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行業動態

重慶車牌識別的過程可以分為四個步驟

來源:www.psychicnumberpicks.com 發布時間:2021年01月27日
車牌識別的過程可以分為四個步驟:車牌定位、車牌預處理、字符分割和字符識別。
二、系統實現功能和技術特點
準確識別不同地區和各種類型的車牌號碼。
采用圖像自動觸發方式,無需其他外部觸發機制。
自動完成車輛計數和車輛流量統計。
拍攝的圖像可以及時與數據庫數據進行比對,發現車輛應該被攔截時,會及時在本地機和中心機上進行。
內置數據庫管理軟件,可以存儲、搜索、整理車輛數據,自動備份數據,完成統計報表。
可以在網絡環境下實現數據同步,實時監控前端系統的運行狀態。
行駛速度低于180 km/h的車輛牌照自動識別。
良好光照條件下車牌識別率不低于96%,雨天和夜間人工光照條件下不低于90%。系統能識別的車牌類型包括:普通民用車牌、軍用車牌(含武警車牌)、警用車牌。該系統可以識別車輛類型,并繪制車輛的三維圖像。
捕獲圖像的時間小于0.03秒,識別圖像的時間小于0.2秒。
該系統適合全天候運行。
三、停車場車牌識別應用
一個完整的車牌識別系統應該包括車輛檢測、圖像采集和車牌識別。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時,觸發圖像采集單元采集當前視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理,定位車牌位置,對車牌中的字符進行分割識別,然后形成車牌號碼輸出。
(1)車輛檢測
車輛檢測可以采用埋線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等方法。使用視頻檢測可以避免損壞路面,不需要額外的外部檢測設備,校正觸發位置,節省資金,更適合移動和便攜式應用。
具有視頻車輛檢測功能的車牌識別系統首先采集視頻信號中的幀(場)信號并數字化,得到相應的數字圖像;然后分析判斷是否有車輛;如果認為有車輛經過,則進行下一步識別車牌;否則,繼續采集視頻信號進行處理。
對于視頻車輛檢測,系統需要有較高的處理速度,采用優秀的算法實現圖像采集和處理,并且不丟失幀。如果處理速度慢,會導致丟幀,使系統無法正確檢測行駛速度快的車輛。同時,很難保證識別過程從有利于識別的位置開始,影響系統的識別率。因此,將視頻車輛檢測與自動車牌識別相結合在技術上是很困難的。
(2)車牌號碼和顏色識別
為了進行車牌識別,需要以下基本步驟:
車牌定位,定位圖片中的車牌位置;
車牌字符分割,將車牌中的字符分開;
車牌字符識別,就是對分割出來的字符進行識別,最終形成車牌號碼。
在車牌識別過程中,車牌顏色的識別基于不同的算法,可以在上述不同的步驟中實現,通常與車牌識別相互配合和驗證。
1.車牌定位
在自然環境中,汽車圖像背景復雜,光照不均勻。如何在自然背景下準確確定車牌區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集的視頻圖像進行大規模相關搜索,找到幾個符合汽車牌照特征的區域作為候選區域。然后,對這些候選區域進行進一步的分析和評價,選出一個較好的區域作為車牌區域,從圖像中分割出來。
2.車牌字符分割
定位車牌區域后,將車牌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。因為字符在垂直方向的投影必須在字符間距附近或者字符內部得到一個局部較小的值,而且這個位置要滿足車牌的字符書寫格式、字符、大小限制等一些條件。垂直投影法對復雜環境下汽車圖像中的字符分割有很好的效果。
3.車牌字符識別
目前,字符識別的方法主要有模板匹配算法和人工神經網絡算法?;谀0宓钠ヅ渌惴ㄊ紫葘Ψ指詈蟮淖址M行二值化,并將其大小縮放到字符數據庫中模板的大小,然后與所有模板進行匹配,然后選擇較好的匹配作為結果?;谌斯ど窠浘W絡的算法有兩種:一種是先提取待識別字符的特征,然后利用獲得的特征訓練神經網絡分配器;另一種方法是將待處理圖像直接輸入網絡,網絡自動實現特征提取,直到結果被識別。
在實際應用中,車牌識別系統的識別率與車牌質量和拍攝質量密切相關。車牌的質量會受到各種因素的影響,如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、車牌被遮擋、車牌傾斜、高亮反光、多車牌、假車牌等;實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝亮度、車速等因素的影響。這些因素不同程度地降低了車牌識別的識別率,這是車牌識別系統的難點和挑戰。為了提高識別率,除了不斷改進識別算法,還要想辦法克服各種光照條件,讓采集到的圖像更有利于識別。

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