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深度解析車(chē)牌識別技術(shù)——安快介紹

摘要:車(chē)牌識別技術(shù)是基于計算機控制為基礎,通過(guò)拍攝設備和車(chē)牌識別系統來(lái)提供的。簡(jiǎn)單地說(shuō),車(chē)牌識別過(guò)程就是先拍照記錄車(chē)身,接著(zhù)在整車(chē)中找到車(chē)牌的位置,然后提取跟車(chē)牌號碼有關(guān)的所有字符圖像,之后篩選出相關(guān)的省份簡(jiǎn)稱(chēng)漢字、大些英文字母和數字等字符,最后通過(guò)字符庫的對比識別出準確的車(chē)牌號碼。整個(gè)車(chē)牌識別過(guò)程的呈現都突顯了車(chē)牌識別技術(shù),達到了人工智能識別車(chē)牌的目的。

深度解析車(chē)牌識別技術(shù)——安快介紹

 

車(chē)牌識別技術(shù)是基于計算機控制為基礎,通過(guò)拍攝設備和車(chē)牌識別系統來(lái)提供的。簡(jiǎn)單地說(shuō),車(chē)牌識別過(guò)程就是先拍照記錄車(chē)身,接著(zhù)在整車(chē)中找到車(chē)牌的位置,然后提取跟車(chē)牌號碼有關(guān)的所有字符圖像,之后篩選出相關(guān)的省份簡(jiǎn)稱(chēng)漢字、大些英文字母和數字等字符,最后通過(guò)字符庫的對比識別出準確的車(chē)牌號碼。整個(gè)車(chē)牌識別過(guò)程的呈現都突顯了車(chē)牌識別技術(shù),達到了人工智能識別車(chē)牌的目的。

工業(yè)區車(chē)牌識別

車(chē)牌識別技術(shù)的結晶就是如今遍布于各種交通領(lǐng)域以及停車(chē)場(chǎng)的車(chē)牌識別系統(設備),車(chē)牌識別系統采用高度模塊化的設計,將車(chē)牌識別技術(shù)實(shí)現的各個(gè)方面作為一個(gè)獨立的車(chē)牌識別過(guò)程模塊,具體包含以下七個(gè)方面的模塊

1.車(chē)輛檢測跟蹤模塊:車(chē)輛檢測與跟蹤模塊主要是分析視頻流,判斷車(chē)輛的位置,跟蹤圖像中的車(chē)輛,記錄車(chē)輛位置最佳時(shí)刻的車(chē)輛特寫(xiě)畫(huà)面。因為增加了跟蹤模塊,所以系統可以很好。地面克服各種外界干擾,從而檢測出更合理的識別結果,檢測輸出結果。

2.車(chē)牌定位模塊:車(chē)牌定位模塊是一個(gè)非常重要的環(huán)節,是后續環(huán)節的基礎,其準確性對整個(gè)系統的性能有著(zhù)巨大的影響。該車(chē)牌系統完全摒棄了以往的算法思想,實(shí)現了一種完全基于學(xué)習的車(chē)牌定位新算法。適用于各種復雜背景環(huán)境和不同拍攝角度。

3.車(chē)牌矯正及精定位模塊:由于拍攝條件的限制,圖像中的車(chē)牌總是不可避免的傾斜。一個(gè)校正和細化的位置需要進(jìn)一步提高車(chē)牌圖像的質(zhì)量,為分割和識別模塊做準備。使用精心設計的快速圖像處理濾波器,不僅計算速度快,而且利用了車(chē)牌的整體信息,避免了局部噪聲的影響。使用該算法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是,通過(guò)對多個(gè)中間結果的分析,還可以使用車(chē)牌來(lái)進(jìn)一步減少非車(chē)牌區域的影響。

4.車(chē)牌切分模塊:牌照系統的牌照切割模塊使用各種特征,例如牌照文本的灰度、顏色和邊緣分布??梢愿玫囊种栖?chē)牌周?chē)渌肼暤挠绊?,容忍有一定傾斜角度的車(chē)牌。這種算法有利于像移動(dòng)審計這樣的應用。

5.車(chē)牌識別模塊:在車(chē)牌識別系統中,通常采用多種識別模型相結合的方法來(lái)識別車(chē)牌,構建分層的字符識別過(guò)程,可以有效提高字符識別的正確率。另一方面,在字符識別之前,利用計算機智能算法對字符圖像進(jìn)行初步處理,這樣不僅可以盡可能地保留圖像信息,還可以提高圖像質(zhì)量,提高相似字符的區分度,保證字符識別的可靠性。

6.車(chē)牌識別結果決策模塊:識別結果的決策模塊。具體來(lái)說(shuō),決策模塊利用車(chē)牌通過(guò)視野留下的歷史記錄,智能決定識別結果。通過(guò)計算幀數、識別結果、軌跡穩定性、速度穩定性、平均可信度和相似度來(lái)對得起車(chē)牌的綜合可信度,從而決定是否繼續跟蹤車(chē)牌,或者輸出是否繼續跟蹤車(chē)牌,或者輸出識別結果,或者拒絕結果。該方法綜合利用了所有幀的信息,減少了以往單一圖像識別算法帶來(lái)的偶然誤差,大大提高了系統識別和識別結果的準確性和可靠性。

7.車(chē)牌跟蹤模塊:車(chē)牌跟蹤模塊記錄車(chē)輛行駛過(guò)程中每一幀中車(chē)牌的位置以及外觀(guān)、識別結果、可信度等歷史信息。由于車(chē)牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯性的運動(dòng)模型和更新模型,所以對于被短時(shí)間遮擋或模糊的車(chē)牌仍能正確跟蹤和預測,最終只輸出一個(gè)識別結果。

停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌識別

車(chē)牌識別技術(shù)的發(fā)展令智慧停車(chē)領(lǐng)域實(shí)現了很大的突破,如今的車(chē)牌識別系統從識別車(chē)牌到電子支付真正達到了無(wú)人值守的地步。隨著(zhù)汽車(chē)數量的增多,車(chē)牌號的位數也在逐漸加長(cháng),尤其是電動(dòng)車(chē)時(shí)代的到來(lái),后5位數的車(chē)牌已經(jīng)滿(mǎn)足不了現有的車(chē)輛排序,很多車(chē)輛已經(jīng)出現了后6位數字的車(chē)牌號碼。因此車(chē)牌識別技術(shù)也要順應時(shí)代同步進(jìn)化,才能讓停車(chē)場(chǎng)系統越來(lái)越智能化。

 

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