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        停車場中的核心技術“車牌識別系統”是如何工作的?
        時間:2019年07月28日信息來源:本站原創點擊:

        一、識別流程

                自動車牌識別是一種利用車輛動態視頻或靜止圖像自動識別車牌號和車牌顏色的模式識別技術。硬件基礎一般包括觸發裝置、攝像頭、照明裝置、圖像采集裝置、車牌識別處理器等。軟件核心包括車牌識別算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法。一些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能,稱為視頻車輛檢測。完整的車牌識別系統應包括車輛檢測、圖像采集和車牌識別。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時,觸發圖像捕獲單元獲取當前視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理,定位車牌位置,對車牌中的字符進行分割識別,然后合成車牌號的輸出。

        車牌識別系統

        二、車輛檢測

                車輛檢測可采用埋置線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測技術等方法。視頻檢測可以避免道路損壞,不需要額外的外部測試設備,不需要糾正觸發位置,節省成本,更適合移動和便攜式應用。

        三、車牌識別

                視頻車輛檢測系統需要高速的處理速度和優秀的算法來實現圖像采集和處理,而不會失幀。如果處理速度慢,幀會丟失,系統無法檢測到快速移動的車輛,很難保證識別過程從有利于識別的位置開始,影響系統的識別率。因此,將視頻車輛檢測與自動車牌識別結合起來在技術上是困難的。

        四、車牌號識別

        為了識別牌照,需要以下基本步驟:

        1.定位車牌,將車牌定位在圖中;

        2.劃分車牌字符,以劃分車牌中的字符;

        3.車牌字符識別,識別分段字符,最終形成車牌號。

                在車牌識別過程中,車牌顏色的識別基于不同的算法,可以通過上述不同的步驟來實現。通常,車牌識別和車牌號識別是相互兼容和相互驗證的。

                在實際應用中,車牌識別系統的識別率也與車牌質量和攝影質量密切相關。車牌質量會受到各種因素的影響,如生銹、污跡、油漆剝落、字體褪色、車牌堵塞、車牌傾斜、反光、多個車牌、假車牌等。實際拍攝過程也會受到環境因素的影響。客戶端亮度、拍攝模式和速度。這些因素在不同程度上降低了車牌識別的識別率,也是車牌識別系統的難點和挑戰。為了提高識別率,除了不斷改進識別算法外,還應找到克服各種光照條件的方法,使采集到的圖像最有利于識別。


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