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武漢眾呈精工電子工程有限公司是一家人車通行智能設(shè)備的專業(yè)制造商、智能化系統(tǒng)解決方案提供商,公司專注于智能停車場設(shè)備、智能通道設(shè)備及停車場周邊產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)、銷售。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?。具體應(yīng)用是:在路上設(shè)置測速監(jiān)測點(diǎn),抓拍超1速的車輛并識(shí)別車牌號(hào)碼,將違0章車輛的牌照號(hào)碼及圖片發(fā)往各出口。
車牌識(shí)別系統(tǒng)
車牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車輛0牌照識(shí)別中的一種應(yīng)用。車牌識(shí)別在高速公路車輛管理中得到廣泛應(yīng)用,電子收費(fèi)(ETC)系統(tǒng)中,也是結(jié)合DSRC技術(shù)識(shí)別車輛身份的主要手段。對(duì)于需要自動(dòng)放行的車輛系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)電子門或欄桿機(jī)讓其通過,對(duì)于其它車輛系統(tǒng)會(huì)給出警示,由值勤人員處理。
車牌識(shí)別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來,通過車牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車牌字符識(shí)別等技術(shù),識(shí)別車輛牌號(hào)、顏色等信息,目前最1新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識(shí)別率可達(dá)到99.7%,漢字的識(shí)別率可達(dá)到99%。
車牌識(shí)別原理
識(shí)別流程
車牌自動(dòng)識(shí)別是一項(xiàng)利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行牌照號(hào)碼、牌照顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備(監(jiān)測車輛是否進(jìn)入視野)、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識(shí)別車牌號(hào)碼的處理機(jī)(如計(jì)算機(jī))等,其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等。某些車牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識(shí)別等幾部分(如圖1所示)。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元,采集當(dāng)前的視頻圖像。一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識(shí)別等幾部分(如圖1所示)。車牌識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行處理,定位出牌照位置,再將牌照中的字符分割出來進(jìn)行識(shí)別,然后組成牌照號(hào)碼輸出。
車牌識(shí)別過程中,牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同,可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn),通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)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(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。首先對(duì)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(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判,最后選定一個(gè)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。在各出口設(shè)置處罰點(diǎn),用車牌識(shí)別設(shè)備識(shí)別通過車輛并將號(hào)碼與已經(jīng)收到的超1速車輛的號(hào)碼比對(duì),一旦號(hào)碼相同即啟動(dòng)警示設(shè)備通知執(zhí)0法人員處理。
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(gè)字符,然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。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(gè)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。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響,如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假0牌照等等。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法,統(tǒng)計(jì)特征法等。90年代,由于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,開始出現(xiàn)汽車牌照識(shí)別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車輛0牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識(shí)別等三個(gè)部分。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像,同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識(shí)別和人工輔助圖像取證判別,可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。利用不同閩值對(duì)應(yīng)的直方圖不同,經(jīng)過大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍,從而根據(jù)特定閩值對(duì)應(yīng)的直方圖分割出車牌,再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識(shí)別出字符。