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道闸厂家:车牌识别系统的原理
发布者:通禄机电     浏览次数:      发布时间:2018-12-05 13:45:37

  识别流程

  车牌自动识别是一项使用车辆的动态视频或静态图画进行车牌号码、车牌色彩自动识别的模式识别技能。其硬件根底一般包含触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图画收集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等,其软件中心包含车牌定位算法、车牌字符切割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别体系还具有经过视频图画判断是否有车的功用称之为视频车辆检测。一个完好的车牌识别体系应包含车辆检测、图画收集、车牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆抵达时触发图画收集单元,收集当时的视频图画。车牌识别单元对图画进行处理,定位出车牌方位,再将车牌中的字符切割出来进行识别,然后组成车牌号码输出。

  车辆检测

  车辆检测能够选用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技能、视频检测等多种方法。选用视频检测能够防止损坏路面、不用附加外部检测设备、不需纠正触发方位、节省开支,而且更适合移动式、便携式应用的要求。

  体系进行视频车辆检测,需求具有很高的处理速度并选用优异的算法,在根本不丢帧的情况下完结图画收集、处理。若处理速度慢,则导致丢帧,使体系无法检测到行驶速度较快的车辆,同时也难以确保在有利于识别的方位开始识别处理,影响体系识别率。因而,将视频车辆检测与车牌自动识别相结合具有必定的技能难度。

  号码识别

  为了进行车牌识别,需求以下几个根本的进程:

  1) 车牌定位,定位图片中的车牌方位;

  2) 车牌字符切割,把车牌中的字符切割出来;

  3) 车牌字符识别,把切割好的字符进行识别,终究组成车牌号码。

  车牌识别进程中,车牌色彩的识别依据算法不同,可能在上述不同进程完结,一般与车牌识别相互配合、相互验证。

  1) 车牌定位

  天然环境下,轿车图画布景杂乱、光照不均匀,如安在天然布景中精确地断定车牌区域是整个识别进程的关键。首先对收集到的视频图画进行大范围相关查找,找到契合轿车车牌特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步剖析、评判,最终选定一个最佳的区域作为车牌区域,并将其从图画中分离出来。

  2) 车牌字符切割

  完结车牌区域的定位后,再将车牌区域切割成单个字符,然后进行识别。字符切割一般选用笔直投影法。因为字符在笔直方向上的投影必定在字符间或字符内的空隙处取得局部最小值的邻近,而且这个方位应满意车牌的字符书写格局、字符、尺度约束和一些其他条件。使用笔直投影法对杂乱环境下的轿车图画中的字符切割有较好的作用。

  3) 车牌字符识别方法主要有根据模板匹配算法和根据人工神经网络算法。根据模板匹配算法首先将切割后的字符二值化并将其尺度巨细缩放为字符数据库中模板的巨细,然后与一切的模板进行匹配,挑选最佳匹配作为成果。根据人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取,然后用所取得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图画输入网络,由网络自动完结特征提取直至识别出成果。

  实践应用中,车牌识别体系的识别率还与车牌质量和拍照质量密切相关。车牌质量会遭到各种要素的影响,如生锈、污损、油漆脱落、字体褪色、车牌被遮挡、车牌歪斜、高亮反光、多车牌、假车牌等等;实践拍照进程也会遭到环境亮度、拍照方法、车辆速度等等要素的影响。这些影响要素不同程度上降低了车牌识别的识别率,也正是车牌识别体系的困难和挑战所在。为了进步识别率,除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使收集到的图画最利于识别。

 

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