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新型车牌识别系统8大技术创新!

发布时间:2019-03-04 20:49:16   作者:四川智能停车场安装工程公司

1.新型车牌识别系统的预处理过程为,摄像头通过镜头聚焦于像平面的光线生成图像,帧率大25帧/秒,形成 PAL格式的模拟彩色信号视频流,然后视频流进入图像采集卡,在图像采集卡中进行模数转 换,将模拟信号转换为数字信号并对图像进行压缩和裁剪,送入工控机。


2.视频流处理进程直接利用采集卡所附带的SDK软件开发包中的示例程序进行修改,对 每帧图像的采集和减背景处理;在视频视野范围内圈定模拟线圈,用来判断视频流中的每 帧图像此区域与该区域背景的灰度差值,根据该差值以及预先设定的阈值来判断该区域中 是否有车辆进入;若没有发现有车辆进入,继续处理下一帧图像;若发现有车辆进入,则启 动图像发送线程,将该图像发送到车牌识别进程,进行后续处理;车牌识别进程首先不断判断是否有接收到图片,如果未接收到,继续等待,若接收到, 则启动图像处理线程,对转入步骤3)对图像进行处理。

3.新型车牌识别系统的图像预处理包括真彩色图像灰度化、图像增强和中值滤波三步;在监控摄像机 返回的视频流中采集到的图像是一 24位真彩色图像,图像数据量大,首先需要对图像灰度 化,去除无效信息即颜色,保存有效信息即亮度,公式为formula see original document page 2其中,R、G、B为像素红、绿、蓝三分量,i,j为像素位置参数;从而实现图像 灰度化;由于可见光、汽车灯和气候因素的影响,造成图像偏暗或偏亮,所以需要进行图像 增强,使图像的亮度信息达到良好效果,使用算法/(g) = —te + i + 0.5]取26-1),其中,g 为灰度值;|a|>l,对比度增强;|a|0,亮度值增加;b<0,亮度值减小;还 需要对图像平滑,使用中值滤波,过滤掉图像噪声;通过图像灰度化、灰度值变换和中值滤 波三方面的预处理,获得了可以进入下一步处理的图像。


4.车牌定位由粗定位和精确定位实现,即采用基于自适应性阀值法的车牌定位算法,通过 将输入图像二值化,再利用灰度跳变密集分布的特点对拍照进行粗定位,找出若干候选区 域,并在后续处理中进一步对它们验证,即牌照高宽的比例以及亮度信息,从而实现精确定 位;车牌倾斜校正,首先是在将车牌区域提取出来之后,对车牌区域图像进行二值化,本系 统采用最大类间方差发即0TSU法对已定位的车牌进行二值化;然后通过对车牌区域图像 进行HOUGH变换,定位出车牌边界的四条直线,根据这些直线的倾斜角度对整幅图像进行 校正同时将图像大小归一化,方便字符识别处理。


5.新型车牌识别系统的过滤铆钉信息过程为,利用铆钉是固定车牌用的螺丝的密封圈,它在图像中反映出来是 一白色圆形区域,是一连通域,具有很高的密集度,对它的处理采用了 Blob分析的方法,对 车牌二值图像进行腐蚀操作,将铆钉与字符分离开,标定连通域,分别计算各个连通域的密 集度,将密集度大于一阈值的连通域过滤掉,这样就达到了过滤铆钉的目的;白边信息过滤过程为,白边其实就是车牌的边缘,在二值图像中表现为细长的白边,对 它的消除要利用到车牌校正后的图像,由于车牌校正后白边为水平或垂直的直线,利用对 图像进行裁剪的方法,将白边位置裁剪出去,剩下的图像就为排除白边干扰的图像了 ;污损信息过滤过程为,污损在二值图像中表现为随机分布的噪声白点,利用一个3*3 的中值滤波器,对污损的滤除。

6.字符分割就是将车牌号码分离为单个的字符,采用水平投影和垂直投影的方法将 车牌中的各个字符分割出来,在投影图像的波谷处进行分割,水平投影确定字符的上下边 界,垂直投影可分割出各个字符,根据字符宽度和间隔 的先验知识,实现字符的精确分割。


7.字符识别采用模板匹配和特征匹配的方法实现,首先将分割出的字符在字符模板 库中循环进行匹配,将匹配系数满足设定要求的字符作为备选字符;然后对易混淆目的字 符和备选字符进行特征匹配,具体为连通域匹配和直方图匹配,选出匹配系数最好的字符为字符识别结果。


8.将车牌区域图像和识别出的车牌字符写入数据库,同时写入系统时间,方便归档和查阅。

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