烏魯木齊破胎器廠家漫談opencv車牌識別畢業設計：以車牌識別應用為例看安防SoC實現IVS。運用在交通領域的視頻監控系統是較為高端的，往高畫質和智能化發展已成為共識。作為最重要且最基本的一種智能化應用，車牌識別(lpr)解決方案的需求大而強烈。傳統上，基于dsp和(x86)pc的lpr方案對大多數的監控設備設備商而言，其開發時間會較長、成本較高，安裝上較復雜嚴格。

最新基于soc芯片的lpr方案，則可利用arm芯片的通用處理能力，結合專門的程序優化，研發出安裝方便和性能可靠的道路交通監控攝影機，以及相關影像監控設備，能降低制作成本，便于廠商大規模生產。

用技術響應lpr需求

lpr功能在交通安防工程中，是必要存在且有急迫需求的。據2012年的數據顯示，中國市場全新部署超過了2萬支交通監控攝像機，而臺灣也有超過2千支。此外，數據也顯示交通監控更為發達的美國和英國，其城市道路上使用的監控攝像機密度，大致在每0.7km～1.2km一支。若以此為標準來推估，中國地區未來每年增加的交通監控攝像機數量，可穩定在30，000到50，000支之間；臺灣則是在4，000支左右。如果將用于停車場、小區、廠區出入口的安裝需求也算進來，數量會更加可觀。

現今可行的lpr算法解決方案，必須滿足以下四個特點：

性能穩定。必須能在絕大部分環境下提供正確穩定的輸出，lpr業界通行標準，要求全牌識別正確率不低于99%，全字符準確率不低于97%。

界面方便。這樣的特性，使設備廠商能夠盡其可能開發不同特色的上層應用，滿足各類終端需求。lpr的上層包括建構車輛搜索、使用分析等程序，現今交通監控常見的各種衍生應用。為了達到開發上的方便性，必須要讓下層的算法提供較為高檔和完全的接口功能；在數據輸出上，充分考慮不同的上層應用，提供容易改造的基礎。

降低整合困難度。也就是降低具備lpr的設備產品本身開發難度，可以大大加快產品推出的速度，及時響應市場需求。

占用較低的處理器資源。如果lpr稍復雜而對cpu的要求提高，將會實際削弱算法的部署能力，影響設備的其他菜單現。

一些根基于arm的新興lpr程序如何運作，并且能符合上述的幾項必備特點，讓我們透過以下的交通監控測試為例來分析說明(測試樣本為20，000張臺灣交通監控圖面和1，000小時錄像)。典型的soc芯片級lpr解決方案，是基于通用的arm將一個完整的車牌識別應用功能實現分為兩個部分：被硬化的基礎操作數ive(智能影像引擎)，以及上層功能實現。其核心程序模塊包括：車輛檢測和跟蹤、車牌檢測、字符分割，字符識別和規則輸出。下面予以逐一說明。

從車體到車牌到數字

車輛檢測和跟蹤：將畫面中的車輛從背景中分割出來并予以跟蹤，從而明確每一輛需要進行車牌檢測的車輛實體。要解決由于光照的變化、背景混亂運動的干擾、運動目標的影子、攝像機的抖動以及車輛目標的自遮擋和互遮擋等影響。內建arm的soc其lpr可達到“后向”和“前向”兩種位移模式的分別處理。在這個階段，車輛檢測率效果已可達到99.6%的水平，而重復率低于0.2%。

車牌檢測：車牌檢測是最重要的lpr環節，其后的辨識效果，與此部分數據提取正確率的歸一相關系數，是所有環節中最大的。在有車燈、尾燈、柵格等干擾圖像的影響下，準確提取車牌并將其邊緣準確切割是算法的重要能力。支持soc的lpr已能使用邊沿檢測、正負線檢測、旋轉糾偏、角點檢測等手段，使得車牌邊沿的切割移位率，降低到3%的極值，為下一步的分析提供了可靠的數據源。

字元分割：要將需要辨識的字符目標從車牌中擷取出來。考慮到車牌種類的不同，這一步驟實際要求算法對不同種類的車牌自動適應并提取。以臺灣車牌為例，舊式車牌中存在的4、5、6位數的車牌，以及新式車牌的7位數標準車牌，就需要算法自動判別篩選和擷取。此外，摩托車和大型車車牌長寬比上的較大區別，也是lpr技術必須解決的問題。典型支持arm的lpr解決方案是基于內部字符角點的聚合特征，和字符間留白的線特征，自動制表符區域予以提取。當前擷取的正確率可達99.4%～99.8%之間。

soc結構與lpr解決方案

字符識別：不同地區和國家的車牌字符字體不一。據了解，內建arm的soc其lpr方案當前可支持的字符包括26個英文大寫字母、10個阿拉伯數字，和中國地區72個車牌類屬標記字；擁有巨量的車牌庫是這一環節準確率的保證。例如市面找得到有imp-lpr所采用的是經典的圖像增強加svm模式進行識別，對特殊易混淆的字符，采用專門的分析算法予以針對性的區分，甚至特殊采用逆向金字塔方法，提取每一個字符的識別結果概率。透過這些方式產生的首選答案輸出結果，正確率穩定在98%以上。

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