車牌辨認系統(tǒng)的順應性急需增強
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目前我國的車牌辨認產(chǎn)品都請求所辨認的車牌大小固定,而對過大和過小的車牌普通都不能辨認。這樣就形成對視頻觸發(fā)的狀況下局部車牌無法被辨認的問題。此外,在有些現(xiàn)場環(huán)境中,由于受外界條件的影響,無法將相機架設在位置,會形成圖片中車牌不同水平的偏移。
車牌校正
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由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響,圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形,這給后續(xù)的識別處理帶來了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理,這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲,更有利于字符識別。目前常用校正方法有:Hough變換法,通過檢測車牌上下、左右邊框直線來計算傾斜角度;旋轉投影法,通過按不同角度將圖像在水平軸上進行垂直投影,其投影值為0的點數(shù)之和時的角度即為垂直傾斜角度,水平角度的計算方法與其相似;主成分分析法,根據(jù)車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對特征點的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度;方差小法,根據(jù)字符在垂直方向投影點的坐標方差小導出垂直傾斜角的閉合表達式,從而確定垂直傾斜角度;透視變換,利用檢測到的車牌的四個頂點經(jīng)過相關矩陣變換后實現(xiàn)車牌的畸變校正。
字符分割
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定位出車牌區(qū)域后,由于并不知道車牌中總共有幾個字符、字符間的位置關系、每個字符的寬高等信息,所以,為了車牌類型匹配和字符識別正確,字符分割是的一步。字符分割的主要思路是,基于車牌的二值化結果或邊緣提取結果,利用字符的結構特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息,一方面把單個字符分別提取出來,也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理;另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有:連通域分析、投影分析,字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn),有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。
軟件識別:顯而易見詞義能理解出來是通過軟件對車牌號碼進行的,通過在電腦上安裝一個配套的車牌識別軟件,對抓拍的圖片進行識別處理。其工作方式是通過攝像機連續(xù)抓拍多張照片,選擇其中較為清晰的一張,然后通過電腦軟件進行字符處理,實現(xiàn)號牌識別的。
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因為每次識別需要抓拍多張圖片,因此軟識別的速度較慢。而且該系統(tǒng)對所抓拍的圖片要求也是*的,極為清晰才能達到想要的效果。該系統(tǒng)對現(xiàn)場環(huán)境以及調試質量要求*,在諸多環(huán)境不樂觀的場合都不適用,設備的擺放頗為重要。
個人停車車庫
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可能有不少人都有了屬于自己的私人車庫,就會有很多的個人的車庫,直接讓車庫門還有車牌識別系統(tǒng)之間進行聯(lián)動,只需要將自己的車開到門前,車庫的門就會自動打開,非常的方便有,比較常見的就是用車庫滑升門或者是渦輪硬質快速卷簾門來配合車牌識別系統(tǒng)。
工業(yè)快速卷簾門
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在工業(yè)方面應用的比較多的主要就是,車牌識別系統(tǒng)還有快速卷簾門或者是快速堆積門之間進行聯(lián)動,來實現(xiàn)對車輛的識別以及放行。比較常見的場所就是自動洗車房,只需要我們在網(wǎng)上進行交費,車牌就會自動識別進入洗車。
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