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車牌識別系統實現“互聯網+智慧停車”成為最有效的方案

2019-03-04

現往常,各行各業都在積極擁抱互聯網,停車行業也不另外,從最原始的人工管理,慢慢的到智能車牌辨認管理,隨著社會的開展,城市中的汽車越來越多。車輛集中寄存管理的場所被人類提出車輛進出的次序、車輛寄存的平安性、車輛寄存管理的有償性等請求,車牌識別技術的運用也大大滿足人們的需求,也是完成聰慧停車的動力所在。


一、車牌自動識別的流程

車牌自動識別流程是系統前端采用了嵌入式高清一體化攝像機,可完成百萬級分辨率的視頻和圖片碼流輸出,內置了高性能DSP芯片,支持內置智能算法、可完成視頻檢測、車牌自動辨認等功用。

內置相機的車牌自動辨認系統運用了共同的紋理+模型算法,具有定位精準,辨認速度快,辨認精度高,誤識率低等特性,不但能捕獲有車牌的車輛,關于無牌車同樣也能停止正常捕獲。將傳統形式中基于后端效勞器或前端工控機的車牌辨認算法移植到前端相機中,具有高集成度,高穩定性,高順應性等特性,相比傳統的PC或工控機形式,更能順應實踐道路的復雜環境,更能滿足智能交通系統中全天候工作的請求。

采用了動態視頻辨認技術,完成對視頻流每一幀圖像停止辨認,從而到達增加辨認比對次數,大大進步了辨認的效率和精確率。

車輛牌照的自動辨認主要是基于圖像分割和圖像辨認理論,對含有車輛號牌的圖像停止剖析處置,從而肯定牌照在圖像中的位置,并進一步提取和辨認出文本字符。

辨認的詳細步驟分為車牌定位、車牌提取、字符識別。在自然環境中,相機首先對采集到的視頻圖像停止大范圍相關搜索,找到契合汽車牌照特征的若干區域作為候選區,然后對這些侯選區域做進一步剖析、評判,最后選定一個最佳的區域作為牌照區域,并將其從圖象中分割出來。

完成牌照區域的定位后,再將牌照區域分割成單個字符,然后停止辨認,車牌辨認算法采用基于模板匹配算法,首先將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小,然后與一切的模板停止匹配,最后選最佳匹配作為結果,經過這種屢次比對的方式極大了進步了車牌辨認的精確率。

二、車牌自動辨認系統應用特性

1、強大的ISP處置才能

車牌自動識別系統的辨認率與牌照質量和拍攝的圖像質量有十分親密的關系,不但牌照自身的生銹、污損、油漆剝落、字體褪色等各種要素會大大影響車牌辨認的精確性,而且拍攝的環境能否理想也會給車牌辨認帶來很大的影響。

智能交通攝像機內置了強大的ISP處置功用,可提供視頻穩定、面部檢測、噪聲過濾、自動白均衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣加強等功用,將圖像質量和效果提升到一個新的層次,不但改善了用戶實踐觀感,更為智能化應用如車牌辨認等提供了很好的運算剖析根底,充沛保證了較高的車牌辨認的精確率。

2、對光照氣候背景良好的順應性

很多車牌辨認系統在陰天時辨認率較高,晴天時反而降落以至無法辨認。直射光狀況下,拍攝方向與陽光映照方向相同,拍攝到的車牌區域很亮招致字符筆劃較粗、互相粘連,而且我國的車牌都采用反光漆,嚴重時會呈現鏡面反射,無法看清車牌號碼。

另外,車體外表的反光產生的亮線、光暈也會對辨認形成影響。牌照辨認多數用于辨認運動中的車輛,車牌區域在整個圖像中是不固定的,普通攝像機無法依據車牌區域停止調理。夜間環境下車輛開啟車燈,普通攝像機受大燈的影響削弱曝光強度形成圖像車牌區域很暗,無法看清號碼,車大燈的光線還可能構成大面積光暈遮擋牌照區域。


作為城市靜態交通里重要的一環,停車場在越來越智能化的今天,智能車識別認技術為此起到了關鍵作用。隨著計算機技術的不時進步和軟件智能化應用算法的開展,車牌辨認技術將會愈加的成熟,將逐步取代IC刷卡,為停車場出入口管理的智能化帶來又一次嚴重革新。車牌識別技術對維護交通平安和城市治安,避免交通梗塞,完成交通全自動化管理有著理想的意義,是完成聰慧停車的最大動力。

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