车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。做到一卡一车,车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来,使管理提高一个档次,卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用,杜绝一卡多车使用的漏洞,提高物业管理的效益;同时自动比对进出车辆,防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片,作为档案保存,可以为一些纠纷提供有力的证据。 方便了管理人员在车辆出场时进行比对,大大增强了系统的安全性。
汽车牌照自动识别技术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。通过对图像的采集和处理,完成车牌自动识别功能,能从一幅图像中自动提取车牌图像,自动分割字符,进而对字符进行识别.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。 某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分 。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。牌照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。
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。
采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集,车牌定位,字符分割,光学字符识别,输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。目前国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响,也不会对环境产生新的电子污染,属于绿色环保技术。
后台管理体系:
一个车牌识别系统的后台管理体系,决定了这个车牌识别系统是否好用。清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的,因为车牌照污损、模糊、遮挡,或者天气也许很糟(下雪﹑冰雹﹑大雾等等)。后台管理体系的功能应该包括:
1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储,当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失,同时便于事后人工排查;
2、有效的自动比对和查询技术,被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警,如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“佳”的比对结果;
3、一个好的车牌识别系统对于联网运行,还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交互、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。
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。
超速违章处罚
车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚,一般用于高速公路。具体应用是:在路上设置测速监测点,抓拍超速的车辆并识别车牌号码,将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口;在各出口设置处罚点,用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对,一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比,这种应用可以节省警力,降低执法人员的工作强度,而且安全、、隐蔽,司机需时刻提醒自己不能超速,地减少了因超速引发的事故。
自动放行
将的牌照信息输入系统,系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过,对于其它车辆系统会给出警示,由值勤人员处理。可用于特殊单位(如军事管理区、保密单位、保护单位等)、路桥收费卡口、住宅区等。
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。