自然光路线是指白天利用自然光线,夜间采用辅助照明光源,用彩色摄像机采集车辆真彩色图像,用彩色图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线,与人眼感光习惯一致,并且,真彩色图像能够反映车辆及其周围环境真实的图像信息,不仅可以用来识别车牌照,而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像,同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别,可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。
车牌识别核心步骤一般分为六步:1、图像捕捉采集;2、预处理;3、车牌定位;4、字符分割;5、字符识别;6、输出车牌识别一体机抓拍的结果。
车牌识别一体机对进入停车场的车辆车牌快速抓拍捕捉确定位置,根据车牌颜色、数字、字母识别分割,提取信息并储存到电脑里,方便车辆管理,这样的算法准确,避免出入口拥堵现象的发生。车牌识别系统可以全天不间断工作,自动调节拍摄车牌时照成白平衡,色彩对比度不合理情况,将车牌识别设备安装于出入口,记录车辆的牌照号码、出入时间,并与地感线圈,栏杆机起降的控制结合,实现车辆的自动管理。节省人力、提率。
车牌识别中主要涉及7个基础算法:
1、车牌定位——负责发现和隔离图像中的车牌;
2、车牌方向和大小——补偿车牌倾斜和调整至需要的分辨率;
3、归一化——调整图像亮度和对比度;
4、字符分割——找到车牌上的每个字符;
5、光学字符识别;
6、句法/几何分析——检查违反特定国家规则的字符和位置;
7、通过多个字段/图像识别的平均值生成一个更可靠或更可信的结果。尤其当每张图可能包含反射光,部分遮挡或其他临时影响。
上述每个环节的复杂度决定了系统的准确性。第三个阶段(归一化),一些系统使用边缘检测技术增加字母和底牌的差异。中值滤波也可能被用于减少图片噪声。
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