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車牌自動識別技術工作原理解析

2020-12-18 18:26:23來源:太平洋安防網已被 0 人閱讀

內容摘要:  隨著社會經濟的發展、汽車數量急劇增加,對交通控制、安全管理、收費管理的要求也日益提高,運用電子信息技術實現安全、高效

  隨著社會經濟的發展、汽車數量急劇增加,對交通控制、安全管理、收費管理的要求也日益提高,運用電子信息技術實現安全、高效的智能交通成為交通管理的主要發展方向。車牌自動識別技術作為一種計算機視覺與模式識別技術,在智能交通領域已經得到廣泛應用。

  車牌識別工作原理

  車牌識別是利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行車牌號碼、車牌顏色自動識別的模式識別技術。技術的核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。一個完整的車牌識別系統應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元,采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理,定位出車牌位置,再將車牌中的字符分割出來進行識別,最后組成車牌號碼輸出。

  車輛檢測部分通常采用地感線圈或雷達,某些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能,稱之為視頻車輛檢測。

  由于道路上24小時都通車,車牌識別系統需要全天時、全天候工作,為保障夜間識別準確率,還會配備LED頻閃燈或閃光燈來補光。

  車輛檢測:可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式感知車輛的經過,并觸發圖像采集抓拍。

  圖像采集:通過高清攝像抓拍主機對通行車輛進行實時、不間斷記錄、采集。

  預處理:噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等。

  車牌定位:在經過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描,確定車牌區域。

  字符分割:在圖像中定位出車牌區域后,通過灰度化、二值化等處理,精確定位字符區域,然后根據字符尺寸特征進行字符分割。

  字符識別:對分割后的字符進行縮放、特征提取,與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別。

  結果輸出:將車牌識別的結果以文本格式輸出。

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