自然環境下,汽車圖像背景復雜、光照不均勻,如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區,然后對這些侯選區域做進一步分析、評判,后選定一個佳的區域作為牌照區域,并將其從圖象中分割出來。
完成牌照區域的定位后,再將牌照區域分割成單個字符,然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部小值的附近,并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,后選佳匹配作為結果。基于人工神經元網絡的算法有兩種:一種是先對待識別字符進行特征提取,然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡,由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。
自然光路線是指白天利用自然光線,夜間采用輔助照明光源,用彩色攝像機采集車輛真彩色圖像,用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術路線,與人眼感光習慣一致,并且,真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環境真實的圖像信息,不僅可以用來識別車牌照,而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個攝像機采集的圖像,同時實現所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別,可以前瞻性的為未來的智能交通系統工程預留接口。
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。
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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