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車牌識別系統的工作原理
瀏覽: 發布日期:2017-08-07
        當今社會,經濟高速發展,汽車也已經進入了尋常百姓家,再也不是什么奢侈品了。對于一線二線城市來世,來說,停車難依然是困擾很多車主的不變的話題,悄然間,智能停車場系統依然遍布城市的各個角落,這些智能停車場系統,當然就離不開車牌識別系統的存在,在此小編為大家收集了車牌識別系統的工作原理,希望能夠幫助大家更好的認識和了解。

車牌識別系統對汽車拍照的識別
        車牌識別是利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行車牌號碼、車牌顏色自動識別的模式識別技術。技術的核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。
 
  車牌識別技術工作原理
 
  車輛檢測:可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式感知車輛的經過,并觸發圖像采集抓拍。
  圖像采集:通過高清攝像抓拍主機對通行車輛進行實時、不間斷記錄、采集。
  預處理:噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等。
  車牌定位:在經過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描,確定車牌區域。
  字符分割:在圖像中定位出車牌區域后,通過灰度化、二值化等處理,精確定位字符區域,然后根據字符尺寸特征進行字符分割。
  字符識別:對分割后的字符進行縮放、特征提取,與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別。
  結果輸出:將車牌識別的結果以文本格式輸出。
  車牌識別技術工作流程
  車牌識別系統采用高度模塊化的設計,將車牌識別過程的各個環節各自作為一個獨立的模塊。
 
  一、車輛檢測跟蹤模塊
 
  車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進行分析,判斷其中車輛的位置,對圖像中的車輛進行跟蹤,并在車輛位置最佳時刻,記錄該車輛的特寫圖片,由于加入了跟蹤模塊,系統能夠很好地克服各種外界的干擾,使得到更加合理的識別結果,可以檢測無牌車輛并輸出結果。

        二、車牌識別系統的算法原理


        車牌識別算法是車牌識別系統的基礎,對圖像進行采集,然后從車牌紋理出發,應用分開理論建立基于有向分形參數的車牌定位預處理模型,結合投影法提取車牌區域,再將字符進行分割和識別,最后輸出結果。下面小編給大家介紹一下車牌識別算法。
 
       車牌定位的方法多種多樣,歸納起來主要有利用梯度信息投影統計;利用小波變換作分割;車牌區域掃描連線算法;利用區域特性訓練分類器的方法等。這是車牌識別算法中最關鍵的第一步,效果的優劣直接影響到車牌識別率的高低?;鹧壅榫\用啟發式車牌定位算法算法,使得綜合號牌檢出率高達99.5%。
 
        字符識別是整個系統的核心。在其實際應用中,最為關鍵的問題是字符特征的選擇,如果特征選擇不具有很好的區分度,不僅特征維數較大而且還很難獲得較好的識別效果。
 
        牌上的相似字符,由于外形比較接近,受圖像分辨率,光線,車牌污損等影響,一般的分類算法,很容易出現誤識別?;鹧壅榫嚺谱R別系統基于此算法基礎上提出了易混淆字符專門處理,相似字符例如“2”和“Z”、“0”和“D”等,都能進行有效識別。使得識別效果在任何極端復雜情形下依然保持高識別率。

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