ETC无感支付系统,这是常见于高速收费站的车辆出入管理系统。由于高速收费站一般都有大量的车辆出入,因此不论是车牌识别系统还是道闸都要和稳定,才能不引起堵塞。因此如今的高速收费站基本都加入了ETC收费通道,即通过特制的模块识别车内搭配的ETC卡片,再配合车牌识别和道闸,自动快速的识别车辆、记录费用、收取费用以及抬杆放行,相比传统的发卡式人工通道,不论是安全性还是快捷性都大大提升。
缴费快速多样化:除出口收费外,车牌识别系统还提供多种自助缴费终端、收费、商家代缴、手持终端收费等多种缴费方式,进一步方便车主,提高出口通行效率。
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。山东安胜智能科技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。
车牌识别系统的预处理
由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响,所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理,以得到车牌清晰的图像。一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论,实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等,并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等;增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等;图像缩放的主要方法有近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。
车牌识别系统中的车牌定位
从整个图像中准确地检测出车牌区域,是车牌识别过程的一个重要步骤,如果定位失败或定位不完整,会直接导致终识别失败。由于复杂的图像背景,且要考虑不清晰车牌的定位,所以很容易把栅栏,广告牌等噪声当成车牌,所以如何排除这些伪车牌也是车牌定位的一个难点。为了提高定位的准确率和提高识别速度,一般的车牌识别系统都会设计一个外部接口,让用户自己根据现场环境设置不同的识别区域。山东安胜智能科技有限公司车牌识别系统针对一些复杂背景(例如绿化带、井盖)的现场,可以进行设定识别区域的操作。
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。
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