基于Android的车辆识别技术研究

桂林电子科技大学信息科技学院 黄琼禄



基于Android的车辆识别技术研究

桂林电子科技大学信息科技学院 黄琼禄

【摘要】将图像识别技术应用到Android系统上，使Android终端能对车牌识别，加以控制车辆进出，实现停车场车辆管理。

【关键词】车牌识别；Android；图像识别

项目资助：本论文受“广西高校大学生创新创业计划”资助。

1 引言

现代化小区安全和方便是大家考虑的主要问题。为了保证居民车辆的安全、车辆出入小区的速度以及停车计费等管理方面的问题，设计一套现代化的小区车辆出入管理系统显得十分必要。在小区管理系统中采用基于Android技术的管理系统能很好的解决车辆的安全、快速通过和计费等问题基于Android平台的车牌识别系统，由摄像头采集车牌图像信息，通过RBF神经网络处理和识别。

2 系统框架结构

图1 系统框架结构图

首先地磁线圈感应是否有车辆经过，如果有车辆经过，则向Android终端发送信号，并由Android终端控制摄像头拍照，Android终端收到照片后做识别处理，并对车闸做出相应控制，实现车辆进出管理。

其中Android手机为扩展管理，Android终端处理的车辆信息可通过无线WiFi传输到Android手机，实现手机端管理。

3 车牌识别原理及设计

车牌识别由整个Android系统完成，车牌识别基于模板匹配的方法通过为不同的待识别字符建立相应的模板，用这些模板与识别字符进行匹配，综合分析相似度等因素，最后决定将识别字符归为某一模板类，从而得到结果。对车牌字符多次分割得到区域笔画的方向特征及精细的结构特征，并从字体库中选取标准字体提取特征作为模板，建立标准字体库，在匹配过程中也进行两重匹配，得到较好的识别结果。针对传统模板只选取质量好的样本作为模板而导致的抗干扰能力差，对字符区域扩大并加强的处理方法，对原有模板进行改进，从而提高了模板的鲁棒性，减少误识。基于四灰度加权相似函数的模板匹配方法可以有效解决低质量车牌图像的阀值不稳定，对环境场景变化敏感的缺点，保证了车牌识别的稳定性和精度，且运算量不大，具有较快的识别速度。

我国的车牌有7个字符，有汉字、字母以及数字，对这3类字符分开识别，利用不同的神经网络进行识别。车牌识别过程如图2所示：

图2 车牌识别流程图

4 车闸模块的设计

整个车闸是由Android系统控制，车闸系统包括直流电机和继电器，由Android系统发

出信号控制继电器的开合，继而控制电机，实现闸门的开和关。车砸设计流程图如图3：

图3 车闸控制流程图

整个车闸系统是单向的，只能由Android来控制，实现智能管理停车场。

5 RBF神经网络

RBF神经网络即径向基函数（RBF-Radial Basis Function）。它是一种三层前向网络。

第一层为输入层；第二层为隐含层；第三层为输出层。RBF的网络结构如图4所示。

RBF神经网络的特点：1）前向网络；2）RBF网络的作用函数为高斯函数，是局部的，BP网络的作用函数为S函数，是全局的；3）如何确定RBF网络隐层节点的中心及基宽度参数是一个困难的问题；4）RBF网络具有唯一最佳逼近的特性，且无局部极小。

图4 RBF网络结构

6 结束语

本文在Android平台上研究进行功能实现，开发一套可供实际使用的车牌字符识别系统。该系统建立了RBF网络，并通过摄像头采集车牌图像，从图像中提取出特征参数输入到神经网络中进行分类识别。经过测试，系统能运行在安装Android操作系统的终端上，系统的响应速度满足使用要求。

参考文献

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[5]张舟.基于Android平台的车牌字符识别系统研究与实现[D].武汉:华中科技大学,2012.

黄琼禄，男，现就读于桂林电子科技大学信息科技学院电子工程系。

作者简介：