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閱讀：289發(fā)布時間：2022-4-10
車牌識別系統(tǒng)的基本工作原理及流程是什么？
車輛牌照識別是一種對車輛圖像進行定位、分割和識別的方法，是對車輛牌照的連續(xù)處理。提出了一種基于車輛的車牌定位算法，從包含車輛和背景的圖像中提取車牌圖像。車牌字符分割是指對車牌圖像進行預(yù)處理和幾何校正，將字符從車牌圖像中分離出來，形成獨立的字符。輸入是車牌定位后得到的車牌圖像，輸出是經(jīng)過預(yù)處理和幾何校正得到的每個字符的點陣數(shù)據(jù)。字符識別是從字符點陣列數(shù)據(jù)中依次提取字符特征數(shù)據(jù)并給出識別結(jié)果。車牌識別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計，對車牌識別過程中的各個環(huán)節(jié)進行阻斷。1.車輛檢測和跟蹤模塊；汽車檢測跟蹤模塊主要是分析視頻流，判斷汽車位置，在圖像中跟蹤汽車，記錄汽車位置較好時刻的汽車特寫圖像。添加該模塊后，系統(tǒng)可以克服各種外界干擾，使識別結(jié)果更加合理，從而可以檢測到無照汽車并輸出識別結(jié)果。2.車輛牌照定位模塊。車牌定位模塊是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，非常重要，定位精度對整個系統(tǒng)的性能有很大影響。該系統(tǒng)*摒棄了以往的算法思想，實現(xiàn)了一種基于學習多特征融合的車牌定位算法，適應(yīng)各種復雜的背景環(huán)境和不同的攝像頭角度。3.車牌校正和精確定位模塊。由于拍攝條件的限制，圖像中的車牌必然會有一定程度的傾斜。為了進一步提高車牌圖像的質(zhì)量，需要一個定位校正環(huán)節(jié)來為分割識別模塊做準備。使用設(shè)計良好的快速圖像處理濾波器，不僅計算速度快，而且充分利用了車牌的整體信息，避免了局部噪聲的影響。該算法的另一個優(yōu)點是，通過對多個中間結(jié)果的分析，可以準確定位車牌，從而進一步減少非車牌區(qū)域的影響。4.車輛牌照分割模塊。車牌分割模塊利用車牌文本的灰度、顏色和邊緣分布特征，可以有效控制車牌周圍其他噪聲的影響，也可以分割出一定傾角的車牌。該算法有利于相似移動檢測方法在高噪聲車牌圖像中的應(yīng)用。5.車牌識別模塊。在車輛牌照識別系統(tǒng)中，通常采用多種識別模型的組合進行牌照識別，建立分級的字符識別過程，可以有效提高字符識別的準確率。在字符識別之前，利用計算機智能算法對字符圖像進行預(yù)處理，不僅可以盡可能地保留圖像信息，還可以提高圖像質(zhì)量，增強相似字符的可分性，保證字符識別的可靠性。6.車牌識別結(jié)果判斷模塊。特別是識別結(jié)果決策模塊，利用車牌在視覺過程中留下的歷史記錄，對識別結(jié)果做出智能決策。該方法通過計算觀察幀數(shù)、識別結(jié)果的穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度來評價車牌的綜合可信度，從而決定是繼續(xù)跟蹤車牌、輸出識別結(jié)果還是拒絕接受識別結(jié)果。該方法充分利用了圖像中所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識別算法帶來的偶然誤差，提高了系統(tǒng)的識別率，使識別結(jié)果更加準確可靠。
7.車輛牌照跟蹤模塊。車牌跟蹤模塊可以記錄每幀圖像中車牌的位置、外觀、識別結(jié)果、可信度等歷史信息。在車牌跟蹤模塊中，由于使用了具有一定容錯性的運動模型和更新模型，可以對短時間遮擋或瞬間模糊的車牌進行正確的跟蹤和預(yù)測，從而達到一次性識別的目的。
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