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        深度解析車牌識別原理
            點擊次數:169  發布時間:2021-5-9 10:48:16  

        一、車牌識別技術原理

        1、車牌識別系統框架

        文通車牌識別系統采用高度模塊化的設計,將車牌識別過程的各個環節各自作為一個獨立的模塊,采用國際領先的計算機智能算法技術,首先通過攝像頭提取車牌視頻圖像,對獲取的每一幀圖像,利用最新的高效視頻檢測技術對車牌進行定位和跟蹤,從中自動提取車牌圖像,然后經過車牌精確定位、切分和識別模塊準確地自動分割和識別字符,得到車牌的全部字符信息以及顏色信息。系統框架如圖所示:

        2、車牌定位模塊

        車牌定位模塊是一個十分重要的環節,是后續環節的基礎,其準確性對整體系統性能的影響巨大。本系統實現了一種完全基于學習的多種特征融合的車牌定位新算法,適用于各種復雜的背景環境和不同的攝像角度。同步內置的區域設置功能,可以很大程度上減少外部環境對于車牌識別的干擾,達到最好的識別效率。

        3、車牌矯正及定位模塊

        受拍攝條件的限制,圖像中的車牌總不可避免的存在一定的傾斜,需要一個矯正和定位環節來進一步提高車牌圖像的質量,為切分和識別模塊做準備。本系統使用獨創的精心設計的快速圖像處理濾波器,計算速度快,利用車牌整體信息,避免了局部噪聲帶來的影響,另一個優點就是通過對多個中間結果的分析還可以對車牌進行定位,進一步減小非車牌區域的影響。本系統較之其他公司的車牌識別系統,對于傾斜車牌圖片的支持要更多,一般的車牌識別軟件,支持的傾斜角度是±5°,該車牌識別軟件,能支持±45°的傾斜角度,并且通過內部傾斜校正算法,不會因為傾斜角度的增加而降低識別率。

        4、車牌切分模塊

        車牌切分模塊利用車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征,能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響,并能容忍一定傾斜角度的車牌。

        5、車牌識別模塊

        在車牌識別模塊中,采用了多種識別模型相結合的方法,構建了一種層次化的字符識別流程,有效地提高了字符識別的正確率。另一方面,在字符識別之前,使用計算機智能算法對字符圖像進行了前期處理,不僅保留了圖像信息,而且提高了圖像質量和相似字符的可區分性,保證了字符識別的可靠性。

        6、車牌識別結果決策模塊

        文通車牌識別系統可以對每幀車牌圖像進行實時識別,因此在一輛車的識別過程中,本系統將得到若干相同或不同的識別結果。這就需要一個識別結果的決策模塊,具體地說,決策模塊利用一個車牌的幀圖像,對識別結果進行智能化的決策,通過計算觀測幀數、識別結果穩定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價,從而決定是否輸出識別結果,或是拒絕該結果。一個車牌的最終識別結果是通過分析所有幀的識別結果,對它們進行智能化的歸類和投票,并結合一定的文法信息綜合而成。這種方法綜合利用了所有幀的信息,減少了以往基于單幅圖像的識別算法所帶來的偶然性錯誤,大大提高了系統的識別率和識別結果的正確性和可靠性。

        二、車牌識別系統功能

        1、可識別車牌種類

        文通車牌識別系統能識別在我國道路上行駛的機動車號牌包括民用、警用、軍用、武警車牌、使館車牌、農用及個性化等各式車牌。

        2、車牌字符

        能識別的字符包括:

        Ⅰ"0—9"十個阿拉伯數字;

        Ⅱ"A—Z"二十六個英文字母;

        Ⅲ省市區漢字簡稱(京、津、晉、冀、蒙、遼、吉、黑、滬、蘇、浙、皖、閩、贛、魯、豫、鄂、湘、粵、桂、瓊、川、貴、云、藏、陜、甘、青、寧、新、渝);

        Ⅳ新式軍車車牌2013 最新發布;

        Ⅴ號牌分類用漢字(警、學、領、使、掛、港、澳);

        Ⅵ武警車牌字2013 最新發布;

        3、技術指標

        識別率:系統在車輛按道規范行駛且不含"五小車輛" (低速載貨汽車、三輪汽車、三輪摩托車、兩輪摩托車和輕便摩托車)、號牌無污損下,白天整牌識別率≥99%,整牌識別率(含漢字)≥98%。

        識別車牌顏色:可識別出白、藍、黑、黃、綠等多種車牌顏色。

        識別車牌種類:普通藍牌、普通黃牌(單層)、雙層黃牌、新式軍車車牌、新式武警車牌、使館車牌、農用車牌等各種規格汽車號牌。

        車牌識別寬度:車牌像素寬度在60-400 之間均可識別。


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