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車(chē)牌識(shí)別流程

發(fā)布時(shí)間: 2017-10-18  點(diǎn)擊次數(shù): 4682次
  車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車(chē)輛牌照識(shí)別中的一種應(yīng)用。車(chē)牌識(shí)別在高速公路車(chē)輛管理中得到廣泛應(yīng)用,電子收費(fèi)(ETC)系統(tǒng)中,也是結(jié)合DSRC技術(shù)識(shí)別車(chē)輛身份的主要手段。
 
  為了進(jìn)行車(chē)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,zui終組成牌照號(hào)碼。
 
  車(chē)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(chē)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(chē)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(chē)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,zui后選定一個(gè)*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zui小值的附近,并且這個(gè)位置應(yīng)滿(mǎn)足牌照的字符書(shū)寫(xiě)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(chē)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?;谀0迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s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*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(chē)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(chē)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(chē)牌識(shí)別的識(shí)別率,也正是車(chē)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zui利于識(shí)別。
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