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国内車牌識別算法有哪些?車牌識別技术的发展

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国内車牌識別算法有哪些?車牌識別技术的发展

發布日期:2019-04-02 14:58 來源: 點擊:


 


国内車牌識別算法有哪些?車牌識別技术的发展

車牌識別技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌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。某些車牌識別系統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。一个完整的車牌識別系統应包括车辆检测、图像采集、車牌識別等几部分(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。車牌識別单元对图像进行处理,定位出车牌位置,再将车牌中的字符分割出来进行识别,然后组成车牌号码输出。

1.車輛檢測

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支,而且更適合移動式、便攜式應用的要求。

具备视频车辆检测功能的車牌識別系統,首先对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集,数字化,得到对应的数字图像;然后对其进行分析,判断其中是否有车辆;若认为有车辆通行,则进入到下一步进行車牌識別;否则继续采集视频信号,进行处理。

系統進行視頻車輛檢測,需要具備很高的處理速度並采用優秀的算法,在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢,則導致丟幀,使系統無法正確檢測到行駛速度較快的車輛,同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理,影響系統識別率。因此,將視頻車輛檢測與車牌自動識別相結合具備一定的技術難度。

2.车牌号码、颜色识别                                                                                                                        車牌識別系統

为了进行車牌識別,需要以下几个基本的步骤:

? 车牌定位,定位图片中的车牌位置;

? 车牌字符分割,把车牌中的字符分割出来;

? 车牌字符识别,把分割好的字符进行识别,最终组成车牌号码。

車牌識別过程中,车牌颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与車牌識別互相配合、互相验证。

(1)車牌定位

自然環境下,汽車圖像背景複雜、光照不均勻,如何在自然背景中准確地確定車牌區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大範圍相關搜索,找到符合汽車車牌特征的若幹區域作爲候選區,然後對這些侯選區域做進一步分析、評判,最後選定一個最佳的區域作爲車牌區域,並將其從圖象中分割出來。

(2)車牌字符分割

完成車牌區域的定位後,再將車牌區域分割成單個字符,然後進行識別。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間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近,並且這個位置應滿足車牌的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對複雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

(3)車牌字符識別

字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割後的字符二值化,並將其尺寸大小縮放爲字符數據庫中模板的大小,然後與所有的模板進行匹配,最後選最佳匹配作爲結果。基于人工神經元網絡的算法有兩種:一種是先對待識別字符進行特征提取,然後用所獲得特征來訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡,由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

实际应用中,車牌識別系統的识别率与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌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、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮反光、多车牌、假车牌等等;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車牌識別的识别率,也正是車牌識別系統的困难和挑战所在。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,使采集到的图像最利于识别。

 

 


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