逐步分析车牌识别系统特有的功能

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发表时间:2020-08-19 15:17作者:kdacctv

环境干扰主要在道路卡口、停车场,为了提高分辨率的识别能力,要从算法层对不同场景做针对性处理,车牌识别系统是专门针对停车场研发,嵌入式车牌识别算法在大角度、车牌匹配率等方面做的效果改进,这是在行业内领先的。车牌识别系统特有的功能是从以前过往的车辆里提取其车辆的唯一车牌号码进行识别。


摄像头抓拍到的图片受外在环境的干扰相对复杂一些,因此取出车牌号码的速度、清晰度和准确率受到很大影响。车牌识别系统的特征是从过往的车辆里提取其车辆的独一车牌号码进行识别, 如能完整运用以下四大特性,车牌识别系统在停车场里就会大大提高识别率和识别速度,如今的车牌识别系统的识别率已经达到惊人的99%了,还有提升空间,我们也等待着识别率100%的那一天早日到来。


一:广宽角度识别,大角度下的识别这一点是停车场与其他场景(十字路口)的最大区别,也是停车场环境下车牌识别系统技术中难点。因为车牌识别系统在停车场大角度下是很难抓拍到车辆的矩形车牌的,得到的车牌图像往往不是矩形图像的,这是要必须作仿射形变,将其校正为矩形图像。具体难点在:

  1. 车牌定位难;由于车牌识别摄像机拍摄的角度,得到的车牌图像往往不是呈矩形的,因此必须先作仿射形变,将其校正为矩形图像。所以想从这样复杂的外在环境中提取车牌不是一件易事。

  2. 图像矫正的难度更大;图像矫正采用对模糊图像进行方向性的高通滤波(方向微分)的方法来判定运动模糊方向。然后利用相关原理,计算模糊的尺度。


二:识别速度与大像素之间的矛盾,车牌对车牌识别摄像机来说,越远,像素越小,越近像素越大。停车场相较于其他场景来说车道较短,而如今的车牌识别系统的识别是实时的,想在保证识别速度快的情况下,支持大像素宽度车牌的识别,这是一对典型的矛盾。通常车牌像素宽渡过大,识别速度必然就慢,识别速度要快,就要求车牌像素宽度在一定范围之内。


三:白名单功用,小区停车场有一大特性是每天进出的车辆基本是固定的,所以关于这一局部车辆能够应用车牌识别系统的白名单功用。在车牌识别系统中导入白名单后就能够完成对白名单功用列表中的车辆自动开闸放行。不想放入小区的车辆也能够添加黑名单。


四:停车场出入口“车辆匹配率”车牌识别系统自身的体系构造、内部识别算法在不时改良和完善。特别值得关注的是,基于车牌识别硬件平台而延伸开展进来的一些技术,如视频测速、车型识别、车辆部分特征识别和比对等技术配合车牌识别,以完成最佳的停车场出入口“车辆匹配率”,这也是停车场环境具备的特征。

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