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亳州车牌识别系统的识别原理是怎样的

关键词:亳州识别,亳州识别系统

详细信息

      识别摄像机是特地针对停车场行业,推出的基于嵌入式的智能高清辨认一体机产品,集辨认、摄像、前端贮存、补光等一体,采用高清宽动态CMOS和TI DSP,峰值计算才能高达6.4Ghz。基于自动曝光控制算法,成像优良。具有性能、多功用、高顺应性、强稳定性等特性,是停车场管理系统辨认功用的应用形态。

     嵌入式辨认算法:综合辨认率高于99.58%;

     优良的成像自动控制:自动跟踪光线变化、有效抑止顺光和逆光;夜间抑止汽车大灯;补光灯基于图像剖析算法停止控制,防止了传统基于光敏电阻补光的不稳定性;

     可脱机运转:前置数据存储功用;

     无车辆智能处置:多触发机制保证无(或严重污损等)车辆的正常通行管理。

      识别摄像机采用的宽动态CMOS、基于的部分曝光、图像算法控制的补光技术等,完整区别于普通的识别摄像机,能够自动跟踪光线变化,有效抑止顺光和逆光,特别在夜间能够抑止汽车大灯的干扰,从而明晰地捕捉。特别是基于图像算法控制的补光,防止了传统光敏电阻补光的不稳定性,从而完整保证了在黑夜、逆光、大灯直射、恶劣天气等环境下的良好成像效果。
 




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 许多用户已经开发了识别系统多年,并且用途广泛。本文根据其应用现状,详细介绍了识别技术的主要内容,并希望为读者提供一点参考。

识别器采用智能补光技术专用成像系统,基于计算机图像处理技术对捕获的图像进行分析,通过定位,旋转,校正,分割,识别等方式自动识别。

高速公路收费管理

1.网络计费系统

目前的收费系统存在一些问题:例如司机之间的换卡,导致收费损失;收费员欺骗车辆,造成收费损失;收费员手工打印,工作量大,容易出错;免费汽车和黑名单汽车没有信息管理。

系统在入口和出口通道安装标识符,可以解决上述问题,防止司机换卡,避免收费损失。辅助车辆分类自动建立与和车型对应的模型库,以防止车辆降档;信息是自动识别,收费检查,避免错误;建立免费车辆数据库,只有免费车辆数据库中的车辆可以免费发布;建立黑名单车辆数据库,当黑名单车辆通过出口时,系统会自动报警,提示相关处理。

2,多路径识别分账科系统

在网络化计费系统的构建中,他们面临着多路径识别和结算问题。在联网充电环境中,不可避免地存在高速公路循环情况,即,车辆可以通过网络内的不同线路从一个点行进到目的地。在投资主体多样化的道路网络环境中,路径识别不仅涉及如何计算每个交通车辆的通行费,还考虑了分摊收费单位收费的问题以及拆分收费单位的问题。收费是直接的,它与各种高速公路的合法利益有关。

为了解决上述问题,在收费公路网的所有收费站和出口车道上安装了识别器;龙门式识别系统安装在模糊路径的关键点。该系统限度地发挥识别的作用,为路径识别提供专业,实用的管理决策和服务信息,大大提高了充电效率和监管水平。图7显示了多路径识别和分账科系统的网络结构和功能。

公路超限治疗

1.超限检测站快速检测系统

当货运车辆经过高速公路超级站时,由于复杂的检查过程,经常会造成交通拥堵。大多数高速公路超级测试站也使用手动输入和记录方法。平均而言,每辆货车需要2-3分钟才能被检测到。一些交通流量大的交通拥堵通常会造成交通拥堵。

安装自动识别系统后,检测到的车辆的号和负载能力将自动输入计算机,无需手动记录。每辆卡车只需10秒钟就可以检查,大大节省了资金。检测时间提高了工作效率和执法的透明度



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自动识别是一种模式识别技术,它使用车辆的动态视频或静止图像来自动识别号和颜色。硬件基础通常包括触发装置(监视车辆是否进入视野),摄像装置,照明装置,图像采集装置,识别号码的处理器(例如计算机),以及软件核心包括定位算法,字符分割算法和光学字符识别算法等。一些识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能,这被称为视频车辆检测。完整的识别系统应包括几个部分,如车辆检测,图像采集和识别(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像获取单元,并且获取当前视频图像。识别单元处理图像,找到位置,然后划分中的字符进行识别,然后形成号码以便输出。车辆检测

车辆检测可以使用埋地线圈检测,红外检测,雷达检测技术,视频检测等方法。视频检测可以避免损坏路面,无需连接外部测试设备,无需纠正触发位置,省钱,更适合移动和便携式应用。

该系统进行视频车辆检测,需要具有较高的处理速度,并采用的算法实现图像采集和处理,而不会大幅丢帧。如果处理速度慢,则引起帧丢失,使得系统无法以更快的行进速度检测到车辆,并且也难以确保识别处理在有利于识别的位置处开始,这影响了系统识别率。因此,将视频车辆检测与自动识别相结合具有一定的技术难度。

号码识别

为了进行识别,需要以下基本步骤:

1)定位,定位中的位置;

2)字符分开,中的字符分开;

3)字符识别,识别划分的字符,形成号码。

在识别过程中,根据不同的算法识别颜色,这些算法可以在上述不同的步骤中实现,通常与识别和相互验证协作。

1定位

在自然环境中,汽车图像背景复杂,照明不均匀。如何准确确定自然背景下的面积是整个识别过程的关键。首先,对收集的视频图像进行大规模相关搜索,找到符合特征的一些区域作为候选区域,然后进一步分析和判断候选区域,确定区域。选择作为牌照区域,并将其与图像分开。

2字符分割

在完成牌照区域的定位之后,将牌照区域划分为单独的字符然后识别。字符分割通常使用垂直投影。由于角色在垂直方向上的投影必须占据角色之间的局部最小值或角色内的间隙,因此该位置应满足角色的字符写入格式,字符,大小限制和一些其他条件。垂直投影法对复杂环境下汽车图像的字符分割有很好的效果。

3字符识别

该方法主要基于模板匹配算法和基于人工神经网络的算法。基于模板匹配算法,首先将分割后的字符二值化并缩放到字符数据库中模板的大小,然后与所有模板匹配,以选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先提取字符,然后利用获得的特征训练神经网络分配器;另一种方法是直接将图像输入网络,网络自动实现特征提取,直到识别结果为止。

在实际应用中,识别系统的识别率也与质量和拍摄质量密切相关。的质量会受到各种因素的影响,如生锈,污渍,油漆剥落,字体褪色,遮挡,倾斜,高光反射,多牌照,假牌照等;实际的拍摄过程也会受到环境亮度,拍摄方式,车速等因素的影响。这些影响因素在不同程度上降低了识别识别率,这也是识别系统的难点和挑战。为了提高识别率,除了不断改进识别算法外,我们还应该找到克服各种光照条件的方法,使收集的图像最有利于识别。



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