车牌识别技术在加油站的应用(胜利油田).pdf

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车牌识别技术在加油站的应用周祥国（中石化胜利油田河口采油厂信息中心，山东东营，257200）摘要：

车牌自动识别系统是一种基于自动检测、图像处理、计算机视觉以及模式识别等技术于一体的智能系统,其已进入到不同层次的现代交通应用领域，走向更加深入的应用。

文章在阐述了车牌自动识别系统基本技术原理和应用前景的基础上,根据目前加油站实际情况，详细介绍车牌自动识别系统在加油站中的具体应用。

关键词：

车牌识别；光学字符识别；嵌入式一体化结构方式；加油站ApplicationoflicenseplaterecognitioninfillingstationZhouXiangguo（HekouOilProductionPlant,ShengliOilfield,Dongying,257200,China）AbstractAbstractAbstractAbstract：

AutomaticVehicleIdentificationSystemisaintelligentsystemusingtheautomaticdetection,imageprocessing,computervisionandpatternrecognitiontechnologies,etc.Ithasappliedtoalllevelsinmoderntransportationterritory,moreandmoreembeddedapplicationsofAutomaticVehicleIdentificationsystemhavetakenplace.OnthebasisofintroducethebasictheoryandApplicationprospectsofAutomaticVehicleIdentificationSystem,andaccordingtothecurrentactualsituationoffillingstations,thearticlediscussthespecificapplicationinfillingstationindetail.KeyKeyKeyKeywordswordswordswords：

LicensePlateRecognition；OpticalCharacterRecognition；IntegratedStructureSystem；Fillingstation0引言现代社会已进入信息时代，随着计算机技术、通信技术和计算机网络技术的发展，自动化的信息处理能力和水平不断提高，并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用。

在这种情况下，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。

目前指纹识别、视网膜识别技术已经到了实用阶段；声音识别技术发展也是相当的快。

作为现代社会的主要交通工具之一的汽车，在人们的生产、生活的各个领域得到大量使用，对它的信息自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理等方面有十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要课题。

车牌识别系统目前已经成熟应用于各类的智能交通、安防系统中，对图像、视频中的车辆号牌进行自动的检测识别.典型的应用系统为：

闯红灯自动监测系统，机动车超速监测系统，治安卡口系统等智能交通系统1。

1加油站现状及必要性某企业内部加油站目前负责旗下所有单位的油料供应。

由于其加油站使用的加油系统是随加油机附送的软件，功能比较单一，只能满足基本加油需求，主要存在以下问题：

原有加油系统油卡分为普通卡和机动卡两种，普通卡实行一加油车辆一张卡，机动卡不限制车辆。

在加油时，只是对卡的有效性进行验证，不考虑加油车辆是否与该卡所属车辆相匹配，导致乱加油、油料流失的情况发生，而从现有技术上做不到油卡专用，只能通过人工鉴定的方式，司机与加油员的冲突时有发生，为管理带来极大的隐患。

要解决车卡专用的问题，只能对加油车辆实行车辆特征验证。

同时，由于加油站每天业务繁忙，不能因此影响效率，因此识别准确率和识别速度成为考虑的重要因素。

车辆号牌是唯一对车辆身份识别的标记，它的特殊性和重要性决定了采用车牌识别技术是比较好的解决方案2。

根据加油站防爆的特殊要求，在综合考虑了RFID技术和车牌识别技术的成本、易用性和先进性后，决定采用车牌识别技术来实现车卡校验的效果。

通过车牌识别技术，实现车、卡校验的目的，有效防止油卡乱用，油料流失现象的发生。

2车牌识别技术的实现原理和实现方式车牌识别技术是集光学、电子、软件、人工智能等多领域的一项实用技术，是一种不依赖于电子信号，利用光学特性，基于光学字符识别（OpticalCharacterRecognition，简称OCR）技术对车辆牌照进行识别从而辨识车辆身份的一种技术3。

从OCR技术的含义来说，车牌识别技术的基本工作流程4如图1。

车辆图像采集OCR字符识别应用部分（指运用车牌识别结果的一切管理模块或软件）车辆图像识别结果（包括车牌号、颜色，牌照位置等）图1车牌识别技术的基本工作流程其中车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符5。

识别步骤概括为：

车牌定位、车牌提取、字符识别6。

三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。

识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值；另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。

车牌识别技术在发展过程中存在两种结构模式：

传统结构模式和嵌入式结构模式7。

目前传统结构模式由于具有一些难以克服的弱点，如：

识别率受环境影响较大、恶劣环境下适应性较差、后期维护困难等弱点。

已逐渐被嵌入式一体化结构所取代。

车牌识别系统采用这种嵌入式一体化结构的基本思路是：

将从摄像到识别的所有工作模块全部集成到一个箱体中，作为一个独立整体，完成车牌识别的全部工作，获得车辆信号通过处理输出为所需的数据，包括车牌小图片，车牌位置，车牌颜色信息等，并以约定的传输协议与计算机管理软件进行数据交换,最终后台计算机。

车牌自动识别系统主要由摄像头、视频采集接口、计算机和辅助照明装置组成。

计算机通过视频采集接口采集摄像头摄入的视频图象，经处理和识别得到车牌号。

在自然光较暗影响识别效果时，由辅助照明装置提供摄像光源8。

目前车牌自动识别产品大多数采用嵌入式一体化结构设计方式，采用数字信号处理器（DigitalSignalProcessing，简称DSP）作为识别算法的硬件运算平台，并摈弃了通常的CCD（ChargeCoupledDevice，电荷耦合器件）外围电路，集视频采集、自动调光、车牌定位、字符切分、字符识别、图像压缩、数据传输和自动温度控制于一体，独立运行于应用系统之外9。

3系统实现原理加油站入口车道埋设车辆感应线圈，设置监控摄像机实时监控入口车道。

当有车辆进入时，触发车辆感应线圈，向处理单元发出车辆通过信号，处理单元收到车辆通过信号后启动抓拍单元的辅助光源，同时高速抓拍车辆前景图片，通过识别模块进行图像分割，确定车牌位置，进行定位、字符边缘提取、字符粗切分、字符细切分、字符特征提取、字符识别、牌照底色识别等处理，完成对车辆牌照的自动识别过程10。

识别结果（车牌号码、颜色、入场时间）存入车辆出入信息数据库中。

加油时，计算机根据加油卡号快速检索数据库获得该卡注册车辆信息，与车牌识别结果进行比对，如果相符，则直接进行加油操作。

系统结构图如图3：

地感线圈摄像头识别结果服务器服务器前端计算机图3：

系统结构图另外，根据实际需求，可以在车牌、颜色比对基础上，增加车辆外形比对，能够极大提高车辆与油卡的匹配程度。

4结束语本系统将车牌识别技术应用于加油站，同时与IC卡管理有机结合，使加油管理在原来单纯人为控制的基础上，增加了自动控制智能，使车加油严格执行一车一卡对应管理，有效杜绝加油卡使用混乱局面，在很大程度上提高了车辆加油效率，减轻了加油工人的劳动强度，有效地控制了油料流失。

是拓宽车牌识别技术应用领域的又一次成功尝试。