停車場車牌識別系統(tǒng)誠信企業(yè)

車牌識別系統(tǒng)可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、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、便攜式應用的要求。4、車牌變形拉伸校正受現(xiàn)場環(huán)境制約，當車牌號圖像偏角過大，系統(tǒng)無法識別，自動根據(jù)圖像變形的程度，進行多角度拉伸，然后從識別到的車牌號中選擇較優(yōu)的車牌號和圖片作為識別結果。

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算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，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合具備一定的技術難度。

車牌識別系統(tǒng)的原理

1、牌照定位

自然環(huán)境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關鍵。5、識別算法——小波算法 神經(jīng)網(wǎng)絡智能分析DSP解馬芯片內(nèi)置車牌號圖像識別算法，車牌號圖像算法采用目前的小波算法，實現(xiàn)對圖像的過濾提取，再通過神經(jīng)網(wǎng)絡智能分析算法加以優(yōu)化。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，蕞后選定一個蕞佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。

2、牌照字符分割

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。隨著人們生活水平的提高，人們對停車環(huán)境和生活品質也提出了更高的要求，停車場收費系統(tǒng)的功能越來越豐富，智能化成停車場大勢所趨，但是要想真正實現(xiàn)智能化的管理，停車場收費系統(tǒng)還需要進一步地完善自身的功能要求。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部蕞小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

3、牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇蕞佳匹配作為結果。所以要解決環(huán)境造成識別率低下的問題，還要靠攝像機的感光部件對外部環(huán)境的處理?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡，由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結果。

車牌識別系統(tǒng)車牌切分模塊

車牌系統(tǒng)的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應用。

車牌識別模塊

在車牌識別系統(tǒng)中，通常采用多種識別模型相結合的方法來進行車牌識別，構建一種層次化的字符識別流程，可有效地提高字符識別的正確率。軟識別系統(tǒng)：依賴IO卡進行車輛檢測、開關道閘等動作，與停車場系統(tǒng)只是軟件嵌入關系，硬件無聯(lián)系。另一方面，在字符識別之前，使用計算機智能算法對字符圖像進行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質量，提高相似字符的可區(qū)分性，保證字符識別的可靠性。