减少使用维护成本:采用车牌识别系统道闸一体机方式,可以显著降低营运成本,节约人力资源支出。每年节省的发卡员费用将十分可观,还避免了大量不可预测的安全隐患。同时还有效提高服务质量,减轻管理工作量。
节能减排、低碳环保:通过车牌识别一体机的快速车牌识别,车辆进出无需频繁刹车起步,减少碳排放量和车辆的损耗,降低PM2.5,共同创造绿色中国。
车牌识别系统的自动通过:车牌识别系统将的牌照信息输入系统,系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过,对于其它车辆系统会给出警示,由值勤人员处理。可用于特殊单位(如军事管理区、保密单位、保护单位等)、路桥收费卡口、住宅区等。
车牌识别系统的车牌号码自动登记:交通监管部门每天都要处理大量的违章车辆图片,一般由人工辨识车牌号码再输入管理系统,这种方式工作量大、容易疲劳误判。采用车牌识别系统可以减少工作强度能够大幅度提高处理速度和效率。这种功能可用于电子警察系统、道路监控系统等。
车牌识别系统的图像采集
根据车辆检测方式的不同,图像采集一般分为两种,一种是静态模式下的图像采集,通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置,给相机一个触发信号,相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像,该方法的优点是触发率高,性能稳定,缺点是需要切割地面铺设线圈,施工量大;另一种是视频模式下的图像采集,外部不需要任何触发信号,相机会实时地记录视频流图像,该方法的优点是施工方便,不需要切割地面铺设线圈,也不需要安装车检器等零部件,但其缺点也十分显著,由于算法的极限,该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。北京中全清茂科技发展有限公司经过严格的算法优化,这两种图像采集模式的识别率和稳定性都。
车牌识别系统的车牌校正
由于受拍摄角度、镜头等因素的影响,图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变等变形,这给后续的识别处理带来了困难。如果在定位到车牌后*行车牌校正处理,这样做有利于去除车牌边框等噪声,更有利于字符识别。目前常用校正方法有:Hough变换法,通过检测车牌上下、左右边框直线来计算倾斜角度;旋转投影法,通过按不同角度将图像在水平轴上进行垂直投影,其投影值为0的点数之和时的角度即为垂直倾斜角度,水平角度的计算方法与其相似;主成分分析法,根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特征、求出颜色对特征点的主成分方向即为车牌的水平倾斜角度;方差小法,根据字符在垂直方向投影点的坐标方差小导出垂直倾斜角的闭合表达式,从而确定垂直倾斜角度;透视变换,利用检测到的车牌的四个顶点经过相关矩阵变换后实现车牌的畸变校正。
车牌识别系统的字符分割
定位出车牌区域后,由于并不知道车牌中总共有几个字符、字符间的位置关系、每个字符的宽高等信息,所以,为了车牌类型匹配和字符识别正确,字符分割是的一步。字符分割的主要思路是,基于车牌的二值化结果或边缘提取结果,利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息,一方面把单个字符分别提取出来,也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理;另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有:连通域分析、投影分析,字符聚类和模板匹配等。污损车牌和光照不均造成的模糊车牌仍是字符分割算法所面对的挑战,有待更好的算法出现并解决以上问题。
车牌识别系统的字符识别
对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理,特征提取,然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配,后选取匹配度的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有:模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单,缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难;人工神经网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时;支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本;Adaboost分类法能侧重于比较重要的训练数据,识别速度快、实时性较高。我国车牌由汉字、英文字母和阿拉伯数字3种字符组成,且具有统一的样式,这也是识别过程的方便之处。但由于车牌很容易受外在环境的影响,出现模糊、断裂、污损字符的情况,如何提高这类字符和易混淆字符的识别率,也是字符识别的难点之一。易混淆字符包括:0与D、0与Q、2与Z、8与B、5与S、6与G、4与A等。
车牌识别系统的车牌识别结果输出:将车牌识别结果以文本格式输出,包括车牌号,车牌颜色,车牌类型等。车牌识别系统作为停车场运作和城市交通管理领域的智能化工具,具备许多特的功能特点。
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