本文是学习GB-T 28649-2012 机动车号牌自动识别系统. 而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
本标准规定了机动车号牌自动识别系统的技术要求、试验方法及其数据存储和压缩的内容及要求。
本标准适用于以摄像机等图像采集设备为基础的各类机动车号牌自动识别系统,不适用于单车道
公路收费系统。
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件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
GB/T 2423.1 电工电子产品环境试验 第2部分:试验方法 试验 A: 低温
GB/T 2423.2 电工电子产品环境试验 第2部分:试验方法 试验 B: 高温
GB/T 2423.3 电工电子产品环境试验 第2部分:试验方法 试验 Cab:
恒定湿热试验
GA 24.7 机动车登记信息代码 第7部分:号牌种类代码
GA 36 中华人民共和国机动车号牌
ISO/IEC 15444:2000 信 息 技 术 JPEG 2000 图 像 编 码 技 术
(Information technology—
JPEG 2000 image coding system)
下列术语和定义适用于本文件。
3.1
机动车号牌 vehicle license plate(VLP)
按照机动车管理机关要求在机动车规定位置悬挂的号码牌,以下简称号牌。
3.2
号牌自动识别系统 vehicle license plate automatic
recognition system(VLPARS)
基于计算机视觉技术,对号牌进行自动获取、分析识别并输出号牌完整信息的系统。
3.3
号牌图像 VLP image
由图像采集设备采集的、包含完整的号牌信息的图像。
3.4
有效号牌 valid VLP
被检测机动车的号牌完整、清晰、安装规范,且无遮挡、无严重污损(人眼可辨识)。
3.5
无效号牌 invalid VLP
被检测机动车的号牌不满足有效号牌条件。
3.6
号牌识别正确 correct recognition for VLP
识别出的号牌字符和机动车号牌字符一致。
GB/T 28649—2012
3.7
号牌颜色识别正确 correct recognition for VLP
color
识别出的号牌颜色和机动车号牌颜色一致。
系统正常工作环境温度适用等级分为 I、Ⅱ、Ⅲ 型,具体为:
1) I 型: -20℃~+55℃。
2) Ⅱ型: -40℃~+50℃。
3) Ⅲ型: -55℃~+45℃。
系统正常工作大气压力:86 kPa~106 kPa。
4.2.1.1
摄像机抓拍图像的原始分辨率不小于720×288像素。
4.2.1.2
号牌图像中机动车号牌的图像原始水平分辨率不小于100像素。
4.2.1.3
摄像机及其控制单元在强光、夜间等情况下,对光照的动态适应能力不小于90
dB。
当外界光线条件不能满足工作需要时,可使用辅助照明设备。辅助照明设备不应对驾驶人造成强
光刺激。在限速20 km
以上的道路拍摄机动车前牌时,不能使用可见光闪光灯;不能使用距补光灯
10 m 处光照度大于2001x 的可见光补光灯。
车辆检测单元可使用视频触发,也可使用非视频外部触发(包括线圈、激光、微波等)。
图像识别单元的功能是号牌识别、控制图像成像单元和输出号牌信息。
号牌的基本元素为:汉字、英文字母、数字、号牌颜色。
识别号牌范围如下:
——GA 24.7
中代码为01、02、03、04、05、06、15、16、18、23的号牌,号牌的式样应符合
GA 36 的
要求;
——军队机动车号牌,号牌的式样为2004式军用号牌;
——武警机动车号牌,号牌的式样为2007式武警号牌。
GB/T 28649—2012
对车速在0 km/h~140km/h 范围的车辆进行识别。
对于没有号牌的图像,系统应给出无牌的识别结果。
号牌识别正确率为:统计时间内机动车号牌识别正确的总数与实际通过的具有有效号牌的机动车
数量的比值。号牌识别正确率见表1。
表 1 号牌识别正确率
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号牌颜色识别正确率为:统计时间内号牌颜色识别正确的总数与实际通过的具有有效号牌的机动
车数量的比值。号牌颜色识别正确率见表2。
表 2 号牌颜色识别正确率
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车辆图像捕获率为:统计时间内有效抓拍机动车图片数量(不计重复图片)与这段时间内实际通过
的机动车数量的比值。具体见表3。
表 3 车辆图像捕获率
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车辆图像抓拍有效率为:1-
(统计时间内实际抓拍的重复车辆图像的数量与这段时间内实际通过
的机动车数量的比值)。具体见表4。
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表 4 车辆图像抓拍有效率
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号牌自动识别系统具有手工或自动校时功能。24 h 累计时钟误差≤3s。
4.5.1 号牌图像文件存储格式与压缩
在不影响号牌识别的前提下,宜采用ISO/IEC 15444:2000
中的规定进行压缩,压缩因子宜为70。
识别系统存储的检测记录至少应包括以下数据项:车道代码、检测时间、号牌号码、号牌颜色、号牌
位置(号牌在图像中的位置坐标)和号牌图像。
具体应用时可根据需求对识别记录数据项进行扩展。
4.5.3.1 概述
数据项若用XML 文件表示,则可参见附录 A 号牌信息 XML 文件模板。
4.5.3.2 车道代码
车道代码为检测车道的惟一标志代码,数据项的记录名为:RoadID。
style="width:4.29992in;height:1.88672in" />代码用八位阿拉伯数字字符表示,结构见图1,"备用"的初始值取“0000”:
XXXX
备用;
车道号;
设备号。
图 1 车道代码
4.5.3.3 检测时间
检测时间为系统检测到机动车的时间,数据项的记录名:CaptureTime。
代码使用14位阿拉伯数字组成:
CaptureTime:YYYYMMDDHHNNSS
4.5.3.4 号牌号码
数据项的记录名:VehiclePlate。
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4.5.3.5 号牌颜色
数据项的记录名:PlateColor。
代码使用一位阿拉伯数字表示,数字编码规则如下:
——0:蓝色;
—— 1:黑色;
——2:黄色;
——3:白色。
4.5.3.6 号牌位置
号牌位置为号牌在图像中左顶点的横纵坐标、号牌宽度和号牌长度,数据项的记录名分别为:
PlateLeft 、PlateTop 、PlateWidth 、PlateHeight。
4.5.3.7 号牌图像
号牌图像数据项保存识别所对应的图片,存储方式见4.5.1。
在-20℃±2℃(或-40℃±2℃、 -55℃±2℃)的温度下,连续通电工作8h。
系统应能启动,
工作正常,逻辑正确。
在55℃±2℃(或50℃±2℃、45℃±2℃)的温度下,连续通电工作8 h。
系统应能启动,工作正
常,逻辑正确。
在温度为40℃±2℃、相对湿度为80%~90%环境中保持48 h 后,接通电源工作48
h,系统应能
启动,工作正常,逻辑正确。
选择东西走向的一条或多条车道的适当位置进行实地安装设备,提供电源、网络接口,根据需要提
供触发信号接口,调试配置系统。
试验期间不能对系统进行操作;试验时系统能自动保存数据,数据包括抓拍结果图片、识别结果数
据和视频录像。
步骤如下:
GB/T 28649—2012
a) 试验前对历史数据进行清除;
b) 系统手工或自动校时,记录试验开始标准时间(以秒为单位),试验开始;
c) 试验开始后,试验时间应至少连续工作24 h;
d)
试验期间采用其他录像系统同步对测试道路进行全景与各个车道近景录像,其录像数据作为
人工统计的基本数据;
e) 试验结束后提取数据。从0~24 h
每小时时间段内连续取前100条数据,如果上述数据中某
个时间段数据量小于100,则可选择多天有效试验时间的该时段数据以累计至少达到100条,
根据时间段整理成白天数据和夜晚数据两部分。记录试验结束时的标准时间与系统时间(以
秒为单位)。
5.1.4.1
分别对白天和夜晚两个时段独立统计如下数据:
a) 实际通过的机动车数量(NAp):
人工方式对视频全景录像和近景录像进行统计的实际通过的
机动车数量,摩托车、电动自行车不纳入统计。
b) 号牌有效的机动车数量(Nvvup):
人工方式利用抓拍结果图片并结合录像视频,查看该时段内
通过的具有有效号牌的机动车数量,机动车号牌完整,干净并悬挂正常,因参检设备无法适应
环境光照影响而成像质量差导致无法看清的应纳入统计。
c) 有效抓拍机动车图片数量(Nvp):
人工方式从抓拍结果图片中统计有效抓拍的机动车图片数
量。如果同一辆车被抓拍多次,只选一个图片统计;优先选号码和颜色都正确的,如没有则选
号码正确颜色有误的,如还没有,则选正确字符数最多的。
d) 重复抓拍机动车图片数量(Np):
人工方式从抓拍结果图片中统计重复抓拍机动车图片数量。
对同一辆车抓拍两张图片算一张重复机动车图片,对同一辆车抓拍3张图片算两张重复机动
车图片;以此类推。
e)
机动车号牌识别正确数量(NvurcR):人工方式从有效抓拍机动车图片中,统计识别结果全部字
符识别正确的图片数量。
f)
机动车号牌颜色识别正确数量(NvipccR):人工方式从机动车号牌识别正确的图片中,统计识
别结果号牌颜色和机动车号牌颜色信息一致的图片数量。
5.1.4.2 时间计算
a) 实际试验时间(Ts): 试验结束的标准时间与试验开始的标准时间之差。
b) 误差时间(Tr): 试验结束的标准时间与试验结束的系统时间之差。
按式(1)计算号牌识别正确率:
RvLPCR=(NcR/Nvvup)×100% …………………… (1)
式中:
RyLPCR——号牌识别正确率。
按式(2)计算号牌颜色识别正确率:
RvLPCcR=(NvLpccR/Nyvup)×100% …………………… (2)
式中:
RyupccR——号牌颜色识别正确率。
按式(3)计算车辆图像捕获率:
Rvurcc=(Nvp/NAp)×100%
式 中 :
Ryupcc—— 车辆图像捕获率。
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………………… (3)
按式(4)计算车辆图像抓拍有效率:
RvLpEc=[1-(NRp/Nʌp)]×100% …………………… (4)
式 中 :
Ryupec—— 车辆图像抓拍有效率。
按式(5)计算24小时累计时钟误差:
Tc=24×3600×Te/Ts ………………………… (5)
式 中 :
Tc——24 小时累计时钟误差。
试验按 GB/T 2423.1 进行。
试验按 GB/T 2423.2 进 行 。
试验按GB/T 2423.3 进 行 。
在照度不高于0 . 11x
的环境,摄像机及其控制单元以工作方式对悬挂有效号牌的车辆进行图像采
集,清晰度应能满足人工对车辆号牌信息认定的要求。
在照度不低于300001x
的环境,摄像机及其控制单元以工作方式对悬挂有效号牌的车辆进行图像
采集,清晰度应能满足人工对车辆号牌信息认定的要求。
机动车号牌自动识别系统的检验分为型式检验和出厂检验。
6.2.1 产品的型式检验一般由国家法定的质量监督机构组织进行。
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6.2.2 凡有下列情况之一,应进行型式检验:
a) 新产品试制定型鉴定或老产品转厂生产;
b) 正式生产后,如结构、材料、工艺有较大改变,可能影响产品性能时;
c) 产品停产半年以上,恢复生产时;
d) 正常批量生产时,每年一次;
e) 国家质量监督机构提出要求时。
6.2.3 型式检验的样品应随机抽取一件完整的产品。
6.2.4 型式检验的项目和顺序按表5规定执行。
6.2.5
型式检验中,若出现不合格项,应在同一批产品中加倍抽取样品,对不合格项进行检验,若仍不
合格,则该次型式检验不合格。
6.3.1
对于批量不大于3个的产品,由产品生产企业质量检验部门按表5规定,逐个进行检验,检验合
格后签发合格证,方可出厂。
6.3.2
对于批量大于3个的产品,出厂检验的样品应从生产线终端随机抽取不少于30%的样品,但不
少于3个完整的产品。若全部合格则整个检验批合格,签发合格证,允许出厂;若有不合格,则需对整个
批进行逐个检验,剔除不合格品。
6.3.3
出厂检验中,若出现一项不合格,则对该批产品的该项目进行全部检验,剔除的不合格品允许返
修,返修后重新对不合格项进行检验。
表 5 试验项目
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GB/T 28649—2012
(资料性附录)
号牌信息 XML 文件模板
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\<PlateColor){号牌颜色}\</PlateColor)
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\<PlatePos>
\<PlateLeft〉{号牌左上点X 坐标}\</PlateLeft〉
\<PlateTop>{号牌左上点 Y 坐标}\</PlateTop>
\<PlateWidth〉{号牌宽度}\</PlateWidth〉
\<PlateHeight〉{号牌高度}\</PlateHeight)
\</PlatePos>
〈Picture)
\<PicName〉{图片名称》\</PicName〉
〈{图片名称}>{图像数据}\<!--{图片名称}-->
\</Picture〉
〈/Data>
\</Package〉
注: 以上模板均为基本信息,实际应用可根据具体需求增加数据项。
style="width:3.09333in" />GB/T 28649—2012
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