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车牌识别算法

信息来源:    时间:2018/03/07

 

      汽车牌照自动识别系统是制约道路交通智能化的重要因素,包括车牌定位、字符分割和字符识别三个主要部分。
      由于车辆牌照是机动车唯一的管理标识符号,在交通管理中具有不可替代的作用,因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率,对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较大的容阈,并且要求满足实时性要求。

      该系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用,它主要由图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成,如图所示。其基本工作过程如下:
      1)当行驶的车辆经过时,触发埋设在固定位置的传感器,系统被唤醒处于工作状态;一旦连接摄像头光快门的光电传感器被触发,设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆图像;
      2)由摄像机或CCD 摄像头拍摄的含有车辆牌照的图像通视频卡输入计算机进行预处理,图像预处理包括图像转换、图像增强、滤波和水平较正等;
      3)由检索模块进行牌照搜索与检测,定位并分割出包含牌照字符号码的矩形区域;
      4)对牌照字符进行二值化并分割出单个字符,经归一化后输入字符识别系统进行识别。
1.1 车牌定位
      自然环境下,汽车图像背景复杂、光照不均匀,如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,最后选定一个最佳的区域作为牌照区域,并将其从图像中分离出来。
1.2 字符分割
      完成牌照区域的定位后,再将牌照区域分割成单个字符,然后进行识别。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间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近,并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
1.3 字符识别
      牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

1.4 车牌识别原理
      完成倾斜矫正的二值化车牌B3x, y),按GA36-2007标准车牌,包含了7个字符,设字符高度H,宽度M,每个字符平均宽度L=M/7;实际车牌估计尺寸:字符宽度w=1/2H,定位字符间隙d0=34/90H,非定位字符间隙d1=12/90H, 笔画宽度10/90H每个字符高度和宽度相同。 在车牌图像发生任何变形时,切割分界合理位置- 字符宽度:字符非定位间隙:定位间隙=1/212/9034/90保持不变,字符高宽比例在1/2附近波动。
根据GA362007标准,定位间隙位置存在3种类型: 
类型I: 如“京  X.* X X  X X X: 是最多见的车牌。
类型II:如“京  * X X  X X X警”牌
类型III: 如“使 0 1 4 * X X X
      设第一个字符结束列右偏移d1位置Xl,倒数第三个字符左偏移d1位置Xr,字符宽度w, 则对于任何一种车牌类型, 第一个字符间隙结束列至第4个字符结束区间距离W3。对于长度确定的车牌区域,w3区间内三个字符的相对位置对于不同的车牌类型也不同;其他字符的相对位置固定;推出如下位置关系:字符高度H,字符区域宽度=41/9H
d0:d1:w0=12/45: 34/45:1/2

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