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識(shí)別速度決定了一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否能夠滿足實(shí)時(shí)實(shí)際應(yīng)用的要求。一個(gè)識(shí)別率很高的系統(tǒng),如果需要幾秒鐘,甚至幾分鐘才能識(shí)別出結(jié)果,那么這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)因?yàn)闈M足不了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)要求而毫無實(shí)用意義。例如,在高速公路收費(fèi)中車牌識(shí)別應(yīng)用的作用之一是減少通行時(shí)間,速度是這一類應(yīng)用里減少通行時(shí)間、避免車道堵車的有力保障。
車輛識(shí)別在拍照之前,當(dāng)然是要識(shí)別車輛確實(shí)是進(jìn)入了攝像頭的佳焦距位置了,車牌識(shí)別系統(tǒng)才會(huì)采集車輛的圖像。所以,識(shí)別車輛就是車牌識(shí)別的步。那么,如何識(shí)別車輛呢?有很多辦法,其中紅外法是常用的辦法。因?yàn)閿z像頭和系統(tǒng)是被動(dòng)采集數(shù)據(jù)的,所以它不知道什么時(shí)候該拍照。當(dāng)車輛進(jìn)入拍攝區(qū)域,紅外射線會(huì)被車輛遮擋,這個(gè)時(shí)候攝像頭和系統(tǒng)聯(lián)動(dòng),就會(huì)拍下車輛的照片,以供后續(xù)車牌識(shí)別之用。當(dāng)然了,這種簡(jiǎn)單的紅外遮擋法測(cè)是否有車輛進(jìn)入,人或者其他物體遮擋了紅外線,也會(huì)誘發(fā)拍照。
車牌字符切割在上一步中,我們成功找到了車牌,并把它從原圖(不是二值化的圖)截取出來了。對(duì)截取的車牌圖片進(jìn)行上一步的灰度化、二值化、降噪處理,尤其是邊緣降噪。如果降噪后,干擾的噪聲還是比較大,可以采取腐蝕、膨脹算法來模糊噪聲。如果降噪后的車牌圖片有傾斜現(xiàn)象,就需要對(duì)圖片做錯(cuò)切變換(就是傾斜角度調(diào)整)。我們知道,有些車牌是上下結(jié)構(gòu)的,這很容易通過對(duì)二值化的圖片做像素掃描來檢測(cè)上下兩部分是否中間不粘連,如果不粘連,那就是上下結(jié)構(gòu)車牌。如果不是上下結(jié)構(gòu),那就是單行結(jié)構(gòu)的新車牌。
所屬分類:智能交通/智能停車場(chǎng)
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