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随着我国经济的飞速发展，机动车也随之不断增加，不规范驾驶行为、超速、路口违反交通信号等交通违法行为也越来越多。据公安部统计数据显示，2012年全国共查处不按交通信号灯指示通行交通违法行为2649万起，平均每天7万多起；共查处超速行驶9000多万起，因超速行驶肇事导致7000多人死亡。大量的违章事故的处理使得交通管理部门的压力也不断增大，而智能车牌识别系统，能将违章事故的处理过程大大简化，实现违章处理全自动化，从而大大提高了交通管理工作效率。
一、车牌识别系统
1.车牌识别系统组成
车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个部分，其中车牌定位指在拍摄的汽车图像中找出车牌所在的位置并将车牌区域提取出来；字符分割是将定位后的车牌图像去除车牌边界后进行字符的分割，从而得到单个的字符图像；字符识别是把分割好的字符通过处理和特征提取，进行具体的字符识别。识别后的字符和摄像头的地址码（包含具体时间、地点、违章缘由等信息）通过GPRS传输至管理中心的数据库，通过管理中心的违章确认处理后，将处罚结果通过GPRS短消息通知车主。其组成图如图1所示：
2.车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的关键步骤，定位的准确和快速将直接影响到最后字符识别的准确率。常见的车牌定位的方法有基于直线边缘检测（Hough变换）的方法、基于闽值迭代的方法、基于图像彩色信息的方法、基于灰度检测的方法、基于模板匹配的方法、基于自适应能量滤波的方法等。其中基于直线检测（Hough变换）的方法对复杂环境下车牌变形或者车牌污损较多时失效的可能性会大大增加，并且计算量较大；而闽值迭代的方法对车牌颜色模式很敏感，当存在两种或两种以上的车牌颜色模式时，就无法定位；图像彩色信息的方法当车牌区域颜色和附近颜色非常相似时，定位的错误率也会大大增加。考虑到复杂环境下各种因素都可能出现，并且每种定位方法都存在一定的局限性，为提高车牌定位的准确率，本系统采用由粗到细的多车牌定位法定位车牌。
如图像二值化处理后，用灰度检测法使车牌边缘强化，快速的定位车牌位置的同时也增加了车牌的纹理信息。图2是经边缘检测后的图像。
边缘检测后的车牌图像已经比较突出，接着可以根据特征法对对车牌特征进行投影定位。先通过水平定位测定车牌的水平位置，再通过垂直定位和投影分析得到准确的车牌位置。
3.字符分割
字符分割是将车牌中的单个字符分割出来，正确的分割直接影响到后继字符的识别。最常见的字符分割方法是基于投影特征的分割法，通过投影图中的峰谷分布规律进行字符分割。但是在复杂环境下如果车牌附近框架较多的话则投影图中就很难准确分割出来。因此本系统在原有的垂直投影前先增加水平方向的投影分割，实验表明这样的改进能增加了一定的分割准确率。
4.字符识别
在车牌识别系统三个组成部分中，字符识别是最后也是最关键的一部，尤其是字符噪声的处理，直接将影响到最后的识别结果。常用的去噪算法有去除杂点的算法、最大连通域的边界均值的方法、Gabor滤波算法等，但是这些算法在连续噪声，高噪声等情况下去噪情况并不是很理想，因此本系统主要研究了基于EMD的去噪算法去除噪声，然后再重建字符。该算法的具体步骤如下：（1）归一化和二值化。先将所有的字符都归一化到的矩阵，并对字符图像进行二值化处理，如规定目标值为“1”，背景值为“0”。（2）积分投影。对二值化后的图像进行积分投影，得到投影近似曲线。（3）经实验发现，4层分解后提取出来的高频分量去噪后拟合出来的投影波形效果最好，因此对上一步骤中的投影近似曲线进行EMD分解到4层高频分量。（4）对每个IMF的每个数据点采用Gabor滤波器进行平滑处理。（5）对滤波处理后的前几个IMF分量和未经处理的IMF分量进行信号重构，即得到滤波后的信号。
三、结语
识别出的字符输入计算机，与实时上传的车辆违章相关信息进行统一存储，并提供确认界面由工作人员进行信息复核，违章数据经过确认后将形成车辆违章信息数据库，可定期通过短消息方式通知车主，并可定时与银行进行数据同步，以便实现费用代缴。另外，根据之前通过交通主管部门提供的基础数据库，包括通缉、被盗、欠费等车辆信息，将识别系统送来的车牌号进行比对，发现相关车辆时系统可给出声光告警信息。车牌识别系统由于识别速度快，大大增加了违章处理的工作效率，同时在停车场、收费站等特殊场地也可以实现实时登记、上网收费等功能。
参考文献
[1]李会民，张仁津，基于改进BP网络的车牌字符识别方法研究[J]，计算机工程与设计，31（3）：619-621，2010.
[2]王夏黎，周明全，耿国华，基于视频检测和颜色的车辆牌照提取方法[J]，计算机应用与软件，22（11）：41-44，2005.
[3]廖翔云，许翔标，龚仕伟，车牌识别技术研究[J]，微机发展，13：31-33，2003.
[4]孟杰，伯绍波，苏诗琳，基于灰度图像的车牌字符提取算法研究[J]，微计算机信息，23（9）：254-257，2007.
（作者单位：南京信息职业技术学院）
一、车牌识别系统
1.车牌识别系统组成
车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别三个部分，其中车牌定位指在拍摄的汽车图像中找出车牌所在的位置并将车牌区域提取出来；字符分割是将定位后的车牌图像去除车牌边界后进行字符的分割，从而得到单个的字符图像；字符识别是把分割好的字符通过处理和特征提取，进行具体的字符识别。识别后的字符和摄像头的地址码（包含具体时间、地点、违章缘由等信息）通过GPRS传输至管理中心的数据库，通过管理中心的违章确认处理后，将处罚结果通过GPRS短消息通知车主。其组成图如图1所示：
2.车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的关键步骤，定位的准确和快速将直接影响到最后字符识别的准确率。常见的车牌定位的方法有基于直线边缘检测（Hough变换）的方法、基于闽值迭代的方法、基于图像彩色信息的方法、基于灰度检测的方法、基于模板匹配的方法、基于自适应能量滤波的方法等。其中基于直线检测（Hough变换）的方法对复杂环境下车牌变形或者车牌污损较多时失效的可能性会大大增加，并且计算量较大；而闽值迭代的方法对车牌颜色模式很敏感，当存在两种或两种以上的车牌颜色模式时，就无法定位；图像彩色信息的方法当车牌区域颜色和附近颜色非常相似时，定位的错误率也会大大增加。考虑到复杂环境下各种因素都可能出现，并且每种定位方法都存在一定的局限性，为提高车牌定位的准确率，本系统采用由粗到细的多车牌定位法定位车牌。
如图像二值化处理后，用灰度检测法使车牌边缘强化，快速的定位车牌位置的同时也增加了车牌的纹理信息。图2是经边缘检测后的图像。
边缘检测后的车牌图像已经比较突出，接着可以根据特征法对对车牌特征进行投影定位。先通过水平定位测定车牌的水平位置，再通过垂直定位和投影分析得到准确的车牌位置。
3.字符分割
字符分割是将车牌中的单个字符分割出来，正确的分割直接影响到后继字符的识别。最常见的字符分割方法是基于投影特征的分割法，通过投影图中的峰谷分布规律进行字符分割。但是在复杂环境下如果车牌附近框架较多的话则投影图中就很难准确分割出来。因此本系统在原有的垂直投影前先增加水平方向的投影分割，实验表明这样的改进能增加了一定的分割准确率。
4.字符识别
在车牌识别系统三个组成部分中，字符识别是最后也是最关键的一部，尤其是字符噪声的处理，直接将影响到最后的识别结果。常用的去噪算法有去除杂点的算法、最大连通域的边界均值的方法、Gabor滤波算法等，但是这些算法在连续噪声，高噪声等情况下去噪情况并不是很理想，因此本系统主要研究了基于EMD的去噪算法去除噪声，然后再重建字符。该算法的具体步骤如下：（1）归一化和二值化。先将所有的字符都归一化到的矩阵，并对字符图像进行二值化处理，如规定目标值为“1”，背景值为“0”。（2）积分投影。对二值化后的图像进行积分投影，得到投影近似曲线。（3）经实验发现，4层分解后提取出来的高频分量去噪后拟合出来的投影波形效果最好，因此对上一步骤中的投影近似曲线进行EMD分解到4层高频分量。（4）对每个IMF的每个数据点采用Gabor滤波器进行平滑处理。（5）对滤波处理后的前几个IMF分量和未经处理的IMF分量进行信号重构，即得到滤波后的信号。
三、结语
识别出的字符输入计算机，与实时上传的车辆违章相关信息进行统一存储，并提供确认界面由工作人员进行信息复核，违章数据经过确认后将形成车辆违章信息数据库，可定期通过短消息方式通知车主，并可定时与银行进行数据同步，以便实现费用代缴。另外，根据之前通过交通主管部门提供的基础数据库，包括通缉、被盗、欠费等车辆信息，将识别系统送来的车牌号进行比对，发现相关车辆时系统可给出声光告警信息。车牌识别系统由于识别速度快，大大增加了违章处理的工作效率，同时在停车场、收费站等特殊场地也可以实现实时登记、上网收费等功能。
参考文献
[1]李会民，张仁津，基于改进BP网络的车牌字符识别方法研究[J]，计算机工程与设计，31（3）：619-621，2010.
[2]王夏黎，周明全，耿国华，基于视频检测和颜色的车辆牌照提取方法[J]，计算机应用与软件，22（11）：41-44，2005.
[3]廖翔云，许翔标，龚仕伟，车牌识别技术研究[J]，微机发展，13：31-33，2003.
[4]孟杰，伯绍波，苏诗琳，基于灰度图像的车牌字符提取算法研究[J]，微计算机信息，23（9）：254-257，2007.
（作者单位：南京信息职业技术学院）