新疆車牌識(shí)別系統(tǒng)在智能交通中的應(yīng)用與發(fā)展分析，車牌識(shí)別是從數(shù)字圖像中搜索車牌所在位置，然后辨識(shí)出車牌內(nèi)容的一項(xiàng)模式識(shí)別(PatternRecognition)技術(shù)。在上世紀(jì)80年代，由于模式識(shí)別領(lǐng)域研究的快速發(fā)展，人們開始將車牌識(shí)別、指紋識(shí)別、人臉識(shí)別等典型問題的研究成果付諸于實(shí)用，其中的一些問題雖然對(duì)進(jìn)化了幾千萬年的人腦來說是舉手之勞，但借助計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成卻仍不現(xiàn)實(shí)，而車牌識(shí)別問題的難度則較為適中，相應(yīng)的社會(huì)需求、實(shí)用價(jià)值又非常巨大，因此經(jīng)過十余年科研和實(shí)踐的反復(fù)磨練，車牌識(shí)別已經(jīng)成長(zhǎng)為現(xiàn)代社會(huì)中最普及、最成熟的模式識(shí)別技術(shù)之一。

如果說從20世紀(jì)80年代到2000年可以認(rèn)為是車牌識(shí)別的技術(shù)成熟階段，從2000年以來的十年，則可以認(rèn)為是車牌識(shí)別的產(chǎn)品成熟階段。今天，我們談到車牌識(shí)別，已不再局限于技術(shù)本身，更多的是指以車牌識(shí)別技術(shù)為核心的一整套系統(tǒng)，包括了車輛觸發(fā)、圖像抓拍、車牌識(shí)別、業(yè)務(wù)應(yīng)用四個(gè)基本環(huán)節(jié)。而車牌識(shí)別產(chǎn)品的發(fā)展也可以從這幾個(gè)方面進(jìn)行剖析：

1.在車輛觸發(fā)機(jī)制上，“視頻觸發(fā)”和“外部觸發(fā)”一直并行發(fā)展，視頻觸發(fā)的優(yōu)點(diǎn)在于不需要其他設(shè)備輔助，提高系統(tǒng)的集成度和易用性，而主要的不足在于對(duì)惡劣天氣、環(huán)境的敏感，此外一些大型車輛(比如公交、大型貨車、翻斗車等)的觸發(fā)時(shí)機(jī)的掌握上也有一定難度，但這些問題正逐漸被智能識(shí)別算法的進(jìn)步所克服。外部觸發(fā)的優(yōu)點(diǎn)主要在于觸發(fā)穩(wěn)定，施工和后期維護(hù)的成本相對(duì)較高，但從最早的地埋線圈到地磁觸發(fā)的出現(xiàn)也一定程度上克服了外部觸發(fā)固有的施工難度和壽命方面的短板。

2.在圖像抓拍環(huán)節(jié)，從最初的工控機(jī)外接相機(jī)方式，發(fā)展為嵌入式識(shí)別儀再發(fā)展為智能一體機(jī)，可以看到圖像的分辨率越來越高，平臺(tái)的體積、功耗越來越小，呈現(xiàn)出明顯的集成化趨勢(shì)。而且，由于圖像分辨率的迅速提高，目前的車牌識(shí)別實(shí)際上已經(jīng)不再是“抓拍”圖片，而是直接從視頻中抽取合適的幀進(jìn)行分析。

3.車牌識(shí)別算法的發(fā)展則主要體現(xiàn)在識(shí)別指標(biāo)的逐漸逼近和對(duì)環(huán)境適應(yīng)能力的提高，目前主流車牌識(shí)別廠商的常規(guī)識(shí)別率都穩(wěn)定在95%以上，對(duì)光照、天氣、成像的適應(yīng)能力也越來越強(qiáng)。

車牌識(shí)別產(chǎn)品在智能交通中的應(yīng)用情況

作為智能交通領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)、確定車輛身份的最主要手段，車牌識(shí)別是智能交通的核心技術(shù)之一，很多應(yīng)用都和車牌識(shí)別產(chǎn)品密不可分，基本分為以下幾類：

1.基本應(yīng)用

闖紅燈抓拍和卡口系統(tǒng)(旅行時(shí)間可以看作是對(duì)卡口系統(tǒng)的一種資源整合)是車牌識(shí)別最基本的應(yīng)用場(chǎng)景。在模式識(shí)別領(lǐng)域，根據(jù)對(duì)待檢測(cè)目標(biāo)輸入信號(hào)的可控程度可將場(chǎng)景分為“全可控場(chǎng)景”和“不可控場(chǎng)景”，闖紅燈抓拍和卡口系統(tǒng)中對(duì)待識(shí)別的目標(biāo)車輛的出現(xiàn)位置、時(shí)機(jī)、光照環(huán)境都進(jìn)行了全面的把控，因此屬于比較典型的“全可控場(chǎng)景”，車牌識(shí)別的可靠性是各類相關(guān)應(yīng)用中最高的。相應(yīng)的，車牌識(shí)別，移動(dòng)(車載)卡口以及利用普通的監(jiān)控相機(jī)獲得的畫面來進(jìn)行的車牌識(shí)別應(yīng)用，對(duì)車牌識(shí)別算法的穩(wěn)定性要求就要高的多。

2.擴(kuò)展應(yīng)用

由于車牌識(shí)別技術(shù)已經(jīng)比較成熟，在某些智能交通產(chǎn)品中，一些并非以車牌為目的的應(yīng)用也可能借助車牌識(shí)別來完成。例如車輛的視頻測(cè)速，由于高穩(wěn)定性的車輛外形檢測(cè)算法的研發(fā)難度較高，利用車牌的移動(dòng)速度來估算車輛速度就成為了另一種選擇，不過車牌可以辨識(shí)的區(qū)域往往只在畫面的下沿，跟蹤的距離有限，因此這種測(cè)速方法的精度會(huì)受到影響。與此類似的還有利用根蹤車牌來識(shí)別車輛的違法變道或拐彎的行為。

此外，有一些擴(kuò)展應(yīng)用雖然客戶的需求切實(shí)存在，車牌識(shí)別系統(tǒng)，但現(xiàn)有產(chǎn)品所使用的技術(shù)還不夠成熟。例如，車輛顏色和車型的識(shí)別。人眼自身具有很強(qiáng)的顏色自糾正能力，而相機(jī)成像的顏色受外界環(huán)境、光源的影響較大，因此顏色特征在模式識(shí)別中一般被認(rèn)為是較不穩(wěn)定的特征，加上有些車輛本身存在多種顏色或易混淆的顏色(比如藍(lán)和黑、紫和紅等)，車輛顏色和車型識(shí)別的實(shí)際準(zhǔn)確率往往在70%~80%間，甚至更低。用戶在選擇產(chǎn)品時(shí)需有一定的心理預(yù)期。

3.觸及車牌識(shí)別局限性的應(yīng)用

隨著車牌識(shí)別技術(shù)的普及，客戶對(duì)于車牌識(shí)別寄予的期望也越來越高，一些非常有實(shí)用價(jià)值的應(yīng)用問題被提出，但面對(duì)這些新應(yīng)用，我們首先需要正視車牌識(shí)別自身的局限性：

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