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閱讀：281發(fā)布時(shí)間：2022-4-10
車牌識(shí)別系統(tǒng)的基本工作原理及流程是什么？
車輛牌照識(shí)別是一種對(duì)車輛圖像進(jìn)行定位、分割和識(shí)別的方法，是對(duì)車輛牌照的連續(xù)處理。提出了一種基于車輛的車牌定位算法，從包含車輛和背景的圖像中提取車牌圖像。車牌字符分割是指對(duì)車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理和幾何校正，將字符從車牌圖像中分離出來，形成獨(dú)立的字符。輸入是車牌定位后得到的車牌圖像，輸出是經(jīng)過預(yù)處理和幾何校正得到的每個(gè)字符的點(diǎn)陣數(shù)據(jù)。字符識(shí)別是從字符點(diǎn)陣列數(shù)據(jù)中依次提取字符特征數(shù)據(jù)并給出識(shí)別結(jié)果。車牌識(shí)別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計(jì)，對(duì)車牌識(shí)別過程中的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行阻斷。1.車輛檢測(cè)和跟蹤模塊；汽車檢測(cè)跟蹤模塊主要是分析視頻流，判斷汽車位置，在圖像中跟蹤汽車，記錄汽車位置較好時(shí)刻的汽車特寫圖像。添加該模塊后，系統(tǒng)可以克服各種外界干擾，使識(shí)別結(jié)果更加合理，從而可以檢測(cè)到無照汽車并輸出識(shí)別結(jié)果。2.車輛牌照定位模塊。車牌定位模塊是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，非常重要，定位精度對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的性能有很大影響。該系統(tǒng)*摒棄了以往的算法思想，實(shí)現(xiàn)了一種基于學(xué)習(xí)多特征融合的車牌定位算法，適應(yīng)各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像頭角度。3.車牌校正和精確定位模塊。由于拍攝條件的限制，圖像中的車牌必然會(huì)有一定程度的傾斜。為了進(jìn)一步提高車牌圖像的質(zhì)量，需要一個(gè)定位校正環(huán)節(jié)來為分割識(shí)別模塊做準(zhǔn)備。使用設(shè)計(jì)良好的快速圖像處理濾波器，不僅計(jì)算速度快，而且充分利用了車牌的整體信息，避免了局部噪聲的影響。該算法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，通過對(duì)多個(gè)中間結(jié)果的分析，可以準(zhǔn)確定位車牌，從而進(jìn)一步減少非車牌區(qū)域的影響。4.車輛牌照分割模塊。車牌分割模塊利用車牌文本的灰度、顏色和邊緣分布特征，可以有效控制車牌周圍其他噪聲的影響，也可以分割出一定傾角的車牌。該算法有利于相似移動(dòng)檢測(cè)方法在高噪聲車牌圖像中的應(yīng)用。5.車牌識(shí)別模塊。在車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)中，通常采用多種識(shí)別模型的組合進(jìn)行牌照識(shí)別，建立分級(jí)的字符識(shí)別過程，可以有效提高字符識(shí)別的準(zhǔn)確率。在字符識(shí)別之前，利用計(jì)算機(jī)智能算法對(duì)字符圖像進(jìn)行預(yù)處理，不僅可以盡可能地保留圖像信息，還可以提高圖像質(zhì)量，增強(qiáng)相似字符的可分性，保證字符識(shí)別的可靠性。6.車牌識(shí)別結(jié)果判斷模塊。特別是識(shí)別結(jié)果決策模塊，利用車牌在視覺過程中留下的歷史記錄，對(duì)識(shí)別結(jié)果做出智能決策。該方法通過計(jì)算觀察幀數(shù)、識(shí)別結(jié)果的穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度來評(píng)價(jià)車牌的綜合可信度，從而決定是繼續(xù)跟蹤車牌、輸出識(shí)別結(jié)果還是拒絕接受識(shí)別結(jié)果。該方法充分利用了圖像中所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識(shí)別算法帶來的偶然誤差，提高了系統(tǒng)的識(shí)別率，使識(shí)別結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。
7.車輛牌照跟蹤模塊。車牌跟蹤模塊可以記錄每幀圖像中車牌的位置、外觀、識(shí)別結(jié)果、可信度等歷史信息。在車牌跟蹤模塊中，由于使用了具有一定容錯(cuò)性的運(yùn)動(dòng)模型和更新模型，可以對(duì)短時(shí)間遮擋或瞬間模糊的車牌進(jìn)行正確的跟蹤和預(yù)測(cè)，從而達(dá)到一次性識(shí)別的目的。
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