临朐县佛碳漆岗亭厂家

2024-12-16 13:31:59

高分辨率与辨认速度的矛盾
 
  从模仿相机到高清相机,也会引发图像的高分辨率与辨认速度相矛盾的问题。高清的优势显而易见,但是任何事情都是两面的,在车牌识别中车牌辨认时主要表现为:高清图片由于图片掩盖面广,可能会同时在图片中呈现多个车牌的辨认。这就对车牌辨认的速度请求很高,车牌辨认系统关于高清视频流码流过大,还会因对辨认系统资源占用需求过大而剖析起来会呈现处置速渡过慢的问题,这可能招致呈现漏车现象,而难以完成对车辆抓拍率和车牌辨认率的提升。

车牌辨认系统的顺应性急需增强
 
  目前我国的车牌辨认产品都请求所辨认的车牌大小固定,而对过大和过小的车牌普通都不能辨认。这样就形成对视频触发的状况下局部车牌无法被辨认的问题。此外,在有些现场环境中,由于受外界条件的影响,无法将相机架设在位置,会形成图片中车牌不同水平的偏移。

车牌识别感光部件对外部环境的处置
 
  环境是影响车牌辨认的主要要素,在采集车辆图像时,由于环境光线变化猛烈,白昼光较强、夜间较弱,面光与背光不同,上午和下午的光照方向也不一样,抓拍图像时受环境光线影响较大,车速过高、采集设备的动态范围等都使成像质量难以得到有效。当辨认算法以为车牌到达了成像位置时系统触发系统开端拍摄,这对触发设备的牢靠性和响应速度都有较高的请求。所以要处理环境形成辨认率低下的问题,还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处置。

2、预处理
 
  由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响,所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理,以得到车牌清晰的图像。一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论,实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等,并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等;增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等;图像缩放的主要方法有近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。

车牌校正
 
  由于受拍摄角度、镜头等因素的影响,图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变等变形,这给后续的识别处理带来了困难。如果在定位到车牌后*行车牌校正处理,这样做有利于去除车牌边框等噪声,更有利于字符识别。目前常用校正方法有:Hough变换法,通过检测车牌上下、左右边框直线来计算倾斜角度;旋转投影法,通过按不同角度将图像在水平轴上进行垂直投影,其投影值为0的点数之和时的角度即为垂直倾斜角度,水平角度的计算方法与其相似;主成分分析法,根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特征、求出颜色对特征点的主成分方向即为车牌的水平倾斜角度;方差小法,根据字符在垂直方向投影点的坐标方差小导出垂直倾斜角的闭合表达式,从而确定垂直倾斜角度;透视变换,利用检测到的车牌的四个顶点经过相关矩阵变换后实现车牌的畸变校正。

字符分割
 
  定位出车牌区域后,由于并不知道车牌中总共有几个字符、字符间的位置关系、每个字符的宽高等信息,所以,为了车牌类型匹配和字符识别正确,字符分割是的一步。字符分割的主要思路是,基于车牌的二值化结果或边缘提取结果,利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息,一方面把单个字符分别提取出来,也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理;另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有:连通域分析、投影分析,字符聚类和模板匹配等。污损车牌和光照不均造成的模糊车牌仍是字符分割算法所面对的挑战,有待更好的算法出现并解决以上问题。

字符识别
 
  对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理,特征提取,然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配,后选取匹配度的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有:模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单,缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难;人工神经网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时;支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本;Adaboost分类法能侧重于比较重要的训练数据,识别速度快、实时性较高。我国车牌由汉字、英文字母和阿拉伯数字3种字符组成,且具有统一的样式,这也是识别过程的方便之处。但由于车牌很容易受外在环境的影响,出现模糊、断裂、污损字符的情况,如何提高这类字符和易混淆字符的识别率,也是字符识别的难点之一。易混淆字符包括:0与D、0与Q、2与Z、8与B、5与S、6与G、4与A等。
软件识别:显而易见词义能理解出来是通过软件对车牌号码进行的,通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件,对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片,选择其中较为清晰的一张,然后通过电脑软件进行字符处理,实现号牌识别的。
 
  因为每次识别需要抓拍多张图片,因此软识别的速度较慢。而且该系统对所抓拍的图片要求也是*的,极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求*,在诸多环境不乐观的场合都不适用,设备的摆放颇为重要。
工业快速卷帘门
 
  在工业方面应用的比较多的主要就是,车牌识别系统还有快速卷帘门或者是快速堆积门之间进行联动,来实现对车辆的识别以及放行。比较常见的场所就是自动洗车房,只需要我们在网上进行交费,车牌就会自动识别进入洗车。

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