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车牌识别系统的工作原理
浏览: 发布日期:2017-08-07
        当今社会,经济高速发展,汽车也已经进入了寻常百姓家,再也不是什么奢侈品了。对于一线二线城市来世,来说,停车难依然是困扰很多车主的不变的话题,悄然间,智能停车场系统依然遍布城市的各个角落,这些智能停车场系统,当然就离不开车牌识别系统的存在,在此小编为大家收集了车牌识别系统的工作原理,希望能够帮助大家更好的认识和了解。

车牌识别系统对汽车拍照的识别
        车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
 
  车牌识别技术工作原理
 
  车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过,并触发图像采集抓拍。
  图像采集:通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
  预处理:噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。
  车牌定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,确定车牌区域。
  字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、二值化等处理,精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
  字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
  结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。
  车牌识别技术工作流程
  车牌识别系统采用高度模块化的设计,将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。
 
  一、车辆检测跟踪模块
 
  车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析,判断其中车辆的位置,对图像中的车辆进行跟踪,并在车辆位置最佳时刻,记录该车辆的特写图片,由于加入了跟踪模块,系统能够很好地克服各种外界的干扰,使得到更加合理的识别结果,可以检测无牌车辆并输出结果。

        二、车牌识别系统的算法原理


        车牌识别算法是车牌识别系统的基础,对图像进行采集,然后从车牌纹理出发,应用分开理论建立基于有向分形参数的车牌定位预处理模型,结合投影法提取车牌区域,再将字符进行分割和识别,最后输出结果。下面小编给大家介绍一下车牌识别算法。
 
       车牌定位的方法多种多样,归纳起来主要有利用梯度信息投影统计;利用小波变换作分割;车牌区域扫描连线算法;利用区域特性训练分类器的方法等。这是车牌识别算法中最关键的第一步,效果的优劣直接影响到车牌识别率的高低。火眼臻睛运用启发式车牌定位算法算法,使得综合号牌检出率高达99.5%。
 
        字符识别是整个系统的核心。在其实际应用中,最为关键的问题是字符特征的选择,如果特征选择不具有很好的区分度,不仅特征维数较大而且还很难获得较好的识别效果。
 
        牌上的相似字符,由于外形比较接近,受图像分辨率,光线,车牌污损等影响,一般的分类算法,很容易出现误识别。火眼臻睛车牌识别系统基于此算法基础上提出了易混淆字符专门处理,相似字符例如“2”和“Z”、“0”和“D”等,都能进行有效识别。使得识别效果在任何极端复杂情形下依然保持高识别率。

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