CN1920896A - 自动调色补光的车牌车辆实时图像监视与真假识别*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电子信息技术的视频监控与图像识别领域，是一种自动调色补光的车牌车辆实时图像监视与真假识别***，本发明分为前端摄像设备和信息处理中心两部分，前端摄像设备和信息处理中心之间采用公用/专用通信网络进行数据传输，前端摄像设备包括RGB调色补光照明灯，监视用彩色数码摄像机，RGB分光镜，照明灯与摄像控制电路，色温分析比较单元，图像分析与算法逻辑，前端数据库，A/D转换与图像采集，CPU中央处理器和数字压缩传输部分，信息处理中心包括Web专用服务器，资料数据库，信息处理平台***和压缩解压与通信接口，采用本方法对车辆进行监控能够实现对各种车辆的车牌，车型以及车牌车型匹配的合法性进行实时视频监控和真假识别。
Description
技术领域
本发明涉及电子信息技术的图像识别与监控领域，尤其是涉及一种自动调色补光的车牌车辆实时图像监视与真假识别***。
背景技术
假车牌，一车牌多车使用，偷或借车牌使用的情况时有发生，这些违法行为严重危害着交通安全和社会治安，是交通管理部门控制和打击的重点，而目前交警部门使用的视频监控***，仅能对车牌进行识别，对违反交通规则的车辆进行拍照，而对于车牌的真假，车牌与车辆不符，或一车牌多车使用等违法情况无法进行鉴别，同时还存在着在光线不好的情况下，拍摄的图像模糊不清，无法进行识别等技术问题，车牌的识别率较低，因此，交警部门迫切需要一种功能齐全并全天候使用的车辆交通视频监控***，以满***通安全和社会治安的需求。
技术内容
本发明的目的就是为了解决目前现有技术的不足，提供一种能满***警对车辆的交通管理需要，保障正常的交通秩序和安全，严厉打击各种盗车，走私车，假牌照和一车牌多用的违法行为，实现对各种车辆的车牌，车型以及车牌车型匹配的合法性等情况进行实时视频监控和识别的自动调色补光的车牌车辆实时图像监视与真假识别***。
为实现上述目的，本发明采取了如下技术方案：
本发明分为前端摄像设备和信息处理中心两部分，前端摄像设备和信息处理中心之间采用公用/专用通信网络进行数据传输，前端摄像设备包括RGB调色补光照明灯，监视用彩色数码摄像机，RGB分光镜，照明灯与摄像控制电路，色温分析比较单元，图像分析与算法逻辑，前端数据库，A/D转换与图像采集，CPU中央处理器和数字压缩传输部分，信息处理中心包括Web专用服务器，资料数据库，信息处理平台***和压缩解压与通信接口。
在前端摄像设备中，RGB调色补光照明灯由红色，绿色，蓝色和红外四个LED功率模块构成，通过照明灯与摄像控制电路分别控制四种LED功率模块的工作电流，产生不同色温和照度的补偿灯光，RGB分光镜和色温分析比较单元主要对背景光线的色温和照度进行测量分析，并与标准色温和照度进行对比计算出需要进行补光的参数要求，照明灯与摄像控制电路还通过6个直流伺服电动机来控制两个监视用彩色数码摄像机的位置参数x，y，α，以保证摄像的位置参数与车辆模板的位置参数的一致性，提高识别率，图像分析与算法逻辑和A/D转换与图像采集主要是对视频图像进行采集和模拟/数字信号转换，通过预处理和逻辑计算得到车牌号码，车辆商标和车型规格等初级参数传送给信息处理中心进行详细的对比分析和处理，对真假车牌和车辆进行甄别，CPU中央处理器负责处理前端摄像设备中各个部分之间的信息传输和处理，并通过公用/专用通信网络与信息处理中心进行通信，前端数据库主要存储程序文件，基础车辆模板数据和对检测的视频图像进行暂存，由于视频信号占用的字节数很大，需要通过数字压缩传输电路进行压缩后传送到信息处理中心，以保证高速传输，提高摄取图像和信息传输的速度。
在信息处理中心内部建立的Web专用服务器主要完成与外地区的交警部门之间的模板数据和车辆动态数据的通信联系，以形成省级或国家级的网络***，资料数据库主要存储本地区域内的车辆模板信息，视频监控信息和***控制程序等，压缩解压与通信接口完成信息处理中心与前端摄像设备之间的传送数据的压缩与解压以及建立通信链路，信息处理平台***是信息处理中心的综合设备，负责协定各部分之间的信息通信，对分析结果提出处理建议，发现有假车牌或假车时提出图示报警和声音报警。
在前端摄像设备中设有两台监视用彩色数码摄像机A和B，分别安装在公路交叉路口两侧上方一定高度的支撑架上，与被监视的车辆构成一定的x，y距离和α角度的位置参数在一定范围内可调整，通过自动控制跟踪捕获车辆以保证摄制的角度和焦距为最佳状态，摄制的车辆图像分为车牌，商标和前侧身车结构三个部分，通过图像预处理后将三部份分解后分别进行图像定位和必要分割，对照前端数据库存储的基本车牌模板，车型模板和商标模板，采用最优的算法分别进行边缘识别，将识别结果进行压缩后传送给信息处理中心进行真假识别。
在照明灯与摄像控制电路中，通过RGB分光镜将背景光分解为红R，绿G和蓝B三种基本单色光，通过RGB光强度测量单元测量出三种基本单色光的光强度模拟量，通过A/D转换电路将测得的三种单色光的光强度变成数字量，由色温分析比较单元与摄像需要的标准背景光线的色温和照度进行分析比较，计算出需要补偿背景光线照度和三种单色光的光强度分量，保证摄像的背景光线的标准色温在5250K左右，如果是夜晚，还需要进行红外光补光以保证夜晚的摄像质量。
设计有受控LED恒流模块R，受控LED恒流模块G，受控LED恒流模块B和受控LED恒流模块RL四种独立电源模块，分别向四种LED功率模块提供恒流供电，由动态电流及触发控制电路按照CPU中央处理器的指令，采用数字信号来分别控制恒流源模块工作。
对车辆识别包括对车牌识别，商标标志识别和车辆结构轮廓识别三个部分，对车牌采用图像定位，车牌字符分割，Canny算子边缘检测和自适应稳健Hausdorff距离计算方法进行车牌字符识别，以提高车牌字符的识别率，对商标标志进行图像定位，对分离图形进行分割，而对连续图形不必进行图形分割，采用Canny算子边缘检测和自适应稳健Hausdorff距离计算方法进行商标标志识别，采用左右两台监视用彩色数码摄像机A和B在设定的位置参数x，y和α的范围内分别设置两个前侧身的车辆结构图像，并记录其位置参数值，通过图像预处理和小波边缘检测，特征向量相似度计算并与数据库的车辆模板数据进行位置参数校正后和比较，确定车辆的品牌和规格型号。
真假车辆和车牌甄别是通过与数据库车辆模板资料进行比较，确定车牌与车辆规格型号是否相符，如果不符则判定为假车牌或假车，车辆与车牌相符时，则根据区域内一定时限的各个监视***摄制的车辆数据进行比较，如果没有相同车辆则判定为真车真车牌，如果有相同车辆监视记录，则对于两次或多次的记录进行时间差和地域道路差分析，计算相同车辆在不同时间和不同地域出现的合理性，判定该车辆是否是一个车牌多个同型号车辆使用。
车辆模板录制采用同样的左右两台监视用彩色数码摄像机A和B，在车辆的前上侧进行车辆图像设置，在规定位置参数x，y和α数值前提下分别摄制左右两个车辆前侧身结构图像，车牌和商标标志图像，采用Canny算子边缘检测和自适应稳健Hausdorff距离计算方法确定车牌和商标标志的图像数字量参数值，通过图像预处理，小波边缘检测和特征向量相似度计算确定车辆结构图像数字量参数，将车辆的这些车牌，商标标志和车辆结构的数字量参数作为该车辆的模板参数存储在信息处理中心的资料数据库内作为车辆模板参数，用于对监视车辆进行比较和判定。
本发明的有益效果是：能有效对车辆进行识别，满***警对车辆监控的需求，杜绝车辆假牌等，满***通安全和社会治安的需求。
附图说明
图1是本发明的***结构图；
图2是本发明的车辆特征信息采集***结构图；
图3是调色补光与摄像控制电路***结构图；
图4是车辆特征样本采集流程图；
图5是车辆特征采集识别过程流程图；
图6是真假车辆甄别分析程流程图；
图7是RGB分光测量与比较计算流程图。
其中，RGB调色补光照明灯1，监视用彩色数码摄像机2，RGB分光镜3，照明灯与摄像控制电路4，色温分析比较单元5，图像分析与算法逻辑6，前端数据库7，A/D转换与图像采集8，CPU中央处理器9，数字压缩传输10，公用/专用通信网络11，Web专用服务器12，资料数据库13，信息处理平台***14，压缩解压与通信接口15，行驶或静态车辆16，监视用彩色数码摄像机A 17，监视用彩色数码摄像机B 18，跟踪捕获车辆19，图像预处理20，车牌定位21，特征像元定位22，像元分割处理23，边缘算法识别24，车牌字符分割25，车牌号识别26，数据分析对比27，数据库车辆模板28，结果输出29，RGB光强度测量单元30，A/D转换电路31，525nm绿光LED功率模块32，受控LED恒流源模块G 33，640nm红光LED功率模块34，受控LED恒流源模块R 35，465nm蓝光LED功率模块36，受控LED恒流源模块B 37，940nm红外LED功率模块38，受控LED恒流源模块RL 39，动态电流及触发控制电路40，光电编码转换电路41，电机驱动预摄像控制器42，6个直流伺服电动机43，当前图像帧44，与前一帧比较有无车辆45，前一帧图像46，目标区域清晰否47，自动焦距调整48，背景光色温适当49，补光照明控制50，目标锁定51，商标标志抓拍52，三维定位前侧身抓拍53，车牌抓拍54，特征区域定位完成55，特征区域定位56，特征区域分类57，商标标志图像58，车辆前侧身结构图像59，车牌图像60，梯度二值化61，相邻帧差分析62，背景重建63，商标与特征分割64，灰度化与平滑处理65，Canny算子边缘检测66，小波边缘检测67，自适应稳健Hausdorff距离计算68，特征向量相似度计算69，商标识别70，计算欧氏距离D 71，位置参数x，y，α修正72，数据库模板参数73，车型判断74，车辆型号规格75，车牌号码76，数据库车辆信息77，调用数据库信息78，车牌型号相符79，假车或假车牌80，数据库监督数据81，有无同类车辆82，真车83，时间差分析84，地域道路差分析85，车速计算86，车速超标否87，车辆背景光线88，透镜聚光89，棱镜RGB分光90，RGB单色光CCD接收91，转变成RGB模拟电信号92，A/D变换输出RGB数字信号93，基准色温的RGB数字分量94，RGB数字分量95，光照度数字量96，基准光照度数字量97，基准光强比较98，基准照度比较99，计算出RGB差异分量100，计算出光照度差异量101，计算RGB受控LED恒流比例102，启动红外补光103，计算RGB受控LED恒定电流104，计算RL受控LED恒定电流105。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步的详细阐明。
实施例：
图1是本发明的***结构图，本发明分为前端摄像设备和信息处理中心两部分，前端摄像设备和信息处理中心之间采用公用/专用通信网络11进行数据传输，前端摄像设备包括RGB调色补光照明灯1，监视用彩色数码摄像机2，RGB分光镜3，照明灯与摄像控制电路4，色温分析比较单元5，图像分析与算法逻辑6，前端数据库7，A/D转换与图像采集8，CPU中央处理器9和数字压缩传输10部分，信息处理中心包括Web专用服务器12，资料数据库13，信息处理平台***14和压缩解压与通信接口15。
RGB调色补光照明灯1由红色，绿色，蓝色和红外四个LED功率模块构成，RGB分光镜3对车辆的背景光线的色温和照度进行测量，通过A/D转换与图像采集8电路将测量的背景光线信号转换成数字量，通过色温分析比较单元5将测量的背景光线数字量与前端数据库7中存储的标准色温和照度进行对比计算出需要进行补光的参数要求，由照明灯与摄像控制电路4分别控制RGB调色补光照明灯的四种LED功率模块的工作电流，产生不同色温和照度的补偿灯光。
照明灯与摄像控制电路4通过6个直流伺服电动机来控制两个监视用彩色数码摄像机2的位置参数x，y，α，以保证摄像的位置参数与车辆模板的位置参数的一致性，提高识别率。
两台监视用彩色数码摄像机2摄制的车辆图像通过A/D转换与图像采集8转换成数字量，按照CPU中央处理器9的指令，由图像分析与算法逻辑6单元进行图像预处理，图像分割和识别，将确认的车牌号码，车辆商标和车型规格等初级参数进行数字压缩传送10后通过公用/专用通信网络11发送到信息处理中心的信息车辆平台***14进行详细的对比分析和处理，对真假车牌和车辆进行甄别。
Web专用服务器12主要完成与外地区的交警部门之间的车辆模板数据和车辆动态数据的通信联系，以形成省级或国家级的网络***，资料数据库13主要存储本地区域内的车辆模板信息，视频监控信息和***控制程序等，压缩解压与通信接口15完成信息处理中心与前端摄像设备之间的传送数据的压缩与解压以及建立通信链路。
图2是本发明的车辆特征信息采集***结构图，在道路上行驶或静态车辆16进入监视用彩色数码摄像机A 17和监视用彩色数码摄像机B 18的监视范围之后，由照明灯与摄像控制电路4控制监视用彩色数码摄像机A 17和监视用彩色数码摄像机B 18进行跟踪捕获车辆19，按照CPU中央处理器9指令由图像分析与算法逻辑6单元对跟踪捕获车辆19的图像信息进行图像预处理20并分别进行车牌定位21以及包括商标标志和前侧身车辆结构图像的特征像元定位22，由图像分析与算法逻辑6单元对定位的车牌图像60进行字符分割25和Canny算子边缘检测66等运算，进行精确的车牌号识别26，由图像分析与算法逻辑6单元对定位的特征像元图像进行必要的像元分割处理23和小波边缘算法识别24等运算，进行精确的商标标志和车辆结构图像识别。
经过车牌号识别26和边缘算法识别24识别后的车辆参数信息由数字压缩传送10单元进行数字化压缩处理后传输给信息处理中心，通过信息处理平台***14调用资料数据库13内存储的相应的数据库车辆模板28进行全面的数据分析对比27，得出该车辆的真假判定结果输出29。
图3是调色补光与摄像控制电路***结构图，RGB分光镜3采集被监视车辆的背景光线后分解为红光R，绿光G和蓝光B三种单色光束，由RGB光强度测量单元30中的高灵敏度CCD元件转换成模拟电信号，经过A/D转换电路31转换成数字电信号后输送到色温分析比较单元5，对照摄像需要的标准背景光线照度1000Lux和色温5250K进行分析比较和计算，通过CPU中央处理器的控制将计算的需要补光的参数转换成动态恒定电流及触发控制电路40的控制电参数，分别对受控LED恒流源模块R 35，受控LED恒流源模块G 33，受控LED恒流源模块B 37和受控LED恒流源模块RL 39进行恒流电流设定和触发时序控制，640nm红光LED功率模块34，525nm绿光LED功率模块32，465nm蓝光LED功率模块36和940nm红外LED功率模块38的工作电流，发光强度和发光时序分别受到受控LED恒流源模块R 35，受控LED恒流源模块G 33，受控LED恒流源模块B37和受控LED恒流源模块RL 39的控制，对于夜晚或车辆背景光线太暗时进行红外补光照明。
CPU中央处理器9根据监视用彩色数码摄像机A 17和监视用彩色数码摄像机B 18跟踪捕获车辆19的图像信息情况由图像分析与算法逻辑6电路进行图像分析，通过CPU中央处理器9计算确定需要对监视用彩色数码摄像机A 17和监视用彩色数码摄像机B 18的摄像距离x，y，角度α和焦距等摄像位置参数，通过光电编码转换电路41将位置参数进行编码和电参数转换，通过电机驱动与摄像控制器42控制6个直流伺服电动机43进行位置和角度调整，以确保监视用彩色数码摄像机A 17和监视用彩色数码摄像机B 18的摄像位置参数x，y，角度α达到最佳状态，通过编码信号直接控制监视用彩色数码摄像机A 17和监视用彩色数码摄像机B 18的焦距，通过调整后的最佳位置参数存储在前端数据库7内。
图4是车辆特征样本采集流程图，对于监视用彩色数码摄像机A 17录制的连续图像按照每秒采集10-15帧的速度进行图像帧采集，当前图像帧44被采集后由图像分析与算法逻辑6单元负责采用快速图像差影法与前一帧图像46进行比较，通过前一帧比较有无车辆45判断如果监控范围内无车辆则继续对下一帧图像进行比较，如果有车辆则确定车辆的目标区域清晰否47，如果不清晰则通过CPU中央处理器9下达指令有电机驱动与摄像控制器42控制监视用彩色数码摄像机A 17或监视用彩色数码摄像机B 18进行自动焦距调整48，目标区域清晰后则进行背景光色温适当49的判断，通过色温分析比较单元5计算确定背景光色温不适当时，由动态电流及触发控制电路40进行补光照明控制50，背景光色温适当后进行目标锁定51，在目标锁定51时分别进行商标标志抓拍52，三维定位前侧身抓拍53和车牌抓拍54，这时一个车辆的特征区域定位完成55。
而监视用彩色数码摄像机B 18进行车辆特征样本采集流程与监视用彩色数码摄像机A 17的相同。
图5是车辆特征采集识别过程流程图，在车辆特征样本采集过程中，将特征区域定位56后的特征区域分类57为商标标准图像58，车辆前侧身结构图像59和车牌图像60三类，对经过定位的车牌图像60进行车牌字符分割25，而后采用Canny算子边缘检测66和串行距离变换，得到距离边换图像，距离变换图像的每个像素灰度值等于该像素到目标边缘的最近距离，采用目前图形识别效果最好的自适应稳健Hausdorff距离计算68方法计算Hausdorff距离，以此计算结果进行车牌号识别26，采用Canny算子边缘检测和自适应稳健Hausdorff距离计算68方法进行车牌和车辆商标标志识别的识别率最高。
商标标志图像58进行商标与特征分割64，其分割原则是连续图形不进行图形分割，断续图像按照断续块进行图形分割，图形分割后采用Canny算子边缘检测66和串行距离变换，得到距离边换图像，距离变换图像的每个像素灰度值等于该像素到目标边缘的最近距离，采用目前图形识别效果最好的自适应稳健Hausdorff距离计算68方法计算Hausdorff距离，以此计算结果进行商标标志识别70。
采用左右两台监视用彩色数码摄像机A 17和监视用彩色数码摄像机B 18在设定的位置参数x，y和α的范围内分别摄制了左右两个车辆前侧身结构图像59，并记录其位置参数值，有比较淡的阴影时采用梯度二值化61方法消除部分阴影影响，并采用快速的背景重建63方法对图形进行处理，将相邻帧差分析62得到的结果和进行背景重建63得到的结果进行灰度化和平滑处理65，在采取上述的图像预处理后，应用小波边缘检测67方法，对特征向量相似度计算69，计算出欧氏距离D 71的值，这是在实际摄像的位置参数基础上得到的车辆前侧身结构图形的分析数据，需要根据车辆模板的位置参数x，y，α进行位置参数校正74后才能用于对车型的判断，依据商标识别70结果，数据库车辆模板参数73和位置参数x，y，α修正72后的结果进行分析和车型判断74，这样使车辆型号规格75的判断结果的准确率更高。
图6是真假车辆甄别分析程流程图，由信息处理平台***14进入调用数据库信息78程序后，车牌号码76信息和数据库车辆信息77被调用并进行车牌型号相符79判定，根据调用数据库信息78和已经判定的车辆型号规格75进行车牌型号相符79判定，如果车牌和车型规格不符则判定为假车或假车牌80，如果车牌和车型规格相符则调用规定时限内的数据库监督数据81中的相同车牌型号信息，进行有无同类车辆82判定，在规定时限内如果没有同类车辆则判定为真车83，如果有同类车辆则进入时间差分析84程序，对每一个同类车辆与待判定车辆的出现时间差进行计算，确定同类车辆出现的时间差后再进行地域道路差分析85，根据监视摄像的地理位置和区域地形道路确定同类车辆之间的可能行驶的最近距离，根据最近距离和时间差进行车速计算86，与设定的不同区域道路的最高车速进行比较确定该车辆的车速超标否87，如果超标则判定为假车或假车牌80，如果不超标则判定为真车83。
图7是RGB分光测量与比较计算流程图，车辆背景光线88通过透镜聚光89进行聚光后由棱镜RGB分光90将背景光学分解为红光R，绿光G和蓝光B三种基本单色光，三种单色光通过RGB单色光CCD接收91后被转变成RGB模拟电信号92，该模拟电信号的波形和幅值与车辆背景光的强度成正比关系，模拟电信号通过A/D变换输出RGB数字信号93，通过对背景光线的RGB数字分量进行合成模型分析，***可以分别计算出RGB三种单色光的光强度Cd的RGB数字分量95，同时计算出背景光线的照度Lx的光照度数字量96，通常，摄像需要的背景光线的基准色温在4950K-5600K范围内，一般设定为5250K，基准光照度为1000Lx，该基准色温和光照度数值可以根据需要设定。
将基准色温的RGB数字分量94与测量的车辆背景光线的RGB数字分量95进行基准光强比较98计算，如果基准色温的RGB数字分量94小于测量的车辆背景光线的RGB数字分量95则不需要进行补光，程序返回RGB数字分量95继续进行比较，如果基准色温的RGB数字分量94大于测量的车辆背景光线的RGB数字分量95，则分别对红光R，绿光G和蓝光B计算出RGB差异分量100，该RGB差异分量100的比值就是需要进行补光的分色补光量比值，以此分别计算RGB受控LED恒流比值102，RGB差异分量100的比值不等于RGB受控LED恒流比值102，这与RGB三种LED的发光参数有关。
将基准光照度数字量97与测量的车辆背景光线的光照度数字量96进行基准照度比较99计算，如果基准光照度数字量97小于测量的车辆背景光线的光照度数字量96则不需要进行补光，程序返回光照度数字量96继续进行比较，如果基准光照度数字量97大于测量的车辆背景光线的光照度数字量96，则计算出光照度差异量101，根据光照度差异量的大小进行启动红外补光103判断，如果光照度差异量大于预先设定值，说明车辆背景光线太弱，通常是夜晚或严重阴雾天气，这时需要进行红外补光，则计算RL受控LED恒定电流105，如果光照度差异量小于预先设定值，则进入计算RGB受控LED恒定电流104计算过程，根据光照度差异量和RGB受控LED恒流比例分别计算出红光R，绿光G和蓝光B受控LED的恒定电流值，受控LED恒定电流与RGB光强度之间呈非线性的正比关系，需要进行一定的试验确定。
Claims (6)
1、一种自动调色补光的车牌车辆实时图像监视与真假识别***，其特征是分为前端摄像设备和信息处理中心两部分，前端摄像设备和信息处理中心之间采用公用/专用通信网络进行数据传输，前端摄像设备包括RGB调色补光照明灯，监视用彩色数码摄像机，RGB分光镜，照明灯与摄像控制电路，色温分析比较单元，图像分析与算法逻辑，前端数据库，A/D转换与图像采集，CPU中央处理器和数字压缩传输部分，信息处理中心包括Web专用服务器，资料数据库，信息处理平台***和压缩解压与通信接口。
2、根据权利要求1所述的自动调色补光的车牌车辆实时图像监视与真假识别***，其特征是RGB调色补光照明灯由红色，绿色，蓝色和红外四个LED功率模块构成，RGB分光镜对车辆的背景光线的色温和照度进行测量，通过A/D转换与图像采集电路将测量的背景光线信号转换成数字量，通过色温分析比较单元将测量的背景光线数字量与前端数据库中存储的标准色温和照度进行对比计算出需要进行补光的参数要求，由照明灯与摄像控制电路分别控制RGB调色补光照明灯的四种LED功率模块的工作电流，产生不同色温和照度的补偿灯光，夜晚或阴雨天气开启红外照明灯进行红外补光。
3、根据权利要求1所述的自动调色补光的车牌车辆实时图像监视与真假识别***，其特征是两台监视用彩色数码摄像机摄制的车辆图像通过A/D转换与图像采集转换成数字量，按照CPU中央处理器的指令，由图像分析与算法逻辑单元进行图像预处理，图像分割和识别，将确认的车牌号码，车辆商标和车型规格等初级参数进行数字压缩传送后通过公用/专用通信网络发送到信息处理中心的信息车辆平台***进行详细的对比分析和处理，对真假车牌和车辆进行甄别。
4、根据权利要求1所述的自动调色补光的车牌车辆实时图像监视与真假识别***，其特征是对车辆识别包括对车牌识别，商标标志识别和车辆结构轮廓识别三个部分，对车牌和商标采用图像定位，字符分割，Canny算子边缘检测和自适应稳健Hausdorff距离计算方法进行车牌字符识别和商标识别，以提高车牌字符的识别率，采用左右两台监视用彩色数码摄像机在设定的位置参数x，y和α的范围内分别设置两个前侧身的车辆结构图像，通过图像预处理和小波边缘检测，特征向量相似度计算并与数据库的车辆模板数据进行位置参数校正后和比较，确定车辆的品牌和规格型号。
5、根据权利要求1所述的自动调色补光的车牌车辆实时图像监视与真假识别***，其特征是真假车辆和车牌识别是通过与数据库车辆模板资料进行比较，确定车牌与车辆规格型号是否相符，如果不符则判定为假车牌或假车，车辆与车牌相符时，则根据区域内一定时限的各个监视***摄制的车辆数据进行比较，如果没有相同车辆则判定为真车真车牌，如果有相同车辆监视记录，则对于两次或多次的记录进行时间差和地域道路差分析，计算相同车辆在不同时间和不同地域出现的时间距离的合理性，判定该车辆是否是一个车牌多个同型号车辆使用。
6、根据权利要求5所述的自动调色补光的车牌车辆实时图像监视与真假识别***，其特征是数据库车辆模板录制采用相同的左右两台监视用彩色数码摄像机，在车辆的前上侧进行车辆图像设置，在规定位置参数x，y和α数值前提下分别摄制左右两个车辆前侧身结构图像，车牌和商标标志图像，采用Canny算子边缘检测和自适应稳健Hausdorff距离计算方法确定车牌和商标标志的图像数字量参数值，通过图像预处理，小波边缘检测和特征向量相似度计算确定车辆结构图像数字量参数，将车辆的这些车牌，商标标志和车辆结构的数字量参数作为该车辆的模板参数存储在信息处理中心的资料数据库内作为车辆模板参数，用于对监视车辆进行比较和判定。
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