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。
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。
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