车牌识别技术是以现代智能交通系统为支撑的一项新技术，目前已在高速公路收费管理、自助洗车、车辆出入管理、交通执法与稽查等领域得到了广泛应用[1]。雾霾是一种复杂的大气现象。成像系统受大气中的烟尘和其他悬浮颗粒的散射和折射作用的影响，易导致图像质量差。有雾图像失去了颜色保真度以及视觉对比度，扭曲了图像内容，降低了后续视觉分析的准确性。许多实际任务，如交通检测和环境监测都需要高质量图像，因此设计一种有效的图像去雾算法具有重要意义。文章对车牌识别主流技术、有雾场景下的车牌识别方法以及车牌识别的应用等展开了论述。1车牌识别发展现状近年来，智慧城市的发展受到越来越多的关注，车牌识别技术作为智慧交通领域中的一项新型技术，在高速公路管理、停车场管理、交通侦查等场景中得到了大量应用。目前，关于车牌识别的研究发展大部分仅针对天气较好的环境下对车辆进行识别工作，测试条件较为单一。雾天环境，光线容易发生散射或被吸收，最终导致图像变质，使得最终识别结果失准。图像处理算法已经逐渐成形，但对有雾天气车牌识别算法的研究还有待扩展，如图像去雾算法颜色恢复较差且不能与车牌识别系统很好地结合、车牌定位效果较差、图像降质导致字符识别率低等问题均需要深入研究[2]。2车牌识别现有技术2.1车牌检测方法车牌检测方法通常可以分为两大类，分别是基于计算机视觉的数字图像处理方法[3]和基于机器学习的目标检测方法[4]。常用的传统方法包含基于边缘检测与数学形态学定位的方法、基于直方图均衡化的方法、基于纹理特征分析的方法，基于彩色图像定位的方法等。常见的目标检测算法包括基于Region Proposal的检测方法（Two-stage检测方法）和基于一体化卷积网络的检测方法（One-stage检测方法）。在Fast R-CNN中，Girshick[5]提出了基于区域的快速卷积算法用于目标检测，为了有效地识别对象，将深度卷积网络应用到模型中，达到了更好的训练速度以及测试速度，同时提高了检测精度。在车辆高速移动中捕获车牌信息较为困难，大雾天气下能见度和光照的减弱提高了车牌捕获困难程度，此算法在有雾场景中的车牌检测十分重要。2.2字符识别方法现有的车牌识别方法根据是否对预处理后的车牌图像进行字符分割而划分为两种，包括基于字符分割的方法和不基于字符分割的方法。对单个字符进行分类识别可以采用基于模板匹配和基于机器学习的算法等。其中基于机器学习的算法包括支持向量机、隐马尔可夫模型和神经网络等，这些模型对分割后的单个字符图像提取特征并进行分类。不基于字符分割的车牌识别主要包括基于注意力机制的方法和基于连接主义时间分类的方法。在前者的方法中Zhang等[6]设计了一种自然场景下的车牌识别方法。该方法由一个定制的Xception模块和一个编码器-解码器模块组成，利用二维注意力机制优化识别框架，能够以弱监督的方式提取单个字符的局部特征，不需要字符级别的注释。与现有的车牌识别方法相比，该方法不需要额外的模块处理车牌的不规律性，也不需要分割字符。3有雾车牌图像处理算法3.1基于图像增强的去雾方法这类算法的主要特点是通过突出图像中的有效信息，抑制无用信息进而提高图像质量，这类算法的优点是原理简单且较为成熟，可以在现有的图像处理技术之上进行改进；缺点是无法较好地估计复杂环境下的雾霾景深，没有充分考虑图像质量下降情况，最终得到的去雾图像存在颜色失真和信息丢失等现象。基本方法有直方图均衡化、同态滤波、小波变换。利用直方图均衡化，可以有效将有雾图像的直方图均匀分布在各个灰度级中，扩大动态范围，强化对比度以达到去除大雾干扰的效果。该算法实现效率高但容易产生噪声，当雾浓度分布不均匀时，可能会出现颜色失真现象。3.2基于图像复原的去雾方法这种算法主要是通过对有雾图像的分析建立出大气散射模型，在此基础上推算出清晰的图像。通过先验估计或者数理统计的方法得到传输率图和大气光值，再进行退化模型的逆运算，最终由有雾图像得到无雾图像。该类算法适应性较强，对不同景深图像去雾效果表现良好，但是需要对大气散射模型中的参数进行准确估计。基于暗通道先验的图像复原[7]，以大气散射理论为基础，构建对应的图像退化模型，利用图像退化的假设或先验知识反演推出无雾图像，该方法去雾效果较为自然。但在对处理天空图像时，由于大气光估计过大，导致透射率估计值偏小，使去雾结果出现失真现象。3.3基于深度学习的去雾方法图像去雾算法分类如图1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.04.033.F001图1图像去雾算法分类随着科学技术的发展进步，近几年，技术人员开始利用卷积神经网络对图像进行去雾处理。通过卷积神经网络估计大气散射模型中的参数将有雾图像作为输入，通过卷积运算等操作提取出大气光值和传输率图，而后代入大气散射模型获得无雾现象。端到端的图像去雾算法以输入为有雾图像送入到卷积神经网络后，获得最后理想的可进行分析的清晰图像。卷积神经网络去雾算法神经网络的提出受生物学中神经元传递信号原理的启发，由一系列紧密联系的单元构成的，这些单元都会有实数输入和实数输出[8]。神经网络最突出的特点是能够进行自我学习，在解决回归和分类问题方面，相较于其他算法具有显著优势。卷积层最主要的运算操作就是卷积（convolution），卷积层的主要目的是对输入数据提取不同特征，基于深度学习的去雾方法主要依靠神经网络对大量有雾以及与之对应的无雾图像进行训练，但搜集图像存在着较大难度。随着深度学习的进步与发展，该方法研究前景较为广阔。4车牌识别应用方向目前，我国智能交通系统处于蓬勃发展阶段，但技术服务手段和技术服务内容相对单一。经济的快速发展使得城乡居民的生活水平不断上升，车辆保有量持续增长，社会环境进一步发展都将引起对智能交通的渴求。4.1停车场及小区出入口在停车场和小区出入口，车牌识别技术可以针对车辆的车牌信息、车牌种类、出入时间，全面实现无人值守的智能管理，有效节省了人力以及资源，提高了车辆进出的效率。如在智能小区，应用车牌识别判断车辆是否属于小区，对不属于小区的车辆不允许进入或者计时收费。4.2高速公路收费站我国的高速建设突飞猛进，各省各市高速公路建设如火如荼，在各出入口均设有高速收费站，便于管理和收费，也减轻了交警的工作负担，对高速交通能够实现更规范的管理。高速公路中车牌识别技术的应用提高了出行人员的安全性和便捷性，且能够有效记录违规违章车辆的车牌信息，为交警提供了有效的数据支持。考虑到高速公路车辆行驶速度较快，阴雨大雾天气能见度降低，快速、准确地定位车牌，完成抓拍，且抓拍成果能够支持进一步的图像处理和识别工作十分重要。4.3在公路卡口中的应用车牌识别技术可以智能化检测和识别监控录像中的车辆，数据成果可以作为事故判决的重要依据。在事故多发地段和违章违规高频区域应用此项技术显得更为重要，实现无人监管的智能化过程，此项技术是最好的途径。完善的治安卡口管理制度应该具备三个主要功能，包括车牌识别、中心管理平台和卡口应用系统。车牌识别的速度和优劣影响此项技术的实用性，更好的识别效果，更快的识别速度才能真正应用到生活中。4.4在日常生活及交通中的应用为了减少城市内闯红灯等违章行为，在城市的各关键路段和车辆交错路段均设置有违法违章行为检测系统，车牌识别技术是路段检测系统中重要的分析技术之一。可以通过车牌识别追寻违法车辆的信息，跟踪记录违法车辆的行驶路径，及时对违法车辆进行警告。在我国治安管理、交通管理、刑侦等领域，通过追踪车辆信息建立道路智能化网络系统，能够更好地维护交通安全、减少违法犯罪行为、防控交通事故、维护交通秩序。车牌识别技术有着重要的实践意义和广泛的应用前景。5结语如今车牌识别技术已经实现了城市空间全覆盖，但如何快速、准确地识别车牌信息仍然值得研究人员深入探索。在未来的城市交通发展中，车牌识别技术仍将作为极其重要的一环，进一步对车牌识别进行研究，对我国经济的发展和能源的节约具有重要意义。