智能停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌識別系統工作原理


    識別流程

    車(chē)牌自動(dòng)識別是一項利用車(chē)輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行牌照號碼、牌照顏色自動(dòng)識別的模式識別技術(shù)。


    其硬件基礎一般包括觸發(fā)設備（監測車(chē)輛是否進(jìn)入視野）、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車(chē)牌號碼的處理機（如計算機）等，其軟件核心包括車(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。


    某些車(chē)牌識別系統還具有通過(guò)視頻圖像判斷是否有車(chē)的功能稱(chēng)之為視頻車(chē)輛檢測。


    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。


    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，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識別，然后組成牌照號碼輸出。


    車(chē)輛檢測


    車(chē)輛檢測可以采用埋地線(xiàn)圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。


    采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發(fā)位置、節省開(kāi)支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應用的要求。


    系統進(jìn)行視頻車(chē)輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優(yōu)秀的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現圖像采集、處理。


    若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無(wú)法檢測到行駛速度較快的車(chē)輛，同時(shí)也難以保證在有利于識別的位置開(kāi)始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車(chē)輛檢測與牌照自動(dòng)識別相結合具備一定的技術(shù)難度。
武漢車(chē)牌識別
    號碼識別


    為了進(jìn)行車(chē)牌識別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：


    1、牌照定位，定位圖片中的牌照位置；


    2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來(lái)；


    3、牌照字符識別，把分割好的字符進(jìn)行識別，*終組成牌照號碼。


    車(chē)牌識別過(guò)程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現，通常與車(chē)牌識別互相配合、互相驗證。


    一、牌照定位


    自然環(huán)境下，汽車(chē)圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個(gè)識別過(guò)程的關(guān)鍵。


    首先對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(chē)牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進(jìn)一步分析、評判，*選定一個(gè)*的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來(lái)。


    二、牌照字符分割


    完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識別。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的間隙處取得局部*小值的附近，并且這個(gè)位置應滿(mǎn)足牌照的字符書(shū)寫(xiě)格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。


    利用垂直投影法對復雜環(huán)境下的汽車(chē)圖像中的字符分割有較好的效果。


    三、牌照字符識別方法


    主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法。


    基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇*匹配作為結果。


    基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的算法有兩種：一種是先對字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分配器；


    另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò )，由網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)實(shí)現特征提取直至識別出結果。


    實(shí)際應用中，車(chē)牌識別系統的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。


    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、假牌照等等；


    實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì )受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車(chē)輛速度等等因素的影響。


    這些影響因素不同程度上降低了車(chē)牌識別的識別率，也正是車(chē)牌識別系統的困難和挑戰所在。

    為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。

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