濰坊道閘廠(chǎng)家車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)升降桿起落擋車(chē)器桿批發(fā)-鹿晟品質(zhì)
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車(chē)牌自動(dòng)辨認(rèn)是一項(xiàng)應(yīng)用車(chē)輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像停止牌照號(hào)碼、牌照顏色自動(dòng)辨認(rèn)的形式辨認(rèn)技術(shù)。
其硬件根底普通包括觸發(fā)設(shè)備（監(jiān)測(cè)車(chē)輛能否進(jìn)入視野）、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、辨認(rèn)車(chē)牌號(hào)碼的處置機(jī)（如計(jì)算機(jī)）等，其軟件中心包括車(chē)牌定位算法、車(chē)牌字符分割算法和光學(xué)字符辨認(rèn)算法等。
某些車(chē)牌辨認(rèn)系統(tǒng)還具有經(jīng)過(guò)視頻圖像判別能否有車(chē)的功用稱(chēng)之為視頻車(chē)輛檢測(cè)。
一個(gè)完好的車(chē)牌辨認(rèn)系統(tǒng)應(yīng)包括車(chē)輛檢測(cè)、圖像采集、車(chē)牌辨認(rèn)等幾局部。
當(dāng)車(chē)輛檢測(cè)局部檢測(cè)到車(chē)輛抵達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車(chē)牌辨認(rèn)單元對(duì)圖像停止處置，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來(lái)停止辨認(rèn)，然后組成牌照號(hào)碼輸出。
二、車(chē)輛檢測(cè)
車(chē)輛檢測(cè)能夠采用埋地線(xiàn)圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方式。
采用視頻檢測(cè)能夠防止毀壞路面、不用附加外部檢測(cè)設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、儉省開(kāi)支，而且更合適挪動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的請(qǐng)求。
系統(tǒng)停止視頻車(chē)輛檢測(cè)，需求具備很高的處置速度并采用的算法，在根本不丟幀的狀況下完成圖像采集、處置。
若處置速度慢，則招致丟幀，使系統(tǒng)無(wú)法檢測(cè)到行駛速度較快的車(chē)輛，同時(shí)也難以在有利于辨認(rèn)的位置開(kāi)端辨認(rèn)處置，影響系統(tǒng)辨認(rèn)率。因而，將視頻車(chē)輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)辨認(rèn)相分離具備一定的技術(shù)難度。
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三、號(hào)碼辨認(rèn)
為了停止車(chē)牌辨認(rèn)，需求以下幾個(gè)根本的步驟：
1、牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來(lái)；
3、牌照字符辨認(rèn)，把分割好的字符停止辨認(rèn)，*終組成牌照號(hào)碼。
車(chē)牌辨認(rèn)過(guò)程中，牌照顏色的辨認(rèn)根據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟完成，通常與車(chē)牌辨認(rèn)相互配合、相互考證。
3.1牌照定位
自然環(huán)境下，汽車(chē)圖像背景復(fù)雜、光照不平均，如何在自然背景中地肯定牌照區(qū)域是整個(gè)辨認(rèn)過(guò)程的關(guān)鍵。
對(duì)采集到的視頻圖像停止大范圍相關(guān)搜索，找到契合汽車(chē)牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步剖析、評(píng)判，*選定一個(gè)*的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中別離出來(lái)。
3.2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，然后停止辨認(rèn)。字符分割普通采用垂直投影法。
由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處獲得部分*小值的左近，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。
應(yīng)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。
3.1牌照字符辨認(rèn)辦法
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。
基于模板匹配算法將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與一切的模板停止匹配，選擇*匹配作為結(jié)果。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符停止特征提取，然后用所取得特征來(lái)鍛煉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；
另一種辦法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)完成特征提取直至辨認(rèn)出結(jié)果。
實(shí)踐應(yīng)用中，車(chē)牌辨認(rèn)系統(tǒng)的辨認(rèn)率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量親密相關(guān)。
牌照質(zhì)量會(huì)遭到各種要素的影響，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)踐拍攝過(guò)程也會(huì)遭到環(huán)境亮度、拍攝方式、車(chē)輛速度等等要素的影響。
這些影響要素不同水平上降低了車(chē)牌辨認(rèn)的辨認(rèn)率，也正是車(chē)牌辨認(rèn)系統(tǒng)的艱難和應(yīng)戰(zhàn)所在。
為了進(jìn)步辨認(rèn)率，除了不時(shí)地完善辨認(rèn)算法還應(yīng)該想方法克制各種光照條件，使采集到的圖像利于辨認(rèn)。

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