在車牌識別系統(tǒng)中，車輛檢測依賴于系統(tǒng)的硬件。我們關心的是圖像采集后的部分，即圖像采集、圖像預處理、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)是如何實現(xiàn)識別的過程，內容如下：

　　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觸發(fā)和視頻觸發(fā)兩種：

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

　　(2)視頻觸發(fā)采用運動目標序列圖像分析處理技術,實時監(jiān)控車道上車輛的運動狀況,當發(fā)現(xiàn)車輛通過時,觸發(fā)抓拍。我們研究的系統(tǒng)是采用外設觸發(fā)的方式。通過在路上埋設電感線圈傳感器,當汽車到達時,線圈傳感器給抓拍控制器一個信號,抓拍控制單元通知計算機通過攝像機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、圖像采集設備一般由光源、鏡頭、數(shù)字攝像機和圖像采集卡構成。采集過程可簡單描述為在光源提供照明的條件下,數(shù)字攝像機拍攝目標物體并將其轉化為圖像信號,最后通過圖像采集卡傳輸給圖像處理部分。我們在設計圖像采集部分時,要考慮到多方面的問題,主要是關于數(shù)字攝像機、圖像采集卡和光源方面的技術。

　　二、圖像預處理

　　圖像的采集,一般主要是通過攝像頭與計算機的視頻捕捉卡直接相連來完成的,由于圖像采集設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而降低了車牌識別率,圖5即為拍攝到的一個車圖。因此,必須采取車牌圖像預處理措施以提高識別率。同時,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等圖像增強措施。預處理是整個車牌識別系統(tǒng)的第一步,它的有效與否直接關系到下一步定位的成功率高低。預處理的主要目的是增強圖像中的目標的信息,減少或者消除非目標信息,以有利于下一步的圖像進一步處理。對于含有車牌的圖像來說,預處理主要是為了讓目標字符的信息加強,并且消除干擾信息,從而便于系統(tǒng)進行下面的車牌區(qū)域的定位工作。

　　一般來說,預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之間的位置關系與顏色信息來進行處理,用于其中預處理的空域法主要有圖像的點運算、圖像增強等頻域法則是將圖像變換到頻域然后再進行處理,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)目標信息的特征進行相應的濾波處理。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算量小、易于消除噪聲等特點。

　　三、車牌定位

　　車牌定位是車牌識別系統(tǒng)中的關鍵之一,如何在復雜的背景下克服干擾準確定位出含有車牌字符區(qū)域直接關系到車牌識別系統(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)學形態(tài)學的方法、基于紋理的方法和人工神纖網絡方法等。對于背景特別復雜的車牌定位問題,現(xiàn)在很多都將以土幾的兩種或者兩種以上的方法結合起來使用。

　　其中基于彩色信息的方法處理較為復雜,并且與采用的顏色模式有很大關系數(shù)學形態(tài)學的方法只能處理特定類型的背景情況基于邊緣的方法計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網絡方法雖然容錯性較強,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而言,用這種方法完全可以進行處理。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就是將單個車牌字符準確的一個個切分出來。字符分割的方法有基于變換、基于聚類技術和直接投影方法等。

　　字符分割的準確性非常重要,直接關系到識別的正確率。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大小知識來對車牌字符進行分割,實驗驗證,這個方法取得了很好的效果。

　　首先來看一下標準車牌的分布特點,我們要識別的標準車牌字符分為三個部分,標準的車輛牌照上有個字符,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數(shù)字,末四位為數(shù)字,字符總長度為,其中單個字符統(tǒng)一寬度為,高度為,第二、三個字符間隔為,這個間隔又把車牌分成兩個部分,充分利用這些先驗知識有助于對字符邊框的精確切分。

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