【倍加信】| 淺析車牌識(shí)別技術(shù)的內(nèi)容！
時(shí)間：2024/1/12 11:18:16??????點(diǎn)擊：
為了進(jìn)行車牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)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(lái)；
3)牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，最終組成牌照號(hào)碼。
車牌識(shí)別過(guò)程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)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(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。
首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)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(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，最后選定一個(gè)最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)。
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(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)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(gè)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(duì)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(shí)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(kù)中模板的大小，
然后與所有的模板進(jìn)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(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)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(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。
實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)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(huì)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(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)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(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。
為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)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(shí)別。
車牌識(shí)別云臺(tái)攝像機(jī)通過(guò)光抑制屏蔽，電子快門調(diào)節(jié)，寬動(dòng)態(tài)功能等來(lái)實(shí)現(xiàn)抓拍車牌：
強(qiáng)光屏蔽：在低照度彩色攝像機(jī)的基礎(chǔ)上，通過(guò)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(qiáng)光遮擋，從而將車牌較清晰的抓拍下來(lái)。
但是這款攝像機(jī)最大的缺點(diǎn)就是軟件分辨不清，對(duì)于圖像最亮部分界定不清，
有可能將車牌號(hào)碼也遮擋，同時(shí)無(wú)法處理高速運(yùn)動(dòng)物體的抓拍。
目前國(guó)產(chǎn)攝像機(jī)在強(qiáng)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(duì)于高速運(yùn)動(dòng)的物體抓拍(高速公路上的汽車車速一般都在70KM/小時(shí)以上)，
可以通過(guò)降低電子快門速度來(lái)實(shí)現(xiàn)清晰抓拍，一般都是通過(guò)手動(dòng)方式調(diào)整。
但是這種方式最大的問(wèn)題就是白天、晚上的照度不一樣，必需設(shè)置2個(gè)快門速度來(lái)分別適應(yīng)白天和晚上的監(jiān)控。
寬動(dòng)態(tài)功能：這是解決車燈對(duì)于抓拍影響的最好的辦法，寬動(dòng)態(tài)最早是松下公司提出來(lái)的。
當(dāng)背景光過(guò)亮?xí)r，普通攝像機(jī)無(wú)法很好的解決明暗圖像的顯示問(wèn)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(shí)別技術(shù)為實(shí)現(xiàn)交通的智能管理發(fā)揮了很大作用，
在各項(xiàng)工作中都有車牌識(shí)別技術(shù)的滲透。
未來(lái)，隨著我國(guó)城市化進(jìn)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(shí)別系統(tǒng)也將得到進(jìn)一步扶持和發(fā)展。專家預(yù)測(cè)，未來(lái)車牌識(shí)別技術(shù)將有更廣泛的應(yīng)用，屆時(shí)車牌識(shí)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(dá)標(biāo)的公司才能過(guò)關(guān)，這也是車牌識(shí)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(jìn)行了解，
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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(lái)；
3)牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，最終組成牌照號(hào)碼。
車牌識(shí)別過(guò)程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)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(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。
首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)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(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，最后選定一個(gè)最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)。
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(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)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(gè)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(duì)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(shí)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(kù)中模板的大小，
然后與所有的模板進(jìn)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(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)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(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。
實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)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(huì)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(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)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(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。
為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)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(shí)別。
車牌識(shí)別云臺(tái)攝像機(jī)通過(guò)光抑制屏蔽，電子快門調(diào)節(jié)，寬動(dòng)態(tài)功能等來(lái)實(shí)現(xiàn)抓拍車牌：
強(qiáng)光屏蔽：在低照度彩色攝像機(jī)的基礎(chǔ)上，通過(guò)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(qiáng)光遮擋，從而將車牌較清晰的抓拍下來(lái)。
但是這款攝像機(jī)最大的缺點(diǎn)就是軟件分辨不清，對(duì)于圖像最亮部分界定不清，
有可能將車牌號(hào)碼也遮擋，同時(shí)無(wú)法處理高速運(yùn)動(dòng)物體的抓拍。
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可以通過(guò)降低電子快門速度來(lái)實(shí)現(xiàn)清晰抓拍，一般都是通過(guò)手動(dòng)方式調(diào)整。
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在各項(xiàng)工作中都有車牌識(shí)別技術(shù)的滲透。
未來(lái)，隨著我國(guó)城市化進(jìn)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(shí)別系統(tǒng)也將得到進(jìn)一步扶持和發(fā)展。專家預(yù)測(cè)，未來(lái)車牌識(shí)別技術(shù)將有更廣泛的應(yīng)用，屆時(shí)車牌識(shí)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(dá)標(biāo)的公司才能過(guò)關(guān)，這也是車牌識(shí)別技術(shù)走向快速發(fā)展階段的必經(jīng)之路。
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