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      車牌識別系統如何實現縮短停車時間?

      作者:小編  發表時間:2022-2-26 14:14:21  點擊次數:【1052】

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      當車牌識別系統作為一個過程包含在事件檢測系統中時,一旦車輛檢測器或交通執法系統檢測到事件,系統的攝像頭就會啟動并獲取圖像數據,然后將圖像數據發送給車牌識別系統,從圖像中提取車牌區域。如果找不到牌照區域,請等待另一個輸入圖像。但是,有時會檢測到多個車牌區域,在車牌識別階段會仔細檢查這些區域。所有的候選牌照都經過掩模鑒別過程,以確定更終的牌照區域。在確定車牌區域后,需要進行兩個步驟——字符分割和字符識別。

      這兩個任務需要交替引用,才能得到更好的分割和識別結果。在這個階段,從候選車牌中恢復的字符將在確認和驗證階段被確認。如果字符組符合我們定義的車牌語義成分,則視為形成一條有效的車牌信息,由車牌識別系統保存并輸出,然后程序返回等待另一幅輸入圖像的狀態??偠灾?,一個完整的系統。車牌識別系統主要包括六個階段:車牌圖像的采集和獲取、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別和車牌輸出。

      首先,車牌識別的步是車輛圖像的捕獲和采集。根據圖像采集設備的不同,可以分為兩類。對于攝像機采集的靜止圖像和攝像機采集的視頻圖像,對圖像質量要求較高的系統會使用攝像機作為采集設備。但是隨著CCD技術的發展,拍攝的視頻信號也可以獲取120萬像素以上的高清圖像,而且價格也不貴。對于實時性要求高的車牌識別系統,通常采用攝像機作為采集設備。

      其次,對采集到的車牌圖像進行預處理是車牌識別系統中的一個重要環節。在車牌圖像采集和輸入過程中,由于外界復雜環境因素的影響,圖像中可能含有不同程度的噪聲,圖像的清晰度往往不盡如人意,人為的攝像頭角度也會導致車牌傾斜、變形或缺損的現象。預處理的效果將直接影響車牌識別的識別精度和速度。經過預處理后,不僅可以去除圖像噪聲,提高圖像質量,減少其對車牌識別過程的負面影響,還可以減少系統占用的內存空間,提高識別速度。

      三、車牌識別技術的核心在于車牌定位、字符分割、字符識別三個階段。不同車牌識別技術的算法差異主要集中在這里。車牌識別系統技術涉及的知識主要是數學圖像處理技術,其中車牌定位算法和字符分割算法主要應用數字圖像處理的圖像預處理和圖像分割的知識,而字符識別算法主要涉及模式識別技術。

      第四,圖像分割是數字圖像處理和現代圖像處理的核心技術。在圖像的研究中,我們通常只對圖像的某一部分感興趣。我們稱這部分為前景,而稱其他部分為背景。前景對應于圖像中具有信息的區域。車牌識別的目的是分析圖像中的車牌信息,因此需要從圖像中分離出車牌區域。圖像分割是通過一系列算法將車輛圖像中的車牌信息從背景中分離出來的過程。

      第五,模式識別的目的是對物體進行分類,實現數據分類和擬合。廣義地說,凡是能夠區分是否相同或相似,能夠觀察到的,都可以稱為模式;狹義的車牌字符識別是統計不同字符的特征信息,進行分類,然后用分類器對車牌字符進行分類,從而實現字符的識別。應用于字符識別的模式識別技術,是從大量的字符數據庫中,根據已知的字符特征信息,通過推理自動識別字符的過程。模式識別一般包括兩個階段:學習或訓練階段和實現階段,這兩個階段是相互聯系的。學習或訓練階段是選取字符,訓練分類器,實現階段是利用訓練好的分類器對未知樣本進行分類識別。

      第六,更后一步是車牌輸出,即將識別出的車牌信息顯示或存儲在數據庫中。顯示是為了驗證識別的正確性,存儲是為了后續的匹配、查詢和相關處理。

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