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车牌识别系统“水很深”,司机朋友不应该以身试法

发表时间:2019-08-08 16:51作者:kdacctv

为了避免电子警察的“抓拍”,一些司机想出了各种奇妙的方法来覆盖汽车牌照。如今,新规对这些行为施加了严厉的处罚,罚款200元。更多的人将被吊销驾照。因此,司机不应该尽他们最大的努力。


为什么电子警察有这么大的威慑力?如何识别高速公路卡口和城市交通中的车牌?这对于车牌识别系统的核心部分是必不可少的。


车牌是车辆识别身份证,其特殊性和重要性决定了车牌识别系统成为城市智能交通管理系统不可或缺的重要组成部分。车牌识别是一种利用车辆的动态视频或静止图像自动识别车牌号码和车牌颜色的模式识别技术。该技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法。


车牌识别系统采用高度模块化的设计,将车牌识别过程的各个部分作为一个单独的模块。


一、车辆检测跟踪模块


车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析,判断其中车辆的位置,对图像中的车辆进行跟踪,并在车辆位置*佳时刻,记录该车辆的特写图片,由于加入了跟踪模块,系统能够很好地克服各种外界的干扰,使得到更加合理的识别结果,可以检测无牌车辆并输出结果。


二、车牌定位模块


车牌定位模块是一个十分重要的环节,是后续环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路,实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。


三、车牌矫正及精定位模块


由于受拍摄条件的限制,图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜,需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量,为切分和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器,不仅计算快速,而且利用的是车牌的整体信息,避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位,进一步减少非车牌区域的影响。


四、车牌切分模块


车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征,能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响,并能容忍一定倾斜角度的车牌。这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。


五、车牌识别模块


车牌识别系统中,通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别,构建一种层次化的字符识别流程,可有效地提高字符识别的正确率。另一方面,在字符识别之前,使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理,不仅可尽可能保留图像信息,而且可提高图像质量,提高相似字符的可区分性,保证字符识别的可靠性。


六、车牌识别结果决策模块


识别结果决策模块,具体地说,决策模块利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录,对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价,从而决定是继续跟踪该车牌,还是输出识别结果,或是拒绝该结果。这种方法综合利用了所有帧的信息,减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误,大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和可靠性。


七、车牌跟踪模块


车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型,使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测,*终只输出一个识别结果。


八、在线学习模块


在以上各个模块中,使用了大量基于学习的算法,系统特别添加在线学习模块,采用*新的反馈型学习模型,利用决策模块和跟踪模块得到的车牌质量、车辆轨迹、速度等反馈信息,智能化地更新一些算法参数,使得系统能快速适应新的应用环境。该算法作为已有算法的一个有力补充,将进一步提高系统性能。


目前,车牌识别技术越来越成熟,已广泛应用于停车场、小区出入口、高速公路收费站、高速公路卡口、城市交通等领域。随着我国城市化进程的加快,交通压力将越来越大,因此智能交通管理将是未来交通发展的总方向。车牌识别系统作为智能交通管理系统的重要核心,将得到进一步的支持和发展。在未来,车牌识别技术将有更广泛的应用。届时,车牌识别系统行业也将面临重大洗牌。只有拥有自主核心技术和高质量产品的公司才能通过海关。这也是车牌识别技术快速发展阶段的必经之路。


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