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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。

为了进行牌照识别,需要以下几个基本的步骤:

  · 牌照定位,定位图片中的牌照位置;

  · 牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来;

  · 牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,终组成牌照号码。

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

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。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,后选定一个佳的区域作为牌照区域,并将其从图象中分割出来。

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。

实际应用中,牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率,也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率,除了不断的完善识别算法,还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像利于识别。

当车辆接近出入口的时候,车辆检测器会自动感应到车辆的到来,然后触发车牌识别一体机进行图像抓拍,然后将抓拍的图像发送到数据处理服务器,安装在数据服务器上的车牌识别软件对图像进行处理,定位出牌照位置,再将车牌中的字符分割出来进行识别,然后组成车牌号码保存下来,图像和车牌号码均保存在数据处理服务器上。

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。

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。
设备架设
1、影像监控区域距离摄像机架设位置距离大约30M~50M位置。

2、摄像机架设高度大约2.8M,如果架设高度越高离影像监控区域距离拉远,因为相关摄像机的取像俯角不能太大(大约15度)。

3、使用镜头时务必要注意一般路口监控使用的镜头有两种规格6~60&10~100MM。

4、取像的角度要尽量将车牌及汽车的位置放大而不要将旁边的景物带入屏幕内避免曝光效果过大或是造成车牌不清楚。

5、如果夜间使用红外线(IR)功率一定要大,因为汽车的车灯也属于红外线光谱的一种,要避免曝光效应只有将IR的功率加大发挥IR的功效。

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