树莓派实现车牌识别

原创于 2025-10-18 10:26:55 发布 · 738 阅读

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#树莓派 #车牌识别 #OpenALPR #字符识别 #OpenCV

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基于树莓派实现的车牌鉴定与字符识别原型

摘要

本文介绍了在RASPBERRY PI 3设备上实现的车牌鉴定与字符识别原型的开发。该设备用作程序控制器，能够通过集成摄像头获取实时视频。从视频中提取车牌图像，并据此识别其中的字符。随后，将车牌信息、当前日期、时间和摄像头代码整合到服务器中，可通过网络应用程序进行访问。由此可实现对车辆出入的系统化控制。

1. 引言

人工视觉(AV)是人工智能(AI)的一个领域，旨在通过获取、处理和分析现实世界图像的方法，创建光学识别的技术系统，以生成可供机器处理的信息[1]。

AV的一个应用是车辆牌照自动识别系统(ALPR)，这些系统由硬件和软件组成，能够通过光学字符识别技术(OCR)读取车牌并识别字母数字字符[2]。

本文介绍了通过RASPBERRY PI 3电子设备开发用于车辆车牌鉴定及所含字符识别的原型。其主要功能包括：自动车牌鉴定、使用光学字符识别进行字符识别、生成牌照文本以及自动将信息发送至服务器。用户通过网络应用程序与系统交互，查看数据库中登记的信息，例如日期、时间、车辆照片和车牌[3]。

2. 相关工作

有许多关于图像处理与分析应用于车辆牌照识别的不同研究和项目，现在我们介绍其中最重要的几项研究。2008年，圣布埃纳文图拉大学波哥大分校的学生开发了名为“sistema de visión artificial para el reconocimiento de placas en vehículos particulares”的系统，该系统通过数字图像处理技术识别车辆车牌上的六个字符，并将识别数据记录在一个可编辑的文本文件中，文件包含鉴定的时间和日期等附加信息。图像采集通过网络摄像头完成。为实现车牌定位及字符分割，采用了多种图像处理技术，如颜色滤波器、形态学操作、区域增长等。该研究建议在未来的工作中使用神经网络[2]。另一项重要工作是由工业学院系统工程与自动化系开发的“用于车牌检测与识别的人工视觉系统”。

瓦拉勒博大学工程学院。该项目源于开发一种用于汽车车牌检测与识别系统的构想。其主要目标是可用于停车场出入口控制，当摄像头检测到车辆时即拍摄图像。系统由三个模块组成：车辆注册车牌的位置定位、图像处理以及字符识别。该算法被设计为无论车牌大小或旋转角度如何，均能获得满意的结果。本项目采用基于C ++编程语言的开源OpenCV库进行开发[4]。

最后，我们可以提到“3LPR”，它是一种自动车牌识别系统（LPR系统），用于识别和登记进出停车场的车辆，实现对车辆牌照的有效管控，从而提高安全性。自动车牌识别系统不仅限于停车场应用，还可用于所有需要控制、监控并记录通过特定出入口车辆的场所，例如企业私人车库、购物中心、收费站、医院等。[5]

有多种型号的摄像头集成了车辆车牌识别功能，例如海康威视IP型号 DS2CD4A26FWDIZS/P，该摄像头具有200万像素分辨率，并采用专用ALPR算法，被用作停车场出入口及车辆通行区域的安全装置。这类摄像头通常价格相对较高，部分型号的价格可能超过具有相似特征的普通摄像头的四倍以上。

3. 方法与材料

3.1. Raspberry Pi 3

它是一个完整的计算机，具有优良特征的系统，由于其成本相对较低、低功耗以及强大的处理能力，常用于嵌入式系统的开发，可用于构建专用系统以解决过去需要使用计算机才能处理的问题。

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该设备在其网站平台中有多种操作系统，可以根据所需应用领域的最佳性能进行安装和配置，其中一些操作系统包括：Raspbian（最常用的）、Ubuntu Mate、Snappy Ubuntu Core、Windows 10 IOT Core、OSMC、LIBREELEC、Pinet、RISC OS、气象站和Ichigojam RPI

3.2. OpenALPR

OpenALPR 是一个图像处理框架；针对图像的算法修改与应用。Tesseract OCR 是一种用于字符识别的开源软件，它使用机器学习算法[7]。该自动车辆牌照识别库用 C++ 语言编写，属于开源库，支持 C#、Java、Node.js 和 Python 中的链接。该库分析图像和视频序列以识别车牌。结果是车牌字符的文本表示[5]。该库已配置好用于车辆牌照检测的基本参数，可对任何国家格式的车牌识别进行训练。由于该库是开源的，您可以直接在其代码中进行修改，以实现改进或根据我们的需求进行定制。

OpenALPR 依赖于其他库来运行，这些库包括：
- OpenCV：这是一个用于图像处理的框架；用于图像中算法的修改和应用。
- OCR Tesseract：是一种使用机器学习算法的开源字符识别软件。

自动车牌识别（ALPR）是一种大规模监控方法，通过在图像中使用光学字符识别技术来读取车辆牌照，该方法由一组特殊的硬件和软件组件构成。

自动车牌识别过程分为两个主要步骤：车牌检测和车牌识别。第一步是检测摄像头整个画面中的车牌位置。当在图像中检测到车牌后，将车牌区域发送到第二步进行识别，该步骤使用 OCR 算法确定车牌上的字母数字字符[2]。

在模式识别算法中通常定义的三个额外步骤如下：
- 分割：检测并移除图像中的每个感兴趣区域。
- 特征提取：从一个区域中提取一组特征或变量。
- 分类：在车牌检测步骤[8‐9]中将每个图像区域分类为“车牌”或“非车牌”。