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停车场车牌识别系统的技术拆解

发布时间:2019-04-25来源:北北

车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车唯一的车牌号码,从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。        

 

车牌识别技术原理   

车牌识别技术(Vehicle License Plate RecognitionVLPR)是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术,利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色进行自动识别。车牌识别的硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等,其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。  

 

一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分(如图所示) 。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像,牌照识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。

 

车辆检测   

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方式,而采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支,而且更适合移动式、便携式应用的要求。

具备视频车辆检测功能的牌照识别系统,首先对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集,数字化,得到对应的数字图像;然后对其进行分析,判断其中是否有车辆;若认为有车辆通行,则进入到下一步进行牌照识别;否则继续采集视频信号,进行处理。进行视频车辆检测的系统需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法,在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢,则导致丢帧,使系统无法正确检测到行驶速度较快的车辆,同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理,影响系统识别率。因此,将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。   

 

牌照号码、颜色识别   

为了进行牌照识别,需要以下几个基本的步骤:   

牌照定位,定位图片中的牌照位置;   

牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来;   

牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,最终组成牌照号码。   

牌照识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与牌照识别互相配合、互相验证。

 

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