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              發(fā)布時間:2020-07-22 16:03  

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              車牌定位是車牌識別系統(tǒng)的基礎(chǔ),其定位的準(zhǔn)確與否直接影響到車牌的字符分割和識別效果,是影響整個車牌識別系統(tǒng)識別率的主要因素。車牌定位,即運用數(shù)字圖像處理、模式識別、人工智能等技術(shù)對采集到的汽車圖像進行處理,從而準(zhǔn)確地獲得圖像中的車牌區(qū)域,其輸入是原始的汽車圖像,輸出是車牌圖像。在現(xiàn)實車牌識別系統(tǒng)中,由于光照不均勻、背景的復(fù)雜性等原因,造成準(zhǔn)確定位出車牌的難度較大。目前,根據(jù)車牌的特征,常見的車牌定位方法有基于車牌顏色特征信息的定位法、基于車牌區(qū)域頻譜特征的定位法、基于分類器的車牌定位法、基于車牌邊緣特征的車牌定位法等,這些方法各有所長。除了以上提及的幾點,一些自身較差的車牌,例如污損車牌、變形車牌、粘連車牌以及傾斜車牌等也會對車牌識別相機產(chǎn)生一定的難度,在車牌識別算法上不斷的改進和加強,對復(fù)雜多樣的特殊環(huán)境下識別難題的積極應(yīng)對,逐個攻破,確保了車牌識別系統(tǒng)的識別率和穩(wěn)定性。值得注意的是,車牌定位算法的分類并不是唯1的,區(qū)別算法類別的標(biāo)準(zhǔn)并不十分明確。車牌定位算法的方法多種多樣、各有所長,但存在著計算量大或者定位準(zhǔn)確率不高等問題。

              車牌定位是車牌識別的關(guān)鍵步驟,為了能在復(fù)雜背景和不均勻光照條件下快速準(zhǔn)確定位車牌位置,基于改進Isotropic Sobel邊緣檢測算子的車牌定位算法,由此來解決其存在的問題,該算法通過改進Isotropic Sobel邊緣檢測算子,實現(xiàn)了車牌圖像在水平、垂直以及對角線方向上的紋理特征提取,然后采用Otsu算法閾值化,再對閾值化后的二值圖像做數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)來運算得到車牌的候選區(qū)域,后利用車牌特征去除偽車牌。彩色的圖像的灰度化是圖像處理的一種基本的方法,在模式識別領(lǐng)域得到廣泛的運用,合理的灰度化將對圖像信息的提取和后續(xù)處理有很大的幫助,能夠節(jié)省儲存空間,加快處理速度。


              車牌識別系統(tǒng)中,由于車牌污染、背景復(fù)雜、光照不均勻、車牌發(fā)生傾斜、邊框影響以及間隔符等因素影響,很難找到一種普遍使用的分割方法。車牌字符分割就是對已經(jīng)定位出的車牌區(qū)域內(nèi)的車牌字符進行分割,從而獲取車牌上的字符,是車牌字符識別的前提和準(zhǔn)備。b、相機蕞好的識別距離是離相機3-6米處,所以要保證車在此距離處車身已遷直,如果未遷直,就要將相機往后挪。車牌字符分割的好壞,直接影響到識別效果的好壞。

              車牌區(qū)域定位完成之后,由于提取出來的車牌區(qū)域內(nèi)的車牌圖像可能存在傾斜現(xiàn)象,因此,在車牌字符分割之前,需要判斷車牌圖像是否傾斜。在車牌傾斜的情況下,需要準(zhǔn)確的求得車牌的傾斜角度,然后把發(fā)生傾斜的車牌校正過來,為接下來的字符分割創(chuàng)造條件,這就是車牌的傾斜校正。常用的傾斜校正算法包括Radon變換、Hough變換。車牌識別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\動中的汽車牌照從復(fù)雜背景中提取并識別出來,通過車牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車牌字符識別等技術(shù),識別車輛牌號、顏色等信息,目前蕞新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識別率可達到99。在車牌的傾斜校正完成之后,需要去除車牌的上下、左右邊界,然后才能把車牌上的字符一個個的分割出來,得到一個單獨的車牌字符圖像,為后續(xù)的車牌字符識別做好準(zhǔn)備,即車牌的字符分割。

              在車牌的字符分割中,有許多因素會對車牌的字符分割造成影響,例如圖像的噪聲、車牌的定位不精準(zhǔn)、字符的粘連、漢字的不連通等。本文介紹一種改進的水平投影算法,該算法能夠克服這些因素造成的不良影響,并且能夠準(zhǔn)確的分割出車牌,為后續(xù)的精準(zhǔn)識別做好準(zhǔn)備。a、將一個攝像機網(wǎng)線接入交換機,另一個像機暫不接入,因為像機出廠默認(rèn)IP是192。為了分割出相互獨立的字符,對經(jīng)過Otsu算法閾值化的灰度圖進行分割。


              車牌識別在高速公路ETC改造項目中的應(yīng)用

              我們所說的ETC,就是不停車收費系統(tǒng),是目前全世界的路橋收費系統(tǒng),這個系統(tǒng)通過電子設(shè)備,與ETC車道天線進行通訊,通過互聯(lián)網(wǎng)和銀行后臺雙結(jié)合實現(xiàn)路橋收費。

              蕪湖一路機電作為中國的智能停車場系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商,集研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù) 于一體,自主研發(fā)的車牌識別相機,與ETC新模式的結(jié)合,內(nèi)嵌車牌識別算法采用拍照及視頻流識別車輛信息,成功的解決了車主通車慢的問題,讓車主一腳油門踩到底,省界不停車,在行駛過程中扣費,實現(xiàn)ETC車道無感支付通行,也可以實現(xiàn)在基于車牌識別的車道實現(xiàn)無感通行。可能1秒鐘會產(chǎn)生25個車牌識別結(jié)果或許更多,這不重要,重要的是這些結(jié)果不一定都是正確的。

              這種車牌識別收費方式優(yōu)點就是快,通過ETC扣費的車輛只需要短暫的停留就可以實現(xiàn)扣費,通過收費關(guān)口,比以前的人工收費要快,能給車主節(jié)省時間,對緩解道理壓力非常的有用,而對那些比較心急的車主來說,會更加省心,快捷。

              車牌識別廣泛應(yīng)用:車牌識別相機識別車牌信息--與數(shù)據(jù)庫盜搶信息比對--確認(rèn)駛?cè)胲囕v信息同步扣費。重點在交通管理、停車管理、海關(guān)及物流園方向應(yīng)用。







              車牌識別的重要性

              伴隨人們生涯水平的抬高國度汽車數(shù)目的逐年增多,當(dāng)作都市穩(wěn)定交通里要緊的一環(huán)--車牌識別泊車場拾掇越來越智能化,車牌識別道閘泊車場體系為此起到了要害用處。

              當(dāng)今IC卡吐卡的泊車場體系設(shè)置對比多、調(diào)試繁復(fù)、庇護需求專業(yè)員工,并且商場角逐極度猛烈,產(chǎn)物同質(zhì)化告急。伴隨車牌識別體系技巧的持續(xù)趕上和車牌智能化運用算法的成長,圖片軟件辨認(rèn)、車牌識別體系每日成熟,辨認(rèn)率當(dāng)前不妨抵達99%,已然具有運用的前提。車牌識別系統(tǒng)采用的識別模式常見的有三種:視頻流識別模式、地感線圈識別模式、視頻流 地感識別模式。     

              一、車主不妨在手機互聯(lián)網(wǎng)上查詢旁邊空車位、預(yù)訂車位,預(yù)訂好車位后消息自動到手機或?qū)Ш皆O(shè)置,啟動車位,一齊利用手機導(dǎo)航來到目的地泊車。     

              二、泊車場當(dāng)前都不妨不泊車疾速進出,電子繳費,沒有或僅有的拾掇員工,服務(wù)水平和效用大大提高。     

              三、、車牌識別泊車場體系內(nèi)開導(dǎo)標(biāo)識清楚,告訴車主何處得空車位,加速車流詮釋,同時泊車場內(nèi)的燈光會和車輛和的走向自動抬高照明度,以節(jié)約能源。     

              四、車輛停好后,車輛自動定位,當(dāng)離開時,可很便利地找到五、經(jīng)過車位上的智能車位開導(dǎo)。









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