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上犹车牌识别过程中牌照颜色的识别依据算法介绍

    车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。

  

  车牌识别系统技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。车牌识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,通常与车牌识别互相配合、互相验证。具体是如何进行计算的?

   

1、牌照定位:首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,选定一个最佳的区域作为牌照区域,并将其从图像中分离出来。

   2、牌照字符分割:完成牌照区域的定位后,再将牌照区域分割成单个字符,然后进行识别。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近,并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。

   3、牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,选择匹配作为结果。


   指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来识别车牌及相关信息。IC卡技术识别准确度高,运行可靠,可以全天候作业,但它整套装置价格昂贵,硬件设备十分复杂,不适用于异地作业;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点,但是对于扫描器要求很高。此外,二者都需要制定出全国统一的标准,并且无法核对车、条形码是否相符,也是技术上存在的缺点,这给在短时间内推广造成困难。 


   基于图像的车牌识别技术属于直接法,是一种无源型汽车牌照智能识别方法,能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备情况下,对运动状态 车辆或静止状态车辆的车牌号码进行非接触性信息采集并实时智能识别。与间接法识别系统相比,首先,这种系统节省了设备安置及大量资金,从而提高了经济效益;其次,由于采用了先进的计算机应用技术,所以可提高识别速度,较好地解决实时性问题;再次,它是根据图像进行识别,所以通过人的参与可以解决系统中的识别错误,而其他方法是难以与人交互的。直接法一般有图像处理技术,传统模式识别技术及人工神经网络技术。 


   运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究最早始于80年代,但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论,并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决,并没有形成完整的系统体系,识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像,然后交给计算机进行简单的处理,并且最终仍需要人工干预,例如车辆牌照中省份汉字的识别问题,1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的,根据汉字的投影直方图选取浮动闭值,抽取汉字在竖直方向的峰值,利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图,选取适当闭值,进行量化处理后,形成一个变长链码,再用动态规划法,求出与标准模式链码的最小距离,实现细分米完成汉字省名的自动识别。 上犹车牌识别系统

                      

   上犹车牌识别系统

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