文献综述
- 研究背景
随着国家经济的发展，人民的生活水平不断的提高，城市的不断扩建，人流的不断涌入，形成了私家车的需求量也不断增加的现象，有限的道路无法满足出行的需求。伴随而来的便是众多的交通问题以及车辆管理问题，庞大的汽车数量必然会导致交通问题，如交通事故、行车超速、闯红灯、乱停违章等等 。国家虽然投入大量的资金建设基础设施，但没有一套行之有效的管理系统，依旧无法从根本上解决交通问题。我国目前的交通现象有路边停车，但路边的停车是否合理，会直接影响到整个交通秩序。不合理的停车会导致小路段的交通阻碍，进而产生大规模的交通问题，合理的采用科学方法来解决交通问题，可以有效的减少资源浪费以及道路的拥挤，加之创建文明城市，更需要构建出使交通运行高效且安全的系统。我国道路复杂，车辆遍布大小道路，因此对车辆的出入控制、监测黑牌机动车、失窃车辆查询，停车场的管理车辆等，都需要对车牌信息的做到准确的获取。牌照的获取遇到很多复杂的情况，比如天气恶劣、车辆密集，车牌不清楚，采光度等，这些都影响着对车牌的读取。我国的车牌具有特殊性，它是由中文、英文、数字组成，使得获取准确信息更加复杂。因此针对具体的获取牌照信息难题，我们需要设计出一套多方位的识别系统。
- 国内外研究情况
车牌识别的研究，国外学者和研究人员做了大量实验，获取了很多科研成果，并应用于实际中。对于车牌的识别主要通过摄像机、数码相机等设备采集车辆牌照，然后进行车牌号码的识别。
2.1 国外研究现状
车牌识别开始于上世纪的80年代，是由西方资本主义国家为了解决当时的交通问题所提出的，但只处于初级阶段，只能做特定的识别，无法应用于交通量多的道路。到了90年代，随着科学技术的发展，使得车牌识别技术进一步发展，结合计算机技术和机器视觉技术，但只能获取正对面的车牌信息，对于倾斜,模糊，遮挡无法准确获取。到目前车牌识别技术经过多次的发展，现如今国外很多家公司研制出可以准确识别获取信息的识别系统。经过30多年的发展，一些国家和公司借助于其他技术，如摄像、视觉和计算机飞速发展，已取得了许多重要的研究成果。目前世界上开发汽车牌照识别系统的公司有很多，其中有15家能提供商业化的完整系统，且识别效果较好。目前逐渐将其扩大至车辆出入控制，自动收费等应用领域。英国Alphatech公司是世界上首个研究车牌识别的商业公司，其图像部于80年代中期研制出了RGUS车牌识别系统，具有处理黑白和彩色图像的功能，识别速度大约100ms，且此系统可以实现对100公里/小时车速的汽车实现拍照和识别，准确率高达80%[81。与此同时，新加坡Optasia公司和香港亚洲视觉公司也分别开发了VLPRS识别系统和VECON识别系统，应用效果也基本满足当时的需求。但因开发的识别系统地域性强，只能适合限定地区的使用，因此发展受到了一定的限制。目前很多国家已经研制出针对于本国车牌的识别系统，系统已经开始加入匹配，分类，算法等先进技术，但到目前为止还没有研制出适用于世界上任何一个国家的车牌识别系统。
2.2国内研究现状
我国对汽车牌照识别技术的研究远远落后于西方发达国家。由于国外公司研制的产品无法直接识别汉字，并且因技术和保密方面的限制，我国必须克服困难研究并开发出拥有自主知识产权的车牌识别系统。国内各科研院所的学者经过十余年的研究和积淀,现在已经取得了比较可观的科研成果。西安交通大学、上海交通大学、清华大学和浙江大学在国内最早对此研究，由于国家的扶持和重视，逐步增大的人员和科研经费投入，使得上述院校的重点实验室里出现了一批简易的车牌识别系统，并且在逐步的完善和优化中。中科院自动化研究所研制的一种收费站识别系统正确率可达97%。华南理工大学尝试将二值化方法应用于车牌信息特征处理，使得识别率达到了96%。虽然我国在汽车牌照识别技术方面已经取得了一些成果，但毋庸置疑，我们的技术还不够成熟。尽管在实验室环境下某些方法和系统能达到较高的识别率，但现实应用环境不同于实验环境，还有许多问题需要我们去处理和克服。当前，我国交通压力的日益增加也迫使我们必须找到或开发出适应性更好、识别率更高且更稳定的识别技术，这也是本文立题之本。
- 本人研究思路
首先通过上网了解有关车辆识别系统，并查阅相关文件，期刊，作初步分析现行城市交通环境下，车辆整体的运行情况以及使用情况，分析收费站，停车场，车管所多获取车辆信息的具体情况，分析这些数据是否可靠，准确，拍摄的效果是否清晰。同时分析在不同的环境，不同的采光度对获取信息是否存在影响。目前城市的主要问题就是闯红灯、压线、黑牌照、停车场乱停、路边乱停。因此影响整个交通秩序。不同的道路口，车辆的密集度不同，会产生抓拍不到的现象，根据存在的问题找出合理解决的办法。不同的天气也会影响拍摄效果，雾天、雨天、或者采光度不高，这样拍摄出来的牌照，很难去识别，因此如何设计通过拍摄的其他条件来准确知道车辆信息，以免外界条件下影响信息的获取是值得去挖掘与探索的。可以设计场景分别在白天与夜晚，雨天与晴天分别做实验，来对比所获取的信息，找出问题的关键，解决问题。我国的牌照相比于外国牌照，显得比较复杂，包括了中文、英文、数字，这些使得牌照的分析更加困难，因此需要设计出对牌照进行分类的切割式分析，将车牌进行定位、字符分割，字符识别。图像定位是在车辆牌照图完成的找到车牌部分，剔除其他无关信息。图像分割将待处理的图像经过特定的算法分成一定数量的、特定的且能够反映图像特征的区域。字符识别就是一个分类的过程，将不同类别的图像分隔开进行处理。
参考文献
[1]阳能.基于LabVIEW与IMAQ的汽车牌照识别[J].长沙航空职业技术学院学报,2006,6(4):58-61. DOI:10.3969/j.issn.1671-9654.2006.04.016.
[2]刘春英.基于LabVIEW的车牌图像识别技术研究与应用[J].廊坊师范学院学报（自然科学版）,2010,10(2):45-47. DOI:10.3969/j.issn.1674-3229-B.2010.02.013.
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