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福州車(chē)牌識(shí)別的秘密要“真相大白”

日期:2020-06-26

停車(chē)場(chǎng)及小區(qū)出入口車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用,主要用于記錄車(chē)輛的牌照號(hào)碼、車(chē)牌顏色、出入時(shí)間,實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的自動(dòng)管理,以便節(jié)省人力、提高效率;例如應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動(dòng)判別駛?cè)胲?chē)輛是否屬于本小區(qū),對(duì)非內(nèi)部車(chē)輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車(chē)輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合,自動(dòng)、客觀地記錄本單位車(chē)輛的出車(chē)情況。

福州車(chē)牌識(shí)別

福州車(chē)牌識(shí)別基于圖像分割和圖像識(shí)別理論,對(duì)含有車(chē)牌識(shí)別車(chē)輛號(hào)牌的圖像進(jìn)行分析處理,從而確定牌照在圖像中的位置,并進(jìn)一步提取和識(shí)別出文本字符。車(chē)牌識(shí)別過(guò)程包括圖像采集、預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別、結(jié)果輸出等一系列算法運(yùn)算。

1.圖像采集

根據(jù)車(chē)輛檢測(cè)方式的不同,圖像采集一般分為兩種,一種是靜態(tài)模式下的圖像采集,通過(guò)車(chē)輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達(dá)等裝置,給相機(jī)一個(gè)觸發(fā)信號(hào),相機(jī)在接收到觸發(fā)信號(hào)后會(huì)抓拍一張圖像,該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高,性能穩(wěn)定,缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈,施工量大;另一種是視頻模式下的圖像采集,外部不需要任何觸發(fā)信號(hào),相機(jī)會(huì)實(shí)時(shí)地記錄視頻流圖像,該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便,不需要切割地面鋪設(shè)線圈,也不需要安裝車(chē)檢器等零部件,但其缺點(diǎn)也十分顯著,由于算法的極限,該方案的觸發(fā)率與識(shí)別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。

2.預(yù)處理

由于圖像質(zhì)量容易受光照、天氣、相機(jī)位置等因素的影響,所以在識(shí)別車(chē)牌之前需要先對(duì)相機(jī)和圖像做一些預(yù)處理,以保證得到車(chē)牌最清晰的圖像。一般會(huì)根據(jù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境和已經(jīng)拍攝到的圖像的分析得出結(jié)論,實(shí)現(xiàn)相機(jī)的自動(dòng)曝光處理、自動(dòng)白平衡處理、自動(dòng)逆光處理、自動(dòng)過(guò)爆處理等,并對(duì)圖像進(jìn)行噪聲過(guò)濾、對(duì)比度增強(qiáng)、圖像縮放等處理。去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等;增強(qiáng)對(duì)比度的方法有對(duì)比度線性拉伸、直方圖均衡和同態(tài)濾波器等;圖像縮放的主要方法有最近鄰插值法、雙線性插值法和立方卷積插值等。

3.車(chē)牌定位

從整個(gè)圖像中準(zhǔn)確地檢測(cè)出車(chē)牌區(qū)域,是車(chē)牌識(shí)別過(guò)程的一個(gè)重要步驟,如果定位失敗或定位不完整,會(huì)直接導(dǎo)致最終識(shí)別失敗。車(chē)牌定位方法一般會(huì)依據(jù)紋理特征、顏色特征和形狀特征等信息,采用投影分析、連通域分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法檢測(cè)車(chē)牌。投影分析方法根據(jù)車(chē)牌字符與背景交替出現(xiàn)的次數(shù)相比于其他情況要多這個(gè)特征,通過(guò)圖像在水平和垂直方向的投影分析來(lái)定位車(chē)牌。連通域分析根據(jù)車(chē)牌中的每個(gè)字符都是一個(gè)連通域且這些連通域的結(jié)構(gòu)和顏色都一致的特征,通過(guò)檢測(cè)并合并這些連通域來(lái)定位車(chē)牌;機(jī)器學(xué)習(xí)的思路是,先使用從很多個(gè)車(chē)牌樣本中提取出來(lái)的特征把一個(gè)弱分類(lèi)器訓(xùn)練成一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器,再使用這個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器對(duì)圖像進(jìn)行掃描檢測(cè)從而定位到車(chē)牌。由于復(fù)雜的圖像背景,且要考慮不清晰車(chē)牌的定位,所以很容易把柵欄,廣告牌等噪聲當(dāng)成車(chē)牌,所以如何排除這些偽車(chē)牌也是車(chē)牌定位的一個(gè)難點(diǎn)。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識(shí)別速度,一般的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)都會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)外部接口,讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境設(shè)置不同的識(shí)別區(qū)域。

4.車(chē)牌校正

由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響,圖像中的車(chē)牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形,這給后續(xù)的識(shí)別處理帶來(lái)了困難。如果在定位到車(chē)牌后先進(jìn)行車(chē)牌校正處理,這樣做有利于去除車(chē)牌邊框等噪聲,更有利于字符識(shí)別。目前常用校正方法有:Hough變換法,通過(guò)檢測(cè)車(chē)牌上下、左右邊框直線來(lái)計(jì)算傾斜角度;旋轉(zhuǎn)投影法,通過(guò)按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影,其投影值為0的點(diǎn)數(shù)之和最大時(shí)的角度即為垂直傾斜角度,水平角度的計(jì)算方法與其相似;主成分分析法,根據(jù)車(chē)牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對(duì)特征點(diǎn)的主成分方向即為車(chē)牌的水平傾斜角度;方差最小法,根據(jù)字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標(biāo)方差最小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式,從而確定垂直傾斜角度;透視變換,利用檢測(cè)到的車(chē)牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過(guò)相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車(chē)牌的畸變校正。

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