Sistema di parcheggio per il riconoscimento delle targhe-Apparecchiature per parcheggio | Riconoscimento delle targhe HD

Sistema di parcheggio per il riconoscimento delle targhe-apparecchiature per il parcheggio | apparecchiature per la gestione dei parcheggi | apparecchiature del sistema di parcheggio, principio di riconoscimento automatico delle targhe, schema schematico del processo di riconoscimento delle targhe, schema schematico del processo di riconoscimento delle targhe. Il riconoscimento automatico della targa è una tecnologia di riconoscimento del modello per il riconoscimento automatico del numero di targa e del colore utilizzando il video dinamico o l'immagine statica del veicolo. La sua base hardware generalmente include apparecchiature di attivazione (monitoraggio se il veicolo entra nel campo visivo), apparecchiature fotografiche, apparecchiature di illuminazione, apparecchiature di acquisizione di immagini, processore per riconoscere il numero di targa (come il computer), ecc. Il suo nucleo software include l'algoritmo di localizzazione della targa, l'algoritmo di segmentazione dei caratteri della targa e l'algoritmo di riconoscimento ottico dei caratteri. Alcuni sistemi di riconoscimento delle targhe hanno anche la funzione di giudicare se esiste un'auto attraverso immagini video, che si chiama rilevamento di veicoli video. Un sistema completo di riconoscimento della targa dovrebbe includere il rilevamento del veicolo, l'acquisizione di immagini, il riconoscimento della targa e così via.

Quando la sezione di rilevamento del veicolo rileva l'arrivo del veicolo, attiva l'unità di acquisizione dell'immagine per acquisire l'immagine video corrente. L'unità di riconoscimento della targa elabora l'immagine, individua la posizione della targa, segmenta i caratteri nella targa per il riconoscimento e quindi forma l'uscita del numero di targa. (1) Rilevazione del veicolo: il rilevamento del veicolo può adottare il rilevamento della bobina interrata, il rilevamento a infrarossi, il rilevamento radar, il rilevamento video e altri metodi. L'uso del rilevamento video può evitare di danneggiare la superficie stradale, nessuna attrezzatura di rilevamento esterna aggiuntiva, non è necessario correggere la posizione di innesco, risparmiare sulle spese ed è più adatto per applicazioni mobili e portatili. Per il rilevamento di veicoli video, il sistema deve avere un'elevata velocità di elaborazione e adottare algoritmi eccellenti per realizzare l'acquisizione e l'elaborazione delle immagini senza perdere fotogrammi. Se la velocità di elaborazione è lenta, porterà alla perdita del telaio, in modo che il sistema non possa rilevare il veicolo con velocità di guida veloce.

Allo stesso tempo, è difficile garantire che l'elaborazione del riconoscimento sia avviata nella posizione favorevole al riconoscimento, il che influirà sulla velocità di riconoscimento del sistema. Pertanto, è difficile combinare il rilevamento del veicolo video con il riconoscimento automatico della targa. (2) Numero di targa e riconoscimento del colore per il riconoscimento della targa. Sono necessari i seguenti passaggi di base: 1) posizionamento della targa, posizionamento della posizione della targa nell'immagine; 2) Segmentazione del carattere della targa, che divide i caratteri nella targa; 3) Riconoscimento del carattere della targa, riconoscere i caratteri segmentati e infine formare il numero di targa. Nel processo di riconoscimento della targa, il riconoscimento del colore della targa si basa su diversi algoritmi e può essere realizzato nei diversi passaggi precedenti. Di solito collabora e verifica con il riconoscimento della targa. 1) Nell'ambiente naturale della posizione della targa, lo sfondo dell'immagine del veicolo è complesso e l'illuminazione è irregolare.

Come determinare con precisione l'area della targa sullo sfondo naturale è la chiave dell'intero processo di riconoscimento. In primo luogo, una ricerca di correlazione su larga scala viene effettuata sull'immagine video raccolta e diverse regioni in linea con le caratteristiche della targa del veicolo si trovano come regioni candidate. Quindi queste regioni candidate vengono ulteriormente analizzate e valutate. Infine, una regione migliore viene selezionata come regione della targa e separata dall'immagine. 2) Dopo che la segmentazione del carattere della targa ha completato la posizione dell'area della targa, l'area della targa viene divisa in un unico carattere e quindi riconosciuta. La segmentazione dei caratteri generalmente adotta il metodo di proiezione verticale.

Poiché la proiezione dei caratteri nella direzione verticale deve essere vicina al valore minimo locale nello spazio tra o all'interno dei caratteri, e questa posizione deve soddisfare il formato di scrittura dei caratteri, i caratteri, le restrizioni di dimensione e alcune altre condizioni della targa. Il metodo di proiezione verticale ha un buon effetto sulla segmentazione dei caratteri nell'immagine dell'automobile in un ambiente complesso. 3) Al momento, i metodi di riconoscimento dei caratteri della targa includono principalmente l'algoritmo di corrispondenza dei modelli e l'algoritmo di rete neurale artificiale. In base all'algoritmo di corrispondenza del modello, in primo luogo, il carattere segmentato viene binarizzato e le sue dimensioni vengono ridimensionate alla dimensione del modello nel database dei caratteri, quindi viene abbinato a tutti i modelli e viene selezionata la corrispondenza migliore come risultato. Esistono due algoritmi basati sulla rete neurale artificiale: uno consiste nell'estrarre le caratteristiche dei caratteri e quindi utilizzare le funzionalità ottenute per addestrare il distributore di reti neurali; Un altro metodo consiste nell'inserire l'immagine direttamente nella rete e la rete estrae automaticamente la funzionalità fino a ottenere il risultato di riconoscimento. Nell'applicazione pratica, il tasso di riconoscimento del sistema di riconoscimento della targa è anche strettamente correlato alla qualità della targa e alla qualità delle riprese.

La qualità della targa sarà influenzata da vari fattori, come ruggine, macchia, peeling della vernice, dissolvenza del carattere, schermatura della targa, inclinazione della targa, evidenziazione e riflessione, targhe multiple, targhe false, ecc; Anche il processo di tiro effettivo sarà influenzato dalla luminosità ambientale, Modalità di scatto, velocità del veicolo e così via. Questi fattori riducono il tasso di riconoscimento del riconoscimento della targa a vari livelli, che è la difficoltà e la sfida del sistema di riconoscimento della targa. Al fine di migliorare il tasso di riconoscimento, oltre a migliorare costantemente l'algoritmo di riconoscimento, dovremmo anche trovare modi per superare varie condizioni di illuminazione per rendere le immagini raccolte più favorevoli al riconoscimento.