系統進行視頻車輛檢測,需要具備很高的處理速度并采用的算法,在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢,則導致丟幀,使系統無法正確檢測到行駛速度較快的車輛,同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理,影響系統識別率。因此,將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。
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。
當車輛接近出入口的時候,車輛檢測器會自動感應到車輛的到來,然后觸發車牌識別一體機進行圖像抓拍,然后將抓拍的圖像發送到數據處理服務器,安裝在數據服務器上的車牌識別軟件對圖像進行處理,定位出牌照位置,再將車牌中的字符分割出來進行識別,然后組成車牌號碼保存下來,圖像和車牌號碼均保存在數據處理服務器上。
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。
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。
對于納入“黑名單”的車輛,例如:被通緝或掛失的車輛、欠交費車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等,只需將其車牌號碼輸入到應用系統中,車牌識別設備安裝于的路口、卡口或由執法人員隨時攜帶按需要放置,系統將識讀所有通過車輛的牌照號碼并與系統中的“黑名單”比對,一旦發現車輛立刻發出報警信息。系統可以全天不間斷工作、不會疲勞、錯誤率極低;可以適應高速行駛的車輛;可以在車輛行使過程中完成任務不影響正常交通;整個監視過程中司機也不會覺察、保密性高。應用這種系統將地提高執法效率。
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