字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,后选佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种:一种是先对待识别字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把待处理图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中,牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率,也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率,除了不断的完善识别算法,还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像利于识别。
当车辆接近出入口的时候,车辆检测器会自动感应到车辆的到来,然后触发车牌识别一体机进行图像抓拍,然后将抓拍的图像发送到数据处理服务器,安装在数据服务器上的车牌识别软件对图像进行处理,定位出牌照位置,再将车牌中的字符分割出来进行识别,然后组成车牌号码保存下来,图像和车牌号码均保存在数据处理服务器上。
红外光路线是指利用车牌反光和红外光的光学特性,用红外摄像机采集车辆灰度图像,由于红外特性,车辆图像上几乎只能看见车牌,然后用黑白图像处理方法识别车牌。950nm的红外照明装置可抓拍到很好的反光车牌照图像。因红外光是不可见光,它不会对驾驶员产生视觉影响。另外,红外照明装置提供的是不变的光,所抓拍的图像都是一样的,不论是在一天中明亮的时候,还是在一天中暗的时候。的例外是在白天,有时会看到一些牌照周围的细节,这是因为晴朗天气时太阳光的外光波的影响。采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩色的,不能获取整车图像,并且严重依赖车牌反光材料。
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,并与自动门、栏杆机的控制设备结合,实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费,也可以自动计算可用车位数量并给出提示,实现停车收费自动管理节省人力、提率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区,对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合,自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况。
在高速路的各个出入口安装车牌识别设备,车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统,车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料,结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止作弊,避免了应收款的流失。目前,高速公路已开始实施联网收费,随着联网范围的扩大,不同车型的收费差额也越来越高,司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越,利用车牌识别技术是解决此类问题的根本方法。
在交通管理系统中可以将车辆在某条道路的平均旅行时间作为判断该道路拥堵状况的一个参数。安装车牌识别设备于道路的起止点,识读所有通过车辆并将牌照号码传回交通指挥中心,指挥中心的管理系统根据这些结果就可计算出车辆平均旅行时间。
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。采用自动识别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。
车牌识别系统还是一个非常注重环保的管理系统,无纸票、无卡片,纯粹使用车牌识别,人力和设备成本都大大减少了。无票停车系统提供了一个完整的友好的用户体验方式,不再使用停车票据,也避免了出入口交通阻塞的可能。这种商业模式正在由解决方案提供商向大中型停车场所提供。停车场管理人员可实行外聘制,所需缴纳的管理费技照收入的百分比进行交换。一旦车牌自动识别停车场管理系统能够普及,成本将不会是压力。
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