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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、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。
具备视频车辆检测功能的牌照识别系统,对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集,数字化,得到对应的数字图像;然后对其进行分析,判断其中是否有车辆;若认为有车辆通行,则进入到下一步进行牌照识别;否则继续采集视频信号,进行处理。

系统进行视频车辆检测,需要具备很高的处理速度并采用的算法,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,使系统无法正确检测到行驶速度较快的车辆,同时也难以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。

从技术上评价一个车牌识别系统,有三个指标,即识别率、识别速度和后台管理系统。当然,前提是系统要能够稳定可靠的运行。
识别率:
一个车牌识别系统是否实用,重要的指标是识别率。国际交通技术作过的识别率指标论述,要求是24小时全天候全牌正确识别率85%~95%。信路通的车牌识别系统在实际应用中已经达到了全牌正确识别率90%以上。   为了测试一个车牌识别系统识别率,需要将该系统安装在一个实际应用环境中,全天候运行24小时以上,采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别,并且需要将车辆牌照图像和识别结果存储下来,以便调取查看。然后,还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率:
1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数
2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数
3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率,诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。

应用方式:
监测报警
对于纳入“黑名单”的车辆,例如:被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等,只需将其车牌号码输入到应用系统中,车牌识别设备安装于的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置,系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对,一旦发现车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低;可以适应高速行驶的车辆;可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通;整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将地提高执法效率。

计算车辆旅行时间
在交通管理系统中可以将车辆在某条道路的平均旅行时间作为判断该道路拥堵状况的一个参数。安装车牌识别设备于道路的起止点,识读所有通过车辆并将牌照号码传回交通指挥中心,指挥中心的管理系统根据这些结果就可计算出车辆平均旅行时间。

车牌识别中主要涉及7个基础算法:
1、车牌定位——负责发现和隔离图像中的车牌;
2、车牌方向和大小——补偿车牌倾斜和调整至需要的分辨率;
3、归一化——调整图像亮度和对比度;
4、字符分割——找到车牌上的每个字符;
5、光学字符识别;
6、句法/几何分析——检查违反特定国家规则的字符和位置;
7、通过多个字段/图像识别的平均值生成一个更可靠或更可信的结果。尤其当每张图可能包含反射光,部分遮挡或其他临时影响。
上述每个环节的复杂度决定了系统的准确性。第三个阶段(归一化),一些系统使用边缘检测技术增加字母和底牌的差异。中值滤波也可能被用于减少图片噪声。

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