一、工程测试：? 1、标准镜头5mm;直线距离(m)与像素(p)的相关大小整理如下：?3.5m—156p;4m—140p;5m—112p;?5.5m—105p;6m—96p;7m—82p。?2、标准镜头4mm;直线距离(m)与像素(p)的相关大小整理如下：?2.5m—156p;3m—140p;4m—112p;?4.5m—105p;5m—96p;6m—82p。?二、识别要求：? 小识别(90-120像素)，大识别(120-160像素)。全分辨率抓拍触发地感的现场车辆照，宽度大小(通过图画软件框定可显示像素大小)。? 三、工程原则：? 直线距离：抓拍机镜头至地感外侧边的直线距离，一般5mm镜头为5米左右，4mm镜头为4米左右。? 四、工程要求：? 1、一体机架设高度：一般标准在1.5m-1.8m;? 2、摄像机立柱：装在道闸内侧，离闸杆距离大约50cm处;防止闸杆挡住摄像机抓拍?从而影响识别效果;? 布线：网络线、电源线、地感开关量信号线(接车检输出端)。? 3、出入口地感位置：一体机长度占据0.5米，根据勾股定律(a2+b2=c2)计算：?1)5mm镜头的摄像机镜头应该与闸杆的水平距离保持在4.3米左右。如果摄像机高度每超出0.5米，应该缩小0.25米左右。? 2)4mm镜头的摄像机镜头应该与闸杆的水平距离保持在3.2米左右。如果高度每超出0.5米，应该缩小0.25米左右。? 4、减速带位置：装在出入口地感外侧大约1m处，保证跟随车车头不触及地感。为避免车主尾随跟车太近，应竖立一个温馨提示牌，保持在3米以外。? 5、补光灯：立柱高度在0.6米，装在地感内侧边50cm-80cm处(保持正面补光)，通过射在地感线圈上可以反射到上，确保识别效果。? 6、监控画面(底部倾斜度)：尽量保持宽度与水平平行，不超过15度。?由此系统要求，便可引出该系统对现场环境的要求了。另根据其他项目所遇到的问题，具体总结了以下几点：? 1、车辆进入图像抓拍区时车辆为正对摄像机效果。2、安装识别的场所，应有足够直线距离，方便安装调试，该距离可这样算(车辆长 度+摄像机识别距离
)。? 3、避免90°转弯后安装识别系统设备。?4、避免上下坡处安装识别系统设备。? 5、避免现场混乱环境安装此系统(行人众多，经常有行人入出车辆通道，容易遮住)。?6、避免下雨时道路积水污水严重的通道(容易遮挡)。







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自动识别系统识别原理

识别流程

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、识别号码的处理机（如计算机）等，其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。某些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。一个完整的识别系统应包括车辆检测、图像采集、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。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。

车辆检测

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

号码识别

为了进行识别，需要以下几个基本的步骤：
1、 牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与识别互相配合、互相验证。
一、牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽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分析、评判，选定一个的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
二、牌照字符分割
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
三、 牌照字符识别方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。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，然后与所有的模板进行匹配，选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了识别的识别率，也正是识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。



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识别技术工作原理

1、车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。

2、图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。

3、预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。

4、定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定区域。

5、字符分割：在图像中定位出区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

6、字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

7、结果输出：将识别的结果以文本格式输出。

识别技术难点

1、文件分辨率低，通常由于较远，有时是由于低端相机导致的；

2、图像模糊，尤其是运动模糊；

3、由于，反射或阴影造成的光照和对比度较差；

4、(部分)遮挡，通常是拖车杆或上的污渍；

5、前后识别结果不同，如拖车，露营车等；

6、采集时，车道在相机视角中发生改变；

7、字体不同，常见于一些浮夸的；

8、规避识别的手段。

识别技术触发方式

1、外设线圈触发

工作方式是指采用线圈、红外或车辆检测器通过信号，识别系统接受到车辆触发信号后，采集车辆和图像，自动识别进行后续处理。该方法的优点是触发率高，性能稳定;缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大。

2、视频触发方式

是指识别系统采用动态运动目标序列图像分析处理算法技术，实时检测车道上车辆移动状况，发现车辆通过时捕捉车辆图像，识别照，并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显着，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设线圈触发都要低很多。

识别技术识别率低的解决办法

1、更换摄像机或调整摄像机角度

通常建议车辆调整车辆前部再进入识别区域，以便可以抓取到高清的照。相机的水平角度应保持在15度和20度之间。具体细节需根据现场环境调整拍摄机的角度。

2、增加减速带

当车速过快的时候，容易掉帧，识别不出来，所以可以看到大部分厂家的处理方法就是，加一个减速带。

3、增加辅助相机

如果车道越宽的话，识别相机对抓拍的准确率就会越低。一般来说车道设计在3米宽左右最为合适。过窄车辆通行不便，过宽就会导致角度过大。(车道宽度建议增加辅助相机)

4、增加补光灯

当识别摄像头在室外使用时，太多的光线会导致反射，识别率会降低，并且夜间缺乏照明需要辅助照明。其次遇到大雨，大雪等天气，识别率会比平时略有下降。



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