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    車牌識別系統的基本工作原理及流程是什么

    發布日期:2021-01-06 作者: 點擊:

    車牌識別系統的基本工作原理及流程是什么?


    車輛牌照識別是一種對車輛圖像進行定位、分割和識別的方法,是對車輛牌照的連續處理。提出了一種基于車輛的車牌定位算法,從包含車輛和背景的圖像中提取車牌圖像。 車牌字符分割是指對車牌圖像進行預處理和幾何校正,將字符從車牌圖像中分離出來,形成獨立的字符。輸入是車牌定位后得到的車牌圖像,輸出是經過預處理和幾何校正得到的每個字符的點陣數據。字符識別是從字符點陣列數據中依次提取字符特征數據并給出識別結果。 車牌識別系統采用高度模塊化的設計,對車牌識別過程中的各個環節進行阻斷。 1.車輛檢測和跟蹤模塊; 汽車檢測跟蹤模塊主要是分析視頻流,判斷汽車位置,在圖像中跟蹤汽車,記錄汽車位置較好時刻的汽車特寫圖像。添加該模塊后,系統可以克服各種外界干擾,使識別結果更加合理,從而可以檢測到無照汽車并輸出識別結果。 2.車輛牌照定位模塊。 車牌定位模塊是后續環節的基礎,非常重要,定位精度對整個系統的性能有很大影響。該系統完全摒棄了以往的算法思想,實現了一種基于學習多特征融合的車牌定位算法,適應各種復雜的背景環境和不同的攝像頭角度。 3.車牌校正和精確定位模塊。 由于拍攝條件的限制,圖像中的車牌必然會有一定程度的傾斜。為了進一步提高車牌圖像的質量,需要一個定位校正環節來為分割識別模塊做準備。使用設計良好的快速圖像處理濾波器,不僅計算速度快,而且充分利用了車牌的整體信息,避免了局部噪聲的影響。該算法的另一個優點是,通過對多個中間結果的分析,可以準確定位車牌,從而進一步減少非車牌區域的影響。 4.車輛牌照分割模塊。 車牌分割模塊利用車牌文本的灰度、顏色和邊緣分布特征,可以有效控制車牌周圍其他噪聲的影響,也可以分割出一定傾角的車牌。該算法有利于相似移動檢測方法在高噪聲車牌圖像中的應用。 5.車牌識別模塊。 在車輛牌照識別系統中,通常采用多種識別模型的組合進行牌照識別,建立分級的字符識別過程,可以有效提高字符識別的準確率。在字符識別之前,利用計算機智能算法對字符圖像進行預處理,不僅可以盡可能地保留圖像信息,還可以提高圖像質量,增強相似字符的可分性,保證字符識別的可靠性。 6.車牌識別結果判斷模塊。 特別是識別結果決策模塊,利用車牌在視覺過程中留下的歷史記錄,對識別結果做出智能決策。該方法通過計算觀察幀數、識別結果的穩定性、軌跡穩定性、速度穩定性、平均可信度和相似度來評價車牌的綜合可信度,從而決定是繼續跟蹤車牌、輸出識別結果還是拒絕接受識別結果。該方法充分利用了圖像中所有幀的信息,減少了以往基于單幅圖像的識別算法帶來的偶然誤差,提高了系統的識別率,使識別結果更加準確可靠。

    7.車輛牌照跟蹤模塊。 車牌跟蹤模塊可以記錄每幀圖像中車牌的位置、外觀、識別結果、可信度等歷史信息。在車牌跟蹤模塊中,由于使用了具有一定容錯性的運動模型和更新模型,可以對短時間遮擋或瞬間模糊的車牌進行正確的跟蹤和預測,從而達到一次性識別的目的。


    青島車牌識別

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