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海普天述车牌识别系统的国内外现状

2020-06-08 14:00:52

  国外的车牌自动识别技术起步很早。在上世纪80年代,就开始有一些图像处理方法使用在车牌自动识别的某些应用。这时的车牌自动识别技术的研究尚未形成完整的系统体系。通常是使用简单的图像处理方法来解决一些具体问题,但最终结果仍需人工操作。

海普天述车牌识别系统的国内外现状(图1)

  到了90年代,车牌自动识别的系统化研究才开始起步。经典的就是A.S.Johnson等提出车辆牌照的自动识别系统分图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分,以此完成车牌的自动识别。R.A.Lotufo采用视觉字符识别技术分析得到的图像,最先是在二值化图像中寻找车牌,再用边界跟踪技术提取字符特征,利用统计最邻近分类器和字符库中的字符进行比较,得到车牌候选号码,再对这些号码核实检查,确认是否是该车牌号码,最后确定车牌号码。这个时间段的应用在识别正确率方面有所突破,但未考虑到识别实时性,识别速度还需要提高。

海普天述车牌识别系统的国内外现状(图2)

  我国的车牌格式和国外的不一样,因此我们可以参照国外的车牌识别系统的研究技术,但不能应用。我国车牌识别需要识别汉字,但识别英文字母和数字,还是可以参考国外的研究技术。

海普天述车牌识别系统的国内外现状(图3)

  我国在90年代就开始研究车牌识别系统。现在比较成熟的产品有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼,香港亚洲视觉科技有限公司的慧光车牌号码识别系统等等。此外西安交通大学的图像处理和识别实验室、上海交通大学的计算机科学和工程系、清华大学人工智能国家重点实验室、浙江大学自动化系等都做过类似研究。

  这些车牌识别系统的识别率都还比较高,有95%或是97%、98%,但是这些车牌识别系统的识别检测结果大部分是在简单场景下得到的。而在实际的交通场合或是更加复杂的背景环境中,这些车牌识别系统的识别率通常都没有90%,有时更低。