车牌识别停车场系统-停车场设备 | 高清车牌识别

车牌识别停车场系统-停车场设备 | 停车场管理设备 | 停车场系统设备，车牌自动识别原理，车牌识别过程示意图，车牌识别过程示意图。 车牌自动识别是一种利用车辆动态视频或静态图像自动识别车牌号码和颜色的模式识别技术。 其硬件基础一般包括触发设备 (监控车辆是否进入视野) 、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号的处理器 (如计算机) 等。 其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法。 有些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能，称为视频车辆检测。 一个完整的车牌识别系统应该包括车辆检测、图像采集、车牌识别等。

当车辆检测部分检测到车辆的到达时，它触发图像获取单元获取当前视频图像。 车牌识别单元对图像进行处理，定位车牌位置，对车牌中的字符进行分段识别，然后形成车牌号码输出。 (1) 车辆检测: 车辆检测可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达探测、视频检测等方法。 使用视频检测可以避免损坏路面，无需额外的外部检测设备，无需校正触发位置，节省费用，更适合移动和便携式应用。 对于视频车辆检测，该系统需要具有较高的处理速度，并采用出色的算法来实现图像采集和处理，而不会丢失帧。 如果处理速度较慢，则会导致车架丢失，从而使系统无法检测到行驶速度快的车辆。

同时，很难保证识别处理是在有利于识别的位置开始的，这将影响系统的识别率。 因此，很难将视频车辆检测与自动车牌识别相结合。 (2) 车牌识别的车牌号码和颜色识别。 需要进行以下基本步骤: 1) 车牌定位，定位图片中的车牌位置; 2) 车牌字符分割，对车牌中的字符进行分割; 3) 车牌字符识别，识别分割后的字符，最后形成车牌号码。 在车牌识别过程中，车牌颜色的识别是基于不同的算法，可能在上述不同的步骤中实现。 它通常与车牌识别合作并进行验证。 1) 在车牌定位的自然环境中，车辆图像的背景复杂，照明不均匀。

如何准确地确定自然背景下的车牌区域是整个识别过程的关键。 首先对采集到的视频图像进行大规模关联搜索，找出几个符合车辆牌照特征的区域作为候选区域。 然后进一步分析和评估这些候选区域。 最后，选择最佳区域作为车牌区域，并与图像分离。 2) 车牌字符分割完成车牌区域的位置后，将车牌区域划分为单个字符，然后识别。 字符分割一般采用垂直投影法。

由于字符在垂直方向上的投影必须在字符之间或字符内的间隙处的局部最小值附近，并且该位置应满足字符书写格式，字符，大小限制和车牌的一些其他条件。 垂直投影方法对复杂环境下汽车图像中的字符分割具有良好的效果。 3) 目前，车牌字符识别方法主要有模板匹配算法和人工神经网络算法。 基于模板匹配算法，首先将分割后的字符进行二值化，并将其大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后将其与所有模板进行匹配，并选择最佳匹配作为结果。 基于人工神经网络的算法有两种: 一种是提取字符的特征，然后利用获得的特征训练神经网络分布器; 另一种方法是将图像直接输入网络，由网络自动提取特征，直到获得识别结果。 在实际应用中，车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。

车牌质量会受到各种因素的影响，如铁锈、污渍、油漆剥落、字体褪色、车牌遮挡、车牌倾斜、高光和反光、多车牌、假车牌等; 实际拍摄过程还会受到环境亮度的影响，拍摄模式、车速等。 这些因素不同程度地降低了车牌识别的识别率，这是车牌识别系统面临的困难和挑战。 为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最有利于识别。