完成牌照區(qū)域的定位后,再將牌照區(qū)域分割成單個字符,然后進行識別。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)的間隙處取得局部小值的附近,并且這個位置應(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。利用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
字符識別方法目前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▽⒎指詈蟮淖址祷?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,后選佳匹配作為結(jié)果?;谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對待識別字符進行特征提取,然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò),由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。
實際應(yīng)用中,牌照識別系統(tǒng)的識別率與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會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;實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、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牌照識別的識別率,也正是牌照識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率,除了不斷的完善識別算法,還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像利于識別。
采用計算機視覺技術(shù)識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集,車牌定位,字符分割,光學(xué)字符識別,輸出識別結(jié)果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術(shù)路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響,也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染,屬于綠色環(huán)保技術(shù)。
一個車牌識別系統(tǒng)是否實用,重要的指標是識別率。國際交通技術(shù)作過的識別率指標論述,要求是24小時全天候全牌正確識別率85%~95%。信路通的車牌識別系統(tǒng)在實際應(yīng)用中已經(jīng)達到了全牌正確識別率90%以上。
將車牌識別設(shè)備安裝于出入口,記錄車輛的牌照號碼、出入時間,并與自動門、欄桿機的控制設(shè)備結(jié)合,實現(xiàn)車輛的自動管理。應(yīng)用于停車場可以實現(xiàn)自動計時收費,也可以自動計算可用車位數(shù)量并給出提示,實現(xiàn)停車收費自動管理節(jié)省人力、提率。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動判別駛?cè)胲囕v是否屬于本小區(qū),對非內(nèi)部車輛實現(xiàn)自動計時收費。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合,自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況。
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