车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛.它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车车牌号码,从而完成识别过程.通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路自动化监管、闯红灯电子、公路收费站等等功能.
车辆检测可以采用埋
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车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛.它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车车牌号码,从而完成识别过程.通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路自动化监管、闯红灯电子、公路收费站等等功能.
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
车牌识别算法的性能指标：一. 正确性，一个算法必须正确才有存在的意义，这是的指标，即不会出现卡死、崩溃、输出乱码等现象。二. 可读性，客户需要调用车牌识别算法接口，所以，算法接口的可读性和易理解性也非常重要。三. 识别率，在考虑雨雪天气、车牌有无遮挡、车牌有无倾斜、车牌有无畸变、车牌有无污损、并支持多种车牌类型、白天和夜间等情况下，车牌整体识别率还能达到99%以上，这样的车牌识别算法才能在实际应用中发挥出它的价值。四. 识别速度，识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时性的要求，例如在停车场出入口管理应用中，如果识别速度太慢，出入口不能及时的自动抬干放行车辆，就会严重影响车辆的正常通过。五.内存的占用，算法的执行都会占用一些内存，但如果占用过多，可能会影响其他系统的正常运行或者降低整个系统的运行速度，所以算法占用内存越少越好。六.鲁棒性，鲁棒性是指当算法受到某种干扰或算法中某些参数在小范围内变化时，算法得到的结果是相对稳定的。鲁棒性包括两个方面，一方面，对出现的不合理的数据或的操作，算法能够对这些问题进行检查、纠正;另一方面，算法能克服很多因素的影响，适应不同的环境和条件。一个具有较强鲁棒性的车牌识别算法能克服天气变化、图像畸变、污损等的影响，且能保持在不同运行平台和不同数据格式下的稳定性能。
车牌识别系统具体由哪些设备组成一、车牌识别摄像头，车牌识别摄像头不是普通的闭路电视摄像头，是一款专门做了修改的高清摄像头，内置LED指示灯，可通过智能补光，在昏暗灯光的情况下可自动调节亮度进行图像采集。并且在大雨和暴晒情况下也是能够正常工作的。二、LED显示屏，车牌识别的LED显示屏是是链接着控制系统的，当识别系统提取到车辆数据并处理完成时，车辆的信息就会在显示屏上显示包括车牌、扣费、停车时间等信息。三、智能道闸，车牌识别的智能道闸是全自动化无需人力操控，跟传统的道闸不一样，由识别系统进行操作。四、地感线圈，车牌识别系统中存在感应线圈只有较少的人知道。感应线圈埋在地下。一般来说，感应线圈前面会有一个减速区。当车辆减速到感应线圈时，相机就会采集车辆图像。信息被反馈给识别系统。识别系统将信息传输到显示屏，控制智能道闸完成升降。
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