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車牌識別算法

信息來源:    時間:2018/03/07

 

      汽車牌照自動識別系統是制約道路交通智能化的重要因素,包括車牌定位、字符分割和字符識別三個主要部分。
      由于車輛牌照是機動車唯一的管理標識符號,在交通管理中具有不可替代的作用,因此車輛牌照識別系統應具有很高的識別正確率,對環境光照條件、拍攝位置和車輛行駛速度等因素的影響應有較大的容閾,并且要求滿足實時性要求。

      該系統是計算機圖像處理與字符識別技術在智能化交通管理系統中的應用,它主要由圖像的采集和預處理、牌照區域的定位和提取、牌照字符的分割和識別等幾個部分組成,如圖所示。其基本工作過程如下:
      1)當行駛的車輛經過時,觸發埋設在固定位置的傳感器,系統被喚醒處于工作狀態;一旦連接攝像頭光快門的光電傳感器被觸發,設置在車輛前方、后方和側面的相機同時拍攝下車輛圖像;
      2)由攝像機或CCD 攝像頭拍攝的含有車輛牌照的圖像通視頻卡輸入計算機進行預處理,圖像預處理包括圖像轉換、圖像增強、濾波和水平較正等;
      3)由檢索模塊進行牌照搜索與檢測,定位并分割出包含牌照字符號碼的矩形區域;
      4)對牌照字符進行二值化并分割出單個字符,經歸一化后輸入字符識別系統進行識別。
1.1 車牌定位
      自然環境下,汽車圖像背景復雜、光照不均勻,如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區,然后對這些侯選區域做進一步分析、評判,最后選定一個最佳的區域作為牌照區域,并將其從圖像中分離出來。
1.2 字符分割
      完成牌照區域的定位后,再將牌照區域分割成單個字符,然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近,并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
1.3 字符識別
      牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法?;谀0迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數據庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,選擇最佳匹配作為結果?;谌斯ど窠浘W絡的算法有兩種:一種是先對字符進行特征提取,然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網絡,由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

1.4 車牌識別原理
      完成傾斜矯正的二值化車牌B3x, y),按GA36-2007標準車牌,包含了7個字符,設字符高度H,寬度M,每個字符平均寬度L=M/7;實際車牌估計尺寸:字符寬度w=1/2H,定位字符間隙d0=34/90H,非定位字符間隙d1=12/90H, 筆畫寬度10/90H每個字符高度和寬度相同。 在車牌圖像發生任何變形時,切割分界合理位置- 字符寬度:字符非定位間隙:定位間隙=1/212/9034/90保持不變,字符高寬比例在1/2附近波動。
根據GA362007標準,定位間隙位置存在3種類型: 
類型I: 如“京  X.* X X  X X X: 是最多見的車牌。
類型II:如“京  * X X  X X X警”牌
類型III: 如“使 0 1 4 * X X X
      設第一個字符結束列右偏移d1位置Xl,倒數第三個字符左偏移d1位置Xr,字符寬度w, 則對于任何一種車牌類型, 第一個字符間隙結束列至第4個字符結束區間距離W3。對于長度確定的車牌區域,w3區間內三個字符的相對位置對于不同的車牌類型也不同;其他字符的相對位置固定;推出如下位置關系:字符高度H,字符區域寬度=41/9H
d0:d1:w0=12/45: 34/45:1/2

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