車牌識別系統(tǒng)停車場通行:車牌識別系統(tǒng)道閘一體機能使入口高通行效率可達20部車/分鐘,結合自助繳費終端,出口亦可達到與入口一樣的通行效率,避免停車場內外車輛排隊擁堵。
節(jié)能減排、低碳環(huán)保:通過車牌識別一體機的快速車牌識別,車輛進出無需頻繁剎車起步,減少碳排放量和車輛的損耗,降低PM2.5,共同創(chuàng)造綠色中國。
車牌識別系統(tǒng)的字符分割
定位出車牌區(qū)域后,由于并不知道車牌中總共有幾個字符、字符間的位置關系、每個字符的寬高等信息,所以,為了車牌類型匹配和字符識別正確,字符分割是的一步。字符分割的主要思路是,基于車牌的二值化結果或邊緣提取結果,利用字符的結構特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息,一方面把單個字符分別提取出來,也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理;另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有:連通域分析、投影分析,字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn),有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。
車牌識別系統(tǒng)的字符識別
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)過機器學習或與字符數(shù)據(jù)庫模板進行匹配,后選取匹配度的結果作為識別結果。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)絡法學習能力強、適應性強、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練樣本;Adaboost分類法能側重于比較重要的訓練數(shù)據(jù),識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯數(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。
車牌識別系統(tǒng)的車牌識別結果輸出:將車牌識別結果以文本格式輸出,包括車牌號,車牌顏色,車牌類型等。車牌識別系統(tǒng)作為停車場運作和城市交通管理領域的智能化工具,具備許多特的功能特點。
車牌識別系統(tǒng)還可以與其他智能設備和系統(tǒng)相結合,比如與智能導航系統(tǒng)結合可以為駕駛員提供實時的路況信息和導航引導、與智能停車系統(tǒng)結合可以實現(xiàn)車位預約和導引等功能,拓寬更大的應用范疇。
所屬分類:軟件/車牌識別系統(tǒng)
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