نظام التعرف على لوحة الترخيص لوقوف السيارات-معدات موقف السيارات | التعرف على لوحة الترخيص HD

نظام وقوف السيارات التعرف على لوحة الترخيص-معدات مواقف السيارات | معدات إدارة مواقف السيارات | معدات نظام مواقف السيارات ، مبدأ التعرف التلقائي على لوحة الترخيص ، الرسم التخطيطي لعملية التعرف على لوحة الترخيص ، الرسم التخطيطي لعملية التعرف على لوحة الترخيص. التعرف التلقائي على لوحة الترخيص هو تقنية التعرف على الأنماط للتعرف التلقائي على رقم لوحة الترخيص واللون باستخدام فيديو ديناميكي أو صورة ثابتة للمركبة. يتضمن أساس أجهزتها بشكل عام معدات الزناد (مراقبة ما إذا كانت السيارة تدخل مجال الرؤية) ، ومعدات الكاميرا ، ومعدات الإضاءة ، ومعدات الحصول على الصور ، والمعالج للتعرف على رقم لوحة الترخيص (مثل الكمبيوتر) ، إلخ. يتضمن جوهر برنامجها خوارزمية موقع لوحة الترخيص ، وخوارزمية تجزئة أحرف لوحة الترخيص وخوارزمية التعرف البصري على الأحرف. تحتوي بعض أنظمة التعرف على لوحة الترخيص أيضًا على وظيفة الحكم على ما إذا كانت هناك سيارة من خلال صور الفيديو ، والتي تسمى اكتشاف مركبة الفيديو. يجب أن يتضمن نظام التعرف الكامل على لوحة الترخيص اكتشاف السيارة ، واكتساب الصور ، والتعرف على لوحة الترخيص ، وما إلى ذلك.

عندما يكتشف قسم الكشف عن السيارة وصول السيارة ، فإنه يقوم بتشغيل وحدة الحصول على الصورة للحصول على صورة الفيديو الحالية. تعالج وحدة التعرف على لوحة الترخيص الصورة ، وتضع موضع لوحة الترخيص ، وتقطع الأحرف في لوحة الترخيص للتعرف عليها ، ثم تشكل إخراج رقم لوحة الترخيص. (1) الكشف عن المركبات: يمكن أن يعتمد الكشف عن المركبات على الكشف عن الملفات المدفونة ، والكشف بالأشعة تحت الحمراء ، والكشف عن الرادار ، والكشف عن الفيديو وغيرها من الطرق. يمكن أن يؤدي استخدام الكشف عن الفيديو إلى تجنب إتلاف سطح الطريق ، وعدم وجود معدات كشف خارجية إضافية ، ولا حاجة لتصحيح موضع التشغيل ، وتوفير النفقات ، وهو أكثر ملاءمة للتطبيقات المحمولة والمحمولة. للكشف عن مركبة الفيديو ، يحتاج النظام إلى سرعة معالجة عالية واعتماد خوارزميات ممتازة لتحقيق اكتساب الصور ومعالجتها دون فقدان الإطارات. إذا كانت سرعة المعالجة بطيئة ، فستؤدي إلى فقدان الإطار ، بحيث لا يتمكن النظام من اكتشاف السيارة بسرعة قيادة سريعة.

في الوقت نفسه ، من الصعب التأكد من أن معالجة الاعتراف تبدأ في الموقف المؤدي إلى الاعتراف ، مما سيؤثر على معدل التعرف على النظام. لذلك ، من الصعب الجمع بين الكشف عن مركبة الفيديو مع التعرف التلقائي على لوحة الترخيص. (2) رقم لوحة الترخيص والتعرف على اللون للتعرف على لوحة الترخيص. الخطوات الأساسية التالية مطلوبة: 1) تحديد موضع لوحة الترخيص ، وتحديد موضع لوحة الترخيص في الصورة ؛ 2) تجزئة حرف لوحة الترخيص ، الذي يقسم الأحرف في لوحة الترخيص ؛ 3) التعرف على أحرف لوحة الترخيص ، والتعرف على الأحرف المجزأة ، وأخيرا تشكيل رقم لوحة الترخيص. في عملية التعرف على لوحة الترخيص ، يعتمد التعرف على لون لوحة الترخيص على خوارزميات مختلفة ويمكن تحقيقه في الخطوات المختلفة المذكورة أعلاه. عادة ما تتعاون وتتحقق من التعرف على لوحة الترخيص. 1) في البيئة الطبيعية لموقع لوحة الترخيص ، تكون خلفية صورة السيارة معقدة والإضاءة غير متساوية.

كيفية تحديد منطقة لوحة الترخيص بدقة في الخلفية الطبيعية هي مفتاح عملية التعرف بأكملها. أولاً ، يتم إجراء بحث ارتباط واسع النطاق على صورة الفيديو التي تم جمعها ، ويتم العثور على العديد من المناطق بما يتماشى مع خصائص لوحة ترخيص السيارة كمناطق مرشحة. ثم يتم تحليل هذه المناطق المرشحة وتقييمها. أخيرًا ، يتم اختيار أفضل منطقة كمنطقة لوحة ترخيص وفصلها عن الصورة. 2) بعد أن يكمل تجزئة حرف لوحة الترخيص موقع منطقة لوحة الترخيص ، يتم تقسيم منطقة لوحة الترخيص إلى حرف واحد ، ثم يتم التعرف عليها. يعتمد تجزئة الشخصية بشكل عام طريقة الإسقاط الرأسي.

نظرًا لأن إسقاط الأحرف في الاتجاه الرأسي يجب أن يكون بالقرب من القيمة الدنيا المحلية عند الفجوة بين أو داخل الأحرف ، ويجب أن يفي هذا الموضع بتنسيق كتابة الأحرف والأحرف وقيود الحجم وبعض الشروط الأخرى للوحة الترخيص. طريقة الإسقاط العمودي لها تأثير جيد على تجزئة الأحرف في صورة السيارات في بيئة معقدة. 3) في الوقت الحاضر ، تتضمن طرق التعرف على أحرف لوحة الترخيص بشكل أساسي خوارزمية مطابقة القالب وخوارزمية الشبكة العصبية الاصطناعية. بناءً على خوارزمية مطابقة القالب ، أولاً ، يتم تقسيم الحرف المجزأ ويتم قياس حجمه إلى حجم القالب في قاعدة بيانات الأحرف ، ثم يتم مطابقته مع جميع القوالب ، ويتم تحديد أفضل مطابقة كنتيجة. هناك خوارزميتان على أساس الشبكة العصبية الاصطناعية: أحدهما هو استخراج ميزات الأحرف ، ثم استخدام الميزات التي تم الحصول عليها لتدريب موزع الشبكة العصبية ؛ طريقة أخرى هي إدخال الصورة مباشرة في الشبكة ، وتقوم الشبكة تلقائيًا باستخراج الميزة حتى يتم الحصول على نتيجة التعرف. في التطبيق العملي ، يرتبط معدل التعرف على نظام التعرف على لوحة الترخيص ارتباطًا وثيقًا بجودة لوحة الترخيص وجودة التصوير.

ستتأثر جودة لوحة الترخيص بعوامل مختلفة ، مثل الصدأ ، وصمة عار ، تقشير الطلاء ، تلاشي الخطوط ، التدريع لوحة الترخيص ، ميل لوحة الترخيص ، تسليط الضوء والتفكير ، لوحات ترخيص متعددة ، لوحات ترخيص مزيفة ، إلخ ؛ ستتأثر عملية التصوير الفعلية أيضًا بالسطوع البيئي ، وضع اطلاق النار ، سرعة السيارة وهلم جرا. تقلل هذه العوامل من معدل التعرف على لوحة الترخيص بدرجات متفاوتة ، وهي صعوبة وتحدي نظام التعرف على لوحة الترخيص. من أجل تحسين معدل التعرف ، بالإضافة إلى التحسين المستمر لخوارزمية التعرف ، يجب علينا أيضًا إيجاد طرق للتغلب على ظروف الإضاءة المختلفة لجعل الصور التي تم جمعها أكثر ملاءمة للاعتراف.