为了进行牌照识别,需要以下几个基本的步骤:
· 牌照定位,定位图片中的牌照位置;
· 牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来;
· 牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,终组成牌照号码。
牌照识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与牌照识别互相配合、互相验证。
完成牌照区域的定位后,再将牌照区域分割成单个字符,然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部小值的附近,并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,后选佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种:一种是先对待识别字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把待处理图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
当车辆接近出入口的时候,车辆检测器会自动感应到车辆的到来,然后触发车牌识别一体机进行图像抓拍,然后将抓拍的图像发送到数据处理服务器,安装在数据服务器上的车牌识别软件对图像进行处理,定位出牌照位置,再将车牌中的字符分割出来进行识别,然后组成车牌号码保存下来,图像和车牌号码均保存在数据处理服务器上。
采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集,车牌定位,字符分割,光学字符识别,输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。目前国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响,也不会对环境产生新的电子污染,属于绿色环保技术。
对于纳入“黑名单”的车辆,例如:被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等,只需将其车牌号码输入到应用系统中,车牌识别设备安装于的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置,系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对,一旦发现车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低;可以适应高速行驶的车辆;可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通;整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将地提高执法效率。
在高速路的各个出入口安装车牌识别设备,车辆驶入时识别车辆牌照将入口资料存入收费系统,车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料,结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止作弊,避免了应收款的流失。目前,高速公路已开始实施联网收费,随着联网范围的扩大,不同车型的收费差额也越来越高,司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越,利用车牌识别技术是解决此类问题的根本方法。
在交通管理系统中可以将车辆在某条道路的平均旅行时间作为判断该道路拥堵状况的一个参数。安装车牌识别设备于道路的起止点,识读所有通过车辆并将牌照号码传回交通指挥中心,指挥中心的管理系统根据这些结果就可计算出车辆平均旅行时间。
交通监管部门每天都要处理大量的违章车辆图片,一般由人工辨识车牌号码再输入管理系统,这种方式工作量大、容易疲劳误判。采用自动识别可以减少工作强度能够大幅度提高处理速度和效率。这种功能可用于电子警察系统、道路监控系统等。