停车场车牌识别系统也有算法?其实际运用原理
2016-12-20
近些年,私家汽车拥有量在持续增长的模式,也带动了停车场行业的蓬勃发展,车牌识别作为现在智能停车场的核心技术,是整个停车场系统的计量基础,日新月异,快速革新,其算法也会随之变动,更好的适应各类环境及突发事件,车牌识别管理的停车场系统已经遍及到我们生活中的各个领域,更先进的识别技术将会给人们带来更多便利。
车牌识别系统通过对进出场的车牌号的抓拍,实现道闸的开闸和车辆的放行,我们知道,车牌号作为车辆的唯一身份识别信息,通过车牌号我们可以知道该车辆的信息,同时车牌识别系统不仅可以识别车辆的车牌号信息,还可以对车辆的车型、车身等进行抓拍,有效地保障了车主的停车安全,同时对于停车场来说,车主车辆的停放信息都可以通过进出场的抓拍记录来进行查询,避免出现误报丢车信息的情况。
对于多环境而言最大的差异是由于自然光变化而引起的车牌识别成像效果变差,而不同场景下成像效果的影响因素各不相同,德立达停车场车牌识别系统算法也会不一样:
1、天气的影响
雨雾天气能见度较低,获取的车牌图片质量会有严重的退化,因此车牌识别系统必须实现图像复原功能,即采用图像复原算法对雨雾天退化图像实现场景的再现。
2、夜间亮度不强,光线不分散
夜间在大灯的作用下,车牌的图像可能会变得一团黑一团白的情况,解决这个问题通常会用到以算法控制补光灯的智能补光技术,同时采用双重宽动态,使其车牌识别摄像机能够在同一画面捕捉到更多的亮面和暗部的细节,更接近于人眼睛看到的事物。
3、背对光线
对于顺逆光而言,可以通过局部曝光、强光抑制等智能控光技术调整摄像机的曝光参数从而实现优异的成像自动控制。
4、车辆来往方向不同
对于因车辆运行而形成的大角度,个别厂家的车牌识别系统对于此种情况的处理效果并不理想,该问题在有转弯和出入口较宽的停车场显得尤为明显,当然通过对车牌识别摄像机的高度和角度的控制,可以减少大角度的弧度,但是并不能完全解决这个问题,德立达停车场车牌识别系统就有效的解决的这一问题。
作为机器视觉的分支应用领域,车牌识别涉及“图像采集——图像预处理——车牌定位——字符分割——字符识别——结果输出”等一系列流程,其中的技术关键在于“车牌定位,字符分割和字符识别”环节。
识别算法通过对图像预处理之后的灰度图进行行列扫描,确定灰度图上含有车牌线段的目标区域,给出车牌信息区域的起始行坐标和高度。随后,通过对已识别的字符区域进行字符分割,对单个字符进行字符数据库模板中的标准字符形式匹配,从而判断出车牌字符的具体内容。
相比一般高速收费站、卡口,停车场环境由于没有统一的设计标准,每个停车场在设计上都会差别各异,比如是否在坡道上、识别距离,角度差异、是否有安全岛等,德立达车牌识别系统都对此作了相对应的解决方案,不同的算法对于不同的环节,极大提高了车牌识别在多环境、多角度下的识别率和适用性。
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