系統(tǒng)進行視頻車輛檢測,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現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢,則導致丟幀,使系統(tǒng)無法正確檢測到行駛速度較快的車輛,同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理,影響系統(tǒng)識別率。因此,將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。
自然環(huán)境下,汽車圖像背景復雜、光照不均勻,如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判,后選定一個佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖象中分割出來。
當車輛接近出入口的時候,車輛檢測器會自動感應到車輛的到來,然后觸發(fā)車牌識別一體機進行圖像抓拍,然后將抓拍的圖像發(fā)送到數(shù)據(jù)處理服務器,安裝在數(shù)據(jù)服務器上的車牌識別軟件對圖像進行處理,定位出牌照位置,再將車牌中的字符分割出來進行識別,然后組成車牌號碼保存下來,圖像和車牌號碼均保存在數(shù)據(jù)處理服務器上。
采用計算機視覺技術識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集,車牌定位,字符分割,光學字符識別,輸出識別結果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響,也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染,屬于綠色環(huán)保技術。
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,用彩色攝像機采集車輛真彩色圖像,用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術路線,與人眼感光習慣一致,并且,真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實的圖像信息,不僅可以用來識別車牌照,而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個攝像機采集的圖像,同時實現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識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)工程預留接口。
一個車牌識別系統(tǒng)是否實用,重要的指標是識別率。國際交通技術作過的識別率指標論述,要求是24小時全天候全牌正確識別率85%~95%。信路通的車牌識別系統(tǒng)在實際應用中已經(jīng)達到了全牌正確識別率90%以上。
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