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。牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車1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)域做進一步分析、評判，后選定一個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，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。車1牌識別的范圍自動放行將指1定的牌照信息輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)自動地識讀經(jīng)過車輛的牌照并查詢內(nèi)部數(shù)據(jù)庫。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1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。

影響智能車1牌識別系統(tǒng)的精準(zhǔn)識別的因素有哪些？

目前，智能車1牌識別系統(tǒng)攝像機在停車場的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，相關(guān)的技術(shù)及應(yīng)用也已經(jīng)非常的成熟，但是因為各個停車場現(xiàn)場的環(huán)境不同，安裝情況不同，同一智能車1牌識別系統(tǒng)的攝像機識別率也會有很大的不同。

那么具體有哪些因素會影響智能車1牌識別系統(tǒng)攝像機的識別率呢？下面就由小編為大家簡單分析一下。

1、車1牌識別一體機本身識別率的問題，有些智能停車場管理系統(tǒng)廠家做的智能車1牌識別系統(tǒng)攝像機本身的識別算法就比較差，那樣再好的現(xiàn)場情況識別率都不理想，所以選擇好的智能車1牌識別系統(tǒng)攝像機非常重要。

2、根據(jù)停車場現(xiàn)場情況的不同對智能車1牌識別系統(tǒng)的攝像機進行相對應(yīng)的調(diào)試，以達到1優(yōu)的效果。

環(huán)境的差異、夜間行車、光線的順逆、車輛進出停車場的角度，都是影響車牌識別成像效果變差，而不同場景下成像效果的影響因素各不相同

一、環(huán)境的差異

雨霧天氣能見度較低，獲取的車牌圖片質(zhì)量會有嚴(yán)重的退化，因此車牌識別系統(tǒng)必須實現(xiàn)圖像復(fù)原功能，即采用圖像復(fù)原算法對雨霧天退化圖像實現(xiàn)場景的再現(xiàn)。

什么樣的車牌識別系統(tǒng)才是好的車牌識別系統(tǒng)

二、夜間行車

夜間在大燈的作用下，車牌的圖像可能會變得一團黑一團白的情況，解決這個問題通常會用到以算法控制補光燈的智能補光技術(shù)，同時采用雙重寬動態(tài)，使其車牌識別攝像機能夠在同一畫面捕1捉到更多的亮面和暗部的細節(jié)，更接近于人眼睛看到的事物。

三、光線的順逆

對于順逆光而言，可以通過局部曝光、強光抑制等智能控光技術(shù)調(diào)整攝像機的曝光參數(shù)從而實現(xiàn)優(yōu)異的成像自動控制。