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。
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。
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。
識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統,如果需要幾秒鐘,甚至幾分鐘才能識別出結果,那么這個系統就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如,在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間,速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。國際交通技術提出的識別速度是1秒以內,越快越好。
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