車牌圖像識別技術(shù)在工業(yè)重載車輛信息化中的應(yīng)用
時間：2024/5/16 16:58:59??????點擊：
車牌圖像識別技術(shù)已經(jīng)在城市中的居民小區(qū)或停車場的車輛出入管理中得到了應(yīng)用，那么車牌圖像識別在技術(shù)上是怎么做到的呢？該技術(shù)是如何完成工業(yè)重載車輛的信息化呢？
1．車牌圖像識別技術(shù)的圖像處理
車牌圖像識別技術(shù)自動識別汽車牌照的過程主要由圖像處理、車牌邊緣提取、車牌定位、拍照區(qū)域分割、字符識別等技術(shù)步驟組成。識別之前如何提高圖像的視感質(zhì)量至關(guān)重要，如圖像的亮度、彩色變換與增強(qiáng)、抑制干擾成分、圖像幾何糾正等。識別之后就是提取圖像中所包含的特征信息，主要包括頻域特征、灰度或顏色特征、邊界特征、區(qū)域特征、紋理特征、形狀特征、拓?fù)涮卣骱完P(guān)系結(jié)構(gòu)等，提高圖像視感質(zhì)量和圖像識別可以為計算機(jī)分析圖像提供便利。比如，針對裝載車輛車牌底色為黃色，采用彩色像素點統(tǒng)計的方法將拍攝圖像分割出合理的車牌區(qū)域，確定車牌底色黃色對應(yīng)的灰度范圍。在行和列兩個方向統(tǒng)計在此顏色范圍內(nèi)的像素點數(shù)量，設(shè)定合理的閾值，確定車牌在行和列兩個方向的合理區(qū)域。經(jīng)過上述方法分割出來的車牌圖像再進(jìn)行圖像二值化，這樣就完成了車牌的自動識別。先設(shè)定一個閾值，基于圖片亮度的一個黑白分界值，50%中性灰，即RGB128。亮度高于128(<50%的灰)的會變白，低于128(>50%的灰)的會變黑，再將圖像的數(shù)據(jù)分成兩部分：大于閾值的像素群和小于閾值的像素群。
2．車牌圖像識別技術(shù)的區(qū)域分割和字符識別
對汽車牌照進(jìn)行自動識別后，需要在前期車牌定位的基礎(chǔ)上進(jìn)行字符的分割，利用分割的結(jié)果進(jìn)行字符識別。因為車牌字符間間隔較大，且字符長度可以確定在一個范圍內(nèi)，不會出現(xiàn)字符粘連情況，所以尋找連續(xù)有文字的塊，若間隔長度大于某閾值，則認(rèn)為該塊有兩個字符組成，需要分割。對分割的文字歸一化處理后，再進(jìn)行車牌字符識別。車牌字符識別過程首先使用的是模板匹配的方法，利用識別圖片與模板字符相減的方法，找到相減后值最小的，即為相似程度最大的。針對車牌安裝問題、車牌識別攝像頭安裝角度以及環(huán)境問題造成的某些字符連續(xù)累計犯錯問題，可利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字符識別，即把待糾正圖像輸入網(wǎng)絡(luò)對字符特征進(jìn)行提取，然后用所獲得的特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，以獲取字符的特征信息，避免再次犯錯，最終實現(xiàn)車牌圖像的正確識別和提取。
3．車牌圖像識別技術(shù)是如何完成工業(yè)重載車輛信息化呢？
信息化與工業(yè)化高度融合的大背景下，隨著圖像識別技術(shù)的高速發(fā)展，使得工業(yè)載重車輛的裝載過程已經(jīng)不再是單一完成生產(chǎn)任務(wù)的行為，它已經(jīng)與企業(yè)的運營層和工廠管理層緊密結(jié)合起來，實現(xiàn)了整個信息流的完全自動化，其中圖像識別技術(shù)的發(fā)展起到了穿針引線的作用。
企業(yè)的運營層擁有一個大型的數(shù)據(jù)庫，里面不僅含有銷售管理數(shù)據(jù)，同時存儲運輸管理信息，例如每個合同所對應(yīng)的車輛信息等。當(dāng)新的合同簽訂后，將生產(chǎn)合同涉及的裝載信息，包括銷售貨物、銷售量、銷售時間、對應(yīng)車輛的車牌、車輛標(biāo)載等下發(fā)至工廠管理層。工廠管理層接收到信息后，根據(jù)信息計劃生產(chǎn)時間，對載重車輛的配貨點下派生產(chǎn)任務(wù)。每個配貨點在裝載車輛到達(dá)前根據(jù)貨物的體積、重量或品種已經(jīng)完成配貨準(zhǔn)備過程，配貨過程中形成完整電子信息單并與裝載車輛匹配。當(dāng)待裝車輛開至場區(qū)入口時先經(jīng)過地感線圈時，觸發(fā)車號識別攝像頭進(jìn)行拍照，系統(tǒng)對拍照結(jié)果進(jìn)行分析，提取車輛號牌。車輛號牌信息與工廠管理層中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對找到相關(guān)裝載貨物信息，提取并發(fā)送至配貨點，為車輛的裝載過程提供驗證和數(shù)據(jù)支撐。而裝載車輛則會根據(jù)大屏幕上的提示開至指定的配貨點開始裝貨過程。由于貨物已經(jīng)準(zhǔn)備完畢，可迅速實現(xiàn)裝車過程。當(dāng)完成裝載過程后對車輛進(jìn)行封裝，車輛可直接駛離場區(qū)。在經(jīng)過門崗過程中，再次觸發(fā)地感線圈，信息確認(rèn)并形成電子憑證。
整個裝載過程，裝載前數(shù)據(jù)由企業(yè)運營層通過工廠管理層下發(fā)形成，并通過車牌圖像識別提取并交由配貨裝載系統(tǒng)。完成裝載過程后，形成實際裝載數(shù)據(jù)，該信息反饋至工廠管理層進(jìn)行裝車生產(chǎn)的信息統(tǒng)計匯總和后續(xù)查驗，并由工廠管理層上傳至企業(yè)運營層作為合同結(jié)算的依據(jù)，整個生產(chǎn)過程就實現(xiàn)了完全電子信息化。
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車牌圖像識別技術(shù)自動識別汽車牌照的過程主要由圖像處理、車牌邊緣提取、車牌定位、拍照區(qū)域分割、字符識別等技術(shù)步驟組成。識別之前如何提高圖像的視感質(zhì)量至關(guān)重要，如圖像的亮度、彩色變換與增強(qiáng)、抑制干擾成分、圖像幾何糾正等。識別之后就是提取圖像中所包含的特征信息，主要包括頻域特征、灰度或顏色特征、邊界特征、區(qū)域特征、紋理特征、形狀特征、拓?fù)涮卣骱完P(guān)系結(jié)構(gòu)等，提高圖像視感質(zhì)量和圖像識別可以為計算機(jī)分析圖像提供便利。比如，針對裝載車輛車牌底色為黃色，采用彩色像素點統(tǒng)計的方法將拍攝圖像分割出合理的車牌區(qū)域，確定車牌底色黃色對應(yīng)的灰度范圍。在行和列兩個方向統(tǒng)計在此顏色范圍內(nèi)的像素點數(shù)量，設(shè)定合理的閾值，確定車牌在行和列兩個方向的合理區(qū)域。經(jīng)過上述方法分割出來的車牌圖像再進(jìn)行圖像二值化，這樣就完成了車牌的自動識別。先設(shè)定一個閾值，基于圖片亮度的一個黑白分界值，50%中性灰，即RGB128。亮度高于128(<50%的灰)的會變白，低于128(>50%的灰)的會變黑，再將圖像的數(shù)據(jù)分成兩部分：大于閾值的像素群和小于閾值的像素群。
2．車牌圖像識別技術(shù)的區(qū)域分割和字符識別
對汽車牌照進(jìn)行自動識別后，需要在前期車牌定位的基礎(chǔ)上進(jìn)行字符的分割，利用分割的結(jié)果進(jìn)行字符識別。因為車牌字符間間隔較大，且字符長度可以確定在一個范圍內(nèi)，不會出現(xiàn)字符粘連情況，所以尋找連續(xù)有文字的塊，若間隔長度大于某閾值，則認(rèn)為該塊有兩個字符組成，需要分割。對分割的文字歸一化處理后，再進(jìn)行車牌字符識別。車牌字符識別過程首先使用的是模板匹配的方法，利用識別圖片與模板字符相減的方法，找到相減后值最小的，即為相似程度最大的。針對車牌安裝問題、車牌識別攝像頭安裝角度以及環(huán)境問題造成的某些字符連續(xù)累計犯錯問題，可利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字符識別，即把待糾正圖像輸入網(wǎng)絡(luò)對字符特征進(jìn)行提取，然后用所獲得的特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，以獲取字符的特征信息，避免再次犯錯，最終實現(xiàn)車牌圖像的正確識別和提取。
3．車牌圖像識別技術(shù)是如何完成工業(yè)重載車輛信息化呢？
信息化與工業(yè)化高度融合的大背景下，隨著圖像識別技術(shù)的高速發(fā)展，使得工業(yè)載重車輛的裝載過程已經(jīng)不再是單一完成生產(chǎn)任務(wù)的行為，它已經(jīng)與企業(yè)的運營層和工廠管理層緊密結(jié)合起來，實現(xiàn)了整個信息流的完全自動化，其中圖像識別技術(shù)的發(fā)展起到了穿針引線的作用。
企業(yè)的運營層擁有一個大型的數(shù)據(jù)庫，里面不僅含有銷售管理數(shù)據(jù)，同時存儲運輸管理信息，例如每個合同所對應(yīng)的車輛信息等。當(dāng)新的合同簽訂后，將生產(chǎn)合同涉及的裝載信息，包括銷售貨物、銷售量、銷售時間、對應(yīng)車輛的車牌、車輛標(biāo)載等下發(fā)至工廠管理層。工廠管理層接收到信息后，根據(jù)信息計劃生產(chǎn)時間，對載重車輛的配貨點下派生產(chǎn)任務(wù)。每個配貨點在裝載車輛到達(dá)前根據(jù)貨物的體積、重量或品種已經(jīng)完成配貨準(zhǔn)備過程，配貨過程中形成完整電子信息單并與裝載車輛匹配。當(dāng)待裝車輛開至場區(qū)入口時先經(jīng)過地感線圈時，觸發(fā)車號識別攝像頭進(jìn)行拍照，系統(tǒng)對拍照結(jié)果進(jìn)行分析，提取車輛號牌。車輛號牌信息與工廠管理層中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對找到相關(guān)裝載貨物信息，提取并發(fā)送至配貨點，為車輛的裝載過程提供驗證和數(shù)據(jù)支撐。而裝載車輛則會根據(jù)大屏幕上的提示開至指定的配貨點開始裝貨過程。由于貨物已經(jīng)準(zhǔn)備完畢，可迅速實現(xiàn)裝車過程。當(dāng)完成裝載過程后對車輛進(jìn)行封裝，車輛可直接駛離場區(qū)。在經(jīng)過門崗過程中，再次觸發(fā)地感線圈，信息確認(rèn)并形成電子憑證。
整個裝載過程，裝載前數(shù)據(jù)由企業(yè)運營層通過工廠管理層下發(fā)形成，并通過車牌圖像識別提取并交由配貨裝載系統(tǒng)。完成裝載過程后，形成實際裝載數(shù)據(jù)，該信息反饋至工廠管理層進(jìn)行裝車生產(chǎn)的信息統(tǒng)計匯總和后續(xù)查驗，并由工廠管理層上傳至企業(yè)運營層作為合同結(jié)算的依據(jù)，整個生產(chǎn)過程就實現(xiàn)了完全電子信息化。
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