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车牌识别系统的基本工作原理和流程

车牌识别系统的基本工作原理和流程
车牌识别系统的基本工作原理和流程
车牌识别系统的基本工作原理和流程
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编辑时间 : 2021-02-01

温州车牌识别系统的基本工作原理和流程


  车牌识别是依次实现车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别算法的过程。车牌定位是从包含汽车和背景的图像中提取车牌图像。输入原车图像,输出车牌图像。


  车牌字符分割是指通过预处理和几何校正将字符从车牌图像中分离出来,分割成独立的字符。输入是车牌定位后得到的车牌图像,输出是经过预处理和几何校正后得到的一组单字符图像,得到每个字符的点阵数据。字符识别是从单个字符点阵数据中依次提取字符特征数据,并给出识别结果。


车牌识别系统的基本工作原理和流程


温州车牌识别


  温州车牌识别系统采用高度模块化的设计,将车牌识别过程的各个环节作为一个独立的模块。


  车辆检测和跟踪模块


  车辆检测跟踪模块主要是对视频流进行分析,判断车辆在视频流中的位置,在图像中对车辆进行跟踪,记录车辆位置最佳时刻的车辆特写画面。通过跟踪模块的加入,系统可以很好的克服各种外界干扰,从而获得更合理的识别结果,并且可以检测并输出无照车辆。


  车牌定位模块


  车牌定位模块是一个非常重要的环节,是后续环节的基础,其准确性对系统整体性能有很大影响。该车牌系统完全摒弃了以往的算法思路,实现了一种新的基于学习和多特征融合的车牌定位算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像头角度。


  车牌校正和精定位模块


  由于拍摄条件的限制,图像中的车牌必然会有一定程度的倾斜,因此需要一个校正和精细定位的环节来进一步提高车牌图像的质量,为分割识别模块做准备。使用设计良好的快速图像处理滤波器,不仅计算速度快,而且利用了车牌的全部信息,避免了局部噪声的影响。使用该算法的另一个优点是通过分析多个中间结果可以准确定位车牌,进一步降低了非车牌区域的影响。


  车牌分割模块


  车牌系统的车牌分割模块利用了车牌字符的灰度、颜色、边缘分布等多种特征,能够更好地抑制车牌周围其他噪声的影响,并能容忍一定倾角的车牌。该算法有利于噪声较大的车牌图像的应用,如移动检测。


  车牌识别模块


  在车牌识别系统中,我们通常使用各种识别模型的组合来识别车牌,并构建一个分层的字符识别过程,可以有效提高字符识别的准确性。另一方面,在字符识别之前,利用计算机智能算法对字符图像进行预处理,不仅可以尽可能地保留图像信息,还可以提高图像质量,提高相似字符的可区分性,保证字符识别的可靠性。车牌识别结果决策模块


  识别结果决策模块,具体是利用车牌通过视野留下的历史记录对识别结果进行智能决策。通过计算观察帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度的测量值,得到车牌的综合可信度评价,从而决定是否继续跟踪车牌,输出识别结果或拒绝结果。该方法综合利用了所有帧的信息,减少了以往基于单幅图像的识别算法带来的偶然误差,大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和可靠性。


  车牌跟踪模块


  车牌跟踪模块记录车辆在行驶过程中每一帧的位置、外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错性的运动模型和更新模型,所以对短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍然可以进行正确的跟踪和预测,最终只输出一个识别结果。


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