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。
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。
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。
將的牌照信息輸入系統,系統自動地識讀經過車輛的牌照并查詢內部數據庫。對于需要自動放行的車輛系統驅動電子門或欄桿機讓其通過,對于其它車輛系統會給出警示,由值勤人員處理。可用于特殊單位(如軍事管理區、保密單位、保護單位等)、路橋收費卡口、住宅區等。
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