2023-12-13 03:52:07 | 玩车网
简述车牌识别流程:图像捕捉采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出车牌识别⼀体机抓拍的结果。
图像捕捉采集:通过高清摄像抓拍主机对卡口过车货车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。
预处理:图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素,因此,需要对高清摄像机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
车牌定位:对该区域再来一波扫描。因为是二值化图片,如果有车牌号,那就一定会有黑白变化,尤其是纵向方向。这样我们就缩小了范围,就能够很快找到车牌。
字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理,进一步精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割,并将字符大小进行归一化处理。
字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,获得特定字符的表达方式,然后通过分类判别函数和分类规则,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别,就可以识别出输入的字符图像。
输出车牌识别⼀体机抓拍的结果:将车牌识别的的结果以文本格式输出。
车牌识别系统简介 玩车网
车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition,VLPR)是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。
什么是车牌识别对接系统?
车牌识别对接系统是一种基于人工智能技术的自动识别系统,能够识别车辆的车牌号码、颜色、型号等信息,并将这些信息与其他系统进行对接。
车牌识别对接的应用场景
车牌识别对接技术广泛应用于停车场自动支付、高速公路收费、城市交通管理、安防监控等领域,能够提高交通管理效率、降低管理成本、改善交通安全状况。
车牌识别对接的具体步骤
车牌识别对接主要包括以下几个步骤:
车辆进入摄像头视野,摄像头开始拍照。
车牌识别系统对照片进行处理,提取车牌信息。
将车牌信息与相关数据库进行比对,获取车辆信息。
根据车辆信息,自动执行相应的操作,如控制停车场道闸开关、向交通管理平台上传信息等。
车牌识别对接系统的主要技术
车牌识别对接系统主要使用以下技术:
图像处理技术:对车牌图片进行滤波、二值化等处理,提取车牌区域。
模式识别技术:对提取出的车牌区域进行特征提取和匹配,识别车牌号码。
机器学习技术:通过对大量车辆数据进行训练,提高车牌识别准确率。
分布式系统技术:将车牌识别系统和其他业务系统进行对接,实现数据共享和统一管理。
车牌识别对接系统的优势
相比传统的车辆管理方式,车牌识别对接系统具有以下优势:
高效:自动识别车牌信息,节省人力耗时。
准确:采用先进的识别技术,准确率高。
安全:实现了实时监控,增强了车辆管理安全性。
智能:可以与其他业务系统进行对接,实现信息共享。
节省成本:减少了人力、物力等成本。
车牌识别对接系统的实现
车牌识别对接系统的实现需要具备以下条件:
摄像头和计算机等硬件设施。
车辆数据和图片库,用于训练和匹配。
车牌识别对接软件,实现对车牌号码的自动识别和对接。
与其他业务系统的对接接口。
车牌识别对接系统的发展趋势
随着人工智能技术的发展,车牌识别对接系统也将不断演进和完善。未来,车牌识别对接系统将具有更高的准确率、更广的应用场景,更好地服务于城市交通管理和社会公共安全。
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