天津和平車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)道閘培訓(xùn),車(chē)牌識(shí)別
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天津和平車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)道閘培訓(xùn),車(chē)牌識(shí)別
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng) 是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車(chē)輛牌照識(shí)別中的一種應(yīng)用。車(chē)牌識(shí)別在高速公路車(chē)輛管理中得到廣泛應(yīng)用，電子收費(fèi)(ETC)系統(tǒng)中，也是結(jié)合DSRC技術(shù)識(shí)別車(chē)輛身份的主要手段。
車(chē)牌識(shí)別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車(chē)牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來(lái)，通過(guò)車(chē)牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車(chē)牌字符識(shí)別等技術(shù)，識(shí)別車(chē)輛牌號(hào)、顏色等信息，最新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識(shí)別率可達(dá)到99.7%，漢字的識(shí)別率可達(dá)到99%。
在停車(chē)場(chǎng)管理中，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)也是識(shí)別車(chē)輛身份的主要手段?！锻＼?chē)庫(kù)(場(chǎng))車(chē)輛圖像和號(hào)牌信息采集與傳輸系統(tǒng)技術(shù)要求》中，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)成為車(chē)輛身份識(shí)別的主要手段。
車(chē)牌識(shí)別技術(shù)結(jié)合電子不停車(chē)收費(fèi)系統(tǒng)(ETC)識(shí)別車(chē)輛，過(guò)往車(chē)輛通過(guò)道口時(shí)無(wú)須停車(chē)，即能夠?qū)崿F(xiàn)車(chē)輛身份自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)收費(fèi)。在車(chē)場(chǎng)管理中，為提高出入口車(chē)輛通行效率，車(chē)牌識(shí)別針對(duì)無(wú)需收停車(chē)費(fèi)的車(chē)輛(如月卡車(chē)、內(nèi)部免費(fèi)通行車(chē)輛)，建設(shè)無(wú)人值守的快速通道，免取卡、不停車(chē)的出入體驗(yàn)，正改變出入停車(chē)場(chǎng)的管理模式。
--自動(dòng)放行
將指定的牌照信息輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)自動(dòng)地識(shí)讀經(jīng)過(guò)車(chē)輛的牌照并查詢(xún)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于需要自動(dòng)放行的車(chē)輛系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)電子門(mén)或欄桿機(jī)讓其通過(guò)，對(duì)于其它車(chē)輛系統(tǒng)會(huì)給出警示，由值勤人員處理。可用于特殊單位(如軍事管理區(qū)、保密單位、重點(diǎn)保護(hù)單位等)、路橋收費(fèi)卡口、高級(jí)住宅區(qū)等。
牌照字符分割
完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別。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間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿(mǎn)足牌照的字符書(shū)寫(xiě)格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車(chē)圖像中的字符分割有較好的效果。
牌照字符識(shí)別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇最佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。
實(shí)際應(yīng)用中，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車(chē)輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車(chē)牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識(shí)別。
折疊
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