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車牌識別技術工作流程及案例應用分析

閱覽次數☁│↟↟·:1,166 次  釋出日期☁│↟↟·: -0001-11-30

成都弱電公司訊☁│↟↟·:

車牌辨認是利用車輛的動態影片或靜態影象進行車牌號碼☁₪✘、車牌顏色自動辨認的模式辨認技術•│╃╃。技術的核心包括車牌定位演算法☁₪✘、車牌字元分割演算法和光學字元辨認演算法等•│╃╃。該技術常用於停車場及小區出入口☁₪✘、高速公路收費站☁₪✘、公路卡口和城市交通•│╃╃。

車牌辨認技術工作流程

車牌辨認系統採用高度模組化的設計↟₪▩☁╃,將車牌辨認過程的各個環節各自作為一個獨立的模組•│╃╃。

一☁₪✘、車輛檢測跟蹤模組

車輛檢測跟蹤模組主要對影片流進行分析↟₪▩☁╃,判斷其中車輛的位置↟₪▩☁╃,對影象中的車輛進行跟蹤↟₪▩☁╃,並在車輛位置最佳時刻↟₪▩☁╃,記錄該車輛的特寫圖片↟₪▩☁╃,由於加入了跟蹤模組↟₪▩☁╃,系統能夠很好地克服各種外界的干擾↟₪▩☁╃,使得到更加合理的辨認結果↟₪▩☁╃,可以檢測無牌車輛並輸出結果•│╃╃。

二☁₪✘、車牌定位模組

車牌定位模組是一個十分重要的環節↟₪▩☁╃,是後續環節的基礎↟₪▩☁╃,其準確性對整體系統效能的影響巨大•│╃╃。車牌系統完全摒棄了以往的演算法思路↟₪▩☁╃,實現了一種完全基於學習的多種特徵融合的車牌定位新演算法↟₪▩☁╃,適用於各種複雜的背景環境和分歧的攝像角度•│╃╃。

三☁₪✘、車牌矯正及精定位模組

由於受拍攝條件的限制↟₪▩☁╃,影象中的車牌總不可避免存在一定的傾斜↟₪▩☁╃,需要一個矯正和精定位環節來進一步提高車牌影象的質量↟₪▩☁╃,為切分和辨認模組做準備•│╃╃。使用精心設計的快速影象處理濾波器↟₪▩☁╃,不僅計算快速↟₪▩☁╃,而且利用的是車牌的整體資訊↟₪▩☁╃,避免了局部噪聲帶來的影響•│╃╃。使用該演算法的另一個長處就是透過對多箇中間結果的分析還可以對車牌進行精定位↟₪▩☁╃,進一步減少非車牌區域的影響•│╃╃。

四☁₪✘、車牌切分模組

車牌系統的車牌切分模組利用了車牌文字的灰度☁₪✘、顏色☁₪✘、邊緣分佈等各種特徵↟₪▩☁╃,能較好地抑制車牌周圍另外噪聲的影響↟₪▩☁╃,並能容忍一定傾斜角度的車牌•│╃╃。這一演算法有利於類似移動式稽查這種車牌影象噪聲較大的應用•│╃╃。

五☁₪✘、車牌辨認模組

在車牌辨認系統中↟₪▩☁╃,通常採用多種辨認模型相結合的方法來進行車牌辨認↟₪▩☁╃,構建一種層次化的字元辨認流程↟₪▩☁╃,可有效地提高字元辨認的準確率•│╃╃。另一方面↟₪▩☁╃,在字元辨認之前↟₪▩☁╃,使用計算機智慧演算法對字元影象進行前期處理↟₪▩☁╃,不僅可儘可能保留影象資訊↟₪▩☁╃,而且可提高影象質量↟₪▩☁╃,提高相似字元的可區分性↟₪▩☁╃,保證字元辨認的可靠性•│╃╃。

六☁₪✘、車牌辨認結果決策模組

辨認結果決策模組↟₪▩☁╃,具體地說↟₪▩☁╃,決策模組利用一個車牌經過視野的過程留下的歷史記錄↟₪▩☁╃,對辨認結果進行智慧化的決策•│╃╃。其透過計算觀測幀數☁₪✘、辨認結果穩定性☁₪✘、軌跡穩定性☁₪✘、速度穩定性☁₪✘、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↟₪▩☁╃,從而決定是繼續跟蹤該車牌↟₪▩☁╃,還是輸出辨認結果↟₪▩☁╃,或是拒絕該結果•│╃╃。這種方法綜合利用了所有幀的資訊↟₪▩☁╃,減少了以往基於單幅影象的辨認演算法所帶來的偶然性錯誤↟₪▩☁╃,大大提高了系統的辨認率和辨認結果的準確性和可靠性•│╃╃。

七☁₪✘、車牌跟蹤模組

車牌跟蹤模組記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀☁₪✘、辨認結果☁₪✘、可信度等各種歷史資訊•│╃╃。由於車牌跟蹤模組採用了具有一定容錯能力的運動模型和更新模型↟₪▩☁╃,使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被準確地跟蹤和預測↟₪▩☁╃,最終只輸出一個辨認結果•│╃╃。

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