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適用于停車場的車牌識別系統

發布日期:2017/09/05 10:33:36 文章編輯:【本站】


    停車場車牌識別系統依據圖畫切開和圖畫辨認理論,對富含車牌辨認車輛號牌的圖畫進行剖析處理,然后斷定牌照在圖畫中的方位,并進一步獲取和辨認出文本字符。停車場車牌識別系統的進程包含圖畫收集、預處理、車牌定位、字符切開、字符辨認、成果輸出等一系列算法運算,其運轉流程如下所示:
1.圖畫收集
    依據車輛檢查辦法的不一樣,圖畫收集通常分為兩種,一種是靜態形式下的圖畫收集,通過車輛觸發地感線圈、紅外或雷達等裝置,給相機一個觸發信號,相機在接收到觸發信號后會抓拍一張圖畫,該辦法的長處是觸發率高,功能安穩,缺陷是需求切開地上鋪設線圈,施工量大;另一種是視頻形式下的圖畫收集,外部不需求任何觸發信號,相時機實時地記載視頻流圖畫,該辦法的長處是施工便利,不需求切開地上鋪設線圈,也不需求安裝車檢器等零部件,但其缺陷也非常明顯,因為算法的極限,該計劃的觸發率與辨認率較之外設觸發都要低一些。
2.預處理
    因為圖畫質量簡略受光照、氣候、相機方位等要素的影響,所以在辨認車牌之前需求先對相機和圖畫做一些預處理,以確保得到車牌最明晰的圖畫。通常會依據對現場環境和已經拍攝到的圖畫的剖析得出結論,完成相機的主動曝光處理、主動白平衡處理、主動逆光處理、主動過爆處理等,并對圖畫進行噪聲過濾、對比度增強、圖畫縮放等處理。去噪辦法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等;增強對比度的辦法有對比度線性拉伸、直方圖均衡和同態濾波器等;圖畫縮放的首要辦法有最近鄰插值法、雙線性插值法和立方卷積插值等。
3.車牌定位
    從全部圖畫中精確地檢查出車牌區域,是停車場車牌識別系統進程的一個主要步驟,假如定位失利或定位不完整,會直接致使最終辨認失利。車牌定位辦法通常會依據紋路特征、色彩特征和形狀特征等信息,選用投影剖析、連通域剖析、機器學習等算法檢查車牌。投影剖析辦法依據車牌字符與布景交替呈現的次數相比于別的狀況要多這個特征,通過圖畫在水平和筆直方向的投影剖析來定位車牌。連通域剖析依據車牌中的每個字符都是一個連通域且這些連通域的構造和色彩都共同的特征,通過檢查并兼并這些連通域來定位車牌;機器學習的思路是,先運用從很多個車牌樣本中獲取出來的特征把一個弱分類器練習成一個強分類器,再運用這個強分類器對圖畫進行掃描檢查然后定位到車牌。因為復雜的圖畫布景,且要思考不明晰車牌的定位,所以很簡略把柵門,廣告牌等噪聲當成車牌,所以怎么掃除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點。為了進步定位的精確率和進步辨認速度,通常的停車場車牌識別系統都會規劃一個外部接口,讓用戶自個依據現場環境設置不一樣的辨認區域。
4.車牌校對
    因為受拍攝視點、鏡頭等要素的影響,圖畫中的車牌存在水平歪斜、筆直歪斜或梯形畸變等變形,這給后續的辨認處理帶來了艱難。假如在定位到車牌后領先行車牌校對處理,這么做有利于去掉車牌邊框等噪聲,更有利于字符辨認?,F在常用校對辦法有:Hough改換法,通過檢查車牌上下、左右邊框直線來核算歪斜視點;旋轉投影法,通過按不一樣視點將圖畫在水平軸上進行筆直投影,其投影值為0的點數之和最大時的視點即為筆直歪斜視點,水平視點的核算辦法與其類似;主成分剖析法,依據車牌布景與字符交界處的色彩具有固定調配這一特征、求出色彩對特征點的主成分方向即為車牌的水平歪斜視點;方差最小法,依據字符在筆直方向投影點的坐標方差最小導出筆直歪斜角的閉合表達式,然后斷定筆直歪斜視點;透視改換,使用檢查到的車牌的四個頂點通過相關矩陣改換后完成車牌的畸變校對。

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