摘要：本系統(tǒng)用來(lái)輔助交通管理，對(duì)過(guò)往車(chē)輛進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別，發(fā)現(xiàn)有在逃車(chē)輛的車(chē)牌號(hào)碼時(shí)自動(dòng)進(jìn)入無(wú)人機(jī)控制模式，利用無(wú)人機(jī)對(duì)目標(biāo)車(chē)輛進(jìn)行跟蹤，并反饋目標(biāo)位置、速度信息，進(jìn)行更好的管理和攔截。以Intel的手機(jī)平臺(tái)為系統(tǒng)核心，采用OpenCV進(jìn)行圖像處理，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行自動(dòng)車(chē)牌識(shí)別，提供語(yǔ)音識(shí)別遙控以及按鈕遙控無(wú)人機(jī)的功能，充分發(fā)揮Intel手機(jī)平臺(tái)的運(yùn)算性能，協(xié)助交通警察監(jiān)管交通狀況。

　　車(chē)輛的日益增多，為道路交通以及交通管理都帶來(lái)了很大壓力，同時(shí)車(chē)輛違章、逃逸的數(shù)量也迅速增加，為了減輕交通管理的壓力，提高道路交通秩序，我們?cè)O(shè)計(jì)了本系統(tǒng)。為了簡(jiǎn)單清楚的明白這個(gè)系統(tǒng)的功能，我們?cè)O(shè)想這樣一個(gè)場(chǎng)景：在某條公路邊警車(chē)內(nèi)的交警接到通知，要注意是否有一輛車(chē)牌號(hào)XXX的車(chē)輛經(jīng)過(guò)，如果發(fā)現(xiàn)則保持跟蹤。這時(shí)候，值勤交警開(kāi)啟了道路監(jiān)控?cái)z像頭的自動(dòng)車(chē)牌識(shí)別功能，對(duì)來(lái)往車(chē)輛進(jìn)行辨識(shí)，過(guò)了沒(méi)多久，系統(tǒng)提醒，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，緊接著進(jìn)入跟蹤模式，如果交警不能離開(kāi)當(dāng)前執(zhí)勤位置，那么他可以通過(guò)手動(dòng)控制或者語(yǔ)音控制無(wú)人機(jī)，進(jìn)行逃逸車(chē)輛的跟蹤，無(wú)人機(jī)的位置可以認(rèn)為是逃逸車(chē)輛的位置，這樣指揮部可以迅速調(diào)動(dòng)合適的警力在目標(biāo)行進(jìn)的路線上進(jìn)行攔截。系統(tǒng)流程圖如圖1。

　　1 自動(dòng)車(chē)牌識(shí)別

　　自動(dòng)車(chē)牌識(shí)別(Automatic Number Plate Recognition, ANPR)首先利用圖像處理技術(shù)提取出一個(gè)或者若干疑似車(chē)牌區(qū)域，然后通過(guò)SVM(Support Vector Machine支持向量機(jī))來(lái)區(qū)分出這些區(qū)域哪一個(gè)才是真正的車(chē)牌，或者都不是車(chē)牌，如果有一個(gè)區(qū)域是車(chē)牌所在位置，則接著通過(guò)OCR(Optical Character Recognition光學(xué)字符識(shí)別)技術(shù)來(lái)識(shí)別出具體的車(chē)牌號(hào)碼，整體流程如圖2。

　　SVM是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法，可廣泛用于統(tǒng)計(jì)分類(lèi)以及回歸分析。它屬于一般化線性分類(lèi)器，完成的功能就是判斷一個(gè)區(qū)域是或者不是車(chē)牌。本項(xiàng)目中需要先對(duì)SVM 和OCR的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，OCR的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用三層每層15個(gè)節(jié)點(diǎn)。利用一共1200張136x36的圖片訓(xùn)練SVM，利用860張20x20的圖片訓(xùn)練OCR的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，暫時(shí)沒(méi)有訓(xùn)練漢字的OCR人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別后的效果如圖3所示。

　　開(kāi)發(fā)環(huán)境是Intel Core i5-3570 + 8GB DDR3 RAM + 500GB 硬盤(pán) + Ubuntu12.04 64bit + OpenCV2.4.9。

　　將算法通過(guò)OpenCV4Android移植到Android平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)際測(cè)試，得益于Intel medfield 的1.6GHz的高性能CPU，運(yùn)行的結(jié)果跟臺(tái)式機(jī)開(kāi)發(fā)過(guò)程中的效果非常接近，采用Intel核心的Android手機(jī)可以使用ICC(Intel C++ compiler) for Android 進(jìn)行優(yōu)化，充分利用Intel CPU的多媒體指令集，發(fā)揮核心最強(qiáng)的運(yùn)算能力，提高應(yīng)用程序的運(yùn)行速度。通過(guò)Intel System Studio工具可以快速的發(fā)現(xiàn)程序中運(yùn)行耗時(shí)最多的若干位置，并針對(duì)性地進(jìn)行優(yōu)化。