Sistema de estacionamiento de reconocimiento de matrículas-Equipo de estacionamiento | Reconocimiento de matrículas HD

Sistema de estacionamiento de reconocimiento de matrículas-equipo de estacionamiento | equipo de administración de estacionamiento | equipo de sistema de estacionamiento, principio de reconocimiento automático de matrículas, diagrama esquemático del proceso de reconocimiento de matrículas, diagrama esquemático del proceso de reconocimiento de matrículas. El reconocimiento automático de matrículas es una tecnología de reconocimiento de patrones para el reconocimiento automático del número de matrícula y el color mediante el uso de video dinámico o imagen estática del vehículo. Su base de hardware generalmente incluye equipo de activación (monitoreando si el vehículo ingresa al campo de visión), equipo de cámara, equipo de iluminación, equipo de adquisición de imágenes, procesador para reconocer el número de placa (como computadora), etc. Su núcleo de software incluye el algoritmo de ubicación de la placa de matrícula, el algoritmo de segmentación de caracteres de la placa de matrícula y el algoritmo de reconocimiento óptico de caracteres. Algunos sistemas de reconocimiento de matrículas también tienen la función de juzgar si hay un automóvil a través de imágenes de video, lo que se denomina detección de vehículos de video. Un sistema completo de reconocimiento de matrículas debe incluir detección de vehículos, adquisición de imágenes, reconocimiento de matrículas, etc.

Cuando la sección de detección del vehículo detecta la llegada del vehículo, activa la unidad de adquisición de imágenes para adquirir la imagen de video actual. La unidad de reconocimiento de matrículas procesa la imagen, localiza la posición de la matrícula, segmenta los caracteres de la matrícula para su reconocimiento y luego forma el número de matrícula. (1) detección del vehículo: la detección del vehículo puede adoptar la detección enterrada de la bobina, la detección infrarroja, la detección del radar, la detección video y otros métodos. El uso de detección de vídeo puede evitar dañar la superficie de la carretera, no hay equipo de detección externo adicional, no hay necesidad de corregir la posición del gatillo, ahorrar gastos, y es más adecuado para aplicaciones móviles y portátiles. Para la detección de vehículos de video, el sistema debe tener una alta velocidad de procesamiento y adoptar excelentes algoritmos para realizar la adquisición y el procesamiento de imágenes sin perder cuadros. Si la velocidad de procesamiento es lenta, conducirá a la pérdida del cuadro, por lo que el sistema no puede detectar el vehículo con una velocidad de conducción rápida.

Al mismo tiempo, es difícil garantizar que el procesamiento de reconocimiento se inicie en la posición propicia para el reconocimiento, lo que afectará la tasa de reconocimiento del sistema. Por lo tanto, es difícil combinar la detección de vehículos de video con el reconocimiento automático de la matrícula. (2) Número de matrícula y reconocimiento de color para el reconocimiento de matrículas. Se requieren los siguientes pasos básicos: 1) posicionamiento de la placa, colocando la posición de la placa en la imagen; 2) Segmentación de caracteres de la placa, que divide los caracteres en la placa; 3) Reconocimiento de caracteres de la placa, reconocer los caracteres segmentados y finalmente formar el número de placa. En el proceso de reconocimiento de matrículas, el reconocimiento del color de la matrícula se basa en diferentes algoritmos y se puede realizar en los diferentes pasos anteriores. Suele cooperar y verificar con el reconocimiento de matrículas. 1) En el entorno natural de la ubicación de la matrícula, el fondo de la imagen del vehículo es complejo y la iluminación es desigual.

Cómo determinar con precisión el área de la placa en el fondo natural es la clave de todo el proceso de reconocimiento. En primer lugar, se lleva a cabo una búsqueda de correlación a gran escala en la imagen de vídeo recogida, y varias regiones en línea con las características de la matrícula del vehículo se encuentran como regiones candidatas. Luego, estas regiones candidatas se analizan y evalúan más a fondo. Finalmente, se selecciona una mejor región como región de matrícula y se separa de la imagen. 2) Una vez que la segmentación del carácter de la placa completa la ubicación del área de la placa, el área de la placa se divide en un solo carácter y luego se reconoce. La segmentación de caracteres generalmente adopta el método de proyección vertical.

Dado que la proyección de caracteres en la dirección vertical debe estar cerca del valor mínimo local en el espacio entre o dentro de los caracteres, y esta posición debe cumplir con el formato de escritura de caracteres, los caracteres, las restricciones de tamaño y algunas otras condiciones de la matrícula. El método de proyección vertical tiene un buen efecto sobre la segmentación de caracteres en la imagen del automóvil en un entorno complejo. 3) En la actualidad, los métodos de reconocimiento de caracteres de matrícula incluyen principalmente el algoritmo de coincidencia de plantillas y el algoritmo de red neuronal artificial. Según el algoritmo de coincidencia de plantillas, en primer lugar, el carácter segmentado se binariza y su tamaño se escala al tamaño de la plantilla en la base de datos de caracteres, luego se combina con todas las plantillas y se selecciona la mejor coincidencia como resultado. Hay dos algoritmos basados en una red neuronal artificial: uno es extraer las características de los caracteres y luego usar las características obtenidas para entrenar al distribuidor de la red neuronal; Otro método es ingresar la imagen directamente en la red, y la red extrae automáticamente la función hasta obtener el resultado del reconocimiento. En la aplicación práctica, la tasa de reconocimiento del sistema de reconocimiento de matrículas también está estrechamente relacionada con la calidad de las matrículas y la calidad de disparo.

La calidad de la placa se verá afectada por diversos factores, como óxido, mancha, pelado de pintura, desvanecimiento de la fuente, blindaje de la placa, inclinación de la placa, realce y reflejo, placas múltiples, placas de circulación falsas, etc; El proceso de disparo real también se verá afectado por el brillo ambiental, Modo de disparo, velocidad del vehículo y así sucesivamente. Estos factores reducen la tasa de reconocimiento del reconocimiento de matrículas en diversos grados, que es la dificultad y el desafío del sistema de reconocimiento de matrículas. Para mejorar la tasa de reconocimiento, además de mejorar constantemente el algoritmo de reconocimiento, también debemos encontrar formas de superar varias condiciones de iluminación para que las imágenes recopiladas sean las más propicias para el reconocimiento.