車牌定位在電子警察中的工程應(yīng)用 摘要：提出一套圖像處理的新組合和表策略，在特定的環(huán)境中可以實(shí)現(xiàn)二值化閾值的自適應(yīng)調(diào)整，將車牌識(shí)別提高到工程應(yīng)用的水平。 關(guān)鍵詞：電子警察 邊緣提取 車牌定位 識(shí)別 近年來(lái)，我國(guó)在城市和交通建設(shè)方面取得取巨大的進(jìn)步。然而，面對(duì)越來(lái)越多的交通路口、收費(fèi)站以及治安卡口，傳統(tǒng)的人工值守顯然已經(jīng)滿足不了要求。為解決這種現(xiàn)狀，出現(xiàn)了適應(yīng)信息化時(shí)代的計(jì)算機(jī)集成產(chǎn)品，即電子警察，并已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。

電子警察采用視頻圖像的識(shí)別技術(shù)，全天候進(jìn)行車輛及道路的監(jiān)控，對(duì)違規(guī)車輛進(jìn)行抓拍，實(shí)現(xiàn)了城市道路交通的智能化管理，達(dá)到無(wú)人化值守。利用該系統(tǒng)可以迅速查明違章車輛、分析交通事故，為進(jìn)一步整頓交通環(huán)境，交通管理科學(xué)化提供高效可靠的技術(shù)依據(jù)。

1 抓拍照片分析

出了性價(jià)比的原因，目前國(guó)內(nèi)電子警察系統(tǒng)的圖像獲取單元一般都采用ccd工業(yè)電視攝像機(jī)，而且被架設(shè)在室外�，F(xiàn)以闖紅燈違章抓拍系統(tǒng)為例來(lái)分析抓拍的圖像數(shù)據(jù)。

（1）由于紅燈的停車線靠近行人通道，造成圖像背景特別復(fù)雜；

（2）機(jī)動(dòng)車的車型較多，車牌的位置各不相同；

（3）拍攝圖像時(shí)受天氣、照明以及運(yùn)行等因素的影響很大；

（4）攝像機(jī)受路口實(shí)際條件的限制，可能距離較遠(yuǎn)，交有一定角度；

（5）臟、舊車牌比較模糊，還有不少故意作弊的車牌。

這種圖像數(shù)據(jù)要比在實(shí)驗(yàn)室所用的數(shù)據(jù)惡劣得多，而且意想不到的情況也時(shí)有發(fā)生，這就給圖像識(shí)別帶來(lái)了極大的困難。

2 圖像處理方案

通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)檢測(cè)，最終選用了圖1所示的圖像算是方案。

對(duì)圖像數(shù)據(jù)的灰度化、平滑、邊緣檢測(cè)、二值化以及旋轉(zhuǎn)都屬于圖像的預(yù)處理部分。判定就是準(zhǔn)確地定位車牌位置，接下來(lái)先對(duì)車牌進(jìn)行字符分割，然后逐字提取待征，形成該字符的特片向量，將這個(gè)特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以便于字符識(shí)別。所以字符識(shí)別部分用一個(gè)三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，先進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到收斂的一組權(quán)值。

限于篇幅，本文只介紹圖像預(yù)處理和判定部分，識(shí)別應(yīng)用部分這里就不討論了。

2.1 灰度化與平滑

為了便于處理后的傳輸和存儲(chǔ)，由ccd攝象機(jī)獲取的圖像通過(guò)圖像采集卡采集到工控機(jī)或圖像處理器件后，一般會(huì)轉(zhuǎn)換成jpeg格式。這樣處理的對(duì)象也就是jpeg文件，要進(jìn)行灰度化，以去掉彩色信息，加快處理速度�；叶然墓娇梢圆捎檬剑�1）。

g(i,j)=0.11×r（i,j）+0.59×g(i,j)+0.3×b(i,j) （1）

其中，g(i,j)處的灰度值，r，g，b分別為該點(diǎn)的三基色值。但是，定位車牌時(shí)亮度信息并不重要。鑒于在這個(gè)式子中，g基色占的比重最大，所以有理由灰度化時(shí)只取綠色信息就可以了。

圖像平滑的目的是為了消除噪聲。噪聲并不限于人眼所能看到的失真或變形，有些噪聲只有在進(jìn)行圖像處理時(shí)才能發(fā)現(xiàn)。一般來(lái)說(shuō)，圖像的能量主要集中在其低頻部分，而車牌的信息主要在高頻部