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        技術(shù)資料
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        車牌識別系統(tǒng)的特點、應(yīng)用及技術(shù)指標(biāo)

        出處:http//www.samuel-gould.com發(fā)布時間 : 2016.07.08瀏覽次數(shù) : 7372

        ITS(Intelligent Transportation System)是一項以信息通信技術(shù)將人、車、路三者緊密協(xié)調(diào)、和諧統(tǒng)一,而建立起的大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的實時、準(zhǔn)確、高效的運輸管理系統(tǒng),該系統(tǒng)在有效利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進社會經(jīng)濟發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量,推動社會信息化及形成新產(chǎn)業(yè)等方面具有極其重要的作用,從而受到世界各國的重視,目前已形成世界交通二十一世紀(jì)的發(fā)展方向。
        作為核心技術(shù)之一,車輛牌照識別(license plate recognition,LPR)技術(shù)是公安執(zhí)法系統(tǒng)、高速公路自動收費系統(tǒng)、城市道路監(jiān)控系統(tǒng)、智能停車場管理系統(tǒng)等諸多ITS相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)的重要一環(huán),可以大大簡化人的勞動,消除人為干擾,減少乃至杜絕出錯的可能。相對于射頻信號識別和條形碼識別技術(shù),有兩大優(yōu)點:

        (1)不需要在汽車上安裝專門的條形碼或射頻識別標(biāo)識;

        (2)LPR系統(tǒng)本身是基于視頻技術(shù)的識別系統(tǒng),可方便地進行圖像回放、檢索。

        車牌自動識別系統(tǒng)主要包括圖像采集、圖像處理、牌照切分、字符識別、近端或遠端數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)支持等工作模塊。
        通過視頻采集卡與計算機相連
        車牌識別技術(shù)的用途

        城市交通:交通路口流量統(tǒng)計

        智能交通違章監(jiān)攝管理(電子警察)

        高速公路:自動收費,自動車輛登記,違章記錄

        公安系統(tǒng):肇事/失竊/犯罪車輛監(jiān)測

        軍事要塞、機關(guān)、賓館:車輛自動化管理

        停車場及居民小區(qū):進出車輛管理,自動計費;


        關(guān)鍵:

        第二部分:車輛牌照定位與分割

        即從包含整個車輛的圖像中找到牌照區(qū)域的位置,決定其后的車牌字符識別。

        第三部分:車牌字符識別

        車牌圖像的特點

        我國現(xiàn)有車輛牌照:4類——藍底白字、黃底黑字、黑底白字和白底黑字。

        車輛牌照特征:

        (1)一個省份漢字(軍警牌則為其他漢字)后跟字母或阿拉伯?dāng)?shù)字組成的7個字序列。標(biāo)準(zhǔn)車牌的具體排列格式是:X1X2.X3X4X5X6X7,

        (2)車輛牌照區(qū)域牌底與牌字顏色對比大,邊緣非常豐富

        (3)在某相對固定的牌照位置拍得的圖像上車輛牌照子圖像區(qū)域高度和長度一定,且昌鎬比例一定。車牌原始尺寸:字寬45mm,字高90mm,間隔符寬10mm,每個單元間隔12mm。

        車牌定位技術(shù)綜述

        出發(fā)點:通過車牌區(qū)域的特征來判斷牌照。

        車牌主要特征:

        (1)    車牌區(qū)域內(nèi)的邊緣灰度直方圖統(tǒng)計“特征”!哂袃蓚明顯且分離的分布中心。

        (2)    車牌的幾何特征,即車輛的寬、高比例在一定范圍內(nèi)。

        (3)    車牌區(qū)域的灰度分布特征,穿過車牌的水平直線其灰度呈現(xiàn)連續(xù)的峰、谷、峰的分布。

        (4)    車牌區(qū)域水平或垂直投影特征。車牌區(qū)域水平或垂直投影呈現(xiàn)連續(xù)的峰、谷、峰的分布。

        (5)    車牌形狀特征和字符排列格式特征。車牌有矩形邊框,字符位于矩形框中且有間隔。

        (6)    頻譜特征,即對圖形作行或列的DFT變換。其頻譜圖中包含了車牌的位置信息。

        車牌定位系統(tǒng)

        一個車牌定位系統(tǒng)通常包括圖像預(yù)處理、車牌區(qū)域搜索、車牌定位與分割等部分。
        車牌圖像定位的難點
        (1)    抓拍圖像受環(huán)境因素干擾(環(huán)境光照不均勻等),照片質(zhì)量很難保證。
        (2)    其它字符區(qū)域干擾,難以準(zhǔn)確定位。
        (3)    車牌出現(xiàn)污點,變臟,筆跡模糊,褪色等。
        (4)    車牌被部分遮擋。
        (5)    運動圖像的模糊失真,形成鋸齒等。
        車牌檢測與定位方法要點

        1.    灰度化:將24位真彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖,以便與后續(xù)處理的統(tǒng)一和快速。

        2.    灰度拉伸:成像時光照不足或過強,圖像偏暗或偏亮,經(jīng)處理后使圖像邊緣清晰,牌照區(qū)域筆劃特征跟明顯。

        3.    邊緣檢測:車牌子區(qū)域邊緣豐富。

        4.    模板匹配:在有著復(fù)雜背景的圖像中找車牌

        車牌定位的實現(xiàn)方法

        1.    直接法:直接分析圖像的特征

        2.    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法:

        首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像中一個個小窗口進行分類,然后對分類結(jié)果進行綜合,從而得到牌照的準(zhǔn)確定位。

        3.    基于矢量量化的牌照定位方法:

        在對牌照定位的同時進行了圖像的壓縮;

        對圖像的處理不是以像素為單位,而是以塊為單位,提高了處理速度;

        容易識別圖像中沒有牌照的情況。

        車牌字符的識別

        與通用的OCR識別方法類似。

        主要算法:

        1.基于模板匹配的OCR算法

        首先對待識別字符進行二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,最后選最佳匹配作為結(jié)果。改進:基于關(guān)鍵點的模板匹配算法。

        5種簡單識別器:簡單模板匹配;外圍輪廓匹配;改進穿線法;基于 Hausdorff距離的模板匹配;簡單分類器。

        2.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OCR算法

        車牌字符識別實現(xiàn)要點

        1. 預(yù)處理:

        (1)    二值化:(彩色分割方法)

        難點:閾值選擇和牌照類型多樣(要統(tǒng)一)

        方法:全局閾值(OSTU等)和局部閾值

        (2)    傾斜度校正:Hough變換檢測直線傾角。

        (3)    字符分割與大小歸一化:統(tǒng)計分析方法

        2. 字符識別(OCR)

        通用的匹配識別方法,小波變換,分形等

        車牌字符識別的難點

        牌照由漢字、字母和數(shù)字組成,漢字的筆畫繁多,圖像要具有更高的分辨力,系統(tǒng)要具有很高的采集和處理速度,要達到實時處理。這要求采用的算法簡潔、實用、有較高的效率。

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