智能交通中應(yīng)用的倍 加 信 車 牌 識(shí) 別技術(shù)解析
時(shí)間：2024/6/24 13:47:02??????點(diǎn)擊：
為了解決居民停車難問題，與出入口系統(tǒng)相關(guān)的兩點(diǎn)重要舉措：一是加快停車場(chǎng)建設(shè)，特別是要推動(dòng)單位、小區(qū)、個(gè)人利用自有空間建設(shè)停車場(chǎng)，并且可以開放企事業(yè)單位的停車位資源給社會(huì)車輛使用；二是加快倍 加 信 車 牌 識(shí) 別、停車誘導(dǎo)等高新技術(shù)在停車領(lǐng)域的應(yīng)用，推動(dòng)停車和互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展。
現(xiàn)如今，我們可以利用OCR識(shí)別技術(shù)，在停車領(lǐng)域拓展對(duì)車牌信息處理的圖像算法，即倍 加 信 車 牌 識(shí) 別。說(shuō)到OCR技術(shù)，要從印刷體識(shí)別開始，印刷體識(shí)別的成功為后來(lái)手寫體的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。印刷體識(shí)別的主要流程大致分為以下幾個(gè)部分：圖像預(yù)處理、版面處理、圖像切分、特征提取和模型訓(xùn)練、識(shí)別后處理。而OCR技術(shù)恰恰像是這些圖像技術(shù)的結(jié)合體。
倍 加 信 車 牌 識(shí) 別技術(shù)
OCR技術(shù)商業(yè)化較早，普及率高，比較成功的案例，從停車場(chǎng)到小區(qū)門禁，再到機(jī)關(guān)單位和工廠管理，倍 加 信 車 牌 識(shí) 別技術(shù)已走進(jìn)生活的各個(gè)角落。
原理：
倍 加 信 車 牌 識(shí) 別要經(jīng)過圖像預(yù)處理，將攝像機(jī)抓拍的車牌圖像進(jìn)行灰度化、二值化，傾斜檢測(cè)與校正，行、字切分，平滑，規(guī)范化等等的處理；然后經(jīng)過版面分析、版面理解、版面重構(gòu)的版面處理，版面分析將文本圖像分割為不同部分，并標(biāo)定各部分屬性，如：文本、圖像、表格。目前在版面分析方面的工作核心思想都是基于連通域分析法，后衍生出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的版面分析法等也都是以連通域?yàn)榛A(chǔ)進(jìn)行的。
連通域是指將圖像經(jīng)過二值化后轉(zhuǎn)為的二值矩陣中任選一個(gè)像素點(diǎn)，若包圍其的所有像素點(diǎn)中存在相同像素值的像素點(diǎn)則視為兩點(diǎn)連通，以此類推，這樣的像素點(diǎn)構(gòu)成的一個(gè)集合在圖像中所在的區(qū)域即一個(gè)連通域。根據(jù)連通域大小或像素點(diǎn)分布等特征可以將連通域的屬性標(biāo)記出來(lái)，用作進(jìn)一步處理的依據(jù)。
還要經(jīng)過圖像切分大致可以分為兩個(gè)主要類別，行(列)切分和字切分。經(jīng)過切分處理后，才能方便對(duì)單個(gè)文字進(jìn)行識(shí)別處理。
識(shí)別后處理、識(shí)別校正是在識(shí)別結(jié)果基礎(chǔ)上根據(jù)語(yǔ)種的語(yǔ)言模型進(jìn)行，當(dāng)然在單文種識(shí)別中相對(duì)容易一些，而在多語(yǔ)種則較為復(fù)雜。
特征提取與模型訓(xùn)練，特征提取是從單個(gè)字符圖像上提取統(tǒng)計(jì)特征或結(jié)構(gòu)特征的過程。特征匹配是從已有的特征庫(kù)中找到與待識(shí)別文字相似度最高的文字的過程。
在深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別領(lǐng)域之前，模板匹配是較為常見的一種識(shí)別方式，之后由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)蘇，基于反饋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給OCR領(lǐng)域帶來(lái)了又一春?，F(xiàn)在隨著計(jì)算機(jī)硬件計(jì)算能力的提升，利用大批數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別方面取得了傲人的成績(jī)。
現(xiàn)如今，我們可以利用OCR識(shí)別技術(shù)，在停車領(lǐng)域拓展對(duì)車牌信息處理的圖像算法，即倍 加 信 車 牌 識(shí) 別。說(shuō)到OCR技術(shù)，要從印刷體識(shí)別開始，印刷體識(shí)別的成功為后來(lái)手寫體的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。印刷體識(shí)別的主要流程大致分為以下幾個(gè)部分：圖像預(yù)處理、版面處理、圖像切分、特征提取和模型訓(xùn)練、識(shí)別后處理。而OCR技術(shù)恰恰像是這些圖像技術(shù)的結(jié)合體。
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OCR技術(shù)商業(yè)化較早，普及率高，比較成功的案例，從停車場(chǎng)到小區(qū)門禁，再到機(jī)關(guān)單位和工廠管理，倍 加 信 車 牌 識(shí) 別技術(shù)已走進(jìn)生活的各個(gè)角落。
原理：
倍 加 信 車 牌 識(shí) 別要經(jīng)過圖像預(yù)處理，將攝像機(jī)抓拍的車牌圖像進(jìn)行灰度化、二值化，傾斜檢測(cè)與校正，行、字切分，平滑，規(guī)范化等等的處理；然后經(jīng)過版面分析、版面理解、版面重構(gòu)的版面處理，版面分析將文本圖像分割為不同部分，并標(biāo)定各部分屬性，如：文本、圖像、表格。目前在版面分析方面的工作核心思想都是基于連通域分析法，后衍生出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的版面分析法等也都是以連通域?yàn)榛A(chǔ)進(jìn)行的。
連通域是指將圖像經(jīng)過二值化后轉(zhuǎn)為的二值矩陣中任選一個(gè)像素點(diǎn)，若包圍其的所有像素點(diǎn)中存在相同像素值的像素點(diǎn)則視為兩點(diǎn)連通，以此類推，這樣的像素點(diǎn)構(gòu)成的一個(gè)集合在圖像中所在的區(qū)域即一個(gè)連通域。根據(jù)連通域大小或像素點(diǎn)分布等特征可以將連通域的屬性標(biāo)記出來(lái)，用作進(jìn)一步處理的依據(jù)。
還要經(jīng)過圖像切分大致可以分為兩個(gè)主要類別，行(列)切分和字切分。經(jīng)過切分處理后，才能方便對(duì)單個(gè)文字進(jìn)行識(shí)別處理。
識(shí)別后處理、識(shí)別校正是在識(shí)別結(jié)果基礎(chǔ)上根據(jù)語(yǔ)種的語(yǔ)言模型進(jìn)行，當(dāng)然在單文種識(shí)別中相對(duì)容易一些，而在多語(yǔ)種則較為復(fù)雜。
特征提取與模型訓(xùn)練，特征提取是從單個(gè)字符圖像上提取統(tǒng)計(jì)特征或結(jié)構(gòu)特征的過程。特征匹配是從已有的特征庫(kù)中找到與待識(shí)別文字相似度最高的文字的過程。
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