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智能停車場(chǎng)車牌識(shí)別系統(tǒng)操作流程

更新時(shí)間:2025-09-11 編號(hào):b02tt6h082a894
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劉守連

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將車牌識(shí)別設(shè)備安裝于出入口,記錄車輛的牌照號(hào)碼、出入時(shí)間,并與自動(dòng)門、欄桿機(jī)的控制設(shè)備結(jié)合,實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)管理。應(yīng)用于停車場(chǎng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi),也可以自動(dòng)計(jì)算可用車位數(shù)量并給出提示,實(shí)現(xiàn)停車收費(fèi)自動(dòng)管理節(jié)省人力、提率。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動(dòng)判別駛?cè)胲囕v是否屬于本小區(qū),對(duì)非內(nèi)部車輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合,自動(dòng)地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況,車牌識(shí)別管理系統(tǒng)采用了車牌識(shí)別技術(shù),達(dá)到不停車、免取卡,有效提高車輛出入通行效率。

在高速路的各個(gè)出入口安裝車牌識(shí)別設(shè)備,車輛駛?cè)霑r(shí)識(shí)別車輛牌照將入口資料存入收費(fèi)系統(tǒng),車輛到達(dá)出口時(shí)再次識(shí)別其牌照并根據(jù)牌照信息調(diào)用入口資料,結(jié)合出入口資料實(shí)現(xiàn)收費(fèi)管理。這種應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)費(fèi)并可防止作弊,避免了應(yīng)收款的流失。

車牌識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于可以把卡和車對(duì)應(yīng)起來,使管理提高一個(gè)檔次,卡和車的對(duì)應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)在于長租卡須和車配合使用,杜絕一卡多車使用的漏洞,提高物業(yè)管理的效益;同時(shí)自動(dòng)比對(duì)進(jìn)出車輛,防止偷盜事件的發(fā)生。升級(jí)后的攝像系統(tǒng)可以采集更清晰的圖片,作為檔案保存,可以為一些糾紛提供有力的證據(jù)。

自然環(huán)境下,汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻,如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判,后選定一個(gè)佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖像中分離出來。

紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學(xué)特性,用紅外攝像機(jī)采集車輛灰度圖像,由于紅外特性,車輛圖像上幾乎只能看見車牌,然后用黑白圖像處理方法識(shí)別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照?qǐng)D像。因紅外光是不可見光,它不會(huì)對(duì)駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外,紅外照明裝置提供的是不變的光,所抓拍的圖像都是一樣的,不論是在一天中明亮的時(shí)候,還是在一天中暗的時(shí)候。的例外是在白天,有時(shí)會(huì)看到一些牌照周圍的細(xì)節(jié),這是因?yàn)榍缋侍鞖鈺r(shí)太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點(diǎn)就是所捕獲的車牌照?qǐng)D像不是彩色的,不能獲取整車圖像,并且嚴(yán)重依賴車牌反光材料。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動(dòng)識(shí)別問題,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò),每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著個(gè)BAM矩陣,通過與車牌上的字符比較,識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。

傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法,統(tǒng)計(jì)特征法等。90年代,由于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,開始出現(xiàn)汽車牌照識(shí)別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車輛牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識(shí)別等三個(gè)部分。利用不同閩值對(duì)應(yīng)的直方圖不同,經(jīng)過大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍,從而根據(jù)特定閩值對(duì)應(yīng)的直方圖分割出車牌,再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識(shí)別出字符。

為了測(cè)試一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率,需要將該系統(tǒng)安裝在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中,全天候運(yùn)行24小時(shí)以上,采集至少1000輛自然車流通行時(shí)的車牌照進(jìn)行識(shí)別,并且需要將車輛牌照?qǐng)D像和識(shí)別結(jié)果存儲(chǔ)下來,以便調(diào)取查看。然后,還需要得到實(shí)際通過的車輛圖像以及正確的人工識(shí)別結(jié)果。之后便可以統(tǒng)計(jì)出以下識(shí)別率:
一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理體系,決定了這個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否好用。清楚地認(rèn)識(shí)到重要的一點(diǎn)是識(shí)別率達(dá)到是不可能的,因?yàn)檐嚺普瘴蹞p、模糊、遮擋,或者天氣也許很糟(下雪﹑冰雹﹑大霧等等)。

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  • 山東 濟(jì)南
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