车牌识别系统的停车场管理:将车牌识别系统安装于出入口,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。
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。
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。
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