来源:山东安胜智能科技有限公司 时间:2024-10-28 14:26:22 [举报]
车牌辨认系统对污损车牌的辨认效果不好
在公路和城市内的实践应用过程中,很难所触及到的车牌都是没有污损的,车牌在运用几年之后,难免会呈现污染和磨损等现象,而在路面上行驶的车辆也很难都是规范洁净的车牌,因而在实践环境中,面对破损污旧的车牌,如何进步车牌辨认系统的辨认才能也是实践需求处理的问题。
车牌识别感光部件对外部环境的处置
环境是影响车牌辨认的主要要素,在采集车辆图像时,由于环境光线变化猛烈,白昼光较强、夜间较弱,面光与背光不同,上午和下午的光照方向也不一样,抓拍图像时受环境光线影响较大,车速过高、采集设备的动态范围等都使成像质量难以得到有效。当辨认算法以为车牌到达了成像位置时系统触发系统开端拍摄,这对触发设备的牢靠性和响应速度都有较高的请求。所以要处理环境形成辨认率低下的问题,还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处置。
车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆,过往车辆通过道口时无须停车,即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中,为提高出入口车辆通行效率,车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆),建设无人值守的快速通道,免取卡、不停车的出入体验,正改变出入停车场的管理模式。
字符分割
定位出车牌区域后,由于并不知道车牌中总共有几个字符、字符间的位置关系、每个字符的宽高等信息,所以,为了车牌类型匹配和字符识别正确,字符分割是的一步。字符分割的主要思路是,基于车牌的二值化结果或边缘提取结果,利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息,一方面把单个字符分别提取出来,也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理;另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有:连通域分析、投影分析,字符聚类和模板匹配等。污损车牌和光照不均造成的模糊车牌仍是字符分割算法所面对的挑战,有待更好的算法出现并解决以上问题。
硬件识别:通俗的解释是通过立的硬件设备,对所抓拍图片进行一系列的字符处理;目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种,即带有单的车牌识别仪和前端硬件识别两种,安视睿主要采用的是前端硬件识别。
前端硬件识别一体式摄像机适应市场需求,目前得到了广大客户的喜爱。安视睿前端硬件识别也叫一体式车牌识别摄像机,是将传统单的车牌识别仪嵌入至摄像机中,实现前端硬件与摄像机一体化,实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。
高速公路以及收费站
车牌识别系统在高速公路上的应用,应该可以说是很多司机经常见到的一种,车辆在停靠之,就会自动显示出车辆所走的公里数以及需要收费相应的金额,在很大程度上提高了收费的效率还有沟通方面的成本。
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