智能停車系統(tǒng)集成與維護 課件 04 車牌識別原理

車牌識別原理第一節(jié)車牌識別概述車牌識別技術是對攝像機所拍攝的車輛圖像或動態(tài)視頻，經過機器視覺、圖像處理和模式識別等算法處理后，自動讀取車牌號碼、車牌顏色等信息的技術。第一節(jié)車牌識別概述車牌識別系統(tǒng)常見產品形式軟硬件一體式軟硬件開放式軟硬件一體，或者用硬件實現識別功能模塊，形成一個全硬件的車牌識別器，例如DSP。優(yōu)點：對于使用者操作產品時更易操作及控制。對于后期的維護調試也更易于掌握。開放式的軟、硬件體系，即硬件采用標準工業(yè)產品，軟件作為嵌入式軟件。優(yōu)點：硬件采用標準工業(yè)產品，運行維護容易掌握，備品備件采購可以從任何一家產商獲得，不用擔心因為一家產商倒閉或供貨不足而出現產品永久失效或采購困難。第二節(jié)車牌識別主要工作過程第二節(jié)車牌識別主要工作過程1、圖像采集根據車輛檢測方式的不同，圖像采集出發(fā)方式一般分為兩種方式。圖像采集方式外設觸發(fā)視頻觸發(fā)是靜態(tài)模式下的圖像采集，通過車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達等裝置，攝像機在接收到觸發(fā)信號后抓拍圖像。是視頻模式下的圖像采集，車輛進入識別區(qū)后，觸發(fā)模擬線圈，攝像機會自動抓拍識別。第二節(jié)車牌識別主要工作過程兩種觸發(fā)方式對比觸發(fā)類型觸發(fā)方式優(yōu)缺點外設觸發(fā)采用線圈、紅外或其他檢測器檢測車輛通過信號，車牌識別系統(tǒng)接受到車輛觸發(fā)信號后，采集車輛圖像，自動識別車牌，以及進行后續(xù)處理。優(yōu)點：準確率高，性能穩(wěn)定。缺點：需要切割地面鋪設線圈，施工量大。視頻觸發(fā)采用動態(tài)運動目標序列圖像分析處理技術，實時檢測車道上車輛移動狀況，發(fā)現車輛通過時捕捉車輛圖像，識別車牌照，并進行后續(xù)處理。優(yōu)點：施工方便，不需要切割地面鋪設線圈，也不需要安裝車檢器等零部件。缺點：由于算法的極限，該方案的準確率與識別率較之外設觸發(fā)都要低很多。第二節(jié)車牌識別主要工作過程2、圖像處理由于圖像質量容易受光照、天氣等因素的影響，所以在識別車牌之前需要對攝像機和圖像做一些預處理，得到車牌最清晰的圖像。如攝像機的自動曝光處理自動逆光處理，圖像的噪聲過濾、圖像縮放等。

車牌定位的方法都是基于圖像處理的基礎上的，目前使用的經典方法都是經過了大量的實驗才獲得的。主要利用了以下車牌特征：幾何特征(長寬比例一定)形狀及字符排列特征頻譜特征灰度分布特征3、車牌定位第二節(jié)車牌識別主要工作過程第二節(jié)車牌識別主要工作過程4、車牌校正由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌可能會存在傾斜或梯形畸變等變形情況，這時就需要進行車牌校正處理，利于后續(xù)的識別處理。目前常用的校正方法有霍夫變換法、旋轉投影法、透視變換法等。

把定位出來的車牌圖像的字符串再分割成單個字符，利用車牌的底色背景與車牌字符之間的色彩差異，作二值化處理，去除車輛底色背景，再對車牌字符進行分割。二值化處理車牌圖像二值化后去底色切割車牌圖像去底色切割車牌圖像二值化后垂直投影車牌圖像二值化后字符切割車牌圖像字符切割5、字符分割第二節(jié)車牌識別主要工作過程基本原理是將輸入文字與各個標準文字進行模式匹配，計算類似度（或距離），將具有最大類似度（或最小距離）的標準文字作為識別結果。

方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。6、字符識別第二節(jié)車牌識別主要工作過程讀入字符圖像與模板庫中的字符逐一進行相關運算尋找相關度最大值所對應的模板輸出此模板所對應的值第二節(jié)車牌識別主要工作過程7、結果輸出將車牌識別結果以文本格式輸出，包括車牌號、車牌顏色、時間、地點、圖片等。車牌號：京AF0236車牌顏色：藍底牌時間：XXXX地點：XXXX識別率一個車牌識別系統(tǒng)是否實用，最重要的指標是識別率。國際交通技術作過專門的識別率指標論述，要求是24小時全天候全牌正確識別率95%以上。01識別速度識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時實際應用的要求。國際交通技術提出的識別速度是1秒以內，越快越好。02后臺管理系統(tǒng)一個車牌識別系統(tǒng)的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統(tǒng)是否好用。03第三節(jié)車牌識別評價車牌識別系統(tǒng)評價指標停車場無人值守、自動放行，系統(tǒng)自動地識讀經過車輛的牌照并查詢內部數據庫，對于需要自動放行的車輛系統(tǒng)驅動電子門或欄桿機