文獻的視角對車牌識別技術(shù)的發(fā)展進行了全面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計以及分析，總結(jié)了車牌識別的國內(nèi)外專利的申請趨勢、本領(lǐng)域的主要申請人分布以及重要技術(shù)分支。

【關(guān)鍵詞】 車牌識別 專利 技術(shù)分析

一、引言

完整的車牌識別系統(tǒng)包括車牌圖像預(yù)處理、車牌定位、車牌字符分割、車牌字符識別四部分內(nèi)容?；趫D像或者視頻的車牌識別系統(tǒng)在諸多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。

二、車牌識別技術(shù)專利分析

2.1全球范圍的專利申請狀況

本節(jié)主要對全球的專利申請狀況的趨勢以及重要申請人進行分析，從中得到技術(shù)發(fā)展趨勢，以及各階段專利申請人所屬的國家分布和主要申請人。

2.1.1專利申請總體趨勢

車牌識別技術(shù)的全球?qū)＠暾堏厔?，大致可以分為三個時期，各時期劃分以申請量增長率的變化為標(biāo)準(zhǔn)。

（1）萌芽階段（2000年之前）

在該階段，申請量極少，涉足該領(lǐng)域的申請人也極少，具有代表性的申請人是西門子集團（（SIEI） SIEMENS CORP RES INC），示例性文獻如US6553131B1，申請日為1999年09月15日。

（2）平穩(wěn)增長階段（2000年-2009年）

到二十世紀(jì)末，國外已經(jīng)推出了很多關(guān)于車牌識別的產(chǎn)品。典型的有以色列Hi-Tech 公司推出的 See/Car 系統(tǒng)，能夠利用視覺傳感器捕捉車牌信息實現(xiàn)了基于視覺（Visionbased）的車牌識別系統(tǒng)，被很好的應(yīng)用于車輛出入控制，停車場管理。

（3）快速增長階段（2009年-今）

在2000年-2009年之間，關(guān)于車牌識別技術(shù)的申請量和申請人數(shù)量呈現(xiàn)跨越式增長，可謂是該技術(shù)發(fā)展的黃金時期。尤其以2005年-2008年的增長勢頭最為迅猛。

2.1.2本領(lǐng)域重要申請人分析

本小節(jié)從本領(lǐng)域重要申請人方面做進一步分析，主要考慮申請人歷年的申請總量，按照申請總量進行排名，取前10名申請人進行分析。

在本領(lǐng)域中，諸如施樂公司、森森網(wǎng)絡(luò)有限公司、中原大學(xué)（臺灣）、東芝公司、西門子公司一直是較為活躍的申請人，且這些申請人在申請數(shù)量以及質(zhì)量方面都從始至終占據(jù)較為重要的地位，部分公司一直處于行業(yè)的領(lǐng)先地位。

2.2中國專利申請狀況

本節(jié)主要對中國專利申請狀況的趨勢以及專利重要申請人進行分析。

2.2.1中國專利申請趨勢

（1）第一時期（2007年之前）

第一時期主要呈現(xiàn)有以下特點：中國國內(nèi)關(guān)于該項技術(shù)的申請數(shù)量較國外申請量少，中國專利申請量總體增幅比較平緩，且申請量和申請人數(shù)量都非常少。

（2）第二時期（2007年-今）

第二時期內(nèi)，中國專利申請趨勢總體呈現(xiàn)上升趨勢，并且在2010、2011年之間突飛猛進，之后申請量繼續(xù)快速上升。與此同期，該項技術(shù)的研究人員也在增多，與第一時期相比較，國內(nèi)申請人所占全球申請量比重有了很大的提高。

2.2.2國內(nèi)專利申請的申請人分析

國內(nèi)的申請量排名前十位的申請人，分別是：電子科技大學(xué)；深圳市捷順科技實業(yè)股份有限公司；浙江師范大學(xué)；重慶大學(xué)；復(fù)旦大學(xué)；佳都新太科技股份有限公司；青島海信網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司；同濟大學(xué)；西安理工大學(xué)；信幀電子技術(shù)（北京）有限公司。國內(nèi)的專利申請人中高校及研究所的申請量最多，占有總申請量的多一半，其次為小型企業(yè)，而個人的申請量的加和僅占有13%。這也從側(cè)面反映出本領(lǐng)域的主要研發(fā)人員的分布情況為，以高校和研究所的研究人員為最多，公司涉足車牌識別領(lǐng)域研究的人員也不在少數(shù)，還有一小部分的個人研究人員。

三、車牌識別的技術(shù)發(fā)展路線

車輛牌照的分割和識別技術(shù)是車牌字符識別系統(tǒng)的技術(shù)之一，是提高車牌識別率的關(guān)鍵所在，目前已經(jīng)提出了基于投影分析、連通域分析的字符分割方法和基于模板匹配、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的字符識別方法

四、結(jié)論

基于如上的分析過程可以看出，在車牌識別的技術(shù)領(lǐng)域美國和日本的申請量一直處于領(lǐng)先的地位，在國內(nèi)申請中，學(xué)校和科研院所的研發(fā)實力很強，申請量占據(jù)了國內(nèi)申請的相當(dāng)大的一部分，公司和個人申請中也涌現(xiàn)出了一些有代表意義的專利文獻。無論是國外申請還是國外申請，都在車牌定位，車牌字符分割和車牌字符識別方面進行不斷的改進，提高車牌識別系統(tǒng)的總體效率。

參 考 文 獻

[1]車牌識別技術(shù)的研究與實現(xiàn)，李艷玲，山西師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），第28卷第6期，第43-46頁。

[2]車輛牌照圖像識別技術(shù)研究進展，袁佳，郭建鋼，機電技術(shù)，2008年第1期，第77-79頁。

[3]基于CBR的車牌識別技術(shù)的研究，宋凱，蘇杭，周靜，郭純宏，沈陽理工大學(xué)學(xué)報，第29卷第6期，第1-4，33頁。

[4]基于SIFT和BP神經(jīng)玩過的車牌識別技術(shù)的研究，查穎，科技論壇，第59，211頁。