智能车牌识别系统常见的故障问题以及解决方法。
1、图像输出不来
出现这种情况先应该进行下面几项检查:摄像机是否有图像数据输出;镜头驱动线是否断裂或者连接正确。摄像机与控制板的连接线是否连接正确。识别系统是否有图像输出,检查视频线是否接入识别器模拟视频输入接口等。
2、过车显示“无”
此类故障多数是因为图像输入方面的原因。先检查车牌识别摄像机是否正常,图像是否清晰,位置是否有移动。对于监控摄像与车牌识别摄像分开的车道,可将接入识别仪的视频头接在字符叠加器上,观察图像是否正常,并调整摄像机。
3、车辆过抓拍线圈,软件无任何反应。
该类故障原因主要是工控机未收到触发信号,车牌识别主机及收费软件均未工作。此类故障请参见线圈及抓拍检测器维修过程。
4、软件显示“正在获取”。
该类故障原因主要是工控机与车牌识别主机通讯方面的原因。先检查车牌识别仪是否正常开启,并供电。其次检查车道网络是否正常。后请联系统监控中心对车道配置文件进行检查。
为什么智能停车场管理系统建立社区,据安泰访问,在我的住宅停车场部分仍采用传统的人工管理方法,车辆进出仍然需要管理员手动开启。
智能车牌识别系统帮助机场停车场和T2航站楼的引入,前几天,很多来到机场的旅客发现,当进入机场停车场处时,没有停车证,而是直接进入停车场。开车离开停车场时。
车牌识别系统如何引导智能停车管理的时代?对国内停车场管理系统近几年的市场需求进行了分析,初步估算了2014的停车需求将达到30亿元以上。
基于计算机视觉技术的车牌识别系统通常包括图像采集、定位、字符分割、光学字符识别五个步骤。汽车图像采集模式决定车牌识别技术路线。国际上的两条主要技术路线是自然光和红外图像的获取和识别。自然光和红外光不会对人体产生的心理影响,也不会对环境产生新的电子污染,属于绿色环保技术。
自然光路是指白天利用自然光、夜间照源、彩色摄像机采集车辆的真实彩像,并通过彩像分析处理方法对进行识别的方法。自然光真彩色识别技术路线,与人眼感光习惯一致,真彩像可以反映车辆及其周围环境的图像信息,不仅可以用来识别,并可用于识别颜色、车、数车模型,如颜色特征。
利用摄像头采集图像,同时实现所有前端基本视频信息的采集、识别和人工图像取证判别,可以为未来智能交通系统工程接口预留前景。
红外光路是利用反射和红外光学特性,利用红外摄像机采集车辆的灰度图像,由于红外的特性,车辆几乎只能在图像中看到,然后用黑白图像处理的方法来识别。在950nm红外照明装置可以捕捉到一个好的反光图像。因为红外光不是可见光,所以它不会对驾驶员产生视觉冲击。
此外,红外照明器提供恒定的光,所拍摄的图像是相同的,无论它是亮的或黑暗的小时的。的例外是白天,有时会看到一些许可证的细节,因为晴天时太阳光的影响。使用红外灯的缺点是捕获的图像不是彩色的,不能获得车辆图像,严重依赖于的反光材料。
作为全新技术算法识别的一种模式,在智能化的交通领域可以得到广泛的应用。
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。
车牌识别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。