如今經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，不但城市人口的數(shù)量變得日益龐大，而且城市中最重要的交通工具汽車的數(shù)量急劇增加，與日俱增的車輛時(shí)刻考驗(yàn)著城市交通管理的能力。高效，可靠地管理車輛已成為每個(gè)城市迫切需求。因此車牌識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通管理系統(tǒng)的重要組成部分，越來(lái)越被重視。車牌識(shí)別技術(shù)的探索，促進(jìn)交通管理的智能化和網(wǎng)絡(luò)化，對(duì)于日益趨多的車輛管理的工作有較大幫助。本文提出基于樹(shù)莓派開(kāi)發(fā)板的車牌識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下的車牌識(shí)別。

　　1.總體結(jié)構(gòu)

　　該車輛識(shí)別系統(tǒng)主要由臺(tái)式機(jī)、嵌入式開(kāi)發(fā)板、攝像頭模塊三個(gè)部分組成設(shè)計(jì)圖如圖1所示。

　圖1 車輛識(shí)別設(shè)計(jì)圖

　　該車輛識(shí)別系統(tǒng)包括嵌入式開(kāi)發(fā)板、電源模塊、攝像頭模塊、臺(tái)式機(jī)模塊、通信模塊。臺(tái)式機(jī)作為服務(wù)器，控制與之連接的樹(shù)莓派開(kāi)發(fā)板對(duì)車牌進(jìn)行拍照;通信模塊采用Java語(yǔ)言編寫(xiě)，它們之間的通信通過(guò)TCP/IP協(xié)議，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的交換和傳輸。嵌人式開(kāi)發(fā)板接入互聯(lián)網(wǎng)，配合攝像頭模塊可實(shí)現(xiàn)在停車場(chǎng)、小區(qū)門(mén)禁等需要進(jìn)行車輛身份驗(yàn)證的類似場(chǎng)景，快速識(shí)別車牌信息。

　　2.組件分析

　　2.1臺(tái)式機(jī)

　　臺(tái)式機(jī)部分在Windows環(huán)境下，搭載了由VC2010開(kāi)發(fā)，OpenCV軟件輔助的識(shí)別系統(tǒng)。臺(tái)式機(jī)不斷接收來(lái)自嵌入式開(kāi)發(fā)板的圖像數(shù)據(jù)，圖像被處理識(shí)別后再由無(wú)線傳輸，將識(shí)別結(jié)果返回至嵌人式開(kāi)發(fā)板。

　　開(kāi)發(fā)環(huán)境如下：Visual Studio是由微軟公司推出的開(kāi)發(fā)環(huán)境。它是目前最流行的Windows平臺(tái)應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)環(huán)境之一。Microsoft Visual Studio 2010版本還支持支持微軟云計(jì)算架構(gòu)(Windows Azure)、移動(dòng)與嵌入式裝置開(kāi)發(fā)以及當(dāng)前最熱門(mén)的敏捷軟件開(kāi)發(fā)模型。

　　OpenCv(Open Source Computer Vision Library)于1999年由 Intel公司建立，現(xiàn)如今為其提供支持的是 Wil-low Garage。OpenCV是一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)函數(shù)庫(kù)，它是基于開(kāi)源和跨平臺(tái)發(fā)行的。

　　OpenCV作為一個(gè)外部函數(shù)庫(kù)，可以通過(guò)在 Windows、Linux環(huán)境下的IDE下配置連接，在編程開(kāi)發(fā)時(shí)直接調(diào)用函數(shù)庫(kù)中各種算法對(duì)應(yīng)的函數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)所需的操作，可以有效地加快開(kāi)發(fā)速度。由于OpenCV專門(mén)針對(duì)Intel的處理器做了優(yōu)化，因此在Intel平臺(tái)下則表現(xiàn)出更快的速度。

　　Tesseract是由Ray Smith于1985～1995年間在惠普布里斯托實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)出來(lái)的一個(gè)光學(xué)字符識(shí)別(Optical Charac-ter Recognition,OCR)引擎，曾經(jīng)在1995年UNLV精確度測(cè)試中名列前茅，但1996年后就停止了開(kāi)發(fā)。2006年，Google邀請(qǐng)Smith加盟，重新啟動(dòng)了該項(xiàng)目。該項(xiàng)目目前可以支持 Windows、Linux和 Mac OS等主流平臺(tái)。Tes-seract-OCR 3.0.1以后發(fā)布的版本中加入了中文字符識(shí)別庫(kù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)tif、bmp格式中含中文字符的圖像的識(shí)別。

　　為了提高識(shí)別率，Tesseract-OCR還提供了樣本訓(xùn)練功能，用戶可以通過(guò)收集大量的樣本素材來(lái)訓(xùn)練自己的識(shí)別庫(kù)，從而可以提高用戶對(duì)某些特定性的字符的識(shí)別率。在Microsoft Visual Studio 2010平臺(tái)下用戶可以通過(guò)調(diào)用Tesseract-OCR提供的API接口，將自己訓(xùn)練的識(shí)別庫(kù)放入安裝目錄的tessdata中，配置環(huán)境變量后，對(duì)待識(shí)別的字符圖像進(jìn)行識(shí)別。

　　2.2嵌入式開(kāi)發(fā)板

　　嵌入式開(kāi)發(fā)板采用了當(dāng)下較為流行的樹(shù)莓派開(kāi)發(fā)板。Raspberry是世界上最小的臺(tái)式機(jī)，又稱卡片式電腦，外形只有****大小，卻具有電腦的所有基本功能。它是一款基于ARM的微型電腦主板，以SD/Micro SD卡為內(nèi)存硬盤(pán)，可連接鍵盤(pán)、鼠標(biāo)和網(wǎng)線，同時(shí)擁有視頻模擬信號(hào)的電視輸出接口和HDMI高清視頻輸出接口，只需接通電視機(jī)和鍵盤(pán)，就能執(zhí)行如電子表格、文字處理、玩游戲、播放高清視頻等諸多功能。

　　本次使用的是樹(shù)莓派3B，相較于上代樹(shù)莓派，3B的性能更加強(qiáng)大，搭載1.2GHz的64位四核處理器，增加802.11 b/g/n無(wú)線網(wǎng)卡和低功耗的藍(lán)牙4.1，功耗也有小幅度的增加。

　　3.無(wú)線通信傳輸

　　由于臺(tái)式機(jī)接收到的圖像質(zhì)量好壞會(huì)直接影響到最終識(shí)別的準(zhǔn)確，因此如何將攝像頭拍攝的圖像準(zhǔn)確性﹑快速地傳遞給臺(tái)式機(jī)成了重中之重。TCP(Transmission Control Protocol,傳輸控制協(xié)議)是基于連接的協(xié)議，在正式收發(fā)數(shù)據(jù)前﹐必須和對(duì)方建立可靠的連接。由于TCP連接方式的可靠性，如圖2所示，使得圖片在傳輸過(guò)程中，數(shù)據(jù)的完整性得到保障。

　　圖2 TCP方式傳遞圖片

　　樹(shù)莓派官方預(yù)搭載的編程開(kāi)發(fā)環(huán)境包含了Java語(yǔ)言。Java語(yǔ)言是一種面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言，它提供了基本的封裝方法來(lái)完成指定的任務(wù)，只需要傳人必要參數(shù)，即可調(diào)用相應(yīng)方法，得到想要的結(jié)果。Java也適用于小型機(jī)，它的基本解釋器及類的支持只有40KB左右。此外，Java是面向網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)言，通過(guò)它提供的類庫(kù)可以處理TCP/IP協(xié)議，用戶可以通過(guò)URL地址在網(wǎng)絡(luò)上很方便地訪問(wèn)其他對(duì)象。本次設(shè)計(jì)就使用了Java語(yǔ)言的TCP/IP封裝的方法。

　?、費(fèi)AC地址是上網(wǎng)設(shè)備的“身份證號(hào)碼”，具有全球唯一性。所以使用路由器綁定臺(tái)式機(jī)的MAC地址以及多臺(tái)樹(shù)莓派的MAC地址，指定其內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)IP地址，可以方便管理。

　?、谂_(tái)式機(jī)作為本次方案的服務(wù)器端，使用了Java多線程技術(shù)，監(jiān)聽(tīng)來(lái)自不同P地址的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)保存在指定文件目錄下。

　?、蹣?shù)莓派作為本次方案的客戶端，通過(guò)Java封裝好的方法，實(shí)例化Socket流，連接指定IP地址的服務(wù)器端。在其拍照結(jié)束并檢查文件的合法性，確認(rèn)文件無(wú)異常后，通過(guò)字節(jié)流將文件發(fā)送給服務(wù)器。

　　圖3 IP地址分配圖

　?、艽募_認(rèn)傳輸完畢后，釋放所有資源，等待下次命令的開(kāi)啟。圖片通過(guò)網(wǎng)絡(luò)，在發(fā)送端利用TCP/IP協(xié)議傳遞給臺(tái)式機(jī)，若成功識(shí)別，會(huì)在指定目錄下生成txt文檔，保存車牌號(hào)。

　　臺(tái)式機(jī)服務(wù)器端多線程部分：

　　樹(shù)莓派客戶端發(fā)送數(shù)據(jù)部分：

　　4.車輛識(shí)別過(guò)程

　　(1)基于樹(shù)莓派的云端識(shí)別車牌方法，準(zhǔn)備過(guò)程如下：

　?、匍_(kāi)啟云端的電腦，接入互聯(lián)網(wǎng)。

　?、诖蜷_(kāi)電腦和樹(shù)莓派之間相應(yīng)的通信軟件和識(shí)別車輛的軟件，等待樹(shù)莓派連接，每連接一個(gè)樹(shù)莓派，開(kāi)啟一條線程處理。

　?、蹣?shù)莓派連接電源模塊，接通電源，為方便管理，為每一臺(tái)樹(shù)莓派設(shè)置好靜態(tài)固定的IP地址，通過(guò)無(wú)線網(wǎng)卡連接路由器。

　?、軘z像頭正確連接樹(shù)莓派，裝入樹(shù)莓派保護(hù)盒內(nèi)，保證工作狀態(tài)下減少外界干擾。并將樹(shù)莓派盒子內(nèi)攝像頭正對(duì)道路口，擺在需要車牌識(shí)別的地方。

　　⑤通過(guò)SSH方式開(kāi)啟樹(shù)莓派通信模塊，驅(qū)動(dòng)攝像頭，開(kāi)始工作。

　　(2)捕捉車輛過(guò)程如下：

　　①樹(shù)莓派開(kāi)啟后﹐拍攝圖片，并啟用上傳程序，發(fā)送給云端臺(tái)式機(jī)。

　　②云端臺(tái)式機(jī)收到連接請(qǐng)求，同意連接，并接受樹(shù)莓派發(fā)來(lái)的數(shù)據(jù)﹐保存在指定目錄下，啟動(dòng)識(shí)別車牌程序進(jìn)行車牌的識(shí)別。

　?、廴糇R(shí)別程序成功定位到車牌，進(jìn)行識(shí)別車牌中的字符，并將結(jié)果保存在指定目錄。

　　若識(shí)別程序未定位到車牌，將舍棄此次數(shù)據(jù)，等待下次樹(shù)莓派數(shù)據(jù)的傳輸。云端識(shí)別流程圖如圖4所示。

　　(3)識(shí)別程序工作過(guò)程如下：

　　本系統(tǒng)基于開(kāi)源發(fā)行的OpenCV跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)函數(shù)庫(kù)進(jìn)行設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，采用Microsoft Visual Studio2010開(kāi)發(fā)平臺(tái)，運(yùn)用MFC框架設(shè)計(jì)界面，使用C++語(yǔ)言編程，調(diào)用Tesseract-OCR對(duì)提取出的車牌字符進(jìn)行識(shí)別，主要分三步來(lái)實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別技術(shù)：即車牌定位、字符分割、字符識(shí)別。車牌識(shí)別系統(tǒng)的工作的總流程如圖5所示。

圖4 云端識(shí)別流程圖

圖5 車牌識(shí)別流程圖

　　①圖像的輸入。本系統(tǒng)處理的圖像都統(tǒng)一調(diào)整為像素為2592×1 456，經(jīng)過(guò)大量實(shí)驗(yàn),當(dāng)判定條件的面積選擇為大于10 000時(shí),能夠有效地去除掉微小噪點(diǎn)帶來(lái)的干擾。

　?、谲嚺贫ㄎ弧４谁h(huán)節(jié)主要應(yīng)用形態(tài)學(xué)方法，對(duì)車牌進(jìn)行定位。

　?、圩址指瞽h(huán)節(jié)采用閥值分割法，去除掉噪音的干擾，實(shí)現(xiàn)對(duì)車牌字符的分割，從而提取出車牌字符。

　?、茏址R(shí)別環(huán)節(jié)則利用樣本訓(xùn)練方法，對(duì)字符分割后的圖像進(jìn)行識(shí)別。

　　5.測(cè)試結(jié)果

　　本系統(tǒng)最后對(duì)15張端正的車牌圖像進(jìn)行測(cè)試分析，統(tǒng)計(jì)了車牌完全識(shí)別正確率和車牌字符識(shí)別正確的個(gè)數(shù)。測(cè)試結(jié)果如表1所列，可以看出在共計(jì)15張照片中，完全識(shí)別正確的達(dá)到12，正確率為80.0%。字符共計(jì)105個(gè)，完全識(shí)別正確的有820個(gè)，字符識(shí)別的正確率達(dá)94.3%。

　　對(duì)于識(shí)別錯(cuò)誤的車牌，經(jīng)過(guò)分析一般都是圖像中車牌的位置出現(xiàn)較大的強(qiáng)光光斑干擾和車牌附著灰塵太多干擾造成，從而影響了對(duì)圖像車牌的識(shí)別。含有強(qiáng)光光斑的汽車圖像因素均會(huì)導(dǎo)致本系統(tǒng)的識(shí)別率下降。針對(duì)這一類圖像的識(shí)別，可以在采集圖像時(shí)，通過(guò)攝像頭前增加偏光鏡片，來(lái)降低強(qiáng)光光斑干擾的程度，使得識(shí)別率有所提高。

　　結(jié)語(yǔ)

　　以上就是基于嵌入式開(kāi)發(fā)板的車輛識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)介紹了。該設(shè)計(jì)在成本上大大縮減了鋪設(shè)自動(dòng)識(shí)別車輛的設(shè)備的費(fèi)用，也免去了布線麻煩，功耗低等問(wèn)題。

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