随着社会的发展进步,车牌识别已经逐渐的发展成为智能交通系统中较为重要的组成部分,也是收费系统防止作bi的重要手段,更是高速系统自动化收费系统必须解决的关键问题,主要的目的是可以从图像中自动提取出车牌的图像,分割字符图像,实现对车牌信息的识别和比对。它不仅仅是计算机视觉与模式识别技术重要的研究话题,更是交通管理智能化的关键技术之一。特别是在夜间,它可以抑制汽车前照灯的干扰,使车牌
停车场车牌识别系统维修
随着社会的发展进步,车牌识别已经逐渐的发展成为智能交通系统中较为重要的组成部分,也是收费系统防止作bi的重要手段,更是高速系统自动化收费系统必须解决的关键问题,主要的目的是可以从图像中自动提取出车牌的图像,分割字符图像,实现对车牌信息的识别和比对。它不仅仅是计算机视觉与模式识别技术重要的研究话题,更是交通管理智能化的关键技术之一。特别是在夜间,它可以抑制汽车前照灯的干扰,使车牌清晰扫描,识别率达到99。目前,国内外都致力于这方面的研究,如模版匹配,神经网络,小波变换等,也都取得了较好的研究成果。
对于车牌本身是一连串的字符,不容易识别,因此,首先需要对字符进行分割,将一连串的字符分割成一个一个的字符。分割过的字符具有了字符的大致位置以及字符的高度。我们采取这样的方法确定字符的左右坐标和宽度,就可以对字符进行分割。一个识别率很高的系统,如果需要几秒钟,甚至几分钟才能识别出结果,那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。本文中采用了字符分割算法对车牌的字符进行分割。字符分割算法是通过对图形的扫描确定进入到字符区域的di一个像素点的坐标和出去图像区域的di一个像素点的坐标,以这两点的坐标确定字符的大致位置以及字符的高度。我们采取同样的方法确定字符的左右坐标和宽度。在确定了字符的高度和宽度之后,对字符进行分割。
其中,车牌字符分割模块、车牌定位模块、字符分割模块,这三大模块是该课题重点研究的内容。该文通过系统交通图像的特点对这3部分的技术进行了深入研究。因此,停车场实现真正的无人化管理,是停车场车牌识别系统发展的一大趋势。车牌的定位是指在图像中提取车辆车牌范围内的图像,一旦车牌的定位系统有误差将直接影响到后面字符的分割与字符的识别,这是车牌定位系统的关键所在。
牌识别系统,借助了牌照的定位性能,从机动车的所有图像中找出车牌区域的地方,然后将车牌所在范围的内容实行定位显示,在将定位所得的信息数据传送到字符的识别部分。
自从这一方法提出以来,获得了很大发展,各国也纷纷制定智能交通发展战略,目前该问题已经成为21世纪的重要发展方向。它采用车牌识别,IC卡识别,RFID等技术,对车辆和车辆钥匙进行现场管理,重点关注内部车辆和未经许可的车辆管理。过去的人工管理方式已经不能适应现代化发展的需要,车辆的牌照自动识别系统是实现智能化管理的重要部分,也是加强车辆和交通秩序管理的重要举措。
汽车牌照发展几年来,已经得到很多消费者青睐,并广泛应用。它能够自动、实时地检测车辆,识别汽车牌照,从而达到更高的智能化管理。车牌图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样,在预处理图中比较集中,且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别,因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。车辆的牌照自动识别系统可广泛安装于车管所机动车车辆检测线、收费站、停车场、十字路口等交通关卡处,使收费管理更科学与严密。
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