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              福州停車場車牌識別系統誠信企業「福州益鑫盛祥」

              發布時間:2021-10-13 15:55  

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              車牌識別技術是利用計算機等輔助設備車輛的圖像,從而進行的自動識別,目前已被廣泛應用于高速公路收費站、治安卡口及各大停車場出入口等地,成為智能交通的重要組成部分。

                    車牌識別技術采用先進的圖像處理模式和人工智能技術,在圖像中找到車牌的位置,提取出組成車牌號碼的全部字符圖像,再識別出車牌的文字、字母和數字,輸出車牌的真實號碼。





              從車牌識別發展過程來看,車牌識別技術在應用中所要面臨兩個方面的挑戰。

                1、人為挑戰:車速、車牌對車牌識別的挑戰

                道路監控同時也面臨另一不可控制的因素——行駛車輛的速度不一。即使在一般道路上,依據不同駕駛的駕駛習慣,時速差距往往可以達到30公里,甚至40公里;而當車速過快時,往往也會產生拖影的問題。因此攝像機的快門速度和幀率必須趕上車輛的快速移動,才能掌握車輛的細節以及車牌號碼,再讓辨識系統進行辨認。

                除了車速難以掌控以外,車牌的不統一性也是令各家監控廠商的問題。不論是英文字母的字數不同,或是各式排列不一的組合方式,皆增加了辨識系統的負擔;更甚者,許多駕駛未能維持車牌的干凈度,時常會有污漬遮蔽號碼或是破損的問題,辨識難度不言可喻。故在各種嚴苛條件的綜合下,道路監控與車牌辨識相對門坎比一般環境來得具挑戰性。



              幀差法

                幀間差分法又稱圖像序列差分法.當監控場景中出現運動物體時,幀與幀之間會出現較為明顯的差別,兩幀相減,得到兩幀圖像對應像素點亮度值差的,通過判斷它是否大干閥值來分析視頻或圖像序列的運動特性,確定圖像序列中有無物體運動,圖

                像序列逐幀地差分,相當于對圖像序列進行了時域上的高通濾波。

                幀差法的優點是計算簡單且不易受環境光線變化的影響,但它不能檢測靜止車輛,且處理效果與圖像采樣頻率以及被檢測車輛的車速有關·如果視頻檢測囂采樣頻率過小,而車速較快,可能會造成誤分割:反之如果采樣頻率過大且車速較慢,又會造成過度覆蓋,情況下運動物體可能完全重疊,類似于靜止車輛,從而導致無法分割出運動物體。

                可靠的背景圖像是背景差法能否成功提取目標區域的關鍵.背景圖像可由人工拍攝一幅沒有車輛的圖像來得到,也可以通過序列圖像的平均來得到,顯然,建筑物陰影、浮云或光照的變化都會造成背景環境明顯的變化.由于這些環境變化因素,作為參照物的背景需要定時更新·目前有多種背景更新方法,常用的方法是多幀平均( frameAvmging)法和選擇更新(Selective Updating)法。



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