车牌识别技术在加油站的应用(胜利油田)
车辆牌照自动识别技术研究与应用

6 m 0s m。 图像模糊 ;3 外界光的干扰 。阳光和夜间车辆大灯都会对摄像 将发光时间 由 1 .7 s或 2m 压缩至 l s 这样摄像机同样能 () 机造成炫光干扰:4 车辆牌照表面的清洁度。由于上述因素有 获得稳定充足的光 能, () 而干扰光的影响减少到原来的 1 O 红 /2 。 影响, 如果不采取措施 , 车辆牌照字符的识别正确率很低 , 有时 外发光二极管发出的光 的波长范 围很小, 一般是 6 纳米 。 0 干扰 甚至不到 5 %。 0 因此必须采取技术手段减少上述因素带来的不 光的波长范围很大 , 其光谱从紫外光 U U t aV o e ) V(lr il t经可见 利影响。摄像机 自身因素这些因素可 以通过选用性能指标适当 光区直到红外光区中部 ( 波长从 30纳米 到 2 0 5 70纳米) 。 的摄像机 , 调整摄像机位置 , 定期清除镜头表面 的灰 尘等措施
理沧视野
车辆牌照 自动识别技术研 究与应 用
徐 辉
2 00 ) 3 0 9 ( 肥工业大学计算机与信息学院, 合 安徽 合肥
【 要】 摘 本文详述 了车辆牌照 自动识别技 术的原理和关键技术, 并对应用领域进行了分析和探讨 。 还探讨 了用安装在高速公 路 收费车道和行驶车道上的汽车牌照 自动识别系统 , 如何防止 司机 中途挟卡换车牌逃 费, 通过旅行 时间检测和 流量分析 进行旅行
I S 统 就是 信 息 的管 理 。交 通 监 视摄 像 机 在 高 速 公 路 中 但 只保 留最 后 1 秒 的 结 果 。 T系 毫
的应用越来越普及 , 但利用摄像机抓拍并识别牌照技术刚刚兴
4 .处理外界光的干扰摄像机主要安装在 收费亭旁边或 附
起 。随着计算机技术的发展 , 计算机 的处理能力不断提高, 价格 着在桥梁和交通标志立柱上。阳光和夜间车辆大灯 的影响使摄
加强GPS技术在油田车辆管理中的应用

管理学家2014.02583善保管,以备培训工作中各个环节的追溯及参考。
八、培训工作未来的改进方向我公司以此方法组织企业内部培训管理工作取得了较大的成效,但同时还存在着许多的不足之处,有待在将来给予进一步完善,比如:①现有的培训项目如何抓重点做深做透;没有去从各个方面去识别培训需求致使培训需求识别还不够充分;培训的实施上,还需注意培训讲师的培养,课程重要,如果讲得不好,培训效果也会折扣,所以培训师队伍的能力应进一步提高。
②增强员工的自学意识,提高他们的参与能力,全面发挥员工在过程中的积极能动性;③过程绩效持续改进创新,在培训绩效指标得到提升的同时,培训过程运作成本能有所降低。
总之,通过过程方法开展企业培训工作,可以有效梳理培训工作中涉及的各个要素和环节,希望此方法让各个企业的培训工作开展能有所借鉴。
【参考文献】[1]《ISO10015:1999质量管理培训指南》一、有关GPS最近几年来,出自对油田的发展需求,各个单位的机动车辆所用量迅速增长,在对车辆的装载能力和利用效率提高的同时,所用车辆的调度率问题和安全工作以及管理问题都显现出来了。
在对车辆的安全有效管理上,我们如何才能知道车的行踪呢?怎么才能了解车辆在行驶过程中是否按照要求行驶呢?对于一些违章行驶的车辆我们怎样跟踪处理呢?综合来说,我们要想办法了解车辆的动态情况,才能有效的提高车辆的工作效率,才能对车辆进行科学合理的管理。
现在,我们有了GPS 技术能对于以上提出的问题进行综合的管理。
GPS 全球定位系统、通信网络系统等等相关技术的日渐成熟,为我们的油田车辆在运作和调动过程中实现了动态方向性的发展。
Global Po sitioning Sy stem 是GPS 技术的英文全称,其汉语为全球定位系统,是一种由美国国防部发射的二十四颗人造地球卫星的基础上的超高度的导航和定位仪器。
它是利用卫星导航进行距离和时间的测量,不仅可以广泛的在全球内使用,更重要的是能全天的供各种用户使用,而且提供的数据是及其精确的。
车牌识别系统的工作原理

车牌识别系统的工作原理车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术的系统,通过对车辆车牌图像进行处理和分析,实现对车牌信息的自动识别和提取。
在实际应用中,车牌识别系统可以用于交通监控、智能停车场管理、电子收费系统等领域。
车牌识别系统的工作原理主要包括图像获取、图像预处理、特征提取与车牌定位、字符分割和字符识别等步骤。
下面将详细介绍这些步骤的原理和方法。
首先,车牌识别系统需要获取车辆的车牌图像。
图像获取方式可以有多种,如使用摄像机对车辆进行拍摄,或者使用网络爬虫从网络上获取车辆图片。
获取到的车牌图像需要经过预处理才能进行后续的处理和分析。
图像预处理是车牌识别系统的第一步,其目的是对车牌图像进行去噪、增强和提取关键信息等操作,以便更好地进行后续的特征提取和定位。
常用的图像预处理方法包括灰度化、图像平滑和边缘检测等。
灰度化操作将彩色车牌图像转化为灰度图像,使得车牌中的文字和背景之间的对比更加明显。
图像平滑操作通过模糊图像来减少噪声的影响,常用的方法包括中值滤波和高斯滤波。
边缘检测是指通过检测车牌图像中的边缘信息,以提取车牌的边界信息。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和Roberts算子等。
特征提取与车牌定位是车牌识别系统的核心步骤之一,其目的是通过识别车牌图像中的特征信息,准确定位车牌区域。
车牌图像中有很多不同的特征,如颜色、形状、纹理等。
常用的特征提取方法有基于颜色特征的方法、基于形状特征的方法和基于纹理特征的方法等。
基于颜色特征的方法是指通过分析车牌图像中的颜色信息,来判断前景文字和背景之间的对比度,从而确定车牌的位置。
通常,车牌的背景颜色是单一且比较鲜艳的,而文字的颜色通常是白色或黑色。
因此,我们可以通过阈值分割和颜色模型的比较来提取车牌的颜色特征。
基于形状特征的方法是指通过分析车牌图像中的形状信息,如车牌的长宽比、倾斜程度等,来判断车牌的位置。
通常,车牌的长宽比在一定范围内,且边缘线平行于图像的边缘。
车牌识别技术的工作原理和应用

车牌识别技术的工作原理和应用车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。
技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
车牌识别技术工作原理车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过,并触发图像采集抓拍。
图像采集:通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
预处理:噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。
车牌定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,确定车牌区域。
字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、二值化等处理,精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。
车牌识别技术四大应用一、停车场及小区出入口停车场及小区出入口车牌识别技术的应用,主要用于记录车辆的牌照号码、车牌颜色、出入时间,实现车辆的自动管理,以便节省人力、提高效率;例如应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区,对非内部车辆实现自动计时收费。
在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合,自动、客观地记录本单位车辆的出车情况。
停车场及小区出入口管理单靠人工去记来往车辆的车牌号码和停靠时间是非常困难的,不但会出现错误,还需投入大量人力。
一个小小的车牌识别设备安装在停车场的出入口就能“一劳永逸”地解决很多问题。
对于车牌被遮挡、掉漆断裂、模糊不清等也能够分析识别,为停车场及出入口的工作人员省去许多烦恼。
二、高速公路收费站目前,我国的高速公路建设发展突飞猛进,高速公路四通八达,每个出口均设有收费站,一方面便于收费管理,另一方面也可协助交警对高速公路上的交通进行规范管理。
高速公路收费站出入口车牌识别技术的应用,可以极大地方便交警识别违规行驶车辆的号牌信息,对一些违法车辆进行有效的管理和抓捕。
智能车牌识别+ETC双模相机,助力智慧油站无感加油

智能车牌识别+ETC双模相机,助力智慧油站无感支付加油随着移动支付不断发展,智慧油站无感支付加油的概念越来越火。
虽然到处可以看到无感支付加油试点的报道,但是真正落地的油站却是凤毛麟角。
不得不说,现如今各种无感支付加油,似乎都不能实现真正的“无感支付”,大部分仍然需要车主手动确认扣费。
就拿已经落地的一些无感支付项目来说,也存在很多车辆数据采集难点,比如车牌识别准确率容易受天气、光照等环境影响,车辆身份信息识别不够全面、准确……就在这时,“车牌识别+ETC”无感加油方案走进了大众的视野,给无感支付加油带来了新的解决思路。
继现金缴费、扫码支付、无感支付之后,“车牌识别+ETC”作为全新的无感加油方式,它不仅能让车主信息、消费数据、运营数据实现无缝衔接,更能大大提升支付安全性。
车牌识别+ETC系统方案集成了车牌识别、ETC微波感应、电子支付、云端大数据分析等功能,结合油站现场的智能设备,可以真正实现免排队、免付款、免扫码,完成“极速加油”,是融合了车牌识别、ETC和无感支付的服务再升级。
今年我国出台了多项政策来普及ETC,按照政策要求,2019年底ETC装载量若达90%,那么安装ETC的车辆总数将超过1.8亿辆。
这对油站来说,开拓ETC渠道可以获取更多客户资源,来满足客户获取、精准营销的全方位管理需求。
有人可能会问,为什么不单独采用ETC加油方案呢?众所周知,ETC配合红外、地感方案才能更好地发挥作用,而加油站是不可能安装红外或地感方案的,这就会导致ETC触发率降低。
无感支付需要视频留证,ETC作为物理识别也无法单独实现。
ETC的触发稳定性还受许多因素影响,比如终端灵敏度调节、跟车、抢道……对无感支付加油来说,要达到对车辆身份识别的高度准确,单靠ETC方案是很难完美解决的,而车牌识别+ETC方案可以实现车辆身份识别的100%准确度!总而言之,车牌识别+ETC无感加油方案给油站行业发展带来了一种新的角度,对油站新零售发展是非常有意义的,值得从业者思考。
加油站的智能加油与车辆识别

智能识别系统可以自动识别车辆信息,避免人为操作失误导致油品加 错或加油过量等问题,提高加油站的安全性。
对未来加油站发展的影响
推动数字化转型
智能加油与车辆识别技术将加速加油 站的数字化转型进程,提高信息化水 平,提升行业竞争力。
优化服务模式
智能加油技术将改变传统加油站的服 务模式,推动行业向智能化、个性化 服务方向发展。
步骤四:反馈与调整
根据实际效果和用户反馈,对系统进行优化和调整,提高识别准确率和用户体验。
智能加油与车辆识别的实际效果
效果一:提高加油效率 通过自动识别车辆信息,减少人工操 作时间,实现快速、准确的加油服务
。
效果二:增强安全性
系统自动监控加油过程,及时发现异 常情况并采取相应措施,提高加油站 的安全性。
智能化阶段
近年来,深度学习等先进技术的应用使得车辆识别更加精准和高效 ,加油站可以实现自动化加油和智能化管理。
车辆识别技术的应用场景
加油站管理
通过车辆识别技术,加油站可以自动识别 车辆类型、品牌、颜色等信息,实现快速
、准确的加油服务。
道路交通管理
交通管理部门可以利用车辆识别技术监控 道路交通情况,对违章行为进行抓拍和处
效果三:提升客户体验
智能加油服务减少了等待时间和人工 操作,提高了客户满意度。
智能加油与车辆识别的挑战与解决方案
挑战一
数据安全问题
解决方案
持续投入研发,优化算法和提高系统稳定性,同时 建立完善的维护体系。
解决方案
加强数据加密和保护措施,确保客户隐私和数 据安全。
用户接受度
挑战三
挑战二
技术更新和维护
罚,提高道路交通安全和秩序。
连锁加油站利用车牌和人脸识别的智慧运营解决方案

目标
• 随着业务的发展与智慧加油站概念的提出,销售公司业务部门需要以 客户为中心,构建新的会员体系,同时加油站一线营销人员对非油卡 消费信息的统计分析提出较高需求。
• 希望能够有一套基于会员体系的客户分析系统,辅助业务部门和营销 人员有的放矢,精准定位潜在优质客户,提高工作效率和服务水平。
comylee@
基于车牌和人脸AI识别的智慧加油站应用
comylee@
目录
CONTENTS
第一部分:加油站的行业背景分析 第二部分:车牌及人脸识别的方案 第三部分:设备选型介绍 第四部分:典型案例及参考资料
01 部分Part源自加油站的行业背景分析加油站宏观环境变化1/2
• 截至2017年底,全国加油站数量约在10万座。中石油和中石化两 桶油的总量占比达到了53%。
• 到2018年,中国千人汽车拥有量仅有130辆左右,低于全球180辆 的平均水平。中国汽车市场还有相当大的发展空间,中国成品油 零售市场存在较大的发展空间,并催生非油业务爆发。
• 近两年来,随着加油站利润逐渐上升,两大集团也加大在零售加 油站的投资力度,使其在全国占比中占据绝对优势。
• 外资一直在寻求通过各种方式,争得市场份额和分得利益之羹。 壳牌在中国市场已有1200多座加油站在国内12个省市进行了布局, 河北35座;BP分别与中石油在广东、中石化在浙江联合运营约 740座加油站,未来5年将在中国新增1000座加油站,其中有500 座加油站与山东东明石化集团合作运营,将在山东、河南、河北 三省开展高端品牌成品油和便利店服务。
重点在站级智能化改造,以及中心平台营销管理 功能提升
模拟/数字监控
高清联网
智能应用,数据应用
站级视频监控等安防系统部署 完成,采用数字型或数字/模 拟混合型架构,未进行省市级 联网,无法实现省市销售公司
加油站管理系统中的车牌定位技术研究

Ke r s l e s lt o ai n t r t e t r s od ee t n;b n r i g ;l e s a n n y wo d : i n e p a e l c t ;i ai h e h l s lc i c o e v o i ay ma e i c n ig n
过 这 些 连 通 区 域 的 筛 选 可 以 将 车 牌 找 到 ,运 算 量 较 小 , 但 识 别 准 确 率 不 高 ; 于 神 经 网 络 的 方 法 { 3 需 把 图 基 2 -则 像 特 征 输 入 神 经 网 络 进 行 学 习 , 算 量 很 大 , 时 存 在 dm gi l rlSi c Moe A r ut a c n e& E g er g Is tt o T nj U ie i ,S ag a 2 09 ,hn ) c u e n i e n ntue f ogi n rt h nh i 0 0 2 C ia n i i v sy
ma e Pr es ig an Mutme a Tec n og g oc sn d l i di h ol y
加 油站管理系统 中的车牌 定位技术研究
林 开 颜
( 济 大 学 现 代 农 业 科 学 与 工 程 研 究 院 ,上 海 2 0 9 ) 同 0 0 2
摘 要 :针 对 加 油 站 管 理 系统 中 的 车 牌 定 位 问 题 , 对 彩 色 图 像 灰 度 化 的 基 础 上 , 用 迭 代 法 进 在 利 行 图像 分 割 , 用 行 扫 描 技 术 并 结 合 车 牌 字 符 特 征 , 现 了 车 牌 的 准 确 定 位 , 验 证 明 了 该 方 法 的 有 利 实 实
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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
Application of license plate recognition in filling station
Zhou Xiangguo
(Hekou Oil Production Plant,Shengli Oilfield,Dongying,257200,China)
Abstract:Automatic Vehicle Identification System is a intelligent system using the automatic detection,image processing,computer vision and pattern recognition technologies,etc.It has applied to all levels in modern transportation territory,more and more embedded applications of Automatic Vehicle Identification system have taken place.On the basis of introduce the basic theory and Application prospects of Automatic Vehicle Identification System,and according to the current actual situation of filling stations,the article discuss the specific application in filling station in detail.
Key words:License Plate Recognition;Optical Character Recognition;Integrated Structure System;Filling station
0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(Optical Character Recognition,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。
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(Digital Signal Processing,简称DSP)作为识别算法的硬件运算平台,并摈弃了通常的CCD(Charge Coupled Device,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:
摄像头
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。