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車牌自動識別原理
編輯:濟南齐发娱乐智能科技   時間:2016-04-30

隨著科技發展,現今各式各樣智能車牌自動識別產品層出不窮,專門的車牌識別產品、融入到藍牙道閘搭建的智能道閘係列等等。各大、中、小道閘廠家也是窮思竭慮,針對一個道閘杆就研發出了直杆道閘、折臂道閘、柵欄道閘;人工操控笨重,就有了電動道閘;人為守崗,人員不活動,各種職業病症問題出現,又有了藍牙道閘。不管是道閘機,還是其他產品發展重心還是各種新功能增設、與其它產品的融合,智能化解決方案提出後,車牌識別技術的發展又促成了能夠識別車牌的智能道閘的出現。停車場的智能化總離不開智能道閘管控、車牌自動識別、車位引導係統,一切核心還是集中在高清車牌識別技術。下麵介紹下車牌識別原理:

高清車牌識別是基於圖像分割和圖像識別理論,對含有車輛號牌的圖像進行分析處理,從而確定牌照在圖像中的位置,並進一步提取和識別出文本字符。車牌識別過程包括圖像采集、預處理、車牌定位、字符分割、字符識別、結果輸出等一係列算法運算,其運行流程如下圖所示:

圖像采集:
通過高清攝像抓拍主機對卡口過車或車輛違章行為進行實時、不間斷記錄、采集。

預處理:
圖片質量是影響車輛識別率高低的關鍵因素,因此,需要對高清攝像抓拍主機采集到的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。

車牌定位:
車牌定位的準確與否直接決定後麵的字符分割和識別效果,是影響整個車牌識別率的重要因素。其核心是紋理特征分析定位算法,在經過圖像預處理之後的灰度圖像上進行行列掃描,通過行掃描確定在列方向上含有車牌線段的候選區域,確定該區域的起始行坐標和高度,然後對該區域進行列掃描確定其列坐標和寬度,由此確定一個車牌區域。通過這樣的算法可以對圖像中的所有車牌實現定位。
 
字符分割:
在圖像中定位出車牌區域後,通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理,進一步精確定位字符區域,然後根據字符尺寸特征提出動態模板法進行字符分割,並將字符大小進行歸一化處理。
 
字符識別:
對分割後的字符進行縮放、特征提取,獲得特定字符的表達形式,然後通過分類判別函數和分類規則,與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別,就可以識別出輸入的字符圖像。
 
結果輸出:將車牌識別的結果以文本格式輸出。

智能車牌識別技術的實現原理和實現方式 
車輛牌照的識別是基於圖像分割和圖像識別理論,對含有車輛號牌的圖像進行分析處理,從而確定牌照在圖像中的位置,並進一步提取和識別出文本字符。
    識別步驟概括為:車牌定位、車牌提取、字符識別。三個步驟地識別工作相輔相成,各自的有效率都較高,整體的識別率才會提高。識別速度的快慢取決於字符識別,字符的識別目前的主要應用技術為比對識別樣本庫,即將所有的字符建立樣本庫,字符提取後通過比對樣本庫實現字符的判斷,識別過程中將產生可信度、傾斜度等中間結果值;另一種是基於字符結構知識的字符識別技術,更加有效的提高識別速率和準確率,適應性較強。
    智能車牌識別係統實現的方式主要分為兩種:一種是靜態圖像圖片的識別,另一種是動態視頻流的實時識別。靜態圖像識別技術的識別有效率較大程度上受限於圖像的抓拍質量,為單幀圖像識別,目前市場產品識別速度平均為200毫秒;而動態視頻流的識別技術適應性較強,識別速度快,它實現了對視頻每一幀圖像進行識別,增加識別比對次數,擇優選取車牌號,關鍵在於較少的受到單幀圖像質量的影響,目前市場產品識別較好的時間為10毫秒。

車牌識別的原理是什麽?
車牌識別停車場管理係統將攝像機在入口拍攝的車輛車牌號碼圖象自動識別並轉換成數字信號。做到一卡一車,車牌識別的優勢在於可以把卡和車對應起來,使管理提高一個檔次,卡和車的對應的優點在於長租卡須和車配合使用,杜絕一卡多車使用的漏洞,提高物業管理的效益;同時自動比對進出車輛,防止偷盜事件的發生。升級後的攝像係統可以采集更清晰的圖片,作為檔案保存,可以為一些糾紛提供有力的證據。 方便了管理人員在車輛出場時進行比對,大大增強了係統的安全性。
        汽車牌照自動識別技術是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。通過對圖像的采集和處理,完成車牌自動識別功能,能從一幅圖像中自動提取車牌圖像,自動分割字符,進而對字符進行識別.其硬件基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等,其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。 某些牌照識別係統還具有通過視頻圖像判斷車輛駛入視野的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的牌照識別係統應包括車輛檢測、圖像采集、牌照識別等幾部分(如圖1 所示 ) 。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元,采集當前的視頻圖像。牌照識別單元對圖像進行處理,定位出牌照位置,再將牌照中的字符分割出來進行識別,然後組成牌照號碼輸出。
1.車輛檢測
  車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路麵、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支,而且更適合移動式、便攜式應用的要求。
  具備視頻車輛檢測功能的牌照識別係統,首先對視頻信號中的一幀(場)的信號進行圖像采集,數字化,得到對應的數字圖像;然後對其進行分析,判斷其中是否有車輛;若認為有車輛通行,則進入到下一步進行牌照識別;否則繼續采集視頻信號,進行處理。
  係統進行視頻車輛檢測,需要具備很高的處理速度並采用優秀的算法,在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢,則導致丟幀,使係統無法正確檢測到行駛速度較快的車輛,同時也難以保證在有利於識別的位置開始識別處理,影響係統識別率。因此,將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。
2.牌照號碼、顏色識別
  為了進行牌照識別,需要以下幾個基本的步驟:
• 牌照定位,定位圖片中的牌照位置;
• 牌照字符分割,把牌照中的字符分割出來;
• 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。
  牌照識別過程中,牌照顏色的識別依據算法不同,可能在上述不同步驟實現,通常與牌照識別互相配合、互相驗證。
(1)牌照定位
  自然環境下,汽車圖像背景複雜、光照不均勻,如何在自然背景中準確地確定牌照區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範圍相關搜索,找到符合汽車牌照特征的若幹區域作為候選區,然後對這些侯選區域做進一步分析、評判,最後選定一個最佳的區域作為牌照區域,並將其從圖象中分割出來。
(2)牌照字符分割
  完成牌照區域的定位後,再將牌照區域分割成單個字符,然後進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由於字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近,並且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限製和一些其他條件。利用垂直投影法對複雜環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
  字符識別方法目前主要有基於模板匹配算法和基於人工神經網絡算法。基於模板匹配算法首先將分割後的字符二值化,並將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小,然後與所有的模板進行匹配,最後選最佳匹配作為結果。基於人工神經元網絡的算法有兩種:一種是先對待識別字符進行特征提取,然後用所獲得特征來訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡,由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。
  實際應用中,牌照識別係統的識別率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,如生鏽、汙損、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境亮度、拍攝亮度、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牌照識別的識別率,也正是牌照識別係統的困難和挑戰所在。為了提高識別率,除了不斷的完善識別算法,還應該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像最利於識別。

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