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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。
红外光路线是指利用车牌反光和红外光的光学特性,用红外摄像机采集车辆灰度图像,由于红外特性,车辆图像上几乎只能看见车牌,然后用黑白图像处理方法识别车牌。950nm的红外照明装置可抓拍到很好的反光车牌照图像。因红外光是不可见光,它不会对驾驶员产生视觉影响。另外,红外照明装置提供的是不变的光,所抓拍的图像都是一样的,不论是在一天中明亮的时候,还是在一天中暗的时候。的例外是在白天,有时会看到一些牌照周围的细节,这是因为晴朗天气时太阳光的外光波的影响。采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩色的,不能获取整车图像,并且严重依赖车牌反光材料。
自然光路线是指白天利用自然光线,夜间采用辅助照明光源,用彩色摄像机采集车辆真彩色图像,用彩色图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线,与人眼感光习惯一致,并且,真彩色图像能够反映车辆及其周围环境真实的图像信息,不仅可以用来识别车牌照,而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像,同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别,可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。
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。
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。
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。
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。
自然环境下,汽车图像背景复杂、光照不均匀,如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,后选定一个佳的区域作为牌照区域,并将其从图象中分割出来。
汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理,完成车牌自动识别功能,能从一幅图像中自动提取车牌图像,自动分割字符,进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等,其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。 某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分 。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。
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