系統(tǒng)進行視頻車輛檢測,需要具備很高的處理速度并采用的算法,在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢,則導(dǎo)致丟幀,使系統(tǒng)無法正確檢測到行駛速度較快的車輛,同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理,影響系統(tǒng)識別率。因此,將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。
自然環(huán)境下,汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻,如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判,后選定一個佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖象中分割出來。
當(dāng)車輛接近出入口的時候,車輛檢測器會自動感應(yīng)到車輛的到來,然后觸發(fā)車牌識別一體機進行圖像抓拍,然后將抓拍的圖像發(fā)送到數(shù)據(jù)處理服務(wù)器,安裝在數(shù)據(jù)服務(wù)器上的車牌識別軟件對圖像進行處理,定位出牌照位置,再將車牌中的字符分割出來進行識別,然后組成車牌號碼保存下來,圖像和車牌號碼均保存在數(shù)據(jù)處理服務(wù)器上。
采用計算機視覺技術(shù)識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集,車牌定位,字符分割,光學(xué)字符識別,輸出識別結(jié)果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術(shù)路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響,也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染,屬于綠色環(huán)保技術(shù)。
紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學(xué)特性,用紅外攝像機采集車輛灰度圖像,由于紅外特性,車輛圖像上幾乎只能看見車牌,然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光,它不會對駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外,紅外照明裝置提供的是不變的光,所抓拍的圖像都是一樣的,不論是在一天中明亮的時候,還是在一天中暗的時候。的例外是在白天,有時會看到一些牌照周圍的細(xì)節(jié),這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的,不能獲取整車圖像,并且嚴(yán)重依賴車牌反光材料。
識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時實際應(yīng)用的要求。一個識別率很高的系統(tǒng),如果需要幾秒鐘,甚至幾分鐘才能識別出結(jié)果,那么這個系統(tǒng)就會因為滿足不了實際應(yīng)用中的實時要求而毫無實用意義。例如,在高速公路收費中車牌識別應(yīng)用的作用之一是減少通行時間,速度是這一類應(yīng)用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。
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