闫凯锋
(大唐山东新兴能源技术有限公司,山东青岛 266061)
基于车牌识别技术的车辆出入管理系统研究
闫凯锋
(大唐山东新兴能源技术有限公司,山东青岛 266061)
利用模式识别技术替代IC卡技术,使用车牌识别技术实现车辆的门禁和收费等管理功能,在居民小区、写字楼、停车场、高速公路的出入口安装摄像头,当车辆经过时,摄像头对车辆拍照,然后利用模式识别技术对车牌进行识别,从而实现对车辆身份的识别,进而实现车辆出入控制、停车场收费、路桥收费等功能。
模式识别;车牌识别;车辆;出入管理;门禁;收费
现在的车辆出入管理系统,比如车辆门禁系统、停车场收费系统以及传统的公路收费系统都是基于IC卡的,这些基于IC卡的系统存在诸多缺陷。
基于IC卡的系统,司机在进入时必须将车辆停在合适位置进行取卡,非常不方便。特别是出入口设置在坡路上时,取卡就更为不便,甚至会造成事故。而ETC收费系统,虽然不用停车取卡,但是要求车辆必须低速通过感应区域,而且经常出现感应不灵敏的情况,使用十分不方便,同时需要车主购买车载ETC设备,价格不菲,非常不经济。
车牌是一辆汽车独一无二的信息,因此,对车牌的识别技术可以作为辨识一辆车最有效的方法。车牌识别相对于IC卡的标示方法,使用更加便捷,而且使用成本也较低。
为解决上述技术问题,我们提出了一种感应灵敏、无需停车操作、控制方便、用途广泛的车辆出入管理系统,在小区、停车场、高速公路的入口安装摄像头,当车辆经过时,摄像头对车辆拍照,然后利用模式识别技术对车牌进行识别,从而实现对车辆身份的识别,进而实现车辆门禁、停车场收费、公路收费等功能。
本系统包括三部分:智能感应模块、车牌识别模块和上位机。智能感应模块要由运动传感器构成,用以感应驶近的车辆;车牌识别模块包括摄像模块和信息采集模块。摄像模块用以对车辆进行拍照,信息采集模块用以采集牌照、时间、地点等信息;上位机包括信息存储模块、数据处理模块和指令输出模块。信息存储模块中存有所有车辆的数据信息,将所拍摄牌照的车辆信息调出,连同信息采集模块采集的数据信息发送到数据处理模块进行处理,然后通过指令输出模块输出指令。
在居民小区、写字楼、停车场、高速公路的出入口安装摄像头和运动传感器。
3.1 收费停车场、收费路桥使用情况
当车辆行驶至入口时,智能感应模块感应到驶近的车辆时,将该信息发送至上位机,上位机发出指令,控制车牌识别模块对驶近车辆进行车牌摄像和信息采集,车牌及采集到的信息发送至上位机的数据处理模块,与信息存储模块中的数据进行比对处理,并发送指令至指令输出模块,指令输出模块输出指令,控制门禁开关,允许驶近车辆驶入。
当车辆行驶至出口时,出口的智能感应模块会感应到车辆的靠近,智能感应模块会向上位机发送请求,上位机会向摄像模块发送指令,摄像模块会对车辆进行拍照。上位机收到摄像模块发送来的图片,上位机会对图片进行处理,将车牌上的信息识别出来,然后将车牌信息与存储模块记录的车牌信息进行对比,从而计算出车辆在停车场的时间和高速公路的行驶距离,从而计算出收费金额,对于已经预付费的车辆,系统直接扣款放行,对于不是预付费的用户,车辆只能停车后进行人工结算。
3.2 在居民小区、写字楼的门禁应用情况
首先将车牌信息在上位机系统进行登记。当车辆进入摄像视野后,智能感应模块会向上位机发送请求,上位机会向摄像模块发送指令,摄像模块会对车辆进行拍照,拍到的图像会传送到上位机。上位机收到摄像头发送来的图片,上位机会对图片进行处理,将车牌上的信息识别出来。车牌信息与登记的车牌信息进行比对,如果有匹配的,系统会发送指令放行。
无需停车操作;感应灵敏;使用方便、安全;可广泛应用于小区、停车场或公路收费站等场合;无需车主办理IC卡和车载ETC终端,降低使用成本。
随着近几年模式识别技术的发展,识别率不断提高,硬件成本不断下降,模式识别技术在现实中的应用会越来越广。
其实基于车牌识别技术的车辆出入管理系统,也可应用于人,我们提出一种基于人脸识别的人员出入管理系统。该系统可以应用于写字楼和住宅的门禁、电影院、地铁、公交车的收费等。在门禁应用场景中,在写字楼或者住宅等场所的入口安装摄像装置,当人员走到摄像装置前,进行拍照,系统会对图像与系统内存储的图像进行比对,如果匹配正确,允许人员进入。在收费应用场景下,在电影院入口、地铁入口、公交车门口安装摄像装置,当人员走到摄像装置前,进行拍照,系统会将图像存储如系统存储器中,在人们离开时,摄像装置再次对人员进行拍照,系统会进行图像比对,根据比对结果计算人员在内的时间或者距离,从而计算出收费金额。
目前,人脸识别技术还不是非常成熟,人脸识别在生活中的应用也不够广泛,但是,我们相信,随着社会进步和技术发展,基于人脸识别的出入管理系统也会走进人们的现实生活中,为人们的生活提供更多便利。
[1]焦李成,周伟达,张莉.智能目标识别与分类.科学出版社, 2010.
[2]张学工.模式识别.清华大学出版社,2010.
TP391
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1003-5168(2014)04-0126-01