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关于车辆识别系统的识别流程您了解吗

文章来源:www.jnfztkj.com

发布时间: 2020-11-18 11:02:59

大家去停车场或其它地方过档杆的时候,也就几秒钟车辆识别系统识别完成后就会自动抬杆放行,其实设备主要是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码的自动识别。有朋友留言说到,比较好奇这其中的原理,那么,接下来让济宁车辆识别系统厂家给大家普及一下这其中的流程。

 一个完整的车辆识别系统应包括车辆检测图像采集、车牌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。车牌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。车辆检测可以采用红外检测、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面,节省开支,而且更适合便携式应用的要求。视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。


关于车辆识别系统的识别流程您了解吗


为了进行车牌识别,需要以下几个基本的步骤:

牌照定位,定位图片中的牌照位置:牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来:牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,最终组成牌照号码。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。

首先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,最后选定一个最佳的区域作为牌照区域,并将其从图像中分离出来。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最小值的附近,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。

基于模板匹配算法首先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,选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取,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图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

 

其实,在实际应用中识别过程会受到各种因素的影响,如油漆剥落、字体褪色、多牌照、假牌照等等。所以在这里提醒大家,如果自家的车牌有字体褪色等情况,一定要及时更换。希望以上文章的介绍能让帮助到您,感谢您的阅读。

 

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