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2018年9月17日 星期一

WATASHI Smart city Alarm~LPR





來源:中国安防协会

近幾年來,車牌辨識的概念被提及的越來越多。面對傳統停車業務,在飛速發展的城市交通面前,暴露出來的停車難、尋車難、效率低下等各種問題,車牌辨識無疑已成為智慧交通行業發展的核心技術。


車牌辨識技術簡單概括,就是基於圖像分割,和圖像辨識的技術,對含有車輛號牌的圖像進行分析處理,從而確定牌照在圖像中的位置,並進一步提取和辨識出文本字符。車牌辨識過程包括圖像採集、預處理、車牌定位、字符分割、字符辨識、結果輸出等一系列算法運算。

車牌辨識應用在智慧停車領域,主要包含出入口車牌辨識、場內視訊引導、道路停車三大板塊,這三大板塊也是城市停車整體架構中,必不可少的部分。

壹、出入口車牌辨識
早期,影像辨識引入到停車場出入口領域,主要還是靠後端辨識,透過前端類比攝影機的視訊流,即時輸入後端分析伺服器,後端伺服器同時接入多路前端攝影機的視訊流,透過伺服器自身算法分析,最終輸出車牌文本資訊到平台。

隨著智慧化程度的前移,網路攝影機逐漸替代了類比攝影機,隨之而來的車牌辨識技術,也整合到前端攝影機內,車輛進入IP Cam的辨識區域內,則觸發攝影機進行抓拍業務和辨識業務,同時輸出車牌資訊,將車牌OSD辨識疊加到抓拍圖片,這樣不但降低了前端設備成本和系統造價,同時還提高了車牌辨識速度。

車牌辨識的整套辨識業務,包括圖像採集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符辨識等環節,最終將車牌辨識的結果,以文本格式輸出,或者疊加在抓拍圖片上,如圖1所示。

1 IPC的車牌辨識流程

01、圖像採集
透過IP Cam對過車或車輛違規行為,進行即時、不間斷記錄、採集。

02、圖像預處理
圖像預處理,是影響車牌辨識率高低的關鍵因素,需要對IP Cam採集到的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。

03、車牌定位
圖像預處理,是影響車牌辨識率高低的關鍵因素,需要對IP Cam採集到的原始圖像,進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。

04、字符分割
字符分割是在圖像中定位出車牌區域後,透過灰階化、灰階拉伸、二值化、邊緣化等處理,進一步精確定位字符區域,然後根據字符尺寸特徵,提出動態模板法進行字符分割,並將字符大小進行歸一化處理。

05、字符辨識
字符辨識是對分割後的字符進行縮放、特徵提取,獲得特定字符的表達形式,然後透過分類判別函數和分類規則,與字符數據庫模板中的標準字符,表達形式進行匹配判別,就可以辨識出輸入的字符圖像。
貳、場內視訊引導
場內視訊引導技術誕生前,停車場車位引導主要還是以超音波技術來實現,但超音波探測器只能做到一對一檢測,且無法做到車輛車牌資訊的獲取,從而實現反向尋車功能無法即時看到停車畫面,而且方案整體施工較為複雜,檢測效果對工程施工的依賴性較高。

影像技術場內引導,大大提高了整體方案的先進性,大華公司率先推出室內影像車位檢測器,基於車牌辨識技術、車輛模型檢測技術,實現對有牌車車牌精準辨識,和無牌車車位狀態準確判斷。同時大華公司推出的兩車位、三車位以及六車位攝影機的行業創新產品,結合雙網口專利技術,大大降低了施工複雜成程度和施工成本。

場內引導影像辨識技術,有別於停車場出入口車牌辨識技術,主要區別在於,前者是基於靜態車輛的車輛模型檢測為前提,進行車牌辨識業務,所以對無牌車的車位狀態,也能進行準確判斷。隨著影像技術在場內引導的廣泛應用,超音波檢測技術,逐漸被市場淘汰。

叄、路邊停車
中國路邊停車業務,最早可追溯到1980年代港澳地區的咪表時代,到21世紀初純人工智慧手持終端收費引入,以及2014年以深圳為代表的「地磁+app」模式。隨著時間推移,可以發現車牌辨識業務也逐漸滲透進來,下面就來回顧一下車牌辨識技術在道路停車管理中的應用。

01、手持POS收費終端
1980年代,港澳地區開始實行咪表管理技術,但該技術並不適應當下市場發展情行,隨著技術的發展,以及客戶對車位管理需求的提高,出現了人工手持智慧收費終端的收費方式,透過人工對車主停車情況進行把握,然後利用智慧收費終端,對車位上的車輛,進行拍照車牌辨識和登記,把登記資訊同步上傳給雲平台做計費管理,如圖2。

2 人工手持智能收費終端拍攝車牌識別車牌號
  
當車輛駛離時,透過人工收費對車輛停車進行繳費,停車欠繳費車主的車牌會被平台自動記錄,欠款會累計到車輛下一次停車收費時進行補繳。但人工管理車位相對效率較低,時常導致停車收費金額流失。

手持終端辨識車位上停放的車輛車牌,其原理屬於後端辨識,透過手持終端拍照功能,結合收費軟體本身自帶的車牌辨識算法,對圖片流中的車牌進行定位、車牌提取、字符切割和辨識,最終輸出車牌資訊。車牌辨識技術結合手持終端的應用,在當時一度受到熱捧。

02、室外影像車位檢測器
室外影像車位檢測器,應用在道路停車領域,可以被認為是「道路停車3.0階段」。室外影像車位檢測器的原理,結合了多種人工智慧技術,比如車牌辨識、超音波檢測、車牌顏色檢測、車輛模型檢測等技術。

每車位放置1台影像車位檢測器,對駛入車輛進行車牌影像,和車位狀態判斷,透過終端盒走無線網橋傳輸方式,把抓拍圖片和對應的辨識結果上傳給雲平台。

就前端室外影像車位檢測器而言,它不僅僅應用到了車牌辨識技術,還應用深度學習技術,把車輛的非結構化數據,提取成結構化數據,超音波檢測技術輔助判斷車位狀態,多重檢測機制,確保車牌辨識率和車位狀態判斷率,如圖3。

3 室外影像車位檢測器實際抓拍圖片

03、槍球聯動方案
槍球聯動方案,是目前車牌辨識,應用於道路停車管理的另一個熱門方案。系統前端設備主要有車位管理槍球一體機、LED常亮補光燈、交換機、終端管理盒和智慧手持終端。

車位管理槍球一體機,用於停車點停車狀態檢測,以及車輛抓拍LED常亮補光燈,用於夜間環境光照度較低時,槍球機的補光,採用暖光燈,降低光污染交換機用於前端網路設備的匯聚終端管理盒用於前端數據暫存手持POS輔助收費工作,用於泊位狀態以及車輛資訊核准、收費管理等。

車位管理槍機,用於管理槍球機視場盲區車位,若現場立桿位置,可以使有效車位避開槍球機的視場盲區(即槍球機視場盲區內沒有泊位),則可以免去車位管理槍機,見圖4。

4 槍球聯動方案現場檢測效果圖

肆、車牌辨識的延伸應用
目前,甲方客戶的需求呈多樣化趨勢,已不僅僅局限於對車牌辨識的要求,以及車身顏色、車標、車型、掛墜、年檢標誌等,和車輛相關的縱向非結構化數據的提取,結合當前行動互聯網技術的普及,市場對車牌的橫向數據挖掘,也有很旺盛的需求,比如車內駕駛員人臉、手機上的二維碼等等。

大華公司抓住了市場的這種個性化需求,與其子公司華睿科技共同推出了機器視覺攝影機,透過前端高幀率攝影機的快速抓拍,在手機處於喚醒狀態時,精準定位手機二維碼,快速辨識二維碼,並輸出文本資訊,同時後端POS機,對前端攝影機傳輸過來的二維碼資訊,完成微信/支付寶扣費。

機器視覺攝影機的強大性能及算法優勢,提高了出入口車主的進出和支付體驗,為影像技術在停車領域的多樣化應用,提供一個很好的實際案例。

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