乌鲁木齐破胎器厂家漫谈opencv车牌识别毕业设计：以车牌识别应用为例看安防SoC实现IVS。运用在交通领域的视频监控系统是较为高端的，往高画质和智能化发展已成为共识。作为最重要且最基本的一种智能化应用，车牌识别(lpr)解决方案的需求大而强烈。传统上，基于dsp和(x86)pc的lpr方案对大多数的监控设备设备商而言，其开发时间会较长、成本较高，安装上较复杂严格。

最新基于soc芯片的lpr方案，则可利用arm芯片的通用处理能力，结合专门的程序优化，研发出安装方便和性能可靠的道路交通监控摄影机，以及相关影像监控设备，能降低制作成本，便于厂商大规模生产。

用技术响应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。据2012年的数据显示，中国市场全新部署超过了2万支交通监控摄像机，而台湾也有超过2千支。此外，数据也显示交通监控更为发达的美国和英国，其城市道路上使用的监控摄像机密度，大致在每0.7km～1.2km一支。若以此为标准来推估，中国地区未来每年增加的交通监控摄像机数量，可稳定在30，000到50，000支之间；台湾则是在4，000支左右。如果将用于停车场、小区、厂区出入口的安装需求也算进来，数量会更加可观。

现今可行的lpr算法解决方案，必须满足以下四个特点：

性能稳定。必须能在绝大部分环境下提供正确稳定的输出，lpr业界通行标准，要求全牌识别正确率不低于99%，全字符准确率不低于97%。

界面方便。这样的特性，使设备厂商能够尽其可能开发不同特色的上层应用，满足各类终端需求。lpr的上层包括建构车辆搜索、使用分析等程序，现今交通监控常见的各种衍生应用。为了达到开发上的方便性，必须要让下层的算法提供较为高档和完全的接口功能；在数据输出上，充分考虑不同的上层应用，提供容易改造的基础。

降低整合困难度。也就是降低具备lpr的设备产品本身开发难度，可以大大加快产品推出的速度，及时响应市场需求。

占用较低的处理器资源。如果lpr稍复杂而对cpu的要求提高，将会实际削弱算法的部署能力，影响设备的其他菜单现。

一些根基于arm的新兴lpr程序如何运作，并且能符合上述的几项必备特点，让我们透过以下的交通监控测试为例来分析说明(测试样本为20，000张台湾交通监控图面和1，000小时录像)。典型的soc芯片级lpr解决方案，是基于通用的arm将一个完整的车牌识别应用功能实现分为两个部分：被硬化的基础操作数ive(智能影像引擎)，以及上层功能实现。其核心程序模块包括：车辆检测和跟踪、车牌检测、字符分割，字符识别和规则输出。下面予以逐一说明。

从车体到车牌到数字

车辆检测和跟踪：将画面中的车辆从背景中分割出来并予以跟踪，从而明确每一辆需要进行车牌检测的车辆实体。要解决由于光照的变化、背景混乱运动的干扰、运动目标的影子、摄像机的抖动以及车辆目标的自遮挡和互遮挡等影响。内建arm的soc其lpr可达到“后向”和“前向”两种位移模式的分别处理。在这个阶段，车辆检测率效果已可达到99.6%的水平，而重复率低于0.2%。

车牌检测：车牌检测是最重要的lpr环节，其后的辨识效果，与此部分数据提取正确率的归一相关系数，是所有环节中最大的。在有车灯、尾灯、栅格等干扰图像的影响下，准确提取车牌并将其边缘准确切割是算法的重要能力。支持soc的lpr已能使用边沿检测、正负线检测、旋转纠偏、角点检测等手段，使得车牌边沿的切割移位率，降低到3%的极值，为下一步的分析提供了可靠的数据源。

字元分割：要将需要辨识的字符目标从车牌中撷取出来。考虑到车牌种类的不同，这一步骤实际要求算法对不同种类的车牌自动适应并提取。以台湾车牌为例，旧式车牌中存在的4、5、6位数的车牌，以及新式车牌的7位数标准车牌，就需要算法自动判别筛选和撷取。此外，摩托车和大型车车牌长宽比上的较大区别，也是lpr技术必须解决的问题。典型支持arm的lpr解决方案是基于内部字符角点的聚合特征，和字符间留白的线特征，自动制表符区域予以提取。当前撷取的正确率可达99.4%～99.8%之间。

soc结构与lpr解决方案

字符识别：不同地区和国家的车牌字符字体不一。据了解，内建arm的soc其lpr方案当前可支持的字符包括26个英文大写字母、10个阿拉伯数字，和中国地区72个车牌类属标记字；拥有巨量的车牌库是这一环节准确率的保证。例如市面找得到有imp-lpr所采用的是经典的图像增强加svm模式进行识别，对特殊易混淆的字符，采用专门的分析算法予以针对性的区分，甚至特殊采用逆向金字塔方法，提取每一个字符的识别结果概率。透过这些方式产生的首选答案输出结果，正确率稳定在98%以上。

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