【廣告】
車牌識(shí)別可以根據(jù)操作環(huán)境輕松分為PC端和前端(嵌入式)。目前,國內(nèi)一些車牌識(shí)別系統(tǒng)制造商在PC端采用深度學(xué)習(xí)方法,而前端仍采用傳統(tǒng)方法。隨著深度學(xué)習(xí)芯片的發(fā)展,未來兩年將在頭端應(yīng)用產(chǎn)品發(fā)布的深度學(xué)習(xí)方法。收費(fèi)員收取的費(fèi)用必須與系統(tǒng)顯示的費(fèi)用相匹配,以消除zuo的缺點(diǎn)并確保停車。完善非執(zhí)照卡識(shí)別和處理機(jī)制,然后梅的車牌識(shí)別技術(shù)不能達(dá)到100%識(shí)別率,如無牌車,污損車牌等,因此需要一個(gè)“非許可證識(shí)別處理系統(tǒng)”機(jī)制“,這種機(jī)制大部分需要通過非許可卡識(shí)別軟件來解決,但良好的車牌識(shí)別產(chǎn)品可以得到有效的協(xié)助。例如,當(dāng)車牌識(shí)別效果差時(shí)觸發(fā)以下“車輛識(shí)別”功能,并且根據(jù)車輛類型管理車輛。
車面(模型)識(shí)別和匹配算法繞過了傳統(tǒng)的車牌字符識(shí)別過程,從更基本的圖像特征開始,避免了字符識(shí)別中可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤。每輛車的車身特征都是維一,它們可以記錄為車輛的“指紋”,并通過比較車輛之間的相似性來實(shí)現(xiàn)車輛的匹配。由于該算法不涉及車牌字符識(shí)別,即使車牌上的字符被污染或字符扭曲,車輛也可以有效地匹配。隨著深度學(xué)習(xí)專用芯片的發(fā)展,未來兩年將在頭端應(yīng)用產(chǎn)品發(fā)布的深度學(xué)習(xí)方法。在沒有識(shí)別或識(shí)別錯(cuò)誤的情況下,識(shí)別由輔助憑證補(bǔ)充,例如虛擬通行證號(hào)碼,進(jìn)入和退出QR碼等,通過多憑證輔助,車輛識(shí)別比較的概率在理論上是相等的到100%。
由于圖像質(zhì)量很容易受到光線,天氣,車牌本身,角度,攝像機(jī)位置等因素的影響,因此在識(shí)別車牌之前必須對(duì)圖像進(jìn)行一些預(yù)處理,以確保清晰的圖像車牌。通常,基于對(duì)場(chǎng)景環(huán)境和已捕獲圖像的分析,攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)曝光處理,自動(dòng)白平衡處理,自動(dòng)過爆處理等,并執(zhí)行噪聲濾波,對(duì)比度增強(qiáng),圖像縮放等。在圖像上。去噪方法包括均值濾波,中值濾波和高斯濾波。從整個(gè)圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)車牌區(qū)域是車牌識(shí)別過程中的重要步驟。中國在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的發(fā)展速度和成就在世界的西安領(lǐng)域,而中國云計(jì)算的興起也促成了這一領(lǐng)域新花的開放,以及相應(yīng)的新成果組合。如果定位失敗或定位不完整,將直接導(dǎo)致終識(shí)別準(zhǔn)確率。車牌定位方法一般采用投影分析,連通域分析,機(jī)器學(xué)習(xí)等算法,根據(jù)紋理特征,顏色特征和形狀特征檢測(cè)車牌。投影分析方法基于以下事實(shí):牌照字符與背景交替的次數(shù)大于其他情況,并且通過圖像在水平和垂直方向上的投影分析來定位牌照。
目前,車牌識(shí)別技術(shù)已逐步成熟,已成功應(yīng)用于交通,停車場(chǎng),安防,居民區(qū),充電站,加油站等多個(gè)領(lǐng)域。除了自動(dòng)識(shí)別車牌號(hào)外,目前的車牌識(shí)別產(chǎn)品還可以識(shí)別車牌顏色,車身顏色,車輛品牌和年齡,并完成相關(guān)圖像的保存和記錄。根據(jù)應(yīng)用條件和要求,有許多類型的車牌識(shí)別產(chǎn)品。從實(shí)現(xiàn)模式來看,它分為軟識(shí)別和硬識(shí)別。軟識(shí)別是指車牌識(shí)別軟件,它基本上是安裝在PC和服務(wù)器上。有效的自動(dòng)比對(duì)和查詢技術(shù),識(shí)別的車牌號(hào)碼必須自動(dòng)與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)千個(gè)車牌號(hào)碼和警報(bào)報(bào)警進(jìn)行比較,如果車牌號(hào)碼未正確讀取,則使用模糊查詢技術(shù)獲得相對(duì)“更好”的比較結(jié)果:3。前端硬件設(shè)備收集視頻或捕獲圖片,并通過識(shí)別軟件識(shí)別端將其傳輸?shù)胶蠖诉M(jìn)行識(shí)別。大部分技術(shù)都用于早期的模擬相機(jī)時(shí)代?,F(xiàn)場(chǎng),高速公路,電子,但這種方法對(duì)分析結(jié)束要求較高,如中間傳輸?shù)闹袛嗷蚍治鼋Y(jié)束的重啟,不可能實(shí)時(shí)識(shí)別。