第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

随着社会的进步及科技水平的提高，人们拥有的现代化交通工具数量日益增多，这为人们的工作生活带来巨大便利的同时，也使得城市交通面临着巨大的压力与挑战。交通的基础设施增速较慢、执法工作人员缺乏、执法设备智能化水平低等因素使得道路拥堵、能源消耗、城市交通安全等问题日益突出，交通问题开始影响到社会生活的方方面面，日益成为社会高速发展的瓶颈[1]。车牌识别（License Plate Recognition，缩写为 LPR）[2-4]是交通系统现代化、智能化的关键因素。传统车牌识别系统[5]的实现是基于 PC 工控机与 IP 摄像机相结合的前端系统架构，而 PC 计算机能力的增加必定会导致系统功耗变得更大、成本更加高昂、可靠性难以保证的同时系统的维护量也随之攀升。近几年来，智能移动终端（Windows phone 及 Android 平台或者 iOS 平台）[6]的摄像能力和处理能力已得到了快速的提升。另一方面，智能相机（Smart Camera）[7]应用了高性能的嵌入式处理器平台，具有强大的计算能力和超低的系统功耗。因此以嵌入式为核心的智能手机及智能相机平台可以很好地解决传统车牌识别系统存在的问题。目前广泛应用的违法停车现场拍照取证系统[6]主要依靠交警使用像机对违法车辆进行拍照后，再由人工辨识违章车牌，因此整个系统操作流程繁琐复杂，费时费力。基于智能手机的车牌识别系统[8]能够被灵活应用于智能交通中，并且成本低，普及面广，交警可以随身携带，现场执法，对违规车辆或套牌可疑车辆进行近距离拍照，手机系统会自动识别出拍摄车辆信息，然后发送至交警服务台，整个操作流程简单易行，提高了交警执法效率。目前，国内外在这方面的研究非常少，这使得在移动手机上研究车牌识别更有意义。

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1.2 研究内容与主要工作

本文的研究是在本实验室积累的研究成果上进行的。本实验室先后实现卡口系统[9]、传统的 PC+IP 摄像头电子警察系统[10]、基于 Windows Mobile 智能手机车牌识别系统[8]等；针对车牌识别技术的研究，先后运用了小波分解与径向基神经网络法识别[9]、基于决策树的 SVM 车牌字符识别[11]、基于核聚类的支持向量机识别[12]、基于弹性网格特征提取字符识别[8]等。这些实验室研究成果的积累对本文的研究给予了很大的帮助。利用嵌入式设备的优越性，本文从工程应用角度出发，主要对交警现场拍照执法取证的移动场景及设备置于卡口或交通信号灯路口处的固定场景进行有针对性地嵌入式平台车牌识别系统开发。主要工作如下：1、建立车牌图像数据库在本实验室同学的帮助下，分别建立智能手机及智能相机摄像头采集的车牌数据库。分析比较不同环境下建立的数据库异同点，并在此基础上有针对性地开发车牌识别算法。2、基于 PC 车牌识别测试系统的研究与实现本文分别实现基于 PC 平台的车牌识别测试系统和基于 PC 平台的字符特征提取及字符笔画宽度提取系统，主要对基于颜色与纹理相结合的快速车牌定位算法、基于垂直投影与车牌固有特征相结合的车牌字符快速分割算法及基于 Gabor 特征提取的车牌字符识别算法进行深入研究，并对各个算法在不同嵌入式平台开发的性能进行比较分析。

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第二章 移动终端及智能相机平台介绍

2.1 引言

2013 年 5 月份，Gartner 发布了第一季度移动终端的销售报告。数据报告显示，谷歌 Android 操作系统手机如今在所有手机销量中的占比接近 75%。毫无疑问，高端手机已成为手机行业销售增长的主要驱动力。因此，通过智能移动手机设备来采集车牌图像，并在手机上实现车牌识别系统将会变得越来越有意义。目前电子警察系统具有图片清晰度低、系统功能扩展性差、环境适应性差、功能简单缺乏深度应用等缺点，因此应用高清化、集成化、网络化、智能化的高清智能相机进行电子警察系统开发是智能交通行业的发展趋势。以下主要对本文所采用的 Windows Phone 智能手机操作系统、Android 智能手机操作系统及嵌入式 EagleEye3 智能相机等三种嵌入式平台进行详述介绍，并对各系统进行对比，指出各自的优劣点。

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2.2 Android操作系统简介

Android 系统采用分层架构，其平台架构如图 2.1 所示，从高到低分别为Applications、Application Framework、Libraries 及 Android Runtime 和 Linux Kernal。由平台架构图 2.1 可知，Android 平台开发属于最上层，采用 Java 语言开发，开发者可以看到底层的代码，因此在开源架构下，开发者可以基于 Android 平台替换底层的源代码，构建开发框架，实现个性化定制。本文采用 ihD908 智能手机开发车牌识别系统，ihD908 智能手机如图 2.2 所示，具体手机参数如表 2.1 所示。该智能机采用 Android 2.3 版本操作系统，支持 IM 视频通话，同时提升了多媒体能力，改善了系统的电源管理，并且支持 SIP 网络电话。目前，市面上的 Windows 类智能手机主要采用 Microsoft 公司的 Pocket PC、Palm OS 等操作系统，但是这些系统在手机上运行操作极为繁杂，对硬件要求极高，以至于限制了它的更好发展。而 Windows Phone 的诞生彻底改变了用户的看法。Windows Phone 基于 Windows CE 内核，具有桌面定制、图标拖拽、滑动控制等一系列前卫的操作体验，是当前主流的移动设备平台之一。本文以 Windows Phone7（简称 Win P7）[50]作为主要介绍对象。

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第三章 基于 PC 车牌识别系统的研究与实现 ........15

3.1 引言 ..... 15

3.2 定位算法实现.... 15

3.3 字符分割算法实现 .......... 20

3.3.1 预处理算法..... 21

3.3.2 字符粗分割算法 .... 23

3.3.3 字符细分割算法 .... 23

3.4 字符识别算法实现 .......... 26

3.5 基于 PC 平台车牌识别系统的实现 ..... 36

3.6 本章小结..... 39

第四章 基于智能手机平台车牌识别系统的实现 ..........41

4.1 引言 ..... 41

4.2 Windows Phone 平台车牌识别系统实现 ..... 41

4.3 Android 平台车牌识别系统实现 .... 45

4.4 不同移动手机平台车牌识别系统开发比较....... 47

4.5 本章小结..... 49

第五章 智能相机平台的车牌识别系统开发....51

5.1 引言 ..... 51

5.2 智能一体机电子警察系统介绍..... 51

5.3 嵌入式软件模块开发 ...... 52

5.4 车牌识别系统的智能相机平台实现 .... 54

5.5 智能相机与智能手机及 PC 平台开发比较........ 57

5.6 本章小结..... 58

第五章 智能相机平台的车牌识别系统开发

5.1 引言

本文在 2.4 节对 EagleEye3 系列智能相机硬件系统结构进行了介绍，智能相机如图 2.5 所示，相机参数如表 2.3 所示。本章节首先对基于 EagleEye3 智能相机开发的电子警察系统总体进行介绍，再对智能相机嵌入式软件开发流程及算法典型优化方法进行详细介绍，实现在 EagleEye3 智能相机平台上开发车牌识别子系统，最后对 Windows Phone、Android 及 EagleEye3 智能相机等三种不同嵌入式平台的开发进行比较。智能一体机电子警察系统的框架设计如图5.1所示，主要分为两部分：前端智能一体机和后端管理平台。前端智能一体机在EagleEye3智能相机平台进行开发，集智能相机硬件系统和智能高效的图像处理算法于一体，实现图像采集、图像处理、JPEG及H.264编码和网络传输等主要功能，其中图像处理主要包括车辆检测及跟踪、车牌识别以及红绿灯识别等核心算法，这也是整个电子警察系统开发最核心的模块。后端管理平台在PC上位机上进行开发，主要实现相机参数设置、检测区域设置及存储配置，并且提供实时高清视频及车辆信息显示、记录等功能。

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结论

本文从工程应用角度出发，以移动和固定两种不同应用场景为背景，主要针对车牌识别系统开发展开研究，实现了用于测试算法性能的 PC 平台车牌识别系统、用于手持执法移动环境的 Windows Phone 和 Android 智能手机平台车牌识别软件、用于固定交通场景监控执法的 EagleEye3 智能相机平台车牌识别系统等不同应用场景系统开发。主要研究成果包括以下内容：

1、不同应用环境下数据库的建立与分析本文在实验室全体同学的帮助下，通过手机设备摄像头和智能相机摄像头捕获图像建立不同的车牌图像库，并对车牌图像进行标定，最终建立完整的未加人为挑选的车牌数据库，其中利用智能手机建立起的车牌数据库共 1087 张，利用智能相机建立起的车牌数据库共 488 张，并针对不同车牌数据库特点进行分析。

2、车牌识别算法研究在建立的车牌数据库基础上，本文研究了一套性能优越的车牌识别算法。首先针对我国车牌固有特征，研究了基于车牌颜色和纹理相结合的车牌快速定位算法，以及经过背景减法预处理后基于垂直投影和车牌固有特征相结合的字符准确分割算法。然后对基于 Gabor 特征提取车牌字符识别算法进行研究，选用了性能最佳的三尺度四方向 Gabor 滤波器参数，采用了均匀网格和弹性网格分别对汉字以及字母和数字进行 Gabor 特征提取，并设计了余弦向量夹角分类器。最终实现完整车牌识别算法。

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参考文献（略）