Система распознавания номерного знака Парковка-Оборудование для парковки | Распознавание номерного знака HD

Система автостоянки с распознаванием номерного знака-оборудование для автостоянки | оборудование для управления автостоянкой | оборудование системы автостоянки, принцип автоматического распознавания номерного знака, схематическая диаграмма процесса распознавания номерного знака, схематическая диаграмма процесса распознавания номерного знака. Автоматическое распознавание номерного знака-это технология распознавания образов для автоматического распознавания номерного знака и цвета с использованием динамического видео или статического изображения транспортного средства. Его аппаратная основа обычно включает в себя триггерное оборудование (мониторинг того, входит ли транспортное средство в поле зрения), оборудование для камеры, осветительное оборудование, оборудование для получения изображений, процессор для распознавания номерного знака (например, компьютера) и т. Д. Его программное ядро включает алгоритм определения местоположения номерных знаков, алгоритм сегментации символов номерных знаков и алгоритм оптического распознавания символов. Некоторые системы распознавания номерных знаков также имеют функцию оценки наличия автомобиля с помощью видеоизображений, что называется видеообнаружением транспортных средств. Полная система распознавания номерных знаков должна включать обнаружение транспортных средств, получение изображений, распознавание номерных знаков и так далее.

Когда секция обнаружения транспортного средства обнаруживает прибытие транспортного средства, она запускает блок получения изображения для получения текущего видеоизображения. Блок распознавания номерного знака обрабатывает изображение, определяет положение номерного знака, сегментирует символы номерного знака для распознавания, а затем формирует вывод номерного знака. (1) Обнаружение транспортного средства: обнаружение транспортного средства может использовать обнаружение скрытыми катушками, инфракрасное обнаружение, радиолокационное обнаружение, обнаружение видео и другие методы. Использование видеообнаружения позволяет избежать повреждения дорожного покрытия, отсутствия дополнительного внешнего оборудования обнаружения, необходимости исправлять положение спускового крючка, экономить расходы и больше подходит для мобильных и портативных приложений. Для обнаружения видеоавтомобилей система должна иметь высокую скорость обработки и применять отличные алгоритмы для получения и обработки изображений без потери кадров. Если скорость обработки низкая, это приведет к потере рамы, так что система не может обнаружить автомобиль с высокой скоростью движения.

В то же время трудно гарантировать, что обработка распознавания начинается в позиции, способствующей распознаванию, что повлияет на скорость распознавания системы. Поэтому сложно совместить видеообнаружение транспортных средств с автоматическим распознаванием номерных знаков. (2) Номер номерного знака и распознавание цвета для распознавания номерного знака. Требуются следующие основные шаги: 1) позиционирование номерного знака, позиционирование положения номерного знака на изображении; 2) сегментация символа номерного знака, которая разделяет символы в номерном знаке; 3) распознавание символов номерного знака, распознавание сегментированных символов и, наконец, формирование номерного знака. В процессе распознавания номерного знака распознавание цвета номерного знака основано на разных алгоритмах и может быть реализовано на вышеуказанных различных этапах. Обычно он сотрудничает и проверяет с распознаванием номерного знака. 1) В естественной среде расположения номерного знака фон изображения транспортного средства сложный, а освещение неравномерное.

Как точно определить площадь номерного знака на естественном фоне-это ключ всего процесса распознавания. Во-первых, по собранному видеоизображению проводится масштабный корреляционный поиск, и в качестве регионов-кандидатов обнаруживаются несколько регионов в соответствии с характеристиками номерного знака транспортного средства. Затем эти регионы-кандидаты дополнительно анализируются и оцениваются. Наконец, в качестве области номерного знака выбирается лучший регион и отделяется от изображения. 2) После того, как сегментация номерного знака завершает местоположение области номерного знака, область номерного знака делится на один символ, а затем распознается. Сегментация персонажа обычно принимает метод вертикальной проекции.

Поскольку проекция символов в вертикальном направлении должна быть близка к локальному минимальному значению в промежутке между или внутри символов, и это положение должно соответствовать формату написания символов, символам, ограничениям по размеру и некоторым другим условиям номерного знака. Метод вертикальной проекции хорошо влияет на сегментацию символов в изображении автомобиля в сложной среде. 3) В настоящее время методы распознавания символов номерного знака в основном включают алгоритм сопоставления шаблонов и алгоритм искусственной нейронной сети. На основе алгоритма сопоставления шаблонов, во-первых, сегментированный символ двоенизируется, и его размер масштабируется до размера шаблона в базе данных символов, затем он сопоставляется со всеми шаблонами, и в результате выбирается лучшее сопоставление. Существует два алгоритма, основанных на искусственной нейронной сети: один-извлечь особенности символов, а затем использовать полученные функции для обучения дистрибьютора нейронной сети; Другой метод-ввести изображение непосредственно в сеть, и сеть автоматически извлекает функцию до тех пор, пока не будет получен результат распознавания. В практическом применении скорость распознавания системы распознавания номерных знаков также тесно связана с качеством номерных знаков и качеством съемки.

На качество номерного знака будут влиять различные факторы, такие как ржавчина, пятно, отслаивание краски, выцветание шрифта, экранирование номерного знака, наклон номерного знака, подсветка и отражение, несколько номерных знаков, фальшивые номерные знаки и т. Д.; На фактический процесс съемки также будет влиять яркость окружающей среды, Режим съемки, скорость транспортного средства и так далее. Эти факторы в разной степени снижают скорость распознавания номерных знаков, что является сложностью и проблемой системы распознавания номерных знаков. Чтобы улучшить скорость распознавания, в дополнение к постоянному совершенствованию алгоритма распознавания, мы также должны найти способы преодоления различных условий освещения, чтобы сделать собранные изображения наиболее благоприятными для распознавания.