车牌识别系统的车牌号码自动登记:交通监管部门每天都要处理大量的违章车辆图片,一般由人工辨识车牌号码再输入管理系统,这种方式工作量大、容易疲劳误判。采用车牌识别系统可以减少工作强度能够大幅度提高处理速度和效率。这种功能可用于电子警察系统、道路监控系统等。
车牌识别系统的图像采集
根据车辆检测方式的不同,图像采集一般分为两种,一种是静态模式下的图像采集,通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置,给相机一个触发信号,相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像,该方法的优点是触发率高,性能稳定,缺点是需要切割地面铺设线圈,施工量大;另一种是视频模式下的图像采集,外部不需要任何触发信号,相机会实时地记录视频流图像,该方法的优点是施工方便,不需要切割地面铺设线圈,也不需要安装车检器等零部件,但其缺点也十分显著,由于算法的极限,该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。北京中全清茂科技发展有限公司经过严格的算法优化,这两种图像采集模式的识别率和稳定性都。
车牌识别系统的车牌定位
从整个图像中准确地检测出车牌区域,是车牌识别过程的一个重要步骤,如果定位失败或定位不完整,会直接导致终识别失败。由于复杂的图像背景,且要考虑不清晰车牌的定位,所以很容易把栅栏,广告牌等噪声当成车牌,所以如何排除这些伪车牌也是车牌定位的一个难点。为了提高定位的准确率和提高识别速度,一般的车牌识别系统都会设计一个外部接口,让用户自己根据现场环境设置不同的识别区域。
车牌识别系统的车牌校正
由于受拍摄角度、镜头等因素的影响,图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变等变形,这给后续的识别处理带来了困难。如果在定位到车牌后*行车牌校正处理,这样做有利于去除车牌边框等噪声,更有利于字符识别。目前常用校正方法有:Hough变换法,通过检测车牌上下、左右边框直线来计算倾斜角度;旋转投影法,通过按不同角度将图像在水平轴上进行垂直投影,其投影值为0的点数之和时的角度即为垂直倾斜角度,水平角度的计算方法与其相似;主成分分析法,根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特征、求出颜色对特征点的主成分方向即为车牌的水平倾斜角度;方差小法,根据字符在垂直方向投影点的坐标方差小导出垂直倾斜角的闭合表达式,从而确定垂直倾斜角度;透视变换,利用检测到的车牌的四个顶点经过相关矩阵变换后实现车牌的畸变校正。
车牌识别系统在实际生活中也展现出了广阔的应用范围。随着智慧交通的不断发展和智能科技的快速更迭,车牌识别系统也在不断地发展和改善,一方面针对无人值守停车系统以及高速ETC收费系统的智能管控,另一方面对于交通道路以及社会治安的智能监控。本文安快将从功能特点和应用范围两个方面来深入探讨车牌识别系统,并对其应用前景以及未来走向进行展望和分析。
随着人工智能和大数据技术的不断发展,车牌识别系统将进一步完善与创新,比如与深度学习和神经网络等技术结合,能进一步提高识别的准确性和鲁棒性。