車牌識別系統(tǒng)無法識別新能源號牌的主要原因

任何系統(tǒng)都需要人的設(shè)定，即便車牌識別系統(tǒng)越來越快捷和智能。在了解它如何工作后，我們就更能理解，為什么它有時候識別不出新能源號牌了。

在“車輛檢測-圖像采集-預(yù)處理-車牌定位-字符分割-字符識別-結(jié)果輸出”這個過程中，導(dǎo)致新能源號牌出現(xiàn)無法識別或識別錯誤的情況，主要是新能源汽車號牌號碼由5位升為6位，車牌識別系統(tǒng)在識別過程中，識別算法是以普通車牌5位的算法，所以常常出現(xiàn)后一位車號辨識失敗或錯誤的情況。近幾年，隨著停車場管理系統(tǒng)的不斷發(fā)展，車牌識別技術(shù)也開始應(yīng)用于停車場。

其實這個問題也很好解決，只需要升級系統(tǒng)就可以了，由車牌識別廠家對系統(tǒng)算法進行升級。此外，地感線圈識別模式的車牌識別系統(tǒng)也不適用于一些不適合切割路面的現(xiàn)場中。大多數(shù)廠家本身對此算法的升級已經(jīng)完成，現(xiàn)在要做的就是將新算法導(dǎo)入到已經(jīng)在使用的各個停車場系統(tǒng)中。對于已生產(chǎn)而未出廠的設(shè)備，也需要重新升級或在安裝過程中進行升級，避免此類情況出現(xiàn)。

在車牌識別系統(tǒng)中，由于車牌污染、背景復(fù)雜、光照不均勻、車牌發(fā)生傾斜、邊框影響以及間隔符等因素影響，很難找到一種普遍使用的分割方法。⑦車牌跟蹤模塊車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識別結(jié)果、可信度等各種歷史信息。車牌字符分割就是對已經(jīng)定位出的車牌區(qū)域內(nèi)的車牌字符進行分割，從而獲取車牌上的字符，是車牌字符識別的前提和準備。車牌字符分割的好壞，直接影響到識別效果的好壞。

車牌區(qū)域定位完成之后，由于提取出來的車牌區(qū)域內(nèi)的車牌圖像可能存在傾斜現(xiàn)象，因此，在車牌字符分割之前，需要判斷車牌圖像是否傾斜。車牌的字符識別是車牌識別系統(tǒng)能夠最終實現(xiàn)的關(guān)鍵因素，是對經(jīng)過車牌定位和車牌字符分割后的一個個車牌字符進行識別。在車牌傾斜的情況下，需要準確的求得車牌的傾斜角度，然后把發(fā)生傾斜的車牌校正過來，為接下來的字符分割創(chuàng)造條件，這就是車牌的傾斜校正。常用的傾斜校正算法包括Radon變換、Hough變換。在車牌的傾斜校正完成之后，需要去除車牌的上下、左右邊界，然后才能把車牌上的字符一個個的分割出來，得到一個單獨的車牌字符圖像，為后續(xù)的車牌字符識別做好準備，即車牌的字符分割。

在車牌的字符分割中，有許多因素會對車牌的字符分割造成影響，例如圖像的噪聲、車牌的定位不精準、字符的粘連、漢字的不連通等。然后通過檢索數(shù)據(jù)庫得出車輛類別，通過車牌號數(shù)據(jù)來判斷是否內(nèi)部車輛，道閘自動開啟，同時記下車輛進入時間。本文介紹一種改進的水平投影算法，該算法能夠克服這些因素造成的不良影響，并且能夠準確的分割出車牌，為后續(xù)的精準識別做好準備。為了分割出相互獨立的字符，對經(jīng)過Otsu算法閾值化的灰度圖進行分割。

車牌識別技術(shù)的發(fā)展

現(xiàn)在，車牌識別技術(shù)越來越成熟，已經(jīng)廣泛運用在停車場及小區(qū)出入口、高速公路收費站、公路卡口和城市交通中。

隨著我國城市化進程發(fā)展的提速，交通壓力將更加嚴峻，因此智能化交通管理將是今后交通發(fā)展的大方向。作為智能化交通管理體系中的重要核心，車牌識別系統(tǒng)也將得到進一步扶持和發(fā)展。

未來車牌識別技術(shù)將有更廣泛的應(yīng)用，屆時車牌識別系統(tǒng)行業(yè)也將面臨大洗牌，只有擁有自主核心技術(shù)并且產(chǎn)品質(zhì)量達標的公司才能過關(guān)，這也是車牌識別技術(shù)走向快速發(fā)展階段的必經(jīng)之路。