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麗水車牌識別系統你了解多少?

發布時間: 2020.05.26 瀏覽次數:  
關于麗水車牌識別其中有很多的知識包含在里面,下面我們就一起來詳細的了解一下麗水車牌識別。自動車牌識別是一種模式識別技術,它使用車輛的動態視頻或靜止圖像來自動識別車牌號和車牌顏色。硬件基礎通常包括觸發裝置(監視車輛是否進入視野),攝像裝置,照明裝置,圖像采集裝置,識別車牌號碼的處理器(例如計算機),以及軟件核心包括車牌定位算法,車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。一些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能,這被稱為視頻車輛檢測。完整的車牌識別系統應包括幾個部分,如車輛檢測,圖像采集和車牌識別(如圖1所示)。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像獲取單元,并且獲取當前視頻圖像。車牌識別單元處理圖像,找到車牌位置,然后劃分車牌中的字符進行識別,然后形成車牌號碼以便輸出。車輛檢測

    車輛檢測可以使用埋地線圈檢測,紅外檢測,雷達檢測技術,視頻檢測等方法。視頻檢測可以避免損壞路面,無需連接外部測試設備,無需糾正觸發位置,省錢,更適合移動和便攜式應用。
    該系統進行視頻車輛檢測,需要具有較高的處理速度,并采用優秀的算法實現圖像采集和處理,而不會大幅丟幀。如果處理速度慢,則引起幀丟失,使得系統無法以更快的行進速度檢測到車輛,并且也難以確保識別處理在有利于識別的位置處開始,這影響了系統識別率。因此,將視頻車輛檢測與自動車牌識別相結合具有一定的技術難度。
    號碼識別
    為了進行車牌識別,需要以下基本步驟:
    1)車牌定位,定位車牌中的車牌位置;
    2)車牌字符分開,車牌中的字符分開;
    3)車牌字符識別,識別劃分的字符,后形成車牌號碼。
    在車牌識別過程中,根據不同的算法識別車牌顏色,這些算法可以在上述不同的步驟中實現,通常與車牌識別和相互驗證協作。
    1車牌定位
    在自然環境中,汽車圖像背景復雜,照明不均勻。如何準確確定自然背景下的車牌面積是整個識別過程的關鍵。首先,對收集的視頻圖像進行大規模相關搜索,找到符合車牌特征的一些區域作為候選區域,然后進一步分析和判斷候選區域,后確定佳區域。選擇作為牌照區域,并將其與圖像分開。
    2車牌字符分割
    在完成牌照區域的定位之后,將牌照區域劃分為單獨的字符然后識別。字符分割通常使用垂直投影。由于角色在垂直方向上的投影必須占據角色之間的局部小值或角色內的間隙,因此該位置應滿足角色的字符寫入格式,字符,大小限制和一些其他條件。垂直投影法對復雜環境下汽車圖像的字符分割有很好的效果。
    3車牌字符識別
    該方法主要基于模板匹配算法和基于人工神經網絡的算法。基于模板匹配算法,首先將分割后的字符二值化并縮放到字符數據庫中模板的大小,然后與所有模板匹配,以選擇佳匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種:一種是先提取字符,然后利用獲得的特征訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接將圖像輸入網絡,網絡自動實現特征提取,直到識別結果為止。
    在實際應用中,車牌識別系統的識別率也與車牌質量和拍攝質量密切相關。車牌的質量會受到各種因素的影響,如生銹,污漬,油漆剝落,字體褪色,車牌遮擋,車牌傾斜,高光反射,多牌照,假牌照等;實際的拍攝過程也會受到環境亮度,拍攝方式,車速等因素的影響。這些影響因素在不同程度上降低了車牌識別識別率,這也是車牌識別系統的難點和挑戰。為了提高識別率,除了不斷改進識別算法外,我們還應該找到克服各種光照條件的方法,使收集的圖像有利于識別。
通過上面的介紹相信大家對麗水車牌識別系統相有了進一步的認識了。

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