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驰安科技分享车牌识别系统是如何实现识别的过程

日期:2020-09-21    编辑:驰安科技    阅读量: 1799

  在车牌识别系统中,车辆检测依赖于系统的硬件。我们关心的是图像采集后的部分,即图像采集、图像预处理、子图像定位、字符分割和识别部分。下面驰安科技的小编就来给大家详解的讲解识别系统是如何实现识别的过程,内容如下:

  一、图像采集

  1、在采集的触发方式上,车辆图像的采集有外设触发和视频触发两种:

  (1)外设触发采用线圈、红外等检测器检测车辆到达信号,触发采集设备抓拍。

  (2)视频触发采用运动目标序列图像分析处理技术,实时监控车道上车辆的运动状况,当发现车辆通过时,触发抓拍。我们研究的系统是采用外设触发的方式。通过在路上埋设电感线圈传感器,当汽车到达时,线圈传感器给抓拍控制器一个信号,抓拍控制单元通知计算机通过摄像机和图像采集卡把图像采集回来,启动后面的车牌识别模块。

  2、图像采集设备一般由光源、镜头、数字摄像机和图像采集卡构成。采集过程可简单描述为在光源提供照明的条件下,数字摄像机拍摄目标物体并将其转化为图像信号,最后通过图像采集卡传输给图像处理部分。我们在设计图像采集部分时,要考虑到多方面的问题,主要是关于数字摄像机、图像采集卡和光源方面的技术。

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  二、图像预处理

  图像的采集,一般主要是通过摄像头与计算机的视频捕捉卡直接相连来完成的,由于图像采集设备所采集到的图像可能受恶劣的天气、变化的光照以及摄像机拍摄角度等的影响,使得拍摄到的车牌图像存在污迹、光照不均、亮度太低、对比度太小、倾斜等情况。这些都影响了车牌字符的分割进而降低了车牌识别率,图5即为拍摄到的一个车图。因此,必须采取车牌图像预处理措施以提高识别率。同时,由于车牌不可避免地存在噪声,而且由于车牌识别系统在室外小时工作,光照度大范围变化,也存在光照不均,亮度太低对比度太小等情况,这些都会降低系统的字符识别率,因此需采取滤噪、光照不均校正和对比度增强等图像增强措施。预处理是整个车牌识别系统的第一步,它的有效与否直接关系到下一步定位的成功率高低。预处理的主要目的是增强图像中的目标的信息,减少或者消除非目标信息,以有利于下一步的图像进一步处理。对于含有车牌的图像来说,预处理主要是为了让目标字符的信息加强,并且消除干扰信息,从而便于系统进行下面的车牌区域的定位工作。

  一般来说,预处理的方法主要分为空域法和频域法两大类四。空域法主要是利用图像中各点之间的位置关系与颜色信息来进行处理,用于其中预处理的空域法主要有图像的点运算、图像增强等频域法则是将图像变换到频域然后再进行处理,一般采用的变换方式都是线性正交变换、傅立叶变换、离散余弦变换等,然后根据目标信息的特征进行相应的滤波处理。一般来说,利用空域法比较直接方便,理解上直观利用频域法则有计算量小、易于消除噪声等特点。

  三、车牌定位

  车牌定位是车牌识别系统中的关键之一,如何在复杂的背景下克服干扰准确定位出含有车牌字符区域直接关系到车牌识别系统后续识别部分的正确率。到目前为止,有关车牌定位的研究很多,其中主要的方法有下面几种:基于彩色信息的方法、数学形态学的方法、基于纹理的方法和人工神纤网络方法等。对于背景特别复杂的车牌定位问题,现在很多都将以土几的两种或者两种以上的方法结合起来使用。

  其中基于彩色信息的方法处理较为复杂,并且与采用的颜色模式有很大关系数学形态学的方法只能处理特定类型的背景情况基于边缘的方法计算量较大并且对车牌图像边缘清晰度的要求较高人工神经网络方法虽然容错性较强,一般收敛速度较慢基于纹理的方法是目前采用较多的一种方法,这一方法计算量有限,而且基本思路比较直观,易于理解,特别是针对本文中的识别系统所针对的图像的特点而言,用这种方法完全可以进行处理。图6即为一张定位好的车牌图像。

  四、字符分割

  在车牌识别系统中,字符分割完成的任务就是将单个车牌字符准确的一个个切分出来。字符分割的方法有基于变换、基于聚类技术和直接投影方法等。

  字符分割的准确性非常重要,直接关系到识别的正确率。本文采用直接投影法并且采用对投影的峰谷分析以及字符的先验大小知识来对车牌字符进行分割,实验验证,这个方法取得了很好的效果。

  首先来看一下标准车牌的分布特点,我们要识别的标准车牌字符分为三个部分,标准的车辆牌照上有个字符,首位为省名缩写汉字,次位为英文字母,再次位为英文字母或阿拉伯数字,末四位为数字,字符总长度为,其中单个字符统一宽度为,高度为,第二、三个字符间隔为,这个间隔又把车牌分成两个部分,充分利用这些先验知识有助于对字符边框的精确切分。

  今天的内容就和大家分享到这里了,内容仅供大家参考!如果想要了解更多关于车牌识别系统的相关信息,请关注驰安科技广告道闸厂家网站,我们会定期更新;如果想要咨询车牌识别系统价格,欢迎来电咨询!


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