在車牌識別系統(tǒng)中，車輛檢測依賴于系統(tǒng)的硬件。我們關(guān)心的是圖像采集后的部分，即圖像采集、圖像預(yù)處理、子圖像定位、字符分割和識別部分。下面馳安科技的小編就來給大家詳解的講解識別系統(tǒng)是如何實(shí)現(xiàn)識別的過程，內(nèi)容如下：

　　一、圖像采集

　　1、在采集的觸發(fā)方式上，車輛圖像的采集有外設(shè)觸發(fā)和視頻觸發(fā)兩種：

　　(1)外設(shè)觸發(fā)采用線圈、紅外等檢測器檢測車輛到達(dá)信號，觸發(fā)采集設(shè)備抓拍。

　　(2)視頻觸發(fā)采用運(yùn)動目標(biāo)序列圖像分析處理技術(shù),實(shí)時(shí)監(jiān)控車道上車輛的運(yùn)動狀況,當(dāng)發(fā)現(xiàn)車輛通過時(shí),觸發(fā)抓拍。我們研究的系統(tǒng)是采用外設(shè)觸發(fā)的方式。通過在路上埋設(shè)電感線圈傳感器,當(dāng)汽車到達(dá)時(shí),線圈傳感器給抓拍控制器一個(gè)信號,抓拍控制單元通知計(jì)算機(jī)通過攝像機(jī)和圖像采集卡把圖像采集回來,啟動后面的車牌識別模塊。

　　2、圖像采集設(shè)備一般由光源、鏡頭、數(shù)字?jǐn)z像機(jī)和圖像采集卡構(gòu)成。采集過程可簡單描述為在光源提供照明的條件下,數(shù)字?jǐn)z像機(jī)拍攝目標(biāo)物體并將其轉(zhuǎn)化為圖像信號,最后通過圖像采集卡傳輸給圖像處理部分。我們在設(shè)計(jì)圖像采集部分時(shí),要考慮到多方面的問題,主要是關(guān)于數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、圖像采集卡和光源方面的技術(shù)。

　　二、圖像預(yù)處理

　　圖像的采集,一般主要是通過攝像頭與計(jì)算機(jī)的視頻捕捉卡直接相連來完成的,由于圖像采集設(shè)備所采集到的圖像可能受惡劣的天氣、變化的光照以及攝像機(jī)拍攝角度等的影響,使得拍攝到的車牌圖像存在污跡、光照不均、亮度太低、對比度太小、傾斜等情況。這些都影響了車牌字符的分割進(jìn)而降低了車牌識別率,圖5即為拍攝到的一個(gè)車圖。因此,必須采取車牌圖像預(yù)處理措施以提高識別率。同時(shí),由于車牌不可避免地存在噪聲,而且由于車牌識別系統(tǒng)在室外小時(shí)工作,光照度大范圍變化,也存在光照不均,亮度太低對比度太小等情況,這些都會降低系統(tǒng)的字符識別率,因此需采取濾噪、光照不均校正和對比度增強(qiáng)等圖像增強(qiáng)措施。預(yù)處理是整個(gè)車牌識別系統(tǒng)的第一步,它的有效與否直接關(guān)系到下一步定位的成功率高低。預(yù)處理的主要目的是增強(qiáng)圖像中的目標(biāo)的信息,減少或者消除非目標(biāo)信息,以有利于下一步的圖像進(jìn)一步處理。對于含有車牌的圖像來說,預(yù)處理主要是為了讓目標(biāo)字符的信息加強(qiáng),并且消除干擾信息,從而便于系統(tǒng)進(jìn)行下面的車牌區(qū)域的定位工作。

　　一般來說,預(yù)處理的方法主要分為空域法和頻域法兩大類四。空域法主要是利用圖像中各點(diǎn)之間的位置關(guān)系與顏色信息來進(jìn)行處理,用于其中預(yù)處理的空域法主要有圖像的點(diǎn)運(yùn)算、圖像增強(qiáng)等頻域法則是將圖像變換到頻域然后再進(jìn)行處理,一般采用的變換方式都是線性正交變換、傅立葉變換、離散余弦變換等,然后根據(jù)目標(biāo)信息的特征進(jìn)行相應(yīng)的濾波處理。一般來說,利用空域法比較直接方便,理解上直觀利用頻域法則有計(jì)算量小、易于消除噪聲等特點(diǎn)。

　　三、車牌定位

　　車牌定位是車牌識別系統(tǒng)中的關(guān)鍵之一,如何在復(fù)雜的背景下克服干擾準(zhǔn)確定位出含有車牌字符區(qū)域直接關(guān)系到車牌識別系統(tǒng)后續(xù)識別部分的正確率。到目前為止,有關(guān)車牌定位的研究很多,其中主要的方法有下面幾種：基于彩色信息的方法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法、基于紋理的方法和人工神纖網(wǎng)絡(luò)方法等。對于背景特別復(fù)雜的車牌定位問題,現(xiàn)在很多都將以土幾的兩種或者兩種以上的方法結(jié)合起來使用。

　　其中基于彩色信息的方法處理較為復(fù)雜,并且與采用的顏色模式有很大關(guān)系數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法只能處理特定類型的背景情況基于邊緣的方法計(jì)算量較大并且對車牌圖像邊緣清晰度的要求較高人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法雖然容錯(cuò)性較強(qiáng),一般收斂速度較慢基于紋理的方法是目前采用較多的一種方法,這一方法計(jì)算量有限,而且基本思路比較直觀,易于理解,特別是針對本文中的識別系統(tǒng)所針對的圖像的特點(diǎn)而言,用這種方法完全可以進(jìn)行處理。圖6即為一張定位好的車牌圖像。

　　四、字符分割

　　在車牌識別系統(tǒng)中,字符分割完成的任務(wù)就是將單個(gè)車牌字符準(zhǔn)確的一個(gè)個(gè)切分出來。字符分割的方法有基于變換、基于聚類技術(shù)和直接投影方法等。

　　字符分割的準(zhǔn)確性非常重要,直接關(guān)系到識別的正確率。本文采用直接投影法并且采用對投影的峰谷分析以及字符的先驗(yàn)大小知識來對車牌字符進(jìn)行分割,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,這個(gè)方法取得了很好的效果。

　　首先來看一下標(biāo)準(zhǔn)車牌的分布特點(diǎn),我們要識別的標(biāo)準(zhǔn)車牌字符分為三個(gè)部分,標(biāo)準(zhǔn)的車輛牌照上有個(gè)字符,首位為省名縮寫漢字,次位為英文字母,再次位為英文字母或阿拉伯?dāng)?shù)字,末四位為數(shù)字,字符總長度為,其中單個(gè)字符統(tǒng)一寬度為,高度為,第二、三個(gè)字符間隔為,這個(gè)間隔又把車牌分成兩個(gè)部分,充分利用這些先驗(yàn)知識有助于對字符邊框的精確切分。

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