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停车场系统

车牌识别系统实现“互联网+智慧停车”成为最有效的方案

2019-03-04

现往常,各行各业都在积极拥抱互联网,停车行业也不另外,从最原始的人工管理,慢慢的到智能车牌辨认管理,随着社会的开展,城市中的汽车越来越多。车辆集中寄存管理的场所被人类提出车辆进出的次序、车辆寄存的平安性、车辆寄存管理的有偿性等请求,车牌识别技术的运用也大大满足人们的需求,也是完成聪慧停车的动力所在。


一、车牌自动识别的流程

车牌自动识别流程是系统前端采用了嵌入式高清一体化摄像机,可完成百万级分辨率的视频和图片码流输出,内置了高性能DSP芯片,支持内置智能算法、可完成视频检测、车牌自动辨认等功用。

内置相机的车牌自动辨认系统运用了共同的纹理+模型算法,具有定位精准,辨认速度快,辨认精度高,误识率低等特性,不但能捕获有车牌的车辆,关于无牌车同样也能停止正常捕获。将传统形式中基于后端效劳器或前端工控机的车牌辨认算法移植到前端相机中,具有高集成度,高稳定性,高顺应性等特性,相比传统的PC或工控机形式,更能顺应实践道路的复杂环境,更能满足智能交通系统中全天候工作的请求。

采用了动态视频辨认技术,完成对视频流每一帧图像停止辨认,从而到达增加辨认比对次数,大大进步了辨认的效率和精确率。

车辆牌照的自动辨认主要是基于图像分割和图像辨认理论,对含有车辆号牌的图像停止剖析处置,从而肯定牌照在图像中的位置,并进一步提取和辨认出文本字符。

辨认的详细步骤分为车牌定位、车牌提取、字符识别。在自然环境中,相机首先对采集到的视频图像停止大范围相关搜索,找到契合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步剖析、评判,最后选定一个最佳的区域作为牌照区域,并将其从图象中分割出来。

完成牌照区域的定位后,再将牌照区域分割成单个字符,然后停止辨认,车牌辨认算法采用基于模板匹配算法,首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与一切的模板停止匹配,最后选最佳匹配作为结果,经过这种屡次比对的方式极大了进步了车牌辨认的精确率。

二、车牌自动辨认系统应用特性

1、强大的ISP处置才能

车牌自动识别系统的辨认率与牌照质量和拍摄的图像质量有十分亲密的关系,不但牌照自身的生锈、污损、油漆剥落、字体褪色等各种要素会大大影响车牌辨认的精确性,而且拍摄的环境能否理想也会给车牌辨认带来很大的影响。

智能交通摄像机内置了强大的ISP处置功用,可提供视频稳定、面部检测、噪声过滤、自动白均衡、自动曝光以及伽马校正、边缘加强等功用,将图像质量和效果提升到一个新的层次,不但改善了用户实践观感,更为智能化应用如车牌辨认等提供了很好的运算剖析根底,充沛保证了较高的车牌辨认的精确率。

2、对光照气候背景良好的顺应性

很多车牌辨认系统在阴天时辨认率较高,晴天时反而降落以至无法辨认。直射光状况下,拍摄方向与阳光映照方向相同,拍摄到的车牌区域很亮招致字符笔划较粗、互相粘连,而且我国的车牌都采用反光漆,严重时会呈现镜面反射,无法看清车牌号码。

另外,车体外表的反光产生的亮线、光晕也会对辨认形成影响。牌照辨认多数用于辨认运动中的车辆,车牌区域在整个图像中是不固定的,普通摄像机无法依据车牌区域停止调理。夜间环境下车辆开启车灯,普通摄像机受大灯的影响削弱曝光强度形成图像车牌区域很暗,无法看清号码,车大灯的光线还可能构成大面积光晕遮挡牌照区域。


作为城市静态交通里重要的一环,停车场在越来越智能化的今天,智能车识别认技术为此起到了关键作用。随着计算机技术的不时进步和软件智能化应用算法的开展,车牌辨认技术将会愈加的成熟,将逐步取代IC刷卡,为停车场出入口管理的智能化带来又一次严重革新。车牌识别技术对维护交通平安和城市治安,避免交通梗塞,完成交通全自动化管理有着理想的意义,是完成聪慧停车的最大动力。

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