車牌辨認系統(tǒng)的順應性急需增強
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目前我國的車牌辨認產品都請求所辨認的車牌大小固定,而對過大和過小的車牌普通都不能辨認。這樣就形成對視頻觸發(fā)的狀況下局部車牌無法被辨認的問題。此外,在有些現(xiàn)場環(huán)境中,由于受外界條件的影響,無法將相機架設在位置,會形成圖片中車牌不同水平的偏移。
車牌辨認系統(tǒng)對污損車牌的辨認效果不好
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在公路和城市內的實踐應用過程中,很難所觸及到的車牌都是沒有污損的,車牌在運用幾年之后,難免會呈現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象,而在路面上行駛的車輛也很難都是規(guī)范潔凈的車牌,因而在實踐環(huán)境中,面對破損污舊的車牌,如何進步車牌辨認系統(tǒng)的辨認才能也是實踐需求處理的問題。
車牌識別系統(tǒng)(VehicleLicensePlateRecognion,VLPR)是指能夠檢測到受監(jiān)控路面的車輛并自動提取車輛牌照信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯數字及號牌顏色)進行處理的技術。車牌識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一,應用十分廣泛。它以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎,對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析,得到每一輛汽車的車牌號碼,從而完成識別過程。通過一些后續(xù)處理手段可以實現(xiàn)停車場收費管理,交通流量控制指標測量,車輛定位,汽車防盜,高速公路超速自動化監(jiān)管、闖紅燈電子、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市治安,防止交通堵塞,實現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實的意義。
圖像采集
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根據車輛檢測方式的不同,圖像采集一般分為兩種,一種是靜態(tài)模式下的圖像采集,通過車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達等裝置,給相機一個觸發(fā)信號,相機在接收到觸發(fā)信號后會抓拍一張圖像,該方法的優(yōu)點是觸發(fā)率高,性能穩(wěn)定,缺點是需要切割地面鋪設線圈,施工量大;另一種是視頻模式下的圖像采集,外部不需要任何觸發(fā)信號,相機會實時地記錄視頻流圖像,該方法的優(yōu)點是施工方便,不需要切割地面鋪設線圈,也不需要安裝車檢器等零部件,但其缺點也十分顯著,由于算法的極限,該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設觸發(fā)都要低一些。
車牌定位
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從整個圖像中準確地檢測出車牌區(qū)域,是車牌識別過程的一個重要步驟,如果定位失敗或定位不完整,會直接導致終識別失敗。由于復雜的圖像背景,且要考慮不清晰車牌的定位,所以很容易把柵欄,廣告牌等噪聲當成車牌,所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點。為了提高定位的準確率和提高識別速度,一般的車牌識別系統(tǒng)都會設計一個外部接口,讓用戶自己根據現(xiàn)場環(huán)境設置不同的識別區(qū)域。
字符分割
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定位出車牌區(qū)域后,由于并不知道車牌中總共有幾個字符、字符間的位置關系、每個字符的寬高等信息,所以,為了車牌類型匹配和字符識別正確,字符分割是的一步。字符分割的主要思路是,基于車牌的二值化結果或邊緣提取結果,利用字符的結構特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息,一方面把單個字符分別提取出來,也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理;另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有:連通域分析、投影分析,字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn),有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。
隨著行業(yè)的發(fā)展,市場各式各樣的需求,市場對車牌識別系統(tǒng)(車牌識別系統(tǒng))的需求越來越廣泛,主要分為:軟件識別和硬件識別。通過車牌號碼的自動識別、自動登陸、自動對比,系統(tǒng)可以實現(xiàn)自動開閘、自動計費、自動驗證用戶車輛身份、自動區(qū)分內外部車輛、自動計算車位數、自動報警等諸多智能化功能。
硬件識別:通俗的解釋是通過立的硬件設備,對所抓拍圖片進行一系列的字符處理;目前停車場系統(tǒng)行業(yè)中硬件識別也分為兩種,即帶有單的車牌識別儀和前端硬件識別兩種,安視睿主要采用的是前端硬件識別。
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前端硬件識別一體式攝像機適應市場需求,目前得到了廣大客戶的喜愛。安視睿前端硬件識別也叫一體式車牌識別攝像機,是將傳統(tǒng)單的車牌識別儀嵌入至攝像機中,實現(xiàn)前端硬件與攝像機一體化,實現(xiàn)圖像抓拍、視頻流傳輸、字符識別、道閘抬桿等一系列的工作。
高速公路以及收費站
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車牌識別系統(tǒng)在高速公路上的應用,應該可以說是很多司機經常見到的一種,車輛在停靠之,就會自動顯示出車輛所走的公里數以及需要收費相應的金額,在很大程度上提高了收費的效率還有溝通方面的成本。
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