系統(tǒng)進行視頻車輛檢測,需要具備很高的處理速度并采用的算法,在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢,則導(dǎo)致丟幀,使系統(tǒng)無法正確檢測到行駛速度較快的車輛,同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理,影響系統(tǒng)識別率。因此,將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。
為了進行牌照識別,需要以下幾個基本的步驟:
· 牌照定位,定位圖片中的牌照位置;
· 牌照字符分割,把牌照中的字符分割出來;
· 牌照字符識別,把分割好的字符進行識別,終組成牌照號碼。
牌照識別過程中,牌照顏色的識別依據(jù)算法不同,可能在上述不同步驟實現(xiàn),通常與牌照識別互相配合、互相驗證。
字符識別方法目前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?;谀0迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,后選佳匹配作為結(jié)果?;谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對待識別字符進行特征提取,然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò),由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。
當車輛接近出入口的時候,車輛檢測器會自動感應(yīng)到車輛的到來,然后觸發(fā)車牌識別一體機進行圖像抓拍,然后將抓拍的圖像發(fā)送到數(shù)據(jù)處理服務(wù)器,安裝在數(shù)據(jù)服務(wù)器上的車牌識別軟件對圖像進行處理,定位出牌照位置,再將車牌中的字符分割出來進行識別,然后組成車牌號碼保存下來,圖像和車牌號碼均保存在數(shù)據(jù)處理服務(wù)器上。
采用計算機視覺技術(shù)識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集,車牌定位,字符分割,光學(xué)字符識別,輸出識別結(jié)果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術(shù)路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響,也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染,屬于綠色環(huán)保技術(shù)。
自然光路線是指白天利用自然光線,夜間采用輔助照明光源,用彩色攝像機采集車輛真彩色圖像,用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術(shù)路線,與人眼感光習(xí)慣一致,并且,真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實的圖像信息,不僅可以用來識別車牌照,而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個攝像機采集的圖像,同時實現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別,可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。
一個車牌識別系統(tǒng)是否實用,重要的指標是識別率。國際交通技術(shù)作過的識別率指標論述,要求是24小時全天候全牌正確識別率85%~95%。信路通的車牌識別系統(tǒng)在實際應(yīng)用中已經(jīng)達到了全牌正確識別率90%以上。
將的牌照信息輸入系統(tǒng),系統(tǒng)自動地識讀經(jīng)過車輛的牌照并查詢內(nèi)部數(shù)據(jù)庫。對于需要自動放行的車輛系統(tǒng)驅(qū)動電子門或欄桿機讓其通過,對于其它車輛系統(tǒng)會給出警示,由值勤人員處理??捎糜谔厥鈫挝唬ㄈ畿娛鹿芾韰^(qū)、保密單位、保護單位等)、路橋收費卡口、住宅區(qū)等。
車牌識別是停車場用于識別車輛信息的管理系統(tǒng)之一,該技術(shù)能夠提取出行駛中的車輛的牌照并進行識別,目前的技術(shù)水平車牌識別率可達到99.7%,車牌識別技術(shù)可以的識別出車輛車牌號,與傳統(tǒng)的人工作業(yè)相比,無論是臨時車、內(nèi)部車輛、訪客車甚至是未經(jīng)許可的車輛,車牌識別系統(tǒng)都可以對其進行圖像信息的捕獲,并上傳至數(shù)據(jù)庫存儲。
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