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產(chǎn)品詳細(xì)介紹

系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測(cè)，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無(wú)法正確檢測(cè)到行駛速度較快的車輛，同時(shí)也難以在有利于識(shí)別的位置開始識(shí)別處理，影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，將視頻車輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，后選定一個(gè)佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)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(nèi)的間隙處取得局部小值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

字符識(shí)別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，后選佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機(jī)采集車輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識(shí)別車牌。自然光真彩色識(shí)別技術(shù)路線，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實(shí)的圖像信息，不僅可以用來識(shí)別車牌照，而且可以用來識(shí)別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像，同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識(shí)別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理體系，決定了這個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否好用。清楚地認(rèn)識(shí)到重要的一點(diǎn)是識(shí)別率達(dá)到是不可能的，因?yàn)檐嚺普瘴蹞p、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。后臺(tái)管理體系的功能應(yīng)該包括：

1、識(shí)別結(jié)果和車輛圖像數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ)，當(dāng)多功能的系統(tǒng)操作使得網(wǎng)絡(luò)出差錯(cuò)時(shí)能保護(hù)圖像數(shù)據(jù)不會(huì)丟失，同時(shí)便于事后人工排查；

2、有效的自動(dòng)比對(duì)和查詢技術(shù)，被識(shí)別的車牌照號(hào)碼要同數(shù)據(jù)庫(kù)中成千上萬(wàn)的車牌號(hào)碼自動(dòng)比對(duì)和提示報(bào)警，如果車牌照號(hào)碼沒有被正確讀取時(shí)就要采用模糊查詢技術(shù)才能得出相對(duì)“佳”的比對(duì)結(jié)果；

3、一個(gè)好的車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行，還需要提供實(shí)時(shí)通信、網(wǎng)絡(luò)安全、遠(yuǎn)程維護(hù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)更新、硬件參數(shù)設(shè)置、系統(tǒng)故障診斷。