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车牌识 别技术在智慧停车中有哪些应用?

2018-09-19
近几年来,车牌识 别的概念被提及的越来越多。面对传 统停车业务在飞速发展的城市交通面前暴露出来的停车难、寻车难、效率低下等各种问题,车牌识 别无疑已成为智能交通行业发展的核心技术。
 
  简单概 括就是基于图像分割和图像识别的技术,对含有 车辆号牌的图像进行分析处理,从而确 定牌照在图像中的位置,并进一 步提取和识别出文本字符。车牌识 别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输 出等一系列算法运算。
 
  车牌识别应用在智慧停车领域主 要包含出入口车牌识别、场内视频引导、道路停车三大板块,这三大 板块也是城市停车整体架构中必不可少的部分。
 
  
 
  早期,视频识 别引入到停车场出入口领域主要还是靠后端识别,通过前 端模拟相机的视频流实时输入后端分析服务器,后端服 务器同时接入多路前端相机的视频流,通过服 务器自身算法分析最终输出车牌文本信息到平台。
 
  随着智 能化程度的前移,网络相 机逐渐替代了模拟相机,随之而 来的车牌识别技术也集成到前端相机内,车辆进入IPC的识别 区域内则触发相机进行抓拍业务和识别业务,同时输出车牌信息,将车牌OSD信息叠加到抓拍图片,这样不 但降低了前端设备成本和系统造价,同时还 提高了车牌识别速度。
 
  车牌识 别的整套识别业务包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等环节,最终将 车牌识别的结果以文本格式输出或者叠加在抓拍图片上,如图1所示。
 

  图1 IPC的车牌识别流程
 
  01 图像采集
 
  通过IPC对过车 或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。
 
  02 图像预处理
 
  图像预 处理是影响车牌识别率高低的关键因素,需要对IPC采集到 的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝 光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
 
  03 车牌定位
 
  图像预 处理是影响车牌识别率高低的关键因素,需要对IPC采集到 的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝 光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
 
  04 字符分割
 
  字符分 割是在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理,进一步 精确定位字符区域,然后根 据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割,并将字 符大小进行归一化处理。
 
  05 字符识别
 
  字符识 别是对分割后的字符进行缩放、特征提取,获得特 定字符的表达形式,然后通 过分类判别函数和分类规则,与字符 数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别就可以识别出输入的字符图像。
 
  场内视频引导
 
  场内视 频引导技术诞生前,停车场 车位引导主要还是以超声波技术来实现,但超声 波探测器只能做到一对一检测,且无法 做到车辆车牌信息的获取从而实现反向寻车功能;无法实 时看到停车画面,而且方 案整体施工较为复杂,检测效 果对工程施工的依赖性较高。
 
  视频技 术场内引导大大提高了整体方案的先进性,室内视 频车位检测器基于车牌识别技术、车辆模 型检测技术实现对有牌车车牌精准识别和无牌车车位状态准确判断。两车位、三车位 以及六车位相机的行业创新产品结合双网口专利技术大大降低了施工复杂成程度和施工成本。
 
  场内引 导视频识别技术有别于停车场出入口车牌识别技术,主要区 别在于前者是基于静态车辆的车辆模型检测为前提进行车牌识别业务,所以对 无牌车的车位状态也能进行准确判断。随着视 频技术在场内引导的广泛应用,超声波 检测技术逐渐被市场淘汰。
 
  道路停车
 
  国内道路停车业务最早可追溯到1980年代港 澳地区的咪表时代,到21世纪初 纯人工智能手持终端收费引入,以及2014年以深圳为代表的“地磁+app”模式。随着时间推移,可以发 现车牌识别业务也逐渐渗透进来,下面就 来回顾一下车牌识别技术在道路停车管理中的应用。
 
  01 手持POS收费终端
 
  1980年代,港澳地 区开始实行咪表管理技术,但该技 术并不适应当下国情,随着技 术的发展以及客户对车位管理需求的提高,出现了 人工手持智能收费终端的收费方式,通过人 工对车主停车情况进行把握,然后利 用智能收费终端对车位上的车辆进行拍照车牌识别和登记,把登记 信息同步上传给云平台做计费管理,如图2。
 

  图2 人工手 持智能收费终端拍摄车牌识别车牌号▲
 
  当车辆 驶离时通过人工收费对车辆停车进行缴费,停车欠 缴费车主的车牌会被平台自动记录,欠款会 累计到车辆下一次停车收费时进行补缴。但人工 管理车位相对效率较低,时常导 致停车收费金额流失。
 
  手持终 端识别车位上停放的车辆车牌,其原理属于后端识别,通过手 持终端拍照功能,结合收 费软件本身自带的车牌识别算法,对图片 流中的车牌进行定位、车牌提取、字符切割和识别,最终输出车牌信息。车牌识 别技术结合手持终端的应用在当时一度受到热捧。
 
  02 室外视频车位检测器
 
  室外视 频车位检测器应用在道路停车领域可以被认为是“道路停车3.0阶段”。室外视 频车位检测器的原理结合了多种人工智能技术,比如车牌识别、超声波检测、车牌颜色检测、车辆模型检测等技术。每车位放置1台视频 车位检测器对驶入车辆进行车牌识别和车位状态判断,通过终 端盒走无线网桥传输方式把抓拍图片和对应的识别结果上传给云平台。就前端 室外视频车位检测器而言,它不仅 仅应用到了车牌识别技术,还应用 深度学习技术把车辆的非结构化数据提取成结构化数据,超声波 检测技术辅助判断车位状态,多重检 测机制确保车牌识别率和车位状态判断率,如图3。
 

  图3 室外视 频车位检测器实际抓拍图片▲
 
  03 枪球联动方案
 
  枪球联 动方案是目前车牌识别应用于道路停车管理的另一个热门方案。系统前 端设备主要有车位管理枪球一体机、LED常亮补光灯、交换机、终端管 理盒和智能手持终端。车位管理枪球一体机,用于停 车点停车状态检测以及车辆抓拍;LED常亮补 光灯用于夜间环境光照度较低时枪球机的补光,采用暖光灯,降低光污染;交换机 用于前端网络设备的汇聚;终端管 理盒用于前端数据缓存;智能手持POS辅助收费工作,用于泊 位状态以及车辆信息核准、收费管理等。
 
  车位管 理枪机用于管理枪球机视场盲区车位,若现场 立杆位置可以使有效车位避开枪球机的视场盲区(即枪球 机视场盲区内没有泊位),则可以 免去车位管理枪机,见图4。
 

  图4 枪球联 动方案现场检测效果图▲
 
  车牌识别的延伸应用
 
  目前,甲方客 户的需求呈多样化趋势,已不仅 仅局限于对车牌识别的要求以及车身颜色、车标、车型、挂坠、年检标 志等和车辆相关的纵向非结构化数据的提取,结合当 前移动互联网技术的普及,市场对 车牌的横向数据挖掘也有很旺盛的需求,比如车内驾驶员人脸、手机上的二维码等等。

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