車輛檢測可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等方式進行。視頻檢測可避免損壞道路,無需附加外部檢測設備,無需糾正觸發(fā)位置,節(jié)省費用,更適合移動和便攜式應用的要求。
視頻車輛檢測系統(tǒng)需要高處理速度,采用優(yōu)秀算法,實現(xiàn)圖像采集和處理,基本不丟幀。如果處理速度慢,會導致幀丟失,使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度快的車輛,難以保證在有利于識別的位置開始識別處理,影響系統(tǒng)識別率。因此,視頻車輛檢測車牌自動識別與一定的技術難度相結合:基本車牌識別需要以下步驟:
1) 牌照定位,定位圖片中的牌照位置;
2) 牌照字符分割,把牌照中的字符分割出來;
3) 牌照字符識別,把分割好的字符進行識別,最終組成牌照號碼。
車牌識別過程中,牌照顏色的識別依據(jù)算法不同,可能在上述不同步驟實現(xiàn),通常與車牌識別互相配合、互相驗證。
1) 牌照定位
自然環(huán)境下,汽車圖像背景復雜、光照不均勻,如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判,最后選定一個最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖像中分離出來。
2) 牌照字符分割
完成牌照區(qū)域的定位后,再將牌照區(qū)域分割成單個字符,然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近,并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
3) 牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法?;谀0迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,選擇最佳匹配作為結果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法有兩種:一種是先對字符進行特征提取,然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡,由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結果。
實際應用中,車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響,如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率,也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率,除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像最利于識別。
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