识别流程
牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车1牌号码的处理机(如计算机)等,其软件核心包括车1牌定位算法、车1牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车1牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车1牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车1牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。车1牌识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。
车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支,而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测,需要具备很高的处理速度并采用优1秀的算法,在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢,则导致丢帧,使系统无法检测到行驶速度较快的车辆,同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理,影响系统识别率。因此,将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
作为智能交通领域确定车辆身份的较重要手段,车1牌识别技术为实现交通的智能管理发挥了很大作用,在各项工作中都有车1牌识别技术的渗透。
一监测报警
对于纳入“黑名单”的车辆,例如:被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违1章车辆等,只需将其车1牌号码输入到应用系统中,车1牌识别设备安装于指1定的路口、卡口或由执1法人员随时携带按需要放置,系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对,一旦发现指1定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率较低;可以适应高速行驶的车辆;可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通;整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将较大地提高执1法效率。
智能车牌识别系统,汽车*特的“身份1证”
车牌辨认体系本身的 体系结构、内部辨认算法也在不时改良和完善。特别值得重视的是,根据车牌辨认硬件渠道而延伸展开进来的一些技能,如视频测速、车型辨认、车辆部分特征辨认 和比对等技能合作车牌辨认,以完结较1佳的泊车场出入口“车辆匹配率”,这也是只需泊车场环境具有的特征。
大视点下的辨认这一点是泊车场与其他场景(十字路口)的较1大区别,也是泊车场环境下智能车牌辨认体系技能中较难的一个点。由于智能车牌辨认体系在泊车场大视点下是很难抓拍到车辆的矩形车牌的,得到的车牌图画往往不是矩形图画的,这是要必须作仿射形变,将其校正为矩形图画。
车牌对车牌辨认摄像机来说,高清车牌识别系统,越远,像素越小,越近像素越大。泊车场相较于其他场景来说车道较短,而现在的车牌辨认体系的区分是实时的,想在确保区分速度快的情况下,支撑大像素宽度车牌的辨认,这是一对典型的对立。通常车牌像素宽渡过大,辨认速度必定就慢,辨认速度要快,就要求车牌像素宽度在必定范围之内。