【倍加信】| 淺析車牌識別技術(shù)的內(nèi)容！
時間：2024/1/12 11:18:16??????點擊：
為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
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；
3)牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成牌照號碼。
車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。
1)牌照定位
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。
首先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，最后選定一個最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。
2)牌照字符分割
完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。
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間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近，
并且這個位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。
利用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
3)牌照字符識別
方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。
基于模板匹配算法首先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)庫中模板的大小，
然后與所有的模板進行匹配，選擇最佳匹配作為結(jié)果。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；
另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。
實際應(yīng)用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。
牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，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；
實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。
這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。
為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。
車牌識別云臺攝像機通過光抑制屏蔽，電子快門調(diào)節(jié)，寬動態(tài)功能等來實現(xiàn)抓拍車牌：
強光屏蔽：在低照度彩色攝像機的基礎(chǔ)上，通過軟件的功能，把圖像中最亮的部分遮擋。
在交通監(jiān)控中，一般可將大燈的強光遮擋，從而將車牌較清晰的抓拍下來。
但是這款攝像機最大的缺點就是軟件分辨不清，對于圖像最亮部分界定不清，
有可能將車牌號碼也遮擋，同時無法處理高速運動物體的抓拍。
目前國產(chǎn)攝像機在強光屏蔽方面做的比較多，效果各方反映不一。
可調(diào)電子快門：對于高速運動的物體抓拍(高速公路上的汽車車速一般都在70KM/小時以上)，
可以通過降低電子快門速度來實現(xiàn)清晰抓拍，一般都是通過手動方式調(diào)整。
但是這種方式最大的問題就是白天、晚上的照度不一樣，必需設(shè)置2個快門速度來分別適應(yīng)白天和晚上的監(jiān)控。
寬動態(tài)功能：這是解決車燈對于抓拍影響的最好的辦法，寬動態(tài)最早是松下公司提出來的。
當(dāng)背景光過亮?xí)r，普通攝像機無法很好的解決明暗圖像的顯示問題。
作為智能交通領(lǐng)域確定車輛身份的最重要手段，車牌識別技術(shù)為實現(xiàn)交通的智能管理發(fā)揮了很大作用，
在各項工作中都有車牌識別技術(shù)的滲透。
未來，隨著我國城市化進程發(fā)展的提速，交通壓力將更加嚴(yán)峻，因此智能化交通管理將是今后交通發(fā)展的大方向。而作為智能化交通管理體系中的重要核心，車牌識別系統(tǒng)也將得到進一步扶持和發(fā)展。專家預(yù)測，未來車牌識別技術(shù)將有更廣泛的應(yīng)用，屆時車牌識別系統(tǒng)行業(yè)也將面臨大洗牌，只有擁有自主核心技術(shù)并且產(chǎn)品質(zhì)量達標(biāo)的公司才能過關(guān)，這也是車牌識別技術(shù)走向快速發(fā)展階段的必經(jīng)之路。
如果您有相關(guān)產(chǎn)品的需求，
歡迎聯(lián)系倍加信進行了解，
聯(lián)系電話：13798498030
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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；
3)牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成牌照號碼。
車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。
1)牌照定位
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。
首先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，最后選定一個最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。
2)牌照字符分割
完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。
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間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近，
并且這個位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。
利用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
3)牌照字符識別
方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。
基于模板匹配算法首先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)庫中模板的大小，
然后與所有的模板進行匹配，選擇最佳匹配作為結(jié)果。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；
另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。
實際應(yīng)用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。
牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，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；
實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。
這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。
為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。
車牌識別云臺攝像機通過光抑制屏蔽，電子快門調(diào)節(jié)，寬動態(tài)功能等來實現(xiàn)抓拍車牌：
強光屏蔽：在低照度彩色攝像機的基礎(chǔ)上，通過軟件的功能，把圖像中最亮的部分遮擋。
在交通監(jiān)控中，一般可將大燈的強光遮擋，從而將車牌較清晰的抓拍下來。
但是這款攝像機最大的缺點就是軟件分辨不清，對于圖像最亮部分界定不清，
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