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發(fā)布時間:2020-07-20 06:27  

車牌識別過程中,牌照顏色的識別依據(jù)算法不同,可能在上述不同步驟實現(xiàn),通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

1) 牌照定位

自然環(huán)境下,汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻,如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。車牌辨識系統(tǒng)能否發(fā)揮最1大效用,除了軟件技術(shù)之外,與攝影機(jī)及現(xiàn)場施工能力,也有很大的關(guān)系。首先對采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評判,最后選定一個最1佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖像中分離出來。

2) 牌照字符分割

完成牌照區(qū)域的定位后,再將牌照區(qū)域分割成單個字符,然后進(jìn)行識別。字符分割一般采用垂直投影法。主營產(chǎn)品為停車場系統(tǒng)、人行通道系統(tǒng)、景區(qū)售票系統(tǒng)、高中低速道閘、翼閘、擺閘、三棍閘、崗?fù)さ?。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最0小值的附近,并且這個位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。


車牌識別技術(shù)特點(diǎn)

我國標(biāo)準(zhǔn)汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字組成,漢字識別與字母和數(shù)字的識別有很大的區(qū)別,漢字的識別增加了識別的難度;

我國汽車車牌的懸掛位置不統(tǒng)一;

其他國家的汽車牌照格式(如汽車牌照的尺寸大小,牌照上字符的排列等)通常只有一種,而我國則根據(jù)不同車輛、車型、用途規(guī)定了多種牌照格式,分為普通車轎車、使1館車、警1車、軍1車等,并且通常汽車牌照中也分大車和小車;

我國汽車牌照的底色和字符顏色有多種組合,我們?nèi)粘I钪谐R姷挠兴{(lán)底白字車牌、黃底黑字車牌、以及白底黑字車牌等等。


車牌識別系統(tǒng)觸發(fā)方式

間接法:指通過識別安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲的車牌的信息來識別車牌及相關(guān)信息。IC卡技術(shù)識別準(zhǔn)確度高,運(yùn)行可靠,可以全天候作業(yè),但它整套裝置價格昂貴,硬件設(shè)備十分復(fù)雜,不適用于異地作業(yè);條形碼技術(shù)具有識別速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性強(qiáng)以及成本較低等優(yōu)點(diǎn),但是對于掃描器要求很高。此外,二者都需要制定出全國統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),并且無法核對車、條形碼是否相符,也是技術(shù)上存在的缺點(diǎn),這給在短時間內(nèi)推廣造成困難。此外,二者都需要制定出全國統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),并且無法核對車、條形碼是否相符,也是技術(shù)上存在的缺點(diǎn),這給在短時間內(nèi)推廣造成困難。


直接法一般有圖像處理技術(shù),傳統(tǒng)模式識別技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

圖像處理技術(shù):運(yùn)用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照識別的研究最早始于80年代,但國內(nèi)外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進(jìn)行討論,并且通常僅采用簡單的圖像處理技術(shù)來解決,并沒有形成完整的系統(tǒng)體系,識別過程是使用工業(yè)電視攝像機(jī)拍下汽車的工前方圖像,然后交給計算機(jī)進(jìn)行簡單的處理,并且最終仍需要人工干預(yù),例如車輛1牌照中省份漢字的識別問題,1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,根據(jù)漢字的投影直方圖選取浮動閉值,抽取漢字在豎直方向的峰值,利用樹形查表法進(jìn)行漢字的粗分類;然后根據(jù)漢字在水平方向的投影直方圖,選取適當(dāng)閉值,進(jìn)行量化處理后,形成一個變長鏈碼,再用動態(tài)規(guī)劃法,求出與標(biāo)準(zhǔn)模式鏈碼的最0小距離,實現(xiàn)細(xì)分米完成漢字省名的自動識別。車牌識別系統(tǒng)選購準(zhǔn)則重視穩(wěn)定度隨著產(chǎn)品算法與業(yè)者的技術(shù)提升,整合早就不是重要的話題,現(xiàn)階段最需要注意的重點(diǎn)反而是'穩(wěn)定度'。


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