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識別控制單元

　　識別控制單元其實是一臺能適用于惡劣環(huán)境運行的嵌入式工控機，其內(nèi)嵌識別控制軟件，要實現(xiàn)觸發(fā)檢測、攝像機抓拍控制、車牌識別或網(wǎng)絡(luò)上傳等多項功能。當觸發(fā)單元檢測到車輛駛?cè)胱ヅ膮^(qū)域時，即發(fā)送信號給識別控制單元。隨后識別控制單元對抓拍的信息進行處理，即對抓拍的圖片進行分析和識別，其中主要是車牌死別。識別其一般包括車牌定位，車牌切分，二值化和終的字符識別等。有的算法還會有圖像校正，陰影處理等?，F(xiàn)在的車牌識別系統(tǒng)還會引入了目標跟蹤技術(shù)，并且引入顏色識別、車型識別、車標識別技術(shù)等?；趶淖ヅ牡酵瓿勺R別和上傳都基于前端設(shè)備的系統(tǒng)，即完整地包括單元、補光單元、觸發(fā)單元、識別控制單元，這也是目前較多見的系統(tǒng)組成方式。但也有的車牌識別系統(tǒng)前端只完成抓拍，即只包含單元、補光單元、觸發(fā)單元，并將抓拍的信息上傳管理中心，而由管理中心來完成車牌識別工作。

　在運動(光流)場確定之后，去除隨機噪聲及一些過小的運動，認為在檢測時段內(nèi)運動向量始終在一定范圍內(nèi)保持一致的那些區(qū)域?qū)儆谝粋€物體，從而可以確定出各運動目標(車輛)在各個時刻的運動參數(shù)(速度，方向等).

　　基于車光流場分析進行跟蹤的方法，可以很的計算出運動目標的速度，但是這種方法采用迭代的方法·計算時間較長，無法進行實時的跟蹤，并且該方法只考慮利用光流散據(jù)來進行決策，所以受到被估算的光流場精度的限制.這些方法受到噪聲的影響嚴重·而且·分割所得的運動對象的邊緣精度不夠.在運動不完全的情況下，則會產(chǎn)生分割結(jié)果不完整等問題。

　　另外，由于運動場并不是很可靠，因此通常在物體邊界或紋理不突出區(qū)域產(chǎn)生錯誤，從而會對分割結(jié)果產(chǎn)生明顯的影響，因此，由于各方面的限制，使得基于光流法的運動分割并不適合交通場景下的運動分析。

車牌識別的技術(shù)參數(shù)介紹

車牌識別該系統(tǒng)采用車牌識別系統(tǒng)開發(fā)研制而成，它將計算機視覺技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)技術(shù)、機械、電子自動化設(shè)備、計算機以及智能卡技術(shù)有機的結(jié)合起來，從而對各類出入車輛進行有效的管理。通過車牌號判斷是否內(nèi)車輛，道閘自動開啟。外部車輛駛?cè)胄枰斯ご_認。黑名單比對，提示報警和車輛流量統(tǒng)計功能。采用的大型數(shù)據(jù)庫軟件Microsoft SQL Server 2000。操作界面統(tǒng)一，全程在線幫助，的兼容性。車牌自動識別，實時監(jiān)視，報表。

　　哈爾濱車牌識別的技術(shù)參數(shù)：

　　1、夜間整牌識別率在 87～95%之間(與光照條件有關(guān));

　　2、 圖像彩色等級： 24位真彩色

　　3、平均無故障持續(xù)運行時間 MTBF≥30000小時。

　　4、日間整牌識別率≥ 95% ;

　　5、允許車輛行駛速度：0～235公里/小時

　　6、識別時間小于 0.3秒/輛次 ;

　　7、 圖像灰度等級： 256級，

　　8、抓拍圖片分辯率：768*576、720*576、704*576

　　9、車牌識別系統(tǒng)(車牌率> 99.9% ;

一個完整的車牌識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像、車牌識別等幾部分(如圖1所示)。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像單元，當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。

　　車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動式、便攜式應(yīng)用的要求。

　　系統(tǒng)進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。