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      科立德(深圳)智能科技有限公司

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      智能車位引導系統

      新型車牌識別系統的特征要求

      文章來源: 科立德(深圳)智能科技有限公司人氣:450發表時間:2018-03-26 15:18:42

        新型車牌識別系統的特征要求:

        1.新型車牌識別系統的預處理過程為,攝像頭通過鏡頭聚焦于像平面的光線生成圖像,幀率大25幀/秒,形成 PAL格式的模擬彩色信號視頻流,然后視頻流進入圖像采集卡,在圖像采集卡中進行模數轉 換,將模擬信號轉換為數字信號并對圖像進行壓縮和裁剪,送入工控機。

        2.視頻流處理進程直接利用采集卡所附帶的SDK軟件開發包中的示例程序進行修改,對 每幀圖像的采集和減背景處理;在視頻視野范圍內圈定模擬線圈,用來判斷視頻流中的每 幀圖像此區域與該區域背景的灰度差值,根據該差值以及預先設定的閾值來判斷該區域中 是否有車輛進入;若沒有發現有車輛進入,繼續處理下一幀圖像;若發現有車輛進入,則啟 動圖像發送線程,將該圖像發送到車牌識別進程,進行后續處理;車牌識別進程首先不斷判斷是否有接收到圖片,如果未接收到,繼續等待,若接收到, 則啟動圖像處理線程,對轉入步驟3)對圖像進行處理。

        3.新型車牌識別系統的圖像預處理包括真彩色圖像灰度化、圖像增強和中值濾波三步;在監控攝像機 返回的視頻流中采集到的圖像是一 24位真彩色圖像,圖像數據量大,首先需要對圖像灰度 化,去除無效信息即顏色,保存有效信息即亮度,公式為formula see original document page 2其中,R、G、B為像素紅、綠、藍三分量,i,j為像素位置參數;從而實現圖像 灰度化;由于可見光、汽車燈和氣候因素的影響,造成圖像偏暗或偏亮,所以需要進行圖像 增強,使圖像的亮度信息達到良好效果,使用算法/(g) = —te + i + 0.5]取26-1),其中,g 為灰度值;|a|>l,對比度增強;|a|0,亮度值增加;b<0,亮度值減小;還 需要對圖像平滑,使用中值濾波,過濾掉圖像噪聲;通過圖像灰度化、灰度值變換和中值濾 波三方面的預處理,獲得了可以進入下一步處理的圖像。

        4.車牌定位由粗定位和精確定位實現,即采用基于自適應性閥值法的車牌定位算法,通過 將輸入圖像二值化,再利用灰度跳變密集分布的特點對拍照進行粗定位,找出若干候選區 域,并在后續處理中進一步對它們驗證,即牌照高寬的比例以及亮度信息,從而實現精確定 位;車牌傾斜校正,首先是在將車牌區域提取出來之后,對車牌區域圖像進行二值化,本系 統采用最大類間方差發即0TSU法對已定位的車牌進行二值化;然后通過對車牌區域圖像 進行HOUGH變換,定位出車牌邊界的四條直線,根據這些直線的傾斜角度對整幅圖像進行 校正同時將圖像大小歸一化,方便字符識別處理。


      新型車牌識別系統


        5.新型車牌識別系統的過濾鉚釘信息過程為,利用鉚釘是固定車牌用的螺絲的密封圈,它在圖像中反映出來是 一白色圓形區域,是一連通域,具有很高的密集度,對它的處理采用了 Blob分析的方法,對 車牌二值圖像進行腐蝕操作,將鉚釘與字符分離開,標定連通域,分別計算各個連通域的密 集度,將密集度大于一閾值的連通域過濾掉,這樣就達到了過濾鉚釘的目的;白邊信息過濾過程為,白邊其實就是車牌的邊緣,在二值圖像中表現為細長的白邊,對 它的消除要利用到車牌校正后的圖像,由于車牌校正后白邊為水平或垂直的直線,利用對 圖像進行裁剪的方法,將白邊位置裁剪出去,剩下的圖像就為排除白邊干擾的圖像了 ;污損信息過濾過程為,污損在二值圖像中表現為隨機分布的噪聲白點,利用一個3*3 的中值濾波器,對污損的濾除。

        6.字符分割就是將車牌號碼分離為單個的字符,采用水平投影和垂直投影的方法將 車牌中的各個字符分割出來,在投影圖像的波谷處進行分割,水平投影確定字符的上下邊 界,垂直投影可分割出各個字符,根據字符寬度和間隔 的先驗知識,實現字符的精確分割。

        7.字符識別采用模板匹配和特征匹配的方法實現,首先將分割出的字符在字符模板 庫中循環進行匹配,將匹配系數滿足設定要求的字符作為備選字符;然后對易混淆目的字 符和備選字符進行特征匹配,具體為連通域匹配和直方圖匹配,選出匹配系數最好的字符 為字符識別結果。

        8.將車牌區域圖像和識別出的車牌字符寫入數據庫,同時寫入系統時間,方便歸檔和查 閱。

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      此文關鍵詞:車牌識別系統
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