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車牌識別系統的應用原理

發布時間:2021/01/26

  車牌識別是一種模式識別技術,它使用車輛的動態視頻或靜止圖像來自動識別車牌號碼、車牌顏色。硬件基礎一般包括觸發裝置(監控車輛是否進入視野)、攝像裝置、照明裝置、圖像采集裝置、處理器用于識別車牌號(如計算機)等,其軟件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。一些車牌識別系統還具有通過視頻圖像確定車輛進入視野的視圖的能力,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、車牌識別和其他部分(如圖1所示)。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像獲取單元,并且獲取當前視頻圖像。車牌識別單元處理圖像,找到車牌位置,然后劃分車牌中的字符進行識別,然后形成車牌號碼輸出。

  車輛檢測

  車輛檢測可以使用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等方法。視頻檢測可以避免損壞路徑、不需要添加外部檢測設備、不需要糾正觸發位置、省錢,而且更適合移動、便攜式應用。

  具有視頻車輛檢測功能的車牌識別系統首先收集并數字化視頻信號中的幀(場)信號,以獲得相應的數字圖像;然后分析它以確定是否有車輛;如果考慮到車輛通過時,它將進入下一步識別車牌;否則,將繼續收集視頻信號進行處理。

  該系統進行視頻車輛檢測,需要具有較高的處理速度,采用優秀的算法實現圖像采集、處理,而不會大幅丟幀。如果處理速度慢,則幀丟失,使得系統無法以更快的行進速度正確地檢測到車輛,并且也難以確保識別處理在有利于識別的位置處開始,這影響了系統識別率。因此,將視頻車輛檢測與自動車牌識別相結合具有一定的技術難度。

  2.車牌號碼、顏色識別

  為了進行車牌識別,需要以下基本步驟:

  車牌定位,將車牌位置定位在圖片中;

  劃分車牌字符以分隔車牌中的字符;

  車牌字符識別,識別分段字符并最終形成車牌號碼。在車牌識別過程中,根據不同的算法識別車牌顏色,這可以在上述不同的步驟中實現,通常結合車牌識別、相互驗證。

  (1)車牌定位

  在自然環境中,汽車圖像背景復雜、照度不均勻,如何在自然背景下準確判斷車牌面積是整個識別過程的關鍵。首先,對捕獲的視頻圖像進行大規模相關搜索,找到滿足汽車牌照特征的幾個區域作為候選區域,然后進一步分析候選區域以評估、,最后達到最優。選擇區域作為牌照區域,并將其拆分出圖像。

  (2)車牌字符分割

  在完成牌照區域的定位之后,將牌照區域劃分為單獨的字符然后識別。字符分割通常使用垂直投影。由于字符在垂直方向上的投影必須占據字符之間的局部最小值或字符內的間隙,并且該位置應滿足牌照的字符寫入格式、字符、大小限制和一些其他條件。垂直投影法對復雜環境下汽車圖像中的字符分割有很好的效果。

  (3)車牌字符識別

  字符識別方法主要基于模板匹配算法和基于人工神經網絡的算法?;谀0迤ヅ渌惴?,首先對分割后的字符進行二值化,并將其大小縮放到字符數據庫中模板的大小,然后與所有模板匹配,最后選擇最佳匹配作為結果?;谌斯ど窠浘W絡的算法有兩種:一種是首先處理識別出的特征進行特征提取,然后利用獲得的特征訓練神經網絡分配器;另一種方法是通過網絡自動將要處理的圖像輸入網絡。實現特征提取直到識別結果。


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