廠家解析車牌識(shí)別原理

自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)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(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，最后選定一個(gè)最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。

牌照字符識(shí)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(jìn)行匹配，選擇最佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)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(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)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小值的附近，并且這個(gè)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(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

車牌識(shí)別云臺(tái)攝像機(jī)通過光抑制屏蔽，電子快門調(diào)節(jié)，寬動(dòng)態(tài)功能等來實(shí)現(xiàn)抓拍車牌：

強(qiáng)光屏蔽：在低照度彩色攝像機(jī)的基礎(chǔ)上，通過軟件的功能，把圖像中最亮的部分遮擋。

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

未來，隨著我國(guó)城市化進(jìn)程發(fā)展的提速，交通壓力將更加嚴(yán)峻，因此智能化交通管理將是今后交通發(fā)展的大方向。而作為智能化交通管理體系中的重要核心，車牌識(shí)別系統(tǒng)也將得到進(jìn)一步扶持和發(fā)展。專家預(yù)測(cè)，未來車牌識(shí)別技術(shù)將有更廣泛的應(yīng)用，屆時(shí)車牌識(shí)別系統(tǒng)行業(yè)也將面臨大洗牌，只有擁有自主核心技術(shù)并且產(chǎn)品質(zhì)量達(dá)標(biāo)的公司才能過關(guān)，這也是車牌識(shí)別技術(shù)走向快速發(fā)展階段的必經(jīng)之路。