车标自动识别系统研究背景现状及目的意义

1、1研究背景11 .公路交通信息化，包括高速公路建设、省级国道公路建设 22,城市道路交通管理服务信息化 23.城市公交信息化 21 .车牌自动识别系统3(1)闯红灯识别系统 3(2)超速报警系统3(3)黑名单稽查系统 3(4)片口系统3(5)高速公路收费系统 4(6)停车场收费系统 4(7)自动放行系统 4(8)车辆调度系统4(9)公交车报站系统 4(10)车管所车检管理系统 4(11)居民区智能系统52 .车型自动识别系统53 .车标自动识别系统 52国内外的研究现状 63研究的目的和意义71研究背景社会经济的发展促使道路交通迅速发展，机动车数量不断增加。为了解决地 面交通迅速发展所引发的各

2、种问题，智能交通系统(Intelligent Transport System)被提到了重要位置。智能交通系统是为了从根本上解决日益膨胀的地面交通的诸 多困难而出现的一个新的技术领域，它是以信息技术为代表的高新技术在道路交 通运输中的集成应用，是先进的信息技术、数据传输技术、控制技术及计算机处 理技术等技术结合应用的综合管理系统，使人、车、路与环境和谐结合，受到世 界各国高度重视，发展极为迅速。智能交通在我国主要应用于三大领域：1 .公路交通信息化，包括高速公路建设、省级国道公路建设公路交通领域目前热点的项目主要集中在公路收费， 其中又以软件为主。公 路收费项目分为两部分，联网收费软件和计重收

3、费系统。 此外，联网不停车收费 (IETC)是未来高速公路收费的主要方式。2 .城市道路交通管理服务信息化兼容和整合是城市道路交通管理服务信息化的主要问题， 因此，综合性的信 息平台成为这一领域的应用热点。 除了城市交通综合信息平台，一些纵向的比较 有前景的应用有智能信号控制系统、电子警察、车载导航系统等。3 .城市公交信息化目前国内的公交系统信息化还不普遍，智能公交调度系统在国内也没有得到 广泛应用，也是可以重点发展的领域。在地域分布上，国内的各大城市特别是南 方沿海地区对于智能交通的发展都非常重视。 在城市智能交通领域，北京、广州 走在我国前列。随着计算机技术和自动控制技术的发展，交通控制

4、中心的功能得到了增强， 控制手段也越来越先进，经过10余年的发展，ITS取得了令人瞩目的应用效果。 2008年投入使用的北京奥运智能交通系统凸显我国ITS的发展和应用水平，北京奥运会启用了十大智能交通系统为保障奥运交通畅通、安全发挥了重要作用， 得到了奥委会大家庭和国际媒体的赞扬。十大系统包括：现代化的交通指挥调度系统、交通事件的自动检测报警系统、自动识别“单双号”的交通综合监测系统、 数字高清的奥运中心区综合监测系统、 闭环管理的数字化交通执法系统、 智能化 的区域交通信号系统、灵活管控的快速路交通控制系统、 公交优先的交通信号控 制系统、连续诱导的大型路侧可变情报信息板和交通实时路况预测预

5、报系统。奥运智能交通系统体现了我国ITS发展成果及应用水平，对交通管理智能化 具有重要意义。奥运智能交通系统将成为国家ITS进一步发展的催化剂、火车头, 将在今后一段时间内成为国内其他城市学习并建设的目标。在现代交通发展的大趋势下，智能交通系统受到的关注越来越广泛。可以预 见，智能交通系统是未来世界道路交通的发展趋势。基于视觉的车辆自动识别系统是智能交通系统的重要组成部分。而车辆自动识别系统包括：车牌自动识别系统、车型自动识别系统和车标自动识别系统1 .车牌自动识别系统车辆牌照的自动识别是计算机视觉与模式识别在智能交通领域的一个典型 应用，目前已经应用在不同领域而且起到了十分重要的作用。车牌识

6、别系统的工作原理是：首先利用图像采集系统对全景图片进行自动抓拍静态或动态的图像信 息，同时还对违章进行全程录像，可使执法依据更充分配合红绿灯、 抓拍摄像头 等固定设备，通过计算机视觉算法，对所拍摄的动态视频信号进行图像分析， 利 用车牌识别软件对目标物体进行检测和分析， 并利用相关算法进行自动识别，可 以方便快捷的实现轻松缴费、违章记录、流量统计等大量工作。查阅大量资料， 从我国当前的实际国情以及路况、车况出发，目前我国的车辆牌照的自动识别技 术主要应用在以下方面：(1)闯红灯识别系统当红灯亮时，捕获闯红灯的违章车辆并自动拍下违章现场照片， 将该车违章 行为记录在案，作为罚款依据，起到规范行车

7、及警示的作用。(2)超速报警系统当车速超过一定值时，捕获超速的违章车辆、记录违章地点并计算该车当时 行驶速度，同时现场报警进行拦截，将违章行为记录在案，作为罚款依据。(3)黑名单稽查系统将经过此地的车辆进行车牌识别，与黑名单 (闯红灯、超速、超载、套牌、 未交养路费、未年检等)进行实时比对，一旦相符立即报警。(4)片口系统识别的车牌与黑名单(通缉、挂失、肇事逃逸、涉案车辆)比对，一旦相符立 即报警。所有过往车辆都将记录，用于事后查询。(5)高速公路收费系统车辆进出片口均进行车牌识别，进站与出站的车牌必须一致，解决因工作人 员作弊造成的款项流失问题，最终做到有效防止倒片、换片等偷逃过路费的行为。

8、 阻止中途互换入口片的逃费车辆，减少车辆停靠时间，加快通行速度。(6)停车场收费系统降低车辆被盗的风险，减少工作人员劳动强度。对于内部停车场，可以通过 车牌识别结果和停车场内部车辆数据库比对，对注册车辆以及免费车辆予以放 行，禁止其他车辆进出，做到完全无人值守。对于政府建筑、大学校园或者公共 管辖区等地区，事先注册的车辆经自动识别后允许自行进入，没有注册的车辆则在保安人员的协助下进入指定的停车场区域， 并对其进出时间做出相应记录，有 效提高管辖区内车辆停放的安全性。自动识别进入车辆的车牌和进入时间，当该 车辆开出停车场时，将识别出具车牌和离开停车场的时间， 并由停车场业务管理 系统计算出该车辆

9、停留的时间和相应费用。系统能准确将收费车辆和特种车辆进 行分类，防止逃票逃费。(7)自动放行系统特种车辆(军车、警车、预交费车辆)的自动放行，非授权车辆(无驶入信息、 中途调换车牌、假免费车等)禁止通行或补交费用。(8)车辆调度系统进出车自动管理、查询。(9)公交车报站系统进出站公交车自动管理、查询、公交车进站语音报读。(10)车管所车检管理系统把识别的车牌与相关车辆数据一起保存，降低劳动强度(11)居民区智能系统封闭式居民小区物业管理及重要部门的保安管理，减少车辆被盗机率。随着车牌识别技术的推广普及，定会产生立竿见影的效果。对加强高速公路、 城市道路管理，减少交通事故、车辆被盗案件的发生，保

10、障社会稳定等各个方面 和领域都将产生重大而深远的影响，同时可以为整个社会的发展提供切实可靠的 服务。目前跟车牌识别有关的成型产品已经相继投入使用，而且应用面不断拓广。 如北京汉土科技、昆明利普视觉、上海高德威等这三家企业为代表的智能交通产 品在实际的道路监控中取得了良好的效果。 我们发现利用计算机自动识别可以大 大简化人的劳动，消除人为干扰，减少乃至杜绝出错的可能，对提高公路交通的 自动化程度及人性化管理，促进智能交通系统的发展具有重大的实际意义。2 .车型自动识别系统随着我国经济的持续快速增长，交通事业的蓬勃发展，省、市际快速公路网、 城市高速、高架道路、桥梁、隧道及其收费网点的迅猛增加，车

11、辆分类越来越受 到重视，从而使得车型识别成为“智能交通”的一个重要组成部分。车辆类型，简称车型，是指车辆的种类型号。目前世界各国对车辆收费均制 定了统一收费的标准，但基本上还是根据车辆类型的不同进行分别收费。因此， 就需要我们能够正确地进行车型识别。在交通控制和管理中，车流量的统计是最 基础的工作。为了准确统计车流量，往往需要对车型进行分类。车型分类的目的 是区分出当前车辆是大型车、中型车还是小型车。有的文章当中还将目前常见的 车型分为三大类：客车、货车和轿车。车型识别是指以数字图像或视频信号流为研究对象， 通过图像处理与自动识 别方法，获取机动车辆有关型号信息的一种实用技术。随着计算机技术、

12、软件技 术、模式识别技术的快速发展，车型识别的相应产品一定会在智能交通系统中得 到广泛而实际的应用。3 .车标自动识别系统车标自动识别系统是车辆自动识别系统的重要组成部分。 解决好车标识别的 问题，从另一个角度提高了车型识别的正确率， 这对于在当前竞争激烈的ITS市 场中增强产品竞争力具有极高的经济意义。车标是车辆的重要信息，是车辆的标志性图像，它不仅包含了车型信息，更 重要的是还包含了生产厂家的信息且难以更换。 有了车标信息，在车辆刑事案件 侦破中会迅速缩小目标范围，提高破案效率。如果将车标信息与车牌和车型信息 相结合，将会极大地提高车辆识别的可靠性。它是车辆识别技术的一个新的研究 方向，是

13、对现有的基于车牌和车型识别的车辆识别技术的重要补充和发展，未来，这项技术必将开辟一片更加广阔的天地。2国内外的研究现状车标定位是一种典型的目标检测和定位技术。 在自动目标识别系统中，目标 的定位的精确程度是目标正确识别的关键和前提。 在当前有关目标定位的文献中 讨论最多的是在复杂环境下的人脸定位技术人脸定位的技术方法可以为在我们 在进行车标定位时带来帮助和启示。其中路宏等提出了一种比较实用的基于多模 板的单人脸检测方法，它是通过不同长宽比的多个人脸模板进行检测和定位， 最 后利用人脸器官的边缘特征进行确认。 但在车标识别技术中，当识别的车标种类 数较多时，直接使用上述这种方法进行车标定位会消耗

14、大量的计算时间。车标定位以后，车标的识别问题就转变为 2D形状的识别问题，在此主要介 绍国内外研究2D形状识别的现状。2D形状识别问题一直以来是模式识别领域 研究的重要课题，尤其是近年来商标自动识别技术更是成为研究的热点。当前出现了许多有关2D形状识别的技术方法，这些方法按照不同标准进行分类。按照 其中一种标准可分为局部技术和全局技术，局部技术是基于使用形状的局部特征 如关键点、特征点等，全局技术则是基于使用形状的全局特征， 如付立叶描述子、 矩等。按照另一种标准，2D形状识别方法还可分为基于区域的技术和基于边缘 的技术（也可称为基于内部的技术和基于外部的技术）。基于区域的技术主要是处 理形状

15、的内部区域特征，如纹理特征等，这种技术常用于基于内容的图像检索。 基于外部的技术是只追踪形状的外部边缘特征， 而忽略形状的内部特征。以上两 种分类标准都是与形状的特征提取有关的，而有的标准是与分类器（即识别算法） 有关的，按照这种标准2D形状识别方法又可分为基于统计方法、基于句法模式 识别的方法、基于人工神经网络的方法等。然而没有哪种单一的方法能解决所有 的目标识别问题，但如果对问题的每一部分施加最适宜技术， 就会取得极大的改 进，因而往往成功的目标识别系统都会使用几种算法技术来达到最满意的功效。 所以在2D形状的识别中并不局限使用某种方法，而往往是结合了几种方法的优 点来进行识别。3研究的目

16、的和意义地面交通管理系统是一个庞大而复杂的系统，需要消耗大量的人力和财力。 在当今社会条件下，各个生产或生活的环节对地面运输工具的需求越来越大，而相应的车辆生产也逐步大规模化。 各个城市的交通状况越来越拥挤，使用人力管 理交通的方法越来越不适应现实情况；并且，随着车辆的增多，盗窃车辆、利用 车辆进行犯罪活动的违法事件也越来越多，而完全使用人力来解决这些侦破工作 同样显得事倍功半。基于这样一些原因，智能交通化管理应运而生，车型识别系 统是智能交通化管理系统的一个子系统，它们在智能交通领域中有着重要和广泛 的应用，同时也是图像处理和模式识别等交叉学科研究的热门课题，因此对相关技术的研究正受到普遍关注。作为一个车辆类型精确识别实时系统，包括车辆的 视频检测、车辆外形和大小以及车辆标志的识别。对