来源:烟台追目网络工程有限公司 时间:2024-11-15 16:51:58 [举报]
识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统,如果需要几秒钟,甚至几分钟才能识别出结果,那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如,在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间,速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。
国际交通技术提出的识别速度是1秒以内,越快越好。
由于道路上24小时都通车,车牌识别系统需要全天时、全天候工作,为保障夜间识别准确率,还会配备LED频闪灯或闪光灯来补光。
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。
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。
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。
车牌定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,确定车牌区域。
字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、二值化等处理,定位字符区域,然后根据字符尺寸特征进行字符分割。
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。
结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。
目前车辆自动识别技术已经广泛运用到智能交通行业的各个领域,并起到了重要作用。相信随着科技的发展,需求的提升,车辆自动识别技术会向智能化、人性化等领域发展。
车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术和机器学习算法的系统,用于自动识别车辆上的车牌信息。它通过摄像头或其他图像采集设备获取车辆图像,然后使用图像处理和模式识别算法对车牌进行分割和识别,终输出车牌的文字信息。 车牌识别系统通常包括以下几个主要步骤:
1. 图像采集:使用摄像头或其他图像采集设备获取车辆图像。
2. 图像预处理:对采集到的图像进行一系列的预处理操作,如灰度化、图像增强、噪声去除等,以提高后续处理的效果。
3. 车牌定位:通过图像处理算法,对图像中的车牌进行定位和分割,找到车牌的位置。
4. 字符分割:将车牌中的字符分割开来,以便后续对每个字符进行立识别。
5. 字符识别:对每个字符进行识别,通常使用机器学习算法,如卷积神经网络(CNN)等。
6. 结果输出:将识别到的字符组合起来,输出终的车牌文字信息。
车牌识别系统在交通管理、停车场管理、安防监控等领域具有广泛的应用,可以提高工作效率和智能化水平。
车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车的车牌号码,从而完成识别过程。
将车牌识别设备安装于出入口,记录车辆的牌照号码、出入时间,并与自动门、栏杆机的控制设备结合,实现车辆的自动管理。应用于停车场可以实现自动计时收费,也可以自动计算可用车位数量并给出提示,实现停车收费自动管理节省人力、提率。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区,对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合,自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况,车牌识别管理系统采用了车牌识别技术,达到不停车、免取卡,有效提高车辆出入通行效率。
自动放行
将的牌照信息输入系统,系统自动地识读经过车辆的牌照并查询内部数据库。对于需要自动放行的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过,对于其它车辆系统会给出警示,由值勤人员处理。可用于特殊单位(如军事管理区、保密单位、保护单位等)、路桥收费卡口、住宅区等。
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