车牌识别技术的国内外研究现状

在现代化交通系统中，如何快速准确地提取目标车辆的车牌信息一直是一个技术性难题，它一直制约着交通系统现代化、自动化、智能化的发展脚步。车牌识别技术的研究早在20世纪90年代就已经开始了。技术的核心是通过对拍到的车牌图像进行分析，在非人工千预的情况下自动获取车牌信息，从而确定车辆牌号。在车牌识别系统研究中，许多的新技术和新方法被不断地提出并应用，例如图像处理技术、模糊数学理论、神经元网络算法等等，也有人将一些传统方式和高新技术相结合来进行应用，但到目前为止，由于各种客观的不利环境因素存在，还没有一种解决办法可以作为最有效的"银弹，，来解决应用中的所有技术难题，它们在系统的准确性和实时性方面虽都有其自己的解决办法和设计方案，但健壮性和鲁棒性均达不到理想要求。因此LPR系统虽然经历了20多年的发展，依然是一个能够被解决但一直没有被妥善解决的问题。

国外在这方面的研究工作开展较早。早在上世纪70年代，英国就在实验室中完成了"实时车牌检测系统，，的广域检测和开发。同时代，还诞生了面向被盗车辆的第一个实时自动车牌监测系统。直至今日，国外对车牌检测的研究已经取得了一些令人瞩目的成就，如YuniaoCul提出了一种车牌识别系统，在车牌定位以后，利用马尔科夫场对车牌特征进行提取和二值化，对样本的识别达到了较高的识别率。EunRyung等利用图像中的颜色分量，对车辆牌照进行定位识别，其中提到了三种方法:①以Hough变换为基础的边缘检测定位识别；②以灰度值变换为基础的识别算法；③以HLS彩色模式为基础的车牌识别系统，识别率分别为81.25%、85%、91.25%。日本对车牌图像的获取也做了大量的研究，并为系统产业化做了大量工作。

目前，以色列的Hi一Teeh公司研制的多种see/CarSystem，适用于几个不同国家的车牌识别。新加坡的vLPRs只适合于新加坡的车牌。此外日本、德国等发达国家都有适合自己本国车牌的识别系统。我国做得较好的产品是中科院自动化研究所的"汉王眼"，另外，亚洲视觉科技有限公司、深圳市吉通电子有限公司以及上海交通大学、清华大学等高校都做过类似的研究。从目前一些产品的性能来看，车牌识别系统的识别率和识别速度都有待提高。因此，研究高速、准确的定位与识别算法是当前的主要任务，图像处理技术的发展与计算机性能的提高都会促进车牌识别技术的发展，提高车牌识别系统的性能。

关于车牌识别的研究，国内外学者己经作了大量的工作，但仍然存在一些问题，比如车牌图像的倾斜、车牌自身的磨损、光线的干扰都会影响到定位的精度。车牌字符识别是在车牌准确定位的基础上，对车牌上的汉字、字母、数字进行有效确认的过程。目前已有的方法很多，但其效果与实际的要求相差很远，难以适应现代化交通系统高速度、快节奏的要求。因而对字符识别的进一步研究也同样具有紧迫性和必要性。