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智能车牌识别:如何缩短停车时间?
文章作者:admin 上传更新:2019-10-16
当将车牌识别系统作为一个过程包含在事件检测系统中时,车辆检测器或交通执法系统在检测到事件时,启动并获取图像数据,然后将图像数据发送给车牌识别系统,从图像中提取车牌区域。如果找不到车牌区域,请等待另一个输入图像。然而,在某些情况下,检测到一些车牌区域,在车牌识别阶段仔细检查,对所有候选车牌执行掩码识别程序,确定最终车牌区域,确定车牌区域后,需要进行两步字符分割和字符识别。
 
这两个任务需要交替引用,以便实现分割和识别的最佳结果。在此阶段,将在确认和验证阶段确认从候选许可板恢复的字符。如果字符组符合用户定义的车牌的语义成分,则视为形成有效的车牌信息,车牌识别系统将保存并输出有效的车牌信息,然后将程序返回等待另一输入图像的状态。总而言之,一个完整的系统。车牌识别系统主要包括车牌图像采集采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、车牌输出六个阶段。
 
智能车牌识别
 
首先,车牌识别的第一步是车辆图像的采集和获取。根据图像采集设备的不同,系统可分为两种类型:摄像机采集的静止图像和摄像机采集的视频图像;图像质量要求较高的系统可用作采集设备;摄像机的视频信号也可采集到120多万像素的高清晰度图像;价格不贵;实时性能较高的车牌识别系统通常采用摄像机作为采集设备,如超速检测系统。目前,国内公路监控系统已经淘汰了摄像机,转而采用了高清晰度摄像机。
 
其次,对采集到的车牌图像进行预处理是车牌识别系统中的一个重要环节。在车牌图像采集和输入过程中,由于外部复杂环境因素的影响,图像的清晰度可能会包含不同程度的噪声图像,而且摄像机的角度也会导致车牌倾斜、变形或缺陷的现象。车牌识别的预处理效果直接影响到车牌识别的准确性和速度。经过预处理后,不仅可以去除图像噪声,提高图像质量,减少其对车牌识别的负面影响,而且可以减少系统占用的存储空间,提高识别速度。
 
第三,车牌识别技术的核心在于三个阶段:车牌定位、字符分割和字符识别。不同车牌识别算法的差异主要集中在这里。车牌识别系统技术的知识主要是数学图像处理技术,其中车牌定位算法和字符分割算法主要应用于数字图像处理中的图像预处理和图像分割,而字符识别算法主要涉及模式识别技术。
 
第四,图像分割是数字图像处理和现代图像处理的核心技术..在图像的研究中,我们通常只对图像的某一部分感兴趣,我们的这一部分称为前景,另一部分称为背景,前景对应于图像中具有独特信息的区域。在车牌识别中,为了分析图像中的车牌信息,需要将车牌区域与图像分离,图像分割是通过一系列算法将车牌信息与车辆图像背景分离的过程。
 
第五,模式识别的目的是对对象进行分类,实现数据的分类和拟合。从广义上讲,凡是能分辨出相同或相似并能被观察到的事物,都可以称为模式;从狭义上讲,车牌字符的识别就是统计不同字符的特征信息,进行分类,然后通过分类器对车牌字符进行分类,从而实现对字符的识别..模式识别技术用于字符识别是一种基于已知字符信息的自动识别过程。
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