云计算也能助交管？看车牌识别应用潜力

    车牌识别技术不仅可以辨别车牌信息，还能够提供更为精准的数据信息。例如，某一辆汽车盗用他人机动车号牌，在经过卡口时，车牌系统会抓拍到车辆情况；在联网的情况下，会与原汽车颜色、品牌等一一校对，一旦发现异常会自动报警。因此，车牌识别技术是行业发展的重中之重，前端设备以及云技术的应用都为车牌识别深入发展添彩。

　　前端监控与配套设施很重要

　　俗话说巧妇难为无米之炊，对于车牌识别系统，虽然各种图像识别算法不断推陈出新，一定程度上补救了原始图像可能的质量缺陷，但也必将牺牲一定的识别准确率。反过来，在识别技术相对成熟稳定的情况下，对前端摄像机以及配套设施的合理选择与架构，即最大限度提高原始图片的质量，可在提升系统识别率上达到事半功倍的效果。而这一步中起到决定性因素的除了摄像机本身，更有补光设备等。

　　1、摄像机

　　车牌识别与车牌在图片中占据的横向比有关，一般需求在60～100个像素，最大不高于300（根据识别软件厂家的研发能力而不同）。一条标准车道（3.75～4.5米）大概占据800个横向像素，故而两百万的高清摄像机可兼顾到1～2条车道，五百万则可以兼顾2～3条车道的信息，亦即在提供更优质图像的同时，高清摄像机也节省了前端硬件的投入。

　　从标清到高清，前端摄像机像素上的革命性升级，也给车牌识别带来了革命性发展，据此凌云光子技术集团客户经理王锐更深入到了感光传感器的角度：“CMOS可提高图像质量，解决CCD诸如成本偏高、帧率限制等固有弱势。可以说，CMOS或将引领未来的高端高清摄像机市场，而尖端的CMOS技术，会对车牌识别起到很好的推动作用。”另一方面，浙江大华技术股份有限公司产品经理朱克玉则表示了不同的看法：“考虑到安防行业应用需求，因为CCD传感器灵敏度相对较高，且能有效避免移动物体的成像变形等问题。至少在目前，在智能交通领域采用CCD传感器机会较多。”

　　除了高清趋势，针对车牌识别系统的需求，前端摄像机必须允许用户自行设置快门、增益等图像参数，以得到最佳图像效果，同时还需具备优秀的低照度、灵敏度、稳定性及白平衡效果，并具备二次开发的能力，方便工控机或内嵌抓拍处理器获取摄像机的参数信息，或写入配套的算法。最后，其需具备丰富的I/O接口，以便接入地感线圈、闪光灯等外围设备。

　　2、辅助硬件

　　目前我国对于车牌识别准确率的标准是白天不低于95%、夜晚不低于80%，由此可见夜间识别率存在大幅的降低，究其原因，还是图片的质量问题，当然这里的影响因素较为单一，即光照。

　　针对这一问题，算法方面一直有所升级，可在一定程度上降低噪点并提亮抓拍到的图片，但针对夜间光照度差的情况，更多的升级选择在硬件上。除了在摄像机方面采用灵敏度更好的尖端CCD、CMOS芯片（当前选用灵敏度更好的CCD仍较多）及大口径镜头，以提升相机的夜间灵敏度。更多的还在于夜间补光设备的选择与安装。通过立杆高度与补光灯角度的配合，获得科学的补光效果，尽量使光线正面打到车牌上，而在补光灯的选择上也经过了一定的发展：

　　闪光灯（气体灯）：峰值亮度高，优点是可以拍摄到驾驶室的人。但平均寿命短，光污染大，对人眼有一定损伤，甚至可能影响驾驶员的驾驶安全。目前我国部分城市已有相关硬性要求出台，限定了闪光灯的使用范围；

　　LED频闪灯：能与摄像机保持同步，亮度优于常亮灯，也具备爆闪的方式，亦可看清驾驶室，相对而言安全性更好，只是图片质量会比闪光灯稍差。

　　除了补光方式的演变，博康智能产品经理王朝英还补充道：“安装上可从过去摄像机位置固定的静态方式，慢慢发展为搭配云台，以配合运动车辆来进行更好的抓取。”

　　技术突破云平台控制成本

　　技术突破还在于对图像的处理。按正常判定来看，一部监控摄像机对应一条车道，如今车牌识别技术和图像处理能够提高，因此目前识别系统可应对两条车道的车辆车牌情况。依靠强大的内核处理器，可处理较大的图像格式，因此在图像识别和处理上得到了双重提升。简单、有效是视频识别系统标配的要求。