智能停車系統(tǒng)集成與維護(hù) 課件 04 車牌識(shí)別原理

車牌識(shí)別原理第一節(jié)車牌識(shí)別概述車牌識(shí)別技術(shù)是對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或動(dòng)態(tài)視頻，經(jīng)過機(jī)器視覺、圖像處理和模式識(shí)別等算法處理后，自動(dòng)讀取車牌號(hào)碼、車牌顏色等信息的技術(shù)。第一節(jié)車牌識(shí)別概述車牌識(shí)別系統(tǒng)常見產(chǎn)品形式軟硬件一體式軟硬件開放式軟硬件一體，或者用硬件實(shí)現(xiàn)識(shí)別功能模塊，形成一個(gè)全硬件的車牌識(shí)別器，例如DSP。優(yōu)點(diǎn)：對(duì)于使用者操作產(chǎn)品時(shí)更易操作及控制。對(duì)于后期的維護(hù)調(diào)試也更易于掌握。開放式的軟、硬件體系，即硬件采用標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)產(chǎn)品，軟件作為嵌入式軟件。優(yōu)點(diǎn)：硬件采用標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)產(chǎn)品，運(yùn)行維護(hù)容易掌握，備品備件采購可以從任何一家產(chǎn)商獲得，不用擔(dān)心因?yàn)橐患耶a(chǎn)商倒閉或供貨不足而出現(xiàn)產(chǎn)品永久失效或采購困難。第二節(jié)車牌識(shí)別主要工作過程第二節(jié)車牌識(shí)別主要工作過程1、圖像采集根據(jù)車輛檢測(cè)方式的不同，圖像采集出發(fā)方式一般分為兩種方式。圖像采集方式外設(shè)觸發(fā)視頻觸發(fā)是靜態(tài)模式下的圖像采集，通過車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達(dá)等裝置，攝像機(jī)在接收到觸發(fā)信號(hào)后抓拍圖像。是視頻模式下的圖像采集，車輛進(jìn)入識(shí)別區(qū)后，觸發(fā)模擬線圈，攝像機(jī)會(huì)自動(dòng)抓拍識(shí)別。第二節(jié)車牌識(shí)別主要工作過程兩種觸發(fā)方式對(duì)比觸發(fā)類型觸發(fā)方式優(yōu)缺點(diǎn)外設(shè)觸發(fā)采用線圈、紅外或其他檢測(cè)器檢測(cè)車輛通過信號(hào)，車牌識(shí)別系統(tǒng)接受到車輛觸發(fā)信號(hào)后，采集車輛圖像，自動(dòng)識(shí)別車牌，以及進(jìn)行后續(xù)處理。優(yōu)點(diǎn)：準(zhǔn)確率高，性能穩(wěn)定。缺點(diǎn)：需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大。視頻觸發(fā)采用動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)序列圖像分析處理技術(shù)，實(shí)時(shí)檢測(cè)車道上車輛移動(dòng)狀況，發(fā)現(xiàn)車輛通過時(shí)捕捉車輛圖像，識(shí)別車牌照，并進(jìn)行后續(xù)處理。優(yōu)點(diǎn)：施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車檢器等零部件。缺點(diǎn)：由于算法的極限，該方案的準(zhǔn)確率與識(shí)別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低很多。第二節(jié)車牌識(shí)別主要工作過程2、圖像處理由于圖像質(zhì)量容易受光照、天氣等因素的影響，所以在識(shí)別車牌之前需要對(duì)攝像機(jī)和圖像做一些預(yù)處理，得到車牌最清晰的圖像。如攝像機(jī)的自動(dòng)曝光處理自動(dòng)逆光處理，圖像的噪聲過濾、圖像縮放等。

車牌定位的方法都是基于圖像處理的基礎(chǔ)上的，目前使用的經(jīng)典方法都是經(jīng)過了大量的實(shí)驗(yàn)才獲得的。主要利用了以下車牌特征：幾何特征(長(zhǎng)寬比例一定)形狀及字符排列特征頻譜特征灰度分布特征3、車牌定位第二節(jié)車牌識(shí)別主要工作過程第二節(jié)車牌識(shí)別主要工作過程4、車牌校正由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌可能會(huì)存在傾斜或梯形畸變等變形情況，這時(shí)就需要進(jìn)行車牌校正處理，利于后續(xù)的識(shí)別處理。目前常用的校正方法有霍夫變換法、旋轉(zhuǎn)投影法、透視變換法等。

把定位出來的車牌圖像的字符串再分割成單個(gè)字符，利用車牌的底色背景與車牌字符之間的色彩差異，作二值化處理，去除車輛底色背景，再對(duì)車牌字符進(jìn)行分割。二值化處理車牌圖像二值化后去底色切割車牌圖像去底色切割車牌圖像二值化后垂直投影車牌圖像二值化后字符切割車牌圖像字符切割5、字符分割第二節(jié)車牌識(shí)別主要工作過程基本原理是將輸入文字與各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)文字進(jìn)行模式匹配，計(jì)算類似度（或距離），將具有最大類似度（或最小距離）的標(biāo)準(zhǔn)文字作為識(shí)別結(jié)果。

方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。6、字符識(shí)別第二節(jié)車牌識(shí)別主要工作過程讀入字符圖像與模板庫中的字符逐一進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算尋找相關(guān)度最大值所對(duì)應(yīng)的模板輸出此模板所對(duì)應(yīng)的值第二節(jié)車牌識(shí)別主要工作過程7、結(jié)果輸出將車牌識(shí)別結(jié)果以文本格式輸出，包括車牌號(hào)、車牌顏色、時(shí)間、地點(diǎn)、圖片等。車牌號(hào)：京AF0236車牌顏色：藍(lán)底牌時(shí)間：XXXX地點(diǎn)：XXXX識(shí)別率一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用，最重要的指標(biāo)是識(shí)別率。國(guó)際交通技術(shù)作過專門的識(shí)別率指標(biāo)論述，要求是24小時(shí)全天候全牌正確識(shí)別率95%以上。01識(shí)別速度識(shí)別速度決定了一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否能夠滿足實(shí)時(shí)實(shí)際應(yīng)用的要求。國(guó)際交通技術(shù)提出的識(shí)別速度是1秒以內(nèi)，越快越好。02后臺(tái)管理系統(tǒng)一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理體系，決定了這個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否好用。03第三節(jié)車牌識(shí)別評(píng)價(jià)車牌識(shí)別系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)停車場(chǎng)無人值守、自動(dòng)放行，系統(tǒng)自動(dòng)地識(shí)讀經(jīng)過車輛的牌照并查詢內(nèi)部數(shù)據(jù)庫，對(duì)于需要自動(dòng)放行的車輛系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)電子門或欄桿機(jī)