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摘要：从目前来看，我国的经济水平和社会发展都在有序的提高中。但是在提高中也具有很多方面的问题，这也是可以理解的，毕竟在高速发展的情况下，只有问题产生进行解决之后才能更加进步。现在各种公路口、交费站口都会有很多车辆，传统的警察看守的方式已经无法满足车辆变多的局势了。在这种现状的影响下，新的设备也必须应运而生，所以就出现了适应现代化的电子产品，这也是信息集成类产品，即电子警察。
关键词:电子警察；车牌定位；工程应用；识别技术
电子警察主要使用的是视频和图像的识别技术，全天候的对监控路段或者收费站进行车辆把控，对于违反交通规则或者违反相关法规的车辆进行拍照。这样就可以实现交通的智能化管理，让整个公路变成智慧型公路，达到了无人管理化的目的。利用该系统最实际的目的就是可以减轻对于警察人数的需求，也可以对路段进行安全检查，可以迅速地查明违规的车辆，分析交通事故发生的原因，以及可对交通进行有效的治理。为进一步规范道路交通问题减少国家资源献出一份力。
1.车牌识别技术
车牌自动识别技术是电子警察里面的一个非常重要的分支点，电子警察技术是利用了多种方式对车辆进行检测，比如说：网络数字处理、数字传输通讯，数学形态等多种先进的科学技术，对闯红灯等违反交通的现象进行处理。这些科技为公安机关的执法办案创造的优厚的条件，为改善交通、引导交通安全、司机安全驾驶等方面都起到了举足轻重的作用。
电子警察主要有以下三个系统组成，它们分别是前端子系统、通讯子系统以及中心管理子系统。三个子系统在工作时互相协作，把在公路中违规的车辆进行拍照和处理，它们具有着抓拍和识别机动车车牌的功能。并将得到的结果数据传输到控制中心，进行十分集中的处理。这一转化的实行，运用了多种先进的技术，比如：车牌自动识别技术通讯技术、网络通信技术、客户端安全技术、图片处理技术等。
2系统的工作原理
电子警察系统利用了多种技术，结合国内城市的具体特点。为城市交通提供了智能化闯红灯的抓拍技术，电子警察系统分为了三部分，它们分别是前端子系统、通讯子系统以及中心管理子系统，这三部分中也有独特的小部分。
前端设备总共分为四个方面：控制部分、图像采集部分、车检部分和红灯采集部分。控制部分是非常重要的，在收集到汽车不遵守交通规则的有关视频后，就会把相关视频发送至图像采集部分，由视频采集部分将信息处理到前端的工控机，红灯采集部分顾名思义就是收集信号灯的情况。
电子警察通讯子系统负责的就是将车辆违规的照片发送到控制系统中，这个传输软件使用的是最先进的系统，为了保证在传输过程当中的准确性以及快捷性。通讯软件可以选择定时传输、手动传输和实时传输三种传输方式，这三种传输方式各自有各自的好处，在选择的时候，可以根据需要选择合适的传输方式。
3抓拍照片分析
由于需要提高整体系统的性价比，所以在国内的电子警察系统一般都会选择CCD工业摄像机，这种摄像机价格不贵，而且实行起来比较方便快捷。它是被架设到室外的，所以接下来就以汽车闯红灯的分析为例，得出在抓拍照片方面有以下五个较为突出的问题。
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（1）该路段由于其红灯处比较靠近于人行横道，所以在对违章车辆进行拍照的时候，就会拍到很多其他的景物，造成了整体景象的混乱。
（2）机动车的种类繁多，而且车牌的位置也有所差异，很难确认到车牌的位置。
（3）影响拍摄效果的相关因素非常的多，比如：天气、灯光、运营因素等，这些因素的多边性，也造成了拍摄的效果不同于期待。
（4）摄像机所受的影响因素也比较多，比如：距离的远近、角度的问题等，都是需要注意的。
（5）很多机动车的车牌已经有了磨损，比如有了脏乱、模糊的问题，也不排除有机动车司机有想蒙混过关的心思。
拍摄的照片数据具有各种各样的问题，比起在实验室使用的专业数据，具有太多的不确定性。车牌的问题、抓拍的光线与角度都是有讲究的，问题的存在也对照片的采集造成了很大的问题。
4 车牌定位的方法
车牌的定位方法是通过多次实验研究而来的，其是基于图像的基础上进行数据的定位。无论是使用哪一种的定位方式，都或多或少了使用了车牌的以下几个特征。
（1）车牌的形状，也就是这个车牌的几何特征，根据特征进行定位是十分重要的。车牌的形状不同也就给车牌的定位数据的产生提供了条件。
（2）车牌区域内的灰度特征
（3）车牌整体形状的水平或垂直投影特点
（4）车牌上相关字符的特征
（5）频率特征
这些特征对于车牌的定位分析是十分有帮助的，基于这些常见的车牌定位特征，本文重点研究了其中几个特征定位。
4.1基于灰度特征的扫描定位方法
这种定位方法主要是通过车牌的几何特征、车牌区域灰色度以及车牌垂直和水平的投影位置对车牌进行定位。
设定上限和下限的测试范围，对车牌图像进行从上到下的全面扫描，找到该车牌的顶线和底线。如果在该次测量中没有找到车牌的测试范围，那么就重新调整数值，进行再一次的测量和分析，直到测得车牌的顶限和底线位置为止，按照这种方法也可以获取的车牌的左右线。
4.2基于边缘检测和霍夫变换的定位方式
车牌中具有不同的灰度区域，是需要着重注意的地方。每个车牌的图案都是有所不同的，比如说有些车牌四边有特征，有些车牌大小和比例不尽相同。所以我们可以先对图像进行边缘检测，然后再利用霍夫变换找寻车牌的定位。
4.3基于卷积和纹理测试的定位方法
一般来说，车牌当中的灰度特征的纹理具有一定的周期性。即使检测出来的灰度分布直方图没有呈现非常明显的单峰或者是双峰的形式，但是都可以通过一定的演算方法得出相关的规律。根据这些纹理形状的不同，抽取或分割图像的一些区域，了解其相关构成，这就叫做纹理的结构分析。在纹理结构的分析当中，子图像的应用是非常重要的，子图像要比实际的图像小，但是，精确度却非常的高，这就是使用图像时选择子图像的原因。
4.4图像旋转与车牌定位
在实际的施工当中，镜头的架设常常受到很多方面的限制，这些性质就造
成了图像的倾斜程度非常之大。这个时候，如果再使用原来的图像不变距，是很难得到最终结果的。所以必须要对图像进行旋转，进行了良好的旋转后，才能进一步判断汽车在行驶时的轨道轨迹。
在完成前面的几个预处理工作后，对于车牌的定位就显得比较容易了。对得到的图像进行从上而下的扫描，若没有扫描到图像，就增加上限和下限的值。在限定的模板范围内，如果频率的改变超过10次，就开始转变扫描方法，比如说变为向下扫描，对车牌进行微微的调整和处理，直到满足模板高度。对于多个候选区域进行扫描，可以得到大致的范围。
5结束语
无论是发展中国家还是发达国家，都为了解决城市的交通问题而大费周章。电子警察系统作为新型的监控系统受到了很多国家的青睐，其中，车牌定位技术为该系统提供了更好的实施条件，让其具有更大威慑力，让驾驶员不敢危险驾驶。相信这个技术的持续发扬，会让道路交通变得更为安全和快捷。
参考文献：
[1]刘智勇、刘迎建.车牌识别中的图像提取及分割[J].中文信息学报，2000（14）：29—33
[2]崔屹.数字图像处理技术及应用J].北京电子工业出版社，1997（22）：94—95
[3]李小平等.车牌识别系统中若干问题的探讨[J].北京理工大学学报，2001（1）116-119
论文作者:廖和军
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年第02期
论文发表时间:2019/6/17
标签：车牌论文; 图像论文; 特征论文; 子系统论文; 技术论文; 电子警察论文; 车辆论文; 《当代电力文化》2019年第02期论文;