節(jié)能減排、低碳環(huán)保：通過車牌識別一體機的快速車牌識別，車輛進出無需頻繁剎車起步，減少碳排放量和車輛的損耗，降低PM2.5，共同創(chuàng)造綠色中國。
車牌識別系統(tǒng)的車牌號碼自動登記：交通監(jiān)管部門每天都要處理大量的違章車輛圖片，一般由人工辨識車牌號碼再輸入管理系統(tǒng)，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用車牌識別系統(tǒng)可以減少工作強度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統(tǒng)、道路監(jiān)控系統(tǒng)等。
車牌識別系統(tǒng)的圖像采集
根據(jù)車輛檢測方式的不同，圖像采集一般分為兩種，一種是靜態(tài)模式下的圖像采集，通過車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達等裝置，給相機一個觸發(fā)信號，相機在接收到觸發(fā)信號后會抓拍一張圖像，該方法的優(yōu)點是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定，缺點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，相機會實時地記錄視頻流圖像，該方法的優(yōu)點是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。北京中全清茂科技發(fā)展有限公司經(jīng)過嚴(yán)格的算法優(yōu)化，這兩種圖像采集模式的識別率和穩(wěn)定性都。
車牌識別系統(tǒng)的預(yù)處理
由于圖像質(zhì)量容易受光照、天氣、相機位置等因素的影響，所以在識別車牌之前需要先對相機和圖像做一些預(yù)處理，以得到車牌清晰的圖像。一般會根據(jù)對現(xiàn)場環(huán)境和已經(jīng)拍攝到的圖像的分析得出結(jié)論，實現(xiàn)相機的自動曝光處理、自動白平衡處理、自動逆光處理、自動過爆處理等，并對圖像進行噪聲過濾、對比度增強、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；增強對比度的方法有對比度線性拉伸、直方圖均衡和同態(tài)濾波器等；圖像縮放的主要方法有近鄰插值法、雙線性插值法和立方卷積插值等。?
車牌識別系統(tǒng)的車牌定位
從整個圖像中準(zhǔn)確地檢測出車牌區(qū)域，是車牌識別過程的一個重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會直接導(dǎo)致終識別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景，且要考慮不清晰車牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當(dāng)成車牌，所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識別速度，一般的車牌識別系統(tǒng)都會設(shè)計一個外部接口，讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境設(shè)置不同的識別區(qū)域。
車牌識別系統(tǒng)的字符分割
定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個字符、字符間的位置關(guān)系、每個字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。
所屬分類：軟件/車牌識別系統(tǒng)
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