百分之百识别，是我们永远追求的目标——访北京文通科技有限公司 智能交通事业部经理 戴亮  
2013-12-23 11:11:48   来源：智慧交通杂志 作者:董海龙   作者:    评论：0

　　北京文通科技有限公司是享誉国内外的OCR（光学字符识别）技术生产商、文档影像技术和应用解决方案提供商。经过多年的创新与发展，文通科技现已成长为国内知名的高新技术企业，在全国十余个城市建立了分支机构，公司产品涉及多个领域。在与清华大学的携手合作过程中，文通科技成功地将"国家863计划"项目成果--"文字图像识别技术TH-OCR"产业化，真正实现了TH-OCR技术与市场应用的完美结合。

　　文通科技以TH-OCR和手写识别技术为核心，研发出多项产品并提供多种行业解决方案，依靠完善的服务体系，拓宽了产品技术应用领域。目前，文通科技已经拥有跨平台(包括Windows/Linux/Android/IOS及嵌入式平台)的智能图像处理、亚洲文字OCR、手写识别、二维条码识别、车牌识别、证件识别、票据表格识别等自有知识产权技术。公司业务深入至金融保险、智能交通、停车场、税务、公共安全、政府等行业领域。

　　依托核心技术，持续领先

　　智能交通管理杂志：请简要介绍北京文通的车牌识别产品和市场定位。北京文通的识别技术在同行内有哪些独特的优势？

　　戴亮：文通的车牌识别产品主要分为两大类，一类主要是车牌识别SDK授权为主，可以应用在windows、linux、dsp、android、wince、windowsmobile等不同的系统平台上；另外主要面向停车场提供硬件车牌识别一体机；

　　文通车牌识别产品市场定位主要以智能交通、平安城市、停车场、移动互联等行业集成商为主，为客户提供车牌识别SDK软件授权和硬件车牌识别一体机，与客户的应用系统完整对接。

　　文通的识别技术相对于同行的优势有以下几点：

　　1、整牌识别率高，依托成熟的TH-OCR文字识别核心，在整牌识别率表现出众，尤其汉字识别摇摇领先同类产品；

　　2、识别速度快，极致优化的车牌定位和识别算法使平均识别时间不超过50ms；

　　3、支持牌照全，囊括蓝牌、黄牌、双层黄牌、黑牌、军牌、（武）警牌、农用车牌、教练车牌、大使馆车牌等各种规格牌照；

　　4、车牌宽度要求低，车牌宽度≧60个像素，都不影响识别；

　　5、跨平台应用，纯C代码编写。

　　智能交通管理杂志：静态图像图片的识别与动态视频流的实时识别，在技术上有哪些差别？

　　戴亮：静态图像图片的识别主要以外部触发为主，例如地感线圈触发或者雷达触发，主要以单张图片识别为主，优势主要是容易实现、操作简单、资源消耗少，视频流识别主要是对帧间变化的区域进行识别，也就是对运动的车辆进行识别，每一帧都要识别，输出最优结果，主要优势是实施简单，体验效果好。

　　车牌识别已触顶？

　　智能交通管理杂志：文通的车牌识别技术，在实际交通环境下，白天和夜晚的平均识别率分别能达到多少？在恶劣的风雨天气下，识别率能达到多少？

　　戴亮：一般情况下，在实际交通环境下，文通的车牌识别技术是白天识别率≥98％，晚上≥95％。恶劣的风雨天气下，也分情况，如果肉眼都分辨出车牌，识别效果肯定差；恶劣的风雨天气会使车牌字符模糊，由于采用局部二值化阈值，对模糊的字符有比较好的适应能力，识别率也可以达到85%以上；

　　智能交通管理杂志：在停车场、高速公路、城市路口等不同应用环境中，车牌识别率是否有不同的表现？造成这种差异的因素有哪些？贵司的识别技术能否实现两条甚至更多车道的同时识别？

　　戴亮：车牌识别率的表现不是根据行业不同，而是和现场环境、天气、安装位置角度、光线、补光灯等因素也很大的关系，这些因素会直接影响车牌的整体识别率；

　　车牌识别和车道没有关系，在一张图片里文通车牌识别最多可以识别6个车牌号码，但是车牌号必须符合识别要求，例如：宽度必须在60-400个像素，车牌清晰，不过分倾斜等。

　　智能交通管理：有观点认为车牌识别算法已经到了天花板，只能依赖其他硬件和配套技术的突破来提高识别率，您是否认同，为什么？

　　戴亮：不认同。虽然车牌识别率永远无法达到100%，但是这是我们永远追求的目标，因为针对特殊情况车牌，我们还有进一步提升的空间，例如针对模糊车牌、污损车牌、天气影响车牌、光线影响车牌等各种情况；

　　智能交通管理杂志：现有交通条件和技术条件下，影响车牌识别成功率的条件有哪些？哪些是目前无法克服的？

　　戴亮：影响车牌识别率的因素有天气、光线、车牌清晰度、车牌宽度、图像采集设备安装角度位置等。

　　以目前的交通条件和技术条件无法克服的影响因素有以下几方面：

　　1、自然条件，雨、雾、沙尘等

　　2、车牌本身污损或者肉眼无法辨识

　　3、无车牌车辆等；

　　高清服务一体化

　　智能交通管理杂志：文通的识别算法是否要求前端摄像机具备二次开发能力？摄像机是否越高清，识别率越高？

　　戴亮：原来的车牌识别都是在windows上二次开发的，现在由于硬件资源的进步，现在可以直接把车牌识别算法嵌入到DSP硬件平台上，这是个技术上的革命性进步。从而让设备一体化程度越来越高，并且识别稳定强、识别速度快、维护成本低。

　　如果在工控机上运行车牌识别，客户必须要有相机的二次开发能力，如果在相机上运行车牌识别算法，另外还得需要dsp嵌入式开发技术；

　　识别率高和是否越高清没有必然关系，和车牌宽度、车牌清晰度、安装角度位置、夜间补光有很大关系，只有整体配合好了，识别率才能提高；

　　智能交通管理：文通的识别技术能否实现在线学习进行系统更新以更好的适应应用环境？

　　戴亮：不能；由于字符识别技术是基于有监督的学习的，车牌识别用户在使用过程中不可能提供目标分类，所以不能实现在线学习进行系统更新。

　　智能交通管理：就您的观察，该技术未来的发展趋势有哪些？

　　戴亮：未来趋势车牌识别算法会更加智能，解决大角度的倾斜和畸变、光照不均匀、

　　车牌图像动态范围小等问题，能够适用于更广泛的车辆服务和智能监控领域。与之配合的硬件平台将提供更清晰、更大动态范围的图像，和一定的预处理能力，同时处理器的运算能力也会不断提高，对于用户来说最终的产品集成度更高、稳定性更好、易用性好、维护成本低、客户使用成本低。