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车牌识别系统工作原理流程

车牌识别系统工作原理流程
车牌识别系统工作原理流程

识别流程

车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识 别的模式识别技术。

其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图 像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等,其软件核心包括车牌定位算法、车牌 字符分割算法和光学字符识别算法等。

某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。 一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。

当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。车牌识

别单元对图像进行处理, 定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,

然后组成

牌照号码输出。

车辆检测

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。

采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省 开支,而且更适合移动式、便携式应用的要求。

系统进行视频车辆检测,需要具备很高的处理速度并采用优秀的算法,在基本不丢帧 的情况下实现图

像采集、处理。

若处理速度慢,则导致丢帧,使系统无法检测到行驶速度较快的车辆,同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理,影响系统识别率。因此,将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

武汉车牌识别

号码识别

为了进行车牌识别,需要以下几个基本的步骤:

1、牌照定位,定位图片中的牌照位置;

2、牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来;

3 、牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,*终组成牌照号码。

车牌识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与车牌识别互相配合、互相验证。

一、牌照定位

自然环境下,汽车图像背景复杂、光照不均匀,如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。

首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车牌照特征的若干区域作

为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,*选定一个*的区域作为牌照区域,并

将其从图像中分离出来。

二、牌照字符分割

完成牌照区域的定位后,再将牌照区域分割成单个字符,然后进行识别。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间或字符内的间隙处取得局部*小值的附

近,并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。

利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

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