系统进行视频车辆检测,需要具备很高的处理速度并采用的算法,在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。
若处理速度慢,则导致丢帧,使系统无法正确检测到行驶速度较快的车辆,同时也难以在有利于识别的位置开始识别处理,影响系统识别率。
因此,将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。
牌照号码、颜色识别:为了进行牌照识别,需要以下几个基本的步骤: 1、牌照定位,定位图片中的牌照位置; 2、牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来; 3、牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,终组成牌照号码。
牌照识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与牌照识别互相配合、互相验证。
红外光路线是指利用车牌反光和红外光的光学特性,用红外摄像机采集车辆灰度图像,由于红外特性,车辆图像上几乎只能看见车牌,然后用黑白图像处理方法识别车牌。
950nm的红外照明装置可抓拍到很好的反光车牌照图像。
因红外光是不可见光,它不会对驾驶员产生视觉影响。
另外,红外照明装置提供的是不变的光,所抓拍的图像都是一样的,不论是在一天中明亮的时候,还是在一天中暗的时候。
的例外是在白天,有时会看到一些牌照周围的细节,这是因为晴朗天气时太阳光的外光波的影响。
采用红外灯的缺点就是所捕获的车牌照图像不是彩色的,不能获取整车图像,并且严重依赖车牌反光材料。
应用方式:监测报警对于纳入“黑名单”的车辆,例如:被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等,只需将其车牌号码输入到应用系统中,车牌识别设备安装于的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置,系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对,一旦发现车辆立刻发出报警信息。
系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低;可以适应高速行驶的车辆;可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通;整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。
应用这种系统将地提高执法效率。
车辆出入管理将车牌识别设备安装于出入口,记录车辆的牌照号码、出入时间,并与自动门、栏杆机的控制设备结合,实现车辆的自动管理。
应用于停车场可以实现自动计时收费,也可以自动计算可用车位数量并给出提示,实现停车收费自动管理节省人力、提率。
应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区,对非内部车辆实现自动计时收费。
在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合,自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况。
车牌识别中主要涉及7个基础算法:1、车牌定位——负责发现和隔离图像中的车牌;2、车牌方向和大小——补偿车牌倾斜和调整至需要的分辨率;3、归一化——调整图像亮度和对比度;4、字符分割——找到车牌上的每个字符;5、光学字符识别;6、句法/几何分析——检查违反特定国家规则的字符和位置;7、通过多个字段/图像识别的平均值生成一个更可靠或更可信的结果。
尤其当每张图可能包含反射光,部分遮挡或其他临时影响。
上述每个环节的复杂度决定了系统的准确性。
三个阶段(归一化),一些系统使用边缘检测技术增加字母和底牌的差异。
中值滤波也可能被用于减少图片噪声。
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