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馳安科技分享車牌識別系統(tǒng)是如何實現(xiàn)識別的過程

日期:2020-09-21    編輯:馳安科技    閱讀量: 1996

  在車牌識別系統(tǒng)中,車輛檢測依賴于系統(tǒng)的硬件。我們關(guān)心的是圖像采集后的部分,即圖像采集、圖像預(yù)處理、子圖像定位、字符分割和識別部分。下面馳安科技的小編就來給大家詳解的講解識別系統(tǒng)是如何實現(xiàn)識別的過程,內(nèi)容如下:

  一、圖像采集

  1、在采集的觸發(fā)方式上,車輛圖像的采集有外設(shè)觸發(fā)和視頻觸發(fā)兩種:

  (1)外設(shè)觸發(fā)采用線圈、紅外等檢測器檢測車輛到達(dá)信號,觸發(fā)采集設(shè)備抓拍。

  (2)視頻觸發(fā)采用運(yùn)動目標(biāo)序列圖像分析處理技術(shù),實時監(jiān)控車道上車輛的運(yùn)動狀況,當(dāng)發(fā)現(xiàn)車輛通過時,觸發(fā)抓拍。我們研究的系統(tǒng)是采用外設(shè)觸發(fā)的方式。通過在路上埋設(shè)電感線圈傳感器,當(dāng)汽車到達(dá)時,線圈傳感器給抓拍控制器一個信號,抓拍控制單元通知計算機(jī)通過攝像機(jī)和圖像采集卡把圖像采集回來,啟動后面的車牌識別模塊。

  2、圖像采集設(shè)備一般由光源、鏡頭、數(shù)字?jǐn)z像機(jī)和圖像采集卡構(gòu)成。采集過程可簡單描述為在光源提供照明的條件下,數(shù)字?jǐn)z像機(jī)拍攝目標(biāo)物體并將其轉(zhuǎn)化為圖像信號,最后通過圖像采集卡傳輸給圖像處理部分。我們在設(shè)計圖像采集部分時,要考慮到多方面的問題,主要是關(guān)于數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、圖像采集卡和光源方面的技術(shù)。

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  二、圖像預(yù)處理

  圖像的采集,一般主要是通過攝像頭與計算機(jī)的視頻捕捉卡直接相連來完成的,由于圖像采集設(shè)備所采集到的圖像可能受惡劣的天氣、變化的光照以及攝像機(jī)拍攝角度等的影響,使得拍攝到的車牌圖像存在污跡、光照不均、亮度太低、對比度太小、傾斜等情況。這些都影響了車牌字符的分割進(jìn)而降低了車牌識別率,圖5即為拍攝到的一個車圖。因此,必須采取車牌圖像預(yù)處理措施以提高識別率。同時,由于車牌不可避免地存在噪聲,而且由于車牌識別系統(tǒng)在室外小時工作,光照度大范圍變化,也存在光照不均,亮度太低對比度太小等情況,這些都會降低系統(tǒng)的字符識別率,因此需采取濾噪、光照不均校正和對比度增強(qiáng)等圖像增強(qiáng)措施。預(yù)處理是整個車牌識別系統(tǒng)的第一步,它的有效與否直接關(guān)系到下一步定位的成功率高低。預(yù)處理的主要目的是增強(qiáng)圖像中的目標(biāo)的信息,減少或者消除非目標(biāo)信息,以有利于下一步的圖像進(jìn)一步處理。對于含有車牌的圖像來說,預(yù)處理主要是為了讓目標(biāo)字符的信息加強(qiáng),并且消除干擾信息,從而便于系統(tǒng)進(jìn)行下面的車牌區(qū)域的定位工作。

  一般來說,預(yù)處理的方法主要分為空域法和頻域法兩大類四??沼蚍ㄖ饕抢脠D像中各點之間的位置關(guān)系與顏色信息來進(jìn)行處理,用于其中預(yù)處理的空域法主要有圖像的點運(yùn)算、圖像增強(qiáng)等頻域法則是將圖像變換到頻域然后再進(jìn)行處理,一般采用的變換方式都是線性正交變換、傅立葉變換、離散余弦變換等,然后根據(jù)目標(biāo)信息的特征進(jìn)行相應(yīng)的濾波處理。一般來說,利用空域法比較直接方便,理解上直觀利用頻域法則有計算量小、易于消除噪聲等特點。

  三、車牌定位

  車牌定位是車牌識別系統(tǒng)中的關(guān)鍵之一,如何在復(fù)雜的背景下克服干擾準(zhǔn)確定位出含有車牌字符區(qū)域直接關(guān)系到車牌識別系統(tǒng)后續(xù)識別部分的正確率。到目前為止,有關(guān)車牌定位的研究很多,其中主要的方法有下面幾種:基于彩色信息的方法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法、基于紋理的方法和人工神纖網(wǎng)絡(luò)方法等。對于背景特別復(fù)雜的車牌定位問題,現(xiàn)在很多都將以土幾的兩種或者兩種以上的方法結(jié)合起來使用。

  其中基于彩色信息的方法處理較為復(fù)雜,并且與采用的顏色模式有很大關(guān)系數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法只能處理特定類型的背景情況基于邊緣的方法計算量較大并且對車牌圖像邊緣清晰度的要求較高人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法雖然容錯性較強(qiáng),一般收斂速度較慢基于紋理的方法是目前采用較多的一種方法,這一方法計算量有限,而且基本思路比較直觀,易于理解,特別是針對本文中的識別系統(tǒng)所針對的圖像的特點而言,用這種方法完全可以進(jìn)行處理。圖6即為一張定位好的車牌圖像。

  四、字符分割

  在車牌識別系統(tǒng)中,字符分割完成的任務(wù)就是將單個車牌字符準(zhǔn)確的一個個切分出來。字符分割的方法有基于變換、基于聚類技術(shù)和直接投影方法等。

  字符分割的準(zhǔn)確性非常重要,直接關(guān)系到識別的正確率。本文采用直接投影法并且采用對投影的峰谷分析以及字符的先驗大小知識來對車牌字符進(jìn)行分割,實驗驗證,這個方法取得了很好的效果。

  首先來看一下標(biāo)準(zhǔn)車牌的分布特點,我們要識別的標(biāo)準(zhǔn)車牌字符分為三個部分,標(biāo)準(zhǔn)的車輛牌照上有個字符,首位為省名縮寫漢字,次位為英文字母,再次位為英文字母或阿拉伯?dāng)?shù)字,末四位為數(shù)字,字符總長度為,其中單個字符統(tǒng)一寬度為,高度為,第二、三個字符間隔為,這個間隔又把車牌分成兩個部分,充分利用這些先驗知識有助于對字符邊框的精確切分。

  今天的內(nèi)容就和大家分享到這里了,內(nèi)容僅供大家參考!如果想要了解更多關(guān)于車牌識別系統(tǒng)的相關(guān)信息,請關(guān)注馳安科技廣告道閘廠家網(wǎng)站,我們會定期更新;如果想要咨詢車牌識別系統(tǒng)價格,歡迎來電咨詢!

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