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技術(shù)資料
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車(chē)牌識別系統的特點(diǎn)、應用及技術(shù)指標

出處:http//www.haipaykt.com發(fā)布時(shí)間 : 2016.07.08瀏覽次數 : 5783

ITS(Intelligent Transportation System)是一項以信息通信技術(shù)將人、車(chē)、路三者緊密協(xié)調、和諧統一,而建立起的大范圍內、全方位發(fā)揮作用的實(shí)時(shí)、準確、高效的運輸管理系統,該系統在有效利用現有交通設施、減少交通負荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進(jìn)社會(huì )經(jīng)濟發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量,推動(dòng)社會(huì )信息化及形成新產(chǎn)業(yè)等方面具有極其重要的作用,從而受到世界各國的重視,目前已形成世界交通二十一世紀的發(fā)展方向。
作為核心技術(shù)之一,車(chē)輛牌照識別(license plate recognition,LPR)技術(shù)是公安執法系統、高速公路自動(dòng)收費系統、城市道路監控系統、智能停車(chē)場(chǎng)管理系統等諸多ITS相關(guān)應用系統的重要一環(huán),可以大大簡(jiǎn)化人的勞動(dòng),消除人為干擾,減少乃至杜絕出錯的可能。相對于射頻信號識別和條形碼識別技術(shù),有兩大優(yōu)點(diǎn):

(1)不需要在汽車(chē)上安裝專(zhuān)門(mén)的條形碼或射頻識別標識;

(2)LPR系統本身是基于視頻技術(shù)的識別系統,可方便地進(jìn)行圖像回放、檢索。

車(chē)牌自動(dòng)識別系統主要包括圖像采集、圖像處理、牌照切分、字符識別、近端或遠端數據庫、網(wǎng)絡(luò )支持等工作模塊。
通過(guò)視頻采集卡與計算機相連
車(chē)牌識別技術(shù)的用途

城市交通:交通路口流量統計

智能交通違章監攝管理(電子警察)

高速公路:自動(dòng)收費,自動(dòng)車(chē)輛登記,違章記錄

公安系統:肇事/失竊/犯罪車(chē)輛監測

軍事要塞、機關(guān)、賓館:車(chē)輛自動(dòng)化管理

停車(chē)場(chǎng)及居民小區:進(jìn)出車(chē)輛管理,自動(dòng)計費;


關(guān)鍵:

第二部分:車(chē)輛牌照定位與分割

即從包含整個(gè)車(chē)輛的圖像中找到牌照區域的位置,決定其后的車(chē)牌字符識別。

第三部分:車(chē)牌字符識別

車(chē)牌圖像的特點(diǎn)

我國現有車(chē)輛牌照:4類(lèi)——藍底白字、黃底黑字、黑底白字和白底黑字。

車(chē)輛牌照特征:

(1)一個(gè)省份漢字(軍警牌則為其他漢字)后跟字母或阿拉伯數字組成的7個(gè)字序列。標準車(chē)牌的具體排列格式是:X1X2.X3X4X5X6X7,

(2)車(chē)輛牌照區域牌底與牌字顏色對比大,邊緣非常豐富

(3)在某相對固定的牌照位置拍得的圖像上車(chē)輛牌照子圖像區域高度和長(cháng)度一定,且昌鎬比例一定。車(chē)牌原始尺寸:字寬45mm,字高90mm,間隔符寬10mm,每個(gè)單元間隔12mm。

車(chē)牌定位技術(shù)綜述

出發(fā)點(diǎn):通過(guò)車(chē)牌區域的特征來(lái)判斷牌照。

車(chē)牌主要特征:

(1)    車(chē)牌區域內的邊緣灰度直方圖統計“特征”!哂袃蓚(gè)明顯且分離的分布中心。

(2)    車(chē)牌的幾何特征,即車(chē)輛的寬、高比例在一定范圍內。

(3)    車(chē)牌區域的灰度分布特征,穿過(guò)車(chē)牌的水平直線(xiàn)其灰度呈現連續的峰、谷、峰的分布。

(4)    車(chē)牌區域水平或垂直投影特征。車(chē)牌區域水平或垂直投影呈現連續的峰、谷、峰的分布。

(5)    車(chē)牌形狀特征和字符排列格式特征。車(chē)牌有矩形邊框,字符位于矩形框中且有間隔。

(6)    頻譜特征,即對圖形作行或列的DFT變換。其頻譜圖中包含了車(chē)牌的位置信息。

車(chē)牌定位系統

一個(gè)車(chē)牌定位系統通常包括圖像預處理、車(chē)牌區域搜索、車(chē)牌定位與分割等部分。
車(chē)牌圖像定位的難點(diǎn)
(1)    抓拍圖像受環(huán)境因素干擾(環(huán)境光照不均勻等),照片質(zhì)量很難保證。
(2)    其它字符區域干擾,難以準確定位。
(3)    車(chē)牌出現污點(diǎn),變臟,筆跡模糊,褪色等。
(4)    車(chē)牌被部分遮擋。
(5)    運動(dòng)圖像的模糊失真,形成鋸齒等。
車(chē)牌檢測與定位方法要點(diǎn)

1.    灰度化:將24位真彩色圖像轉換成灰度圖,以便與后續處理的統一和快速。

2.    灰度拉伸:成像時(shí)光照不足或過(guò)強,圖像偏暗或偏亮,經(jīng)處理后使圖像邊緣清晰,牌照區域筆劃特征跟明顯。

3.    邊緣檢測:車(chē)牌子區域邊緣豐富。

4.    模板匹配:在有著(zhù)復雜背景的圖像中找車(chē)牌

車(chē)牌定位的實(shí)現方法

1.    直接法:直接分析圖像的特征

2.    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法:

首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對圖像中一個(gè)個(gè)小窗口進(jìn)行分類(lèi),然后對分類(lèi)結果進(jìn)行綜合,從而得到牌照的準確定位。

3.    基于矢量量化的牌照定位方法:

在對牌照定位的同時(shí)進(jìn)行了圖像的壓縮;

對圖像的處理不是以像素為單位,而是以塊為單位,提高了處理速度;

容易識別圖像中沒(méi)有牌照的情況。

車(chē)牌字符的識別

與通用的OCR識別方法類(lèi)似。

主要算法:

1.基于模板匹配的OCR算法

首先對待識別字符進(jìn)行二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小,然后與所有的模板進(jìn)行匹配,最后選最佳匹配作為結果。改進(jìn):基于關(guān)鍵點(diǎn)的模板匹配算法。

5種簡(jiǎn)單識別器:簡(jiǎn)單模板匹配;外圍輪廓匹配;改進(jìn)穿線(xiàn)法;基于 Hausdorff距離的模板匹配;簡(jiǎn)單分類(lèi)器。

2.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的OCR算法

車(chē)牌字符識別實(shí)現要點(diǎn)

1. 預處理:

(1)    二值化:(彩色分割方法)

難點(diǎn):閾值選擇和牌照類(lèi)型多樣(要統一)

方法:全局閾值(OSTU等)和局部閾值

(2)    傾斜度校正:Hough變換檢測直線(xiàn)傾角。

(3)    字符分割與大小歸一化:統計分析方法

2. 字符識別(OCR)

通用的匹配識別方法,小波變換,分形等

車(chē)牌字符識別的難點(diǎn)

牌照由漢字、字母和數字組成,漢字的筆畫(huà)繁多,圖像要具有更高的分辨力,系統要具有很高的采集和處理速度,要達到實(shí)時(shí)處理。這要求采用的算法簡(jiǎn)潔、實(shí)用、有較高的效率。

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