車牌識別感光部件對外部環(huán)境的處置
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環(huán)境是影響車牌辨認(rèn)的主要要素,在采集車輛圖像時,由于環(huán)境光線變化猛烈,白晝光較強(qiáng)、夜間較弱,面光與背光不同,上午和下午的光照方向也不一樣,抓拍圖像時受環(huán)境光線影響較大,車速過高、采集設(shè)備的動態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效。當(dāng)辨認(rèn)算法以為車牌到達(dá)了成像位置時系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開端拍攝,這對觸發(fā)設(shè)備的牢靠性和響應(yīng)速度都有較高的請求。所以要處理環(huán)境形成辨認(rèn)率低下的問題,還要靠攝像機(jī)的感光部件對外部環(huán)境的處置。
圖像采集
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根據(jù)車輛檢測方式的不同,圖像采集一般分為兩種,一種是靜態(tài)模式下的圖像采集,通過車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達(dá)等裝置,給相機(jī)一個觸發(fā)信號,相機(jī)在接收到觸發(fā)信號后會抓拍一張圖像,該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高,性能穩(wěn)定,缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈,施工量大;另一種是視頻模式下的圖像采集,外部不需要任何觸發(fā)信號,相機(jī)會實時地記錄視頻流圖像,該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便,不需要切割地面鋪設(shè)線圈,也不需要安裝車檢器等零部件,但其缺點(diǎn)也十分顯著,由于算法的極限,該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。
車牌定位
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從整個圖像中準(zhǔn)確地檢測出車牌區(qū)域,是車牌識別過程的一個重要步驟,如果定位失敗或定位不完整,會直接導(dǎo)致終識別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景,且要考慮不清晰車牌的定位,所以很容易把柵欄,廣告牌等噪聲當(dāng)成車牌,所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點(diǎn)。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識別速度,一般的車牌識別系統(tǒng)都會設(shè)計一個外部接口,讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境設(shè)置不同的識別區(qū)域。
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(zhuǎn)投影法,通過按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影,其投影值為0的點(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)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(diǎn)經(jīng)過相關(guān)矩陣變換后實現(xiàn)車牌的畸變校正。
隨著行業(yè)的發(fā)展,市場各式各樣的需求,市場對車牌識別系統(tǒng)(車牌識別系統(tǒng))的需求越來越廣泛,主要分為:軟件識別和硬件識別。通過車牌號碼的自動識別、自動登陸、自動對比,系統(tǒng)可以實現(xiàn)自動開閘、自動計費(fèi)、自動驗證用戶車輛身份、自動區(qū)分內(nèi)外部車輛、自動計算車位數(shù)、自動報警等諸多智能化功能。
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(jìn)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(zhì)快速卷簾門來配合車牌識別系統(tǒng)。
所屬分類:集成房屋/
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