基于車牌識別+移動支付的高速公路收費系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

李丹

摘 要：為提高高速公路通行效率，在原有收費系統(tǒng)基礎(chǔ)上提出基于“車牌識別+移動支付”的高速公路收費系統(tǒng)，無需額外安裝設(shè)備即可實現(xiàn)不停車收費。系統(tǒng)核心技術(shù)為車牌識別與移動支付。車牌識別采用小波降噪技術(shù)對圖像進行降噪處理，采用數(shù)學形態(tài)學方法進行車牌定位，采用垂直投影法進行字符分割，采用ORC算法進行字符識別;移動支付通過調(diào)用第三方支付平臺（微信或支付寶）接口方式實現(xiàn)。對車牌圖像進行降噪處理后，車牌識別正確率達到96%，比未降噪處理提高3%;與ETC收費車道相比，從該系統(tǒng)入口車道通行時間縮短7秒，出口車道縮短8秒，試驗結(jié)果表明該系統(tǒng)提高了高速公路通行效率。

關(guān)鍵詞：車牌識別;移動支付;小波降噪;車牌定位;字符分割

DOI：10. 11907/rjdk. 201359 開放科學（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：

中圖分類號：TP319文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2020）008-0173-05

Abstract： In order to enrich the highway toll collection method and further improve the highway traffic efficiency， this paper proposes the highway toll collection system based on “l(fā)icense plate recognition + mobile payment” on the basis of the original toll collection system， and realize non-stop toll collection without installing additional equipment. License plate recognition and mobile payment is the core technology of the system， the license plate recognition process uses wavelet noise reduction on the image noise reduction processing， adopts mathematical morphological method for license plate positioning and vertical projection method for character segmentation as well as ORC algorithm for character recognition. Mobile payment is realized by calling the third-party company payment platform （WeChat and Alipay） interface. After noise reduction of license plate images， the correct rate of license plate identification reached 96%， which is 3% higher than that without noise reduction. Compared with the ETC toll lane， the travel time of the entrance lane was reduced by 7 seconds and the exit lane was reduced by 8 seconds after using this system; the test results showed that this system improved the efficiency of highway traffic.

Key Words： license plate recognition; mobile payment; wavelet noise reduction; license plate positioning; character segmentation

0 引言

目前高速公路收費主要有人工半自動收費（Manual Toll Collection， MTC）、電子不停車收費（Electronic Toll Collection，ETC）兩種方式[1-2]。MTC由人與計算機設(shè)備、電子識別設(shè)備、信息顯示及交通控制設(shè)備等共同完成，只有某些工作環(huán)節(jié)需要人工完成[3]。ETC通過在車輛上安裝ETC車載器，與ETC車道接收天線進行微波通訊，并利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)從該車預付款賬戶中扣除費用，實現(xiàn)不停車收費[4-6]。ETC技術(shù)具有提高高速公路通行效率、無需工作人員操作、減少現(xiàn)金管理成本等優(yōu)勢，但ETC辦理和初始安裝較復雜，在一定程度上限制了該功能使用[7]。

隨著移動支付的普及，使用移動支付技術(shù)收繳高速公路過路費成為研究熱點，研究重點包括停車移動支付和不停車移動支付兩種模式[8-9]。目前，停車移動支付主要應(yīng)用在MTC車道上，使用第三方支付軟件主動或被動掃描二維碼付款，減少現(xiàn)金管理、找零等操作，在一定程度上提高高速公路通行效率[10]。為實現(xiàn)不停車移動支付，相關(guān)學者提出電子車牌+移動支付的收費方式[11-12]，需在車輛上安裝電子車牌標簽，通過無線射頻技術(shù)與高速公路出入口車道進行通信并計算通行費用，通過遠程移動支付方式付款。目前，電子車牌+移動支付收費方式已在無錫、深圳試用，京津冀、湖北地區(qū)已開展可行性分析[13]。

目前，高速公路不停車收費方式都需要安裝額外的通訊設(shè)備或標簽，導致使用復雜性增加，用戶數(shù)量受限。本文提出將車牌識別技術(shù)和移動支付技術(shù)應(yīng)用到高速公路收費系統(tǒng)中，用戶無需在車輛上安裝額外的通訊設(shè)備或標簽，只需將手機與車輛信息綁定，就可實現(xiàn)高速公路不停車收費功能，降低通行收費復雜性。

1 系統(tǒng)特點與相關(guān)技術(shù)

1.1 系統(tǒng)特點

基于車牌識別+移動支付的收費系統(tǒng)是現(xiàn)有高速公路收費系統(tǒng)的一個補充，其在現(xiàn)有收費站、收費中心及收費車道基礎(chǔ)上增加一個業(yè)務(wù)功能模塊，用戶無需安裝額外的電子設(shè)備就能實現(xiàn)不停車收費。在保留原有車道功能基礎(chǔ)上疊加該功能，車道改動較小，可節(jié)約成本。與停車移動支付相比，該系統(tǒng)可實現(xiàn)不停車移動支付;與ETC和“電子車牌+移動支付”等不停車繳費方式相比，該系統(tǒng)無需安裝額外的通訊設(shè)備或電子標簽。

車輛通過車牌識別方式進入高速公路并進行計費，駛離高速公路出口時也是通過車牌識別采用移動支付方式支付，用戶無需進行任何操作即以一種無感的收費方式通行。高速公路改造升級工作較少，僅需增設(shè)車牌識別硬件，MTC車道和ETC車道均可使用該功能。

1.2 車牌識別技術(shù)

系統(tǒng)核心技術(shù)之一是車牌識別，其識別精準度直接影響不停車收費成功率。高速公路出入口車牌識別方式分為兩種：①從抓拍視頻中提取車牌信息;②從攝像機抓拍的圖像中提取車牌信息[14-15]。兩種方式的核心流程基本一致，如圖1所示。通過高清攝像機對車輛進行拍照，圖片質(zhì)量影響車牌識別準確率，需對圖像進行降噪、邊緣增強、對比度調(diào)整等預處理，然后在圖片中定位出車牌區(qū)域，最后對車牌區(qū)域字符進行分割與識別。

車牌識別研究較多。文獻[16]實現(xiàn)車牌自動識別功能，但未對圖像進行去噪處理;文獻[17]對車牌圖像進行傾斜校正，提高傾斜車牌識別正確率;文獻[18]提出一種車牌識別算法，但未建立動態(tài)數(shù)學模型，未進行仿真分析。相對于日間車牌識別，夜間識別難度較大，如何快速準確進行車牌識別是當前面臨的重要課題。本文以圖像處理技術(shù)為支撐，提出一種車牌去噪方法，在車牌圖像模糊、光照不均情況下提高識別準確率。

1.3 移動支付技術(shù)

移動支付分現(xiàn)場支付和遠程支付兩種[19-20]。現(xiàn)場支付是一種近距離支付技術(shù)，使用近距離無線通信技術(shù)實現(xiàn);遠程支付采取遠程數(shù)據(jù)傳輸實現(xiàn)支付，通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)。為實現(xiàn)不停車收費，本系統(tǒng)采用遠程支付技術(shù)。為降低網(wǎng)絡(luò)支付風險，本系統(tǒng)采用第三方支付平臺（微信、支付寶等）進行支付，用戶無需和銀行進行資金清算，使用起來非常方便。第三方支付公司技術(shù)成熟，集成多家銀行，無需開通網(wǎng)銀也可進行交易，快捷方便。移動支付架構(gòu)如圖2所示。

2 系統(tǒng)總體設(shè)計

基于車牌識別的付款方式，用戶需要注冊賬號并綁定用戶信息、車輛信息（車牌、車型、行駛證等）以及支付信息（微信、支付寶等）;用戶實體和車輛實體是一種N對N關(guān)系，一個用戶可綁定N輛車，一輛車可以被N個用戶綁定。

2.1 系統(tǒng)構(gòu)成

系統(tǒng)由以下4部分構(gòu)成：①車道端：包括出口車道和入口車道，實現(xiàn)原有車道功能，與支付網(wǎng)關(guān)和欄桿機進行信息交互;②用戶端：包括用戶信息注冊、綁定車輛信息、支付信息綁定等功能;③移動支付網(wǎng)關(guān)：建立數(shù)據(jù)安全交互通道;④移動支付運營平臺：包括管理用戶和車輛信息、與第三方支付平臺接口管理、與高速公路結(jié)算中心清分系統(tǒng)對賬管理等。

2.2 出、入口流程

用戶駕車駛?cè)敫咚俟肥召M站入口時，根據(jù)車牌識別系統(tǒng)識別車牌和車型，進入高速公路入口，系統(tǒng)進行信息登記并開始計費，如圖3所示。當用戶駕車駛離高速公路出口時，根據(jù)車牌識別方式讀取信息，抬桿放行并自動扣費，流程如圖4所示。

2.3 扣費流程

扣費是高速公路收費系統(tǒng)最核心流程，安全、合理、有效進行扣費才能保證用戶放心使用。系統(tǒng)首先判斷用戶賬戶余額是否可以支付費用，如果余額充足即直接完成扣費，如果余額不足再使用綁定的其它付款方式繳費，扣費流程如圖5所示。

3 關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)

車牌識別和移動支付技術(shù)是系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)，通過車牌識別技術(shù)完成車輛身份識別，車牌識別效率及正確率至關(guān)重要。為提高移動支付的安全性和系統(tǒng)開發(fā)效率，本文通過調(diào)用第三方支付方式實現(xiàn)支付功能，而不是開發(fā)一套新的移動支付方式。

3.1 車牌識別

3.1.1 車牌圖像預處理

車牌識別時如果采集光照強度不足，圖像背景易虛化不清，在此背景條件下，系統(tǒng)識別的車牌圖像往往出現(xiàn)圖像失真、存在噪聲等問題。為提高車牌圖像清晰度，需要在進行圖像像素特征表達基礎(chǔ)上進行降噪處理，以進一步美化車牌圖像[21]。

經(jīng)過上述處理實現(xiàn)車牌圖像降噪，得到清晰美化的車牌圖像。

3.1.2 車牌定位

由于采集的車牌圖像范圍大于車牌范圍，包含車身信息，因此在進行識別前要將車牌區(qū)域從整體圖像中分離出來，即車牌定位。本文采用數(shù)學形態(tài)學算法實現(xiàn)該功能，該算法包含腐蝕、膨脹、開運算和閉運算4種基本運算 [22]。通過4種運算組合，簡化圖像數(shù)據(jù)，去除不相干結(jié)構(gòu)實現(xiàn)車牌定位。

3.1.3 車牌分割

車牌分割指將車牌定位后圖像中的字符分割出來，本文采用垂直投影法完成字符分割，方法如下：①對車牌二值圖像進行垂直投影，統(tǒng)計出每列的值;②確定閾值，如字符長度大于設(shè)定閾值，則認為該塊由兩個字符組成，需要分割。

3.1.4 車牌識別

車牌識別采用模板匹配的OCR算法，即圖像文字識別技術(shù)，將車牌分割后圖像中的文字提取出來，以文本形式展現(xiàn)。

3.2 移動支付

本系統(tǒng)移動支付方式通過協(xié)調(diào)第三方支付公司（微信和支付寶）完成支付結(jié)算。當用戶駛離高速公路后，將高速通行費用劃入第三方賬戶并暫為存儲，用戶在規(guī)定時間內(nèi)未進行申訴即視為該支付合法，系統(tǒng)將通行費劃入高速公路賬戶。第三方支付公司提供支付應(yīng)用集成包，包括數(shù)據(jù)交互過程、接口調(diào)用方式、參數(shù)說明、簽名機制等內(nèi)容，根據(jù)其說明進行開發(fā)就可完成支付功能。

4 系統(tǒng)測試與結(jié)果分析

4.1 系統(tǒng)測試

用戶完成注冊并綁定車輛信息及支付信息，系統(tǒng)審核通過后駕駛該車輛進入高速公路入口，入口車道拍攝照片，進行車牌識別，識別成功后將信息寫入系統(tǒng)，抬桿放行并開始計費。選擇綁定免密支付，如圖6所示，選擇支付寶后在支付寶簽訂相關(guān)協(xié)議方即可開通，車牌識別結(jié)果見圖7。

車輛駛離高速公路時在出口進行車牌識別，并在后臺進行計費結(jié)算及扣費操作，扣費成功系統(tǒng)向用戶發(fā)送短信。

4.2 結(jié)果分析

不同光照背景下采集200張圖片進行系統(tǒng)測試，系統(tǒng)性能見表1。實驗結(jié)果表明，進行降噪美化后的車牌識別準確率更高，但系統(tǒng)消耗時間更多。

5 結(jié)語

基于車牌識別+移動支付的高速公路收費系統(tǒng)，在用戶無需安裝額外設(shè)備前提下實現(xiàn)不停車收費，能夠提高高速公路通行效率。但是，車牌識別速度、準確性以及車牌污損或遮擋等問題會影響交易成功率及安全性。另外，車牌識別無法解決套牌問題，這些將在后續(xù)進行研究。

參考文獻：

[1] 莫麗娜. 高速公路電子不停車收費系統(tǒng)的應(yīng)用前景[J]. 青海大學學報（自然科學版），2011，29（6）：98-100.

[2] 何培舟. 公路收費方式淺談[J]. 中國交通信息化，2018，17（2）：26-28.

[3] 卞延鵬. ETC與MTC混合式收費車道通行能力分析[J]. 科學技術(shù)創(chuàng)新，2018，17（11）：101-102.

[4] 李堅，王秀媛. 高速公路電子不停車收費系統(tǒng)國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀研究[J]. 自動化與信息工程，2007，16（2）：1-4.

[5] 葉忠杰. 高速公路收費系統(tǒng)與ETC技術(shù)[J]. 山西交通科技，2003，12（1）：12-14.

[6] CHEN C D，F(xiàn)AN Y W，F(xiàn)ARN C K. Predicting electronic toll collection service adoption： an integration of the technology acceptance model and the theory of planned behavior[J]. Transportation Research， 2007， 15C（5）：300-311.

[7] 黃慰忠. 基于牌照識別與移動支付的高速公路不停車收費系統(tǒng)淺析[J]. 中國市政工程，2018，17（3）：27-30，116.

[8] 危炫杰. 基于“電子車牌+移動支付”的高速公路收費管理[J]. 交通世界，2019，45（29）：16-17.

[9] 麥超武. 移動支付在高速公路收費中的應(yīng)用分析[J]. 公路，2019，64（7）：234-237.

[10] HUANG J T. Contrastive analysis between mobile phone payment technology and ETC technology in expressway[J]. Guangdong Highway Communications， 2017，24（9）：115-121.

[11] 郭冰. “電子車牌+移動支付”在高速公路收費中的應(yīng)用[J]. 中國新通信，2018，20（24）：107-109.

[12] 孟姣姣. 高速公路收費中“電子車牌+移動支付”的應(yīng)用研究[J]. 中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)雜志，2018，33（12）：53-59.

[13] 朱皖輝. “電子車牌+移動支付”在高速公路收費中的應(yīng)用[J]. 交通世界，2017，20（26）：10-11，14.

[14] 江志榮. 車牌識別技術(shù)在高速公路中的應(yīng)用[J]. 中國交通信息化，2018，17（10）：92-95.

[15] LI D，YANG D，LIU G. Research on key technologies of night detection of license plate recognition system[C]. Proceedings of 2019 2nd International Conference on Mechanical， Electronic and Engineering Technology（MEET 2019），2019：112-116.

[16] 莫玲. 圖像處理技術(shù)在車牌識別中的研究[J]. 輕工科技，2018，12（8）：88-90.

[17] 張俊峰，尚振宏，劉輝. 基于顏色特征與模板匹配的車牌識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 軟件導刊，2018，17（1）：212-215，220.

[18] 王偉偉，李紹民. 關(guān)于車牌識別算法的研究[J]. 電子世界，2018，61（15）：53-54.

[19] 韓趙魏. 第三方支付平臺在手機支付中的應(yīng)用研究[D]. 長沙：湖南大學，2012.

[20] ZHAO L，SHU H Y. Mobile payment development in china[J]. Applied Mechanics & Materials， 2013， 464（55）：416-419.

[21] 劉凱，羅凱耀，姜代紅. 基于VC++的車牌圖像預處理設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 軟件導刊，2015，14（6）：189-190.

[22] 周彬彬. 復雜環(huán)境下車牌識別系統(tǒng)中關(guān)鍵技術(shù)的研究與實現(xiàn)[D]. 南昌：南昌航空大學，2016.

（責任編輯：杜能鋼）