實際應用中,牌照識別系統的識別率與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響,如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識別的識別率,也正是牌照識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率,除了不斷的完善識別算法,還應該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像利于識別。
采用計算機視覺技術識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集,車牌定位,字符分割,光學字符識別,輸出識別結果5個步驟。車輛圖像的采集方式決定了車牌識別的技術路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產生不良的心理影響,也不會對環境產生新的電子污染,屬于綠色環保技術。
紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學特性,用紅外攝像機采集車輛灰度圖像,由于紅外特性,車輛圖像上幾乎只能看見車牌,然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光,它不會對駕駛員產生視覺影響。另外,紅外照明裝置提供的是不變的光,所抓拍的圖像都是一樣的,不論是在一天中明亮的時候,還是在一天中暗的時候。的例外是在白天,有時會看到一些牌照周圍的細節,這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的,不能獲取整車圖像,并且嚴重依賴車牌反光材料。
一個車牌識別系統是否實用,重要的指標是識別率。國際交通技術作過的識別率指標論述,要求是24小時全天候全牌正確識別率85%~95%。信路通的車牌識別系統在實際應用中已經達到了全牌正確識別率90%以上。為了測試一個車牌識別系統識別率,需要將該系統安裝在一個實際應用環境中,全天候運行24小時以上,采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別,并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來,以便調取查看。然后,還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。
將車牌識別設備安裝于出入口,記錄車輛的牌照號碼、出入時間,并與自動門、欄桿機的控制設備結合,實現車輛的自動管理。應用于停車場可以實現自動計時收費,也可以自動計算可用車位數量并給出提示,實現停車收費自動管理節省人力、提率。應用于智能小區可以自動判別駛入車輛是否屬于本小區,對非內部車輛實現自動計時收費。在一些單位這種應用還可以同車輛調度系統相結合,自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況。
在高速路的各個出入口安裝車牌識別設備,車輛駛入時識別車輛牌照將入口資料存入收費系統,車輛到達出口時再次識別其牌照并根據牌照信息調用入口資料,結合出入口資料實現收費管理。這種應用可以實現自動計費并可防止作弊,避免了應收款的流失。目前,高速公路已開始實施聯網收費,隨著聯網范圍的擴大,不同車型的收費差額也越來越高,司機利用現有收費系統的漏洞通過中途換卡進行逃費的問題將越來越,利用車牌識別技術是解決此類問題的根本方法。
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