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在现代化停车场管理中,涉及到各方面的管理,其中车辆的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊停车场、大院及、小区而言,要求对各种车辆实时地进行严格的管理,对其出入的时间进行严格的监视,并对各类车辆进行登记(包括内部车辆和外部车辆)和识别。
基于计算机视觉技术的车牌识别系统通常包括车牌图像采集、车牌定位、字符分割、光学字符识别五个步骤。汽车图像采集模式决定车牌识别技术路线。国际上的两条主要技术路线是自然光和红外图像的获取和识别。自然光和红外光不会对人体产生负面的心理影响,也不会对环境产生新的电子污染,属于绿色环保技术。
自然光路是指白天利用自然光、夜间辅助照源、彩色摄像机采集车辆的真实彩色图像,并通过彩色图像分析处理方法对车牌进行识别的方法。自然光真彩色识别技术路线,与人眼感光习惯一致,真彩色图像可以反映车辆及其周围环境的图像信息,不仅可以用来识别车牌,并可用于识别车牌颜色、车、数车模型,如颜色特征。
利用摄像头采集图像,同时实现所有前端基本视频信息的采集、识别和人工辅助图像取证判别,可以为未来智能交通系统工程接口预留前景。
红外光路是利用车牌反射和红外光学特性,利用红外摄像机采集车辆的灰度图像,由于红外的特性,车辆几乎只能在图像中看到车牌,然后用黑白图像处理的方法来识别车牌。在950nm红外照明装置可以捕捉到一个好的反光车牌图像。因为红外光不是可见光,所以它不会对驾驶员产生视觉冲击。
此外,红外照明器提供恒定的光,所拍摄的图像是相同的,无论它是亮的一天或黑暗的小时的一天。的例外是白天,有时会看到一些许可证的细节,因为晴天时太阳光的影响。使用红外灯的缺点是捕获的车牌图像不是彩色的,不能获得车辆图像,严重依赖于车牌的反光材料。
功能特点:
厚重宽系统基于视频流技术,支持脱机运行状态并能模糊匹配,厚重宽车牌识别摄像机内置模糊匹配算法,在完全脱机的情况下也能获取的通行效率和识别率。
厚重宽车牌识别系统是目前汲取了国内外的算法及控制模式,服务端或管理中心实时控制及监视功能,智能脱机运行等特色功能,调试方便,维护简单等特点。
运行流程:
车辆到达入口时,车牌识别摄像机发现到车辆后,车牌识别摄像机进行车牌识别,车牌识别主控机记录时间,道闸自动升起,车辆入场后道闸自动关闭。这时云平台收费管理系统中该车辆的停车计时开始。
当车辆到达出口时,智能车牌识别摄像机发现到车辆后,智能车牌识别摄像机进行车牌识别,云平台收费管理系统自动结算缴费金额,结算完毕道闸自动升起,车辆出场后道闸自动关闭。
厚重宽车牌识别系统出厂前已完成主要的调试,现场安装工作完成后,只需要调整车牌识别机的角度,录入用户数据即可投入使用。
如今,厚重宽车牌识别系统已经在多个大型停车场项目得到应用,综合识别通过率高达99.9%,使用安装调试简单、国内实现管理中心可对每个车道实时监视并控制,可对大型停车场内的不同停车区域实行不同收费标准,智能车牌识别系统可在服务端或者任一客户端实现中央集中收费等诸多人性化功能。
车牌识别系统的工作原理是怎么样呢?
摘要:近年来随着社会的发展、汽车数量逞几何倍增,对于交通的管理、车辆的停车管理还有收费的管理要求也随着汽车数量的增加而要求更高。如...
近年来随着社会的发展、汽车数量逞几何倍增,对于交通的管理、车辆的停车管理还有收费的管理要求也随着汽车数量的增加而要求更高。如何让高科技的技术实现安全智能化一体管理成为一个比较重要的问题。
作为全新技术算法识别的一种模式,在智能化的交通领域可以得到广泛的应用。
完整的车牌识别系统它包括:图像抓拍、车牌识别、车辆检测、数据传输等几局部组成。车牌识别系统也包括车牌字符算法、定位算法、和光学字符算法等。当车辆检测局部信息时触发图像采集单元进行采集。系统的采集单元会自动的对图像影像进行预处理,完够定位出车辆的位置,然而再把识别出来的字符进行分割再进行对比,然而组成车牌号的输出。能识别输出步骤通常会有以下几点:
车辆检测:可采用地线圈检测、雷达检测技术、红外检测、视频检测等多种方式感知车辆的经过,而且还触发摄像机对车辆进行抓拍采集。
图像采集:经过摄像抓拍主机对通行车辆实时采集、不连续记载。
预处置:自动曝光、自动白均衡、噪声过滤以及边缘加强、伽马校正、比照度调整等。
车牌定位:在经过图像预处置之后对图像进行行列扫描确定车牌区域位置。
字符的分割:在图像中定位出车辆的所在区域后,经过第二值化和灰度化的处理能够准确定位到字符区域,然后依据字符尺寸特征来进行字符分割。
字符辨认:对分割后的字符缩放、特征提取,与字符数据库模板中的规范字符表达方式停止匹配判别。
结果输出:将车牌辨认的结果以文本格式输出。
车牌识别系统解决方案
一、用户需求分析
在现代化停车场管理中,涉及到各方面的管理,其中车辆的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊停车场、大院及、小区而言,要求对各种车辆实时地进行严格的管理,对其出入的时间进行严格的监视,并对各类车辆进行登记(包括内部车辆和外部车辆)和识别。对大规模的场区中,各种出入的车辆较多,如每辆车都要进行人工判断,既费时,又不利于管理和查询,保卫工作比较困难,效率低下。为了改善这种与现代化停车场、大院及、小区等不相称的管理模式,需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化,并以计算机网络的形式进行管理,对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。要求系统提供相应的应用软件,实现营区管理的率、智能化。 该系统是利用视频流的车牌自动识别算法,或者地感触发,对车辆进行抓拍、号牌识别,当车辆进入小区入口时,车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码,将车牌号码,颜色,车牌特征数据,入场时间信息等传记录下来,车辆可无障碍出入停车场,为用户提供了一种崭新的服务模式。 系统自动识别进入小区车辆的号码和车牌特征,验证用户的合法身份,自动比对黑名单库,自动报警,并可对整个停车场情况进行监控和管理,包括出入口管理,内部管理,采集,存储数据和系统工作状态,以便管理员进行监控,维护,统计,查询和打印报表等工作。车辆出入小区,完全处于系统监控之下,使小区的出入,收费,防盗,车位管理完全智能化、自动化并具有方便快捷,安全可靠的优点. 其主要特点如下:识别系统对环境的依赖性降低至低程度,可实现全天候正常工作,且识别率保持较高水平。基于LPR识别系统提高了识别的速度和准确性。可识别的小号牌宽度为80个像素适应复杂的气候及光照条件,如阴天、雨天、晚上仍可高识别率。适应高速大流量,车速在20km/h,单车道流量为30辆/分钟时仍可高识别率(98%)。实现对视频图像的逐帧处理,视频流触发,不用埋设地感线圈(双通道),避免破坏路面。工程安装简便、运行稳定,不干扰用户已有系。具有的处理能力,对车辆行进过程中所有图像都进行识别和处理,不依赖于单张图片,有效提高设备对复杂环境的适应能力 1.1、对不同光照的适应能力 在工程现场环境比较复杂,例如:烟雾、雨雪、日光不同角度的照射、车灯以及大型广告牌等都有可能对识别系统造成干扰,特别是采用外触发方式的识别设备,其识别率严重依赖于所抓拍的图片,当抓拍的瞬间,车辆牌照处在受干扰位置,会造成误识别。 我公司的车牌识别算法对视频图像进行逐帧实时处理,车辆在运动过程中,角度、光照是不断变化的,总会在某些时刻车牌是清晰的,一定会采集到一些车牌清晰的视频帧用于分析和识别,因此我公司的车牌识别设备对光线、气候的抗干扰能力。 1.2、对闯关车辆和低速行驶车辆的适应能力 由于采用高速算法平台,适应时速20公里/小时的车速,使得车辆在速(闯关冲卡车辆)行驶或低速行驶时都能准确识别车牌号码抓拍图片,避免了因高速车辆通行路口无法捕获的现象发生。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。
车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆,过往车辆通过道口时无须停车,即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中,为提高出入口车辆通行效率,车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆),建设无人值守的快速通道,免取卡、不停车的出入体验,正改变出入停车场的管理模式。
车牌识别系统是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车的车牌号码,从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路超速自动化监管、闯红灯电子、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。
汽车牌照号码是车辆的“身份”标识,牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证,这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。
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。
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(如图1所示)。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。
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