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车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
车牌识别系统识别原理流程:
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等,其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。
一个车牌识别系统的后台管理体系,决定了这个车牌识别系统是否好用。清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的,因为车牌照污损、模糊、遮挡,或者天气也许很糟(下雪﹑冰雹﹑大雾等等)。后台管理体系的功能应该包括:
1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储,当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失,同时便于事后人工排查;
2、有效的自动比对和查询技术,被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警,如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“jia”的比对结果;
3、一个好的车牌识别系统对于联网运行,还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交换、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。
车牌识别系统的原理是通过图像处理和模式识别技术来识别车辆上的信息。一般来说,车牌识别系统的原理包括以下几个步骤:
1. 图像获取:使用摄像机或其他图像采集设备获取车辆图像。
2. 图像预处理:对获取的图像进行预处理,包括图像增强、去噪、灰度化等操作,以提高后续处理的准确性和效率。
3. 定位:通过图像处理技术,将车辆图像中的区域进行定位和提取。常用的方法包括基于颜色、形状、纹理等特征的定位算法。
4. 字符分割:将图像中的字符进行分割,以便后续的字符识别。常用的方法有基于垂直投影、水平投影、边缘检测等技术。
5. 字符识别:对分割后的字符进行识别,将其转化为可识别的字符编码。常用的方法有基于模板匹配、网络、支持向量机等技术。
6. 字符校验:对识别出的字符进行校验,以排除识别错误的字符。
7. 车牌识别:将识别出的字符按照号的格式组合起来,得到终的号码。
8. 输出结果:将号码输出到显示屏、数据库或其他设备中,以供后续应用。
车牌识别系统的原理主要依赖于图像处理和模式识别技术,通过对图像的处理和分析,提取出号码的信息,并进行识别和校验,终得到正确的号码。
车牌识别系统特色功能
1、对于已经入场的车辆,如果识别错误,可以手动修改识别出错的号码,从而入场记录的准确。
2、当遇到不能识别的(上面有污泥遮挡等),可以手动输入号码入场或者出场。
3、出场对于识别不正确的车辆,可以模糊查询,人工比对确认放行。
4、当遇到有逃费,或者不方便进入该停车场的车辆,可以将其添加至软件的黑明单,同时需将该黑明单到控制器里面,无论是脱机还是在线状态,摄像机识别到该,控制器均不会让该进场。
在高速公路车辆管理中,车牌识别系统得到了广泛的应用。它结合了DSRC技术,成为电子收费(ETC)系统中识别车辆身份的主要手段。当车辆通过ETC道口时,车牌识别系统可以自动识别车辆身份,并实现自动收费,无需车辆停车。
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