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车牌识别系统是怎么做到自动识别车牌的?

来源:云南车牌自动识别系统         发布时间:2019-02-16

  经常在商场停车的朋友会发现,现在车牌自动识别系统已经得到了普及,车牌识别系统的运用,有效的减少了停车的时间,不仅仅方便了车主,更是方便了停车场的管理。但是不知道有没有人想过这种技术是怎么去实现的呢?

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1.车辆检测

  在停车场管理系统中车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支,而且更适合移动式、便携式应用的要求。

具备视频车辆检测功能的车牌识别系统,首先对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集,数字化,得到对应的数字图像;然后对其进行分析,判断其中是否有车辆;若认为有车辆通行,则进入到下一步进行车牌识别;否则继续采集视频信号,进行处理。

  系统进行视频车辆检测,需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法,在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢,则导致丢帧,使系统无法正确检测到行驶速度较快的车辆,同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理,影响系统识别率。因此,将视频车辆检测与车牌自动识别相结合具备一定的技术难度。

2.车牌号码、颜色识别

为了进行车牌识别,需要以下几个基本的步骤:

? 车牌定位,定位图片中的车牌位置;

? 车牌字符分割,把车牌中的字符分割出来;

? 车牌字符识别,把分割好的字符进行识别,最终组成车牌号码。

车牌识别过程中,车牌颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与车牌识别互相配合、互相验证。

(1)车牌定位

  自然环境下,汽车图像背景复杂、光照不均匀,如何在自然背景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车车牌特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,最后选定一个最佳的区域作为车牌区域,并将其从图象中分割出来。

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(2)车牌字符分割

  完成车牌区域的定位后,再将车牌区域分割成单个字符,然后进行识别。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间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近,并且这个位置应满足车牌的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

(3)车牌字符识别

  字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种:一种是先对待识别字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把待处理图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

  目前的车牌识别技术其实还是有一定程度上的缺陷的,必须需要车辆停止之后才能够进行车牌识别,这也是为什么车牌识别技术还不能胜任高速公路环境的原因,另外一点就是当车牌配遮挡或者光线过暗的情况,车牌识别系统也存在一定的误差,但是随着科技的进步,这些缺点会逐渐被优化,车牌自动识别技术也会逐渐适应各种环境的停车放行工作。

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