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車輛pai照識別系統(tǒng)

車輛pai照識別系統(tǒng)是一個基于數(shù)字圖像處理和字符識別的智能化交通管理系統(tǒng)，該先系統(tǒng)通過視頻采集接口采集攝像頭攝入包含車牌的視頻圖像，再對動態(tài)采集到的圖像進行處理以克服圖像干擾，改善識別效果，接著在動態(tài)采集到的圖像中自動找到車牌的位置也就是邊緣檢測，并分割出單個字符的矩形區(qū)域, 然后對車牌進行二值化,最后把規(guī)整好的字符輸入字符識別系統(tǒng)進行識別。如果車輛在通過設(shè)有視頻采集攝像頭的路口是出現(xiàn)超su、超載、闖紅燈等違zhang現(xiàn)象該系統(tǒng)就可以通過拍攝到的違zhang車輛pai照進行處理并向工作人員發(fā)出報警。該系統(tǒng)適合于城市交通管理、高速路汽車超載、超su監(jiān)控、公路計費、停車場管理、被盜車輛的偵破等應(yīng)用。因此基于計算機圖像處理和字符識別技術(shù)的車牌自動識別技術(shù)，有著極其廣闊的推廣應(yīng)用前景。

車牌識別系統(tǒng)

可調(diào)電子快門：對于高速運動的物體抓拍(高速公路上的汽車車速一般都在70KM/小時以上)，可以通過降低電子快門速度來實現(xiàn)清晰抓拍，一般都是通過手動方式調(diào)整。但是這種方式最da的問題就是白天、晚上的照度不一樣，必需設(shè)置2個快門速度來分別適應(yīng)白天和晚上的監(jiān)控。

寬動態(tài)功能：這是解決車燈對于抓拍影響的好的辦法，寬動態(tài)最早是松下公司提出來的。當背景光過亮時，普通攝像機無法很好的解決明暗圖像的顯示問題。

作為智能交通領(lǐng)域確定車輛身份的重要手段，車牌識別技術(shù)為實現(xiàn)交通的智能管理發(fā)揮了很大作用，在各項工作中都有車牌識別技術(shù)的滲透。

車牌識別的原理解析

為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：

1)牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

3)牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成牌照號碼。

車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

1)牌照定位

自然環(huán)境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，最后選定一個最jia的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。

2)牌照字符分割

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。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然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最xiao值的附近，并且這個位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

3)牌照字符識別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。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇最jia匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。