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車牌識(shí)別系統(tǒng)工作原理流程!

發(fā)布時(shí)間:2023-02-18

一、識(shí)別過(guò)程

車牌自動(dòng)識(shí)別是利用車輛動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像自動(dòng)識(shí)別車牌號(hào)碼和車牌顏色的模式識(shí)別技術(shù)。

硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備(監(jiān)控車輛是否進(jìn)入視野)、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識(shí)別車牌號(hào)碼處理器(如計(jì)算機(jī))等,其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法、光學(xué)字符識(shí)別算法等。

一些車牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過(guò)視頻圖像判斷是否有車輛的功能,稱為視頻車輛檢測(cè)。

車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測(cè)、圖像采集、車牌識(shí)別等。

當(dāng)車輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車輛到達(dá)時(shí),觸發(fā)圖像采集單元收集當(dāng)前視頻圖像。車牌識(shí)別單元處理圖像,定位車牌位置,然后分割車牌中的字符進(jìn)行識(shí)別,然后形成車牌號(hào)碼輸出。


二、車輛檢測(cè)

埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等方法可用于車輛檢測(cè)。

視頻檢測(cè)可以避免損壞路面,不需要附加外部檢測(cè)設(shè)備,不需要糾正觸發(fā)位置,節(jié)省開(kāi)支,更適合移動(dòng)便攜式應(yīng)用的要求。

視頻車輛檢測(cè)系統(tǒng)需要高處理速度,采用優(yōu)秀的圖像采集和處理,基本不丟幀。

如果處理速度慢,會(huì)導(dǎo)致幀丟失,使系統(tǒng)無(wú)法檢測(cè)到行駛速度快的車輛,也難以保證識(shí)別處理從有利于識(shí)別的位置開(kāi)始,影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此,視頻車輛檢測(cè)與車牌自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具有一定的技術(shù)難度。

武漢車牌識(shí)別

三、號(hào)碼識(shí)別

車牌識(shí)別需要以下基本步驟:

1.牌照定位,照片中的牌照位置定位;

2.分割牌照字符,分割牌照中的字符;

3.識(shí)別許可證字符,識(shí)別分割字符,最后組成牌照號(hào)。

在車牌識(shí)別過(guò)程中,根據(jù)算法可以實(shí)現(xiàn)不同的車牌顏色識(shí)別,通常與車牌識(shí)別相互配合和驗(yàn)證。


3.1牌照定位

在自然環(huán)境中,汽車圖像背景復(fù)雜,光線不均勻。如何在自然背景下準(zhǔn)確確定許可區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。

首先,廣泛搜索收集到的視頻圖像,找到幾個(gè)符合汽車牌照特征的區(qū)域作為候選區(qū)域,然后進(jìn)一步分析和判斷這些候選區(qū)域,選定一個(gè)該區(qū)域被用作許可區(qū)域,并從圖像中分離出來(lái)。

3.2牌照字符分割

許可區(qū)域定位完成后,將許可區(qū)域劃分為單個(gè)字符,然后識(shí)別。字符分割通常采用垂直投影法。

因?yàn)榇怪蓖队氨仨氃谧址g或字符之間的間隙中獲得局部位置該位置應(yīng)滿足字符書寫格式、字符、尺寸限制等條件。

采用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下汽車圖像中的字符分割有很好的效果。

3.1牌照字符識(shí)別方法

主要基于模板匹配算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

基于模板匹配算法,首先將分割字符二值化,將其尺寸縮小到字符數(shù)據(jù)庫(kù)中的模板尺寸,然后匹配所有模板并選擇結(jié)果是匹配。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是提取字符特征,然后用特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;

另一種方法是直接將圖像輸入網(wǎng)絡(luò),從網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取特征,直到識(shí)別結(jié)果。

在實(shí)際應(yīng)用中,車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率也與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。

牌照質(zhì)量受銹蝕、污漬、油漆剝落、字體褪色、牌照遮擋、牌照傾斜、亮反射、多牌照、**等因素影響;

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

這些影響因素不同程度地降低了車牌識(shí)別率,這也是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)。

為了提高識(shí)別率,除了不斷改進(jìn)識(shí)別算法外,還應(yīng)找到克服各種光照條件的方法,使收集到的圖像有利于識(shí)別。