车牌识别系统原理图
1、图像采集:通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。
2、预处理:噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。
3、车牌定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,确定车牌区域。
4、字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、二值化等处理,定位字符区域,然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
5、字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。
6、结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。
一个完善的车牌识别系统包括车牌识别,小区停车场收费系统,数据库管理weizhang检测统计等基本功能。车牌识别系统的核心是车牌识别技术,车牌识别技术的优劣直接决定该系统的好坏,好的车牌识别系统可以不需要人工干预,在某些情况下需要快速的对车牌进行识别。在这种情况下,如果识别速度慢很可能导致系统无法使用,假如系统拥有良好的识别速度,并且算法的时间复杂度和空间复杂度相对较低,如果它还能对异常情况进行处理,那么系统运行时,就不需要人工干预,可以大大推广系统的应用范围。
车辆号牌是车辆 身份 ,它的特殊性与重要性决定车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。车牌识别(LPR)系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统,通过摄像机所拍摄道路上行驶的车辆图像进行车牌号码的识别。过程涉及:车辆检测——图像采集——预处理——车牌定位——字符分割——字符识别——结果输出。
车牌识别摄像机通过光抑制屏蔽,电子快门调节,宽动态功能等来实现抓拍车牌:
强光屏蔽:在低照度彩色摄像机的基础上,通过软件的功能,小区停车场系统,把图像中亮的部分遮挡。在交通 中,一般可将大灯的强光遮挡,从而将车牌较清晰的抓拍下来。但是这款摄像机 的缺点就是软件分辨不清,对于图像亮部分界定不清,有可能将车牌号码也遮挡,同时无法处理高速运动物体的抓拍。目前国产摄像机在强光屏蔽方面做的比较多,效果各方反映不一。
可调电子快门:对于高速运动的物体抓拍(高速公路上的汽车车速一般都在70KM/小时以上),小区停车场系统方案,可以通过降低电子快门速度来实现清晰抓拍,一般都是通过手动方式调整。但是这种方式 的问题就是白天、晚上的照度不一样,必需设置2个快门速度来分别适应白天和晚上的 。
宽动态功能:这是解决车灯对于抓拍影响 的办法,宽动态早是松下公司提出来的。当背景光过亮时,普通摄像机无法很好的解决明暗图像的显示问题。