车牌识别技术是如何实现车牌定位?

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发表时间:2020-04-02 15:09作者:kdacctv

目前车牌识别技术已经开始成熟,国内外厂商推出了一批性能优异的产品,开始在交通、公安、停车场、安防、小区、充电站、加油站、车服门店等许多领域得到了成功的应用。目前的车牌识别产品除自动识别车牌号码外,有些产品比如凯迪安JSA-8IVSROA系列车牌识别一体机还能同时识别车牌颜色,车身颜色,车辆品牌及年代,完成相关图像的保存和记录。


根据应用条件和要求的不同,车牌识别产品也有多种类型。从实现模式来说,分为软识别和硬识别两种。


软识别即车牌识别软件,基本是安装的PC端、服务器端,前端硬件设备采集视频或抓拍图片,传输到后端带有识别软件识别端进行识别,这种技术多数应用在前期模拟相机时代停车场,高速公路,电子警察,但这种方式针对分析端要求较高,如中间传输出现中断或者分析端出现重启情况,不可实时进行识别。特别是在一些小型场景,比如停车场,加油站,新能源电动车充电站内,PC在岗亭或者机房,经常由于温度、潮湿等条件影响,会存在不稳定情况;另外在特定场景,由于天气、复杂环境、角度影响,识别率迟迟达不到很高标准,所以这项已经很少使用。


硬识别即前端实现视频图像采集处理,自动补光,自适应各种复杂环境,车辆号码自动识别并输出一体化设备,这种模式采用嵌入式技术,把深度学习算法植入到专用摄像机硬件中。具有运算速度快、器件体积小、稳定性强,自适应强等特点。


不过,你知道车牌识别技术是如何实现车牌定位的吗?


车牌定位,就是在车牌图像中找出最符合车牌特征的区域。其主要目的是在经图像预处理后原始灰度图像中寻出车牌的位置,并将包含车牌字符的一块子图像从整个图像中分割出来,供字符识别子系统之用,分割的准确与否直接关系到整个车牌字符识别系统的识别率。


车牌识别系统现阶段比较成熟的车牌定位方法有:基于图像的彩色信息法、基于纹理分析的方法、基于边缘检测的方法、基于数学形态学的方法、基于遗传算法的定位、基于神经网络定位等。


汽车牌照定位:在车牌识别系统中对车牌定位的算法包括三个过程,即颜色识别、形状识别、纹理识别。先通过颜色识别来初步确定车牌的所在区域,再结合车牌的形状特征以及纹理特征精确定位。


车牌识别系统都是基于牌照区域的特征来进行定位的,车辆牌照的主要特征如下:

  1. 颜色特征:车牌底色与字符颜色有着相应的组合,颜色对比强烈。如果对彩色图像进行定位,有蓝底白字白框线,黄底黑字黑框线,黑底白字白框线,白底黑f红1字黑框线等几种颜色搭配的车牌。如果对灰度图像进行定位,则有深色底浅色字和浅色底深色字两种组合。

  2. 几何特征:在车辆图像中,车牌通常是一个近似矩形或者平行四边形的区域???、高比例在一定范围内,标准长宽比值为3 .14,定位出来的车牌区域一般在此比值上下,相差不大。

  3. 纹理特征:在车辆牌照内,有7个字符规则排列,形成了特殊的纹理特征。通过车辆牌照的扫描线,灰度值有着较规则跳变。


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