車牌辨認系統(tǒng)的順應(yīng)性急需增強
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目前我國的車牌辨認產(chǎn)品都請求所辨認的車牌大小固定,而對過大和過小的車牌普通都不能辨認。這樣就形成對視頻觸發(fā)的狀況下局部車牌無法被辨認的問題。此外,在有些現(xiàn)場環(huán)境中,由于受外界條件的影響,無法將相機架設(shè)在位置,會形成圖片中車牌不同水平的偏移。
車牌辨認系統(tǒng)對污損車牌的辨認效果不好
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在公路和城市內(nèi)的實踐應(yīng)用過程中,很難所觸及到的車牌都是沒有污損的,車牌在運用幾年之后,難免會呈現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象,而在路面上行駛的車輛也很難都是規(guī)范潔凈的車牌,因而在實踐環(huán)境中,面對破損污舊的車牌,如何進步車牌辨認系統(tǒng)的辨認才能也是實踐需求處理的問題。
車牌識別感光部件對外部環(huán)境的處置
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環(huán)境是影響車牌辨認的主要要素,在采集車輛圖像時,由于環(huán)境光線變化猛烈,白晝光較強、夜間較弱,面光與背光不同,上午和下午的光照方向也不一樣,抓拍圖像時受環(huán)境光線影響較大,車速過高、采集設(shè)備的動態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效。當(dāng)辨認算法以為車牌到達了成像位置時系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開端拍攝,這對觸發(fā)設(shè)備的牢靠性和響應(yīng)速度都有較高的請求。所以要處理環(huán)境形成辨認率低下的問題,還要靠攝像機的感光部件對外部環(huán)境的處置。
對圖像預(yù)處置
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車牌識別中車牌定位之前普通要對圖像做預(yù)處置,然后再停止車牌的定位、分割、辨認等局部。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲,或圖像比照度不強、車牌被局部遮擋、車牌處呈現(xiàn)污點、變臟、含糊褪色、有其它字符區(qū)域干擾、以及呈現(xiàn)因運動產(chǎn)生的圖像含糊失真等狀況,所以定位算法完成起來有較多艱難。關(guān)于字符分割,則可能存在光照不均、污跡嚴重、車牌傾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘連等不利要素,這樣就需求研發(fā)與之順應(yīng)的算法。如算法能順應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等情況的話,那就能夠大大進步車牌辨認的概率。
車牌定位
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從整個圖像中準(zhǔn)確地檢測出車牌區(qū)域,是車牌識別過程的一個重要步驟,如果定位失敗或定位不完整,會直接導(dǎo)致終識別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景,且要考慮不清晰車牌的定位,所以很容易把柵欄,廣告牌等噪聲當(dāng)成車牌,所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識別速度,一般的車牌識別系統(tǒng)都會設(shè)計一個外部接口,讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境設(shè)置不同的識別區(qū)域。
字符識別
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對分割后的字符的灰度圖像進行歸一化處理,特征提取,然后經(jīng)過機器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板進行匹配,后選取匹配度的結(jié)果作為識別結(jié)果。目前比較流行的字符識別算法有:模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點是識別速度快、方法簡單,缺點是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強、適應(yīng)性強、分類能力強但比較耗時;支持向量機法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本;Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù),識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成,且具有統(tǒng)一的樣式,這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響,出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況,如何提高這類字符和易混淆字符的識別率,也是字符識別的難點之一。易混淆字符包括:0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。
所屬分類:集成房屋/
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