完整的车牌识别系统它包括:图像抓拍、车牌识别、车辆检测、数据传输等几局部组成。车牌识别系统也包括字符算法、定位算法、和光学字符算法等。当车辆检测局部信息时触发图像采集单元进行采集。系统的采集单元会自动的对图像影像进行预处理,完够定位出车辆的位置,然而再把识别出来的字符进行分割再进行对比,然而组成号的输出。
能识别输出步骤通常会有以下几点:
车辆检测:可采用地线圈检测、检测技术、红外检测、视频检测等多种方式感知车辆的经过,而且还触发摄像机对车辆进行抓拍采集。
图像采集:经过摄像抓拍主机对通行车辆实时采集、不连续记载。
预处置:自动曝光、自动白均衡、噪声过滤以及边缘加强、伽马校正、比照度调整等。
定位:在经过图像预处置之后对图像进行行列扫描确定区域位置。
字符的分割:在图像中定位出车辆的所在区域后,经过第二值化和灰度化的处理能够准确定位到字符区域,然后依据字符尺寸特征来进行字符分割。
字符辨认:对分割后的字符缩放、特征提取,与字符数据库模板中的规范字符表达方式停止匹配判别。
结果输出:将辨认的结果以文本格式输出。
车牌识别系统的优势
1、无需或者取票;
2、视频识别车辆,实现免取卡快速通;
3、避免车辆停滞引发的道路拥堵,提高停车场利用率;
4、通过车牌识别核算停车费用,核算机制严密,避免收费漏洞;
5、避免了传统的取票系统的卡片及等介质,防止损耗,降低后期运营成本;
6、可对接网,组安城市、智慧城市。
实际应用中,车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率,也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率,除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像利于识别。
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。
将车牌识别设备安装于出入口,记录车辆的牌照号码、出入时间,并与自动门、栏杆机的控制设备结合,实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费,也可以自动计算可用车位数量并给出提示,实现停车收费自动管理节省人力、提率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区,对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合,自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况,车牌识别管理系统采用了车牌识别技术,达到不停车、免取卡,有效提高车辆出入通行效率。
车牌识别系统广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域,可以提高工作效率和准确性,减少人工干预和错误。同时,随着人工智能技术的发展,车牌识别系统也在不断进化和优化,具备了更高的识别精度和更广泛的适应性。