隨著(zhù)社會(huì )經(jīng)濟的發(fā)展、汽車(chē)數量呈幾何倍數增加,對交通控制、安全管理、收費管理的要求也日益提高。如何運用技術(shù)手段實(shí)現安全、高效的智能交通成為交通管理的一大課題。停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌識別系統作為一種計算機視覺(jué)與模式識別技術(shù),在智能交通領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應用。
一個(gè)完整的車(chē)牌識別系統應包括車(chē)輛檢測、圖像采集、車(chē)牌識別等幾部分。車(chē)牌自動(dòng)識別系統技術(shù)的核心包括車(chē)牌定位算法、車(chē)牌字符分割算法和光學(xué)字符識別算法等。當車(chē)輛檢測部分檢測到車(chē)輛到達時(shí)觸發(fā)圖像采集單元,采集當前的視頻圖像。車(chē)牌識別單元對圖像進(jìn)行處理,定位出車(chē)牌位置,再將車(chē)牌中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識別,最后組成車(chē)牌號碼輸出。而停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌識別系統通常會(huì )經(jīng)過(guò)下列步驟完成識別輸出的工作:
車(chē)輛檢測:可采用埋地線(xiàn)圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式感知車(chē)輛的經(jīng)過(guò),并觸發(fā)圖像采集抓拍。
圖像采集:通過(guò)高清攝像抓拍主機對通行車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷記錄、采集。
預處理:噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等。
車(chē)牌定位:在經(jīng)過(guò)圖像預處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描,確定車(chē)牌區域。
字符分割:在圖像中定位出車(chē)牌區域后,通過(guò)灰度化、二值化等處理,準確定位字符區域,然后 根據字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。
字符識別:對分割后的字符進(jìn)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(jìn)行匹配判別。
結果輸出:將車(chē)牌識別的結果以文本格式輸出。
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