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图像采集
根据车辆检测方式的不同,图像采集一般分为两种,一种是静态模式下的图像采集,通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置,给相机一个触发信号,相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像,该方法的优点是触发率高,性能稳定,缺点是需要切割地面铺设线圈,施工量大;另一种是视频模式下的图像采集,外部不需要任何触发信号,相机会实时地记录视频流图像,该方法的优点是施工方便,不需要切割地面铺设线圈,也不需要安装车检器等零部件,但其缺点也十分显著,由于算法的极限,该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。
2、预处理
由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响,所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理,以得到车牌清晰的图像。一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论,实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等,并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等;增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等;图像缩放的主要方法有近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。
车牌校正
由于受拍摄角度、镜头等因素的影响,图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变等变形,这给后续的识别处理带来了困难。如果在定位到车牌后*行车牌校正处理,这样做有利于去除车牌边框等噪声,更有利于字符识别。目前常用校正方法有:Hough变换法,通过检测车牌上下、左右边框直线来计算倾斜角度;旋转投影法,通过按不同角度将图像在水平轴上进行垂直投影,其投影值为0的点数之和时的角度即为垂直倾斜角度,水平角度的计算方法与其相似;主成分分析法,根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特征、求出颜色对特征点的主成分方向即为车牌的水平倾斜角度;方差小法,根据字符在垂直方向投影点的坐标方差小导出垂直倾斜角的闭合表达式,从而确定垂直倾斜角度;透视变换,利用检测到的车牌的四个顶点经过相关矩阵变换后实现车牌的畸变校正。
随着行业的发展,市场各式各样的需求,市场对车牌识别系统(车牌识别系统)的需求越来越广泛,主要分为:软件识别和硬件识别。通过车牌号码的自动识别、自动登陆、自动对比,系统可以实现自动开闸、自动计费、自动验证用户车辆身份、自动区分内外部车辆、自动计算车位数、自动报警等诸多智能化功能。
高速公路以及收费站
车牌识别系统在高速公路上的应用,应该可以说是很多司机经常见到的一种,车辆在停靠之,就会自动显示出车辆所走的公里数以及需要收费相应的金额,在很大程度上提高了收费的效率还有沟通方面的成本。
个人停车车库
可能有不少人都有了属于自己的私人车库,就会有很多的个人的车库,直接让车库门还有车牌识别系统之间进行联动,只需要将自己的车开到门前,车库的门就会自动打开,非常的方便有,比较常见的就是用车库滑升门或者是涡轮硬质快速卷帘门来配合车牌识别系统。