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車(chē)牌識別是一種計算機視覺(jué)技術(shù),用于自動(dòng)檢測和標識道路上的。它具有以下特點(diǎn):
1.實(shí)時(shí)性高:車(chē)牌識別的響應時(shí)間通常在毫秒級別,可以做到實(shí)時(shí)監測和。這樣就能實(shí)現在保證系統安全的同時(shí)也不會(huì )耽誤其他操作反應的時(shí)間戳比如可以及時(shí)報警或者追責等。這一特點(diǎn)是基于其技術(shù)——光學(xué)字符切割實(shí)現的。通過(guò)使用邊緣處理設備對圖像進(jìn)行快速預判和處理可以達到此效果。
2.能夠定位車(chē)牌號碼位置信息:由于該技術(shù)的原理是利用了黑白相間的條紋作為底物來(lái)識別車(chē)牌的,所以對于一些故意遮擋部分號牌的情況也能有效的判斷出來(lái);對于加裝反光板、燈光的智能路側輪廓標也可以很好的進(jìn)行處理不會(huì )誤報;并且由于它的另一項功能也非常的強大即能自適應前照燈光源變化(包括遠近色溫各種變化的光源)所以無(wú)論白天還是夜晚都能保持很高的準確率工作。這一點(diǎn)也是非常重要的因為無(wú)論是方還是車(chē)主都很期待這種能夠“無(wú)視”一切干擾的系統出現以減少人力成本提至大化。







車(chē)牌識別是一種智能交通技術(shù),用于自動(dòng)檢測和跟蹤道路上的車(chē)輛。其設計思路主要包括以下幾個(gè)方面:
1.圖像采集模塊:該部分負責從攝像頭或其他傳感器中獲取實(shí)時(shí)視頻流或靜態(tài)圖片序列作為輸入數據;
2.車(chē)牌定位與預處理子系統:對原始的數字圖像進(jìn)行一系列的處理操作(如二值化、去噪等),以方便后續的車(chē)牌字符分割工作;
3.字模提取及切割子單元:在完成上述工作的基礎上,利用投影法或者邊緣信息得到牌照區域的特征點(diǎn)集合,并進(jìn)一步通過(guò)幾何變換將相鄰的特征點(diǎn)和直線(xiàn)段連接起來(lái)形成字庫模板并進(jìn)行保存;然后根據預設的條件判斷當前目標區域內的各個(gè)像素是否滿(mǎn)足切分條件進(jìn)而實(shí)現對于整個(gè)目標的細化分離以及局部坐標系的建立;后按照一定的順序排列組合成單個(gè)的字模并將其保存在系統中備用數據庫OCR引擎調用辨識使用。
4.OCR文字識別器:這是關(guān)鍵的部分之一,它可以將已數字化的照片提供給光學(xué)字符識別軟件進(jìn)行掃描和處理,以便準確地讀取和理解每個(gè)漢字和其他字母的意義。在此過(guò)程中需要考慮到許多因素,例如光照強度變化可能會(huì )影響印刷體字的形狀等等問(wèn)題。
在進(jìn)行車(chē)牌識別時(shí),有一些注意事項需要考慮。首先需要注意采集圖像的時(shí)機和角度要準確把握好:在車(chē)輛完全進(jìn)入攝像范圍內就立即啟動(dòng)視頻監控并抓拍圖片;其次注意夜晚拍照的效果會(huì )比較差,應選擇白天進(jìn)行機器識讀操作;要注意牌照上的字符是否被燈光照射到,如果有光照反射則會(huì )造成比較差的成像質(zhì)量。
此外,還需要考慮一些其他的因素如光線(xiàn)問(wèn)題、顏色差異等可能造成OCR無(wú)法正常辨認數字或字母的情況出現,因此需要盡量避免這些情況的發(fā)生以保證車(chē)牌識別的準確性。
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