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停車場車牌識別係統疑問解決方法

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停車場車牌識別係統疑問解決方法

發布日期:2018-10-08 00:00 來源:http://www.iwarmhome.com 點擊:

跟著車牌辨認一樣技能的不斷老練與發展,其使用也得到大麵積普及推行。就現在智能交通體係(ITS)的建造來看,車牌辨認技能已逐步演化變成ITS的根底使用技能,並發揮著日益首要的作用。作為路途監控必不可少的技能手段,信任將來關於車牌辨認體係現存疑問的處理必定帶動整個智能交通職業進入一個新的發展階段。
  當時停車場車牌辨認體係存在的幾個首要疑問:
  1、車牌定位與字符切割
  2、高分辨率與辨認速度的矛盾
  3、車牌辨認體係的習慣性急需加強
  4、車牌辨認體係對汙損車牌的辨認作用欠好
  那麽,停車場車牌辨認體係疑問處理方法應當如下
  感光部件對外部環境的處理
  環境是影響車牌辨認的首要因素,在收集車輛圖畫時,因為環境光線改變劇烈,白天光較強、夜間較弱,麵光與背光不一樣,上午和下午的光照方向也不一樣,抓拍圖畫時受環境光線影響較大,車速過高、收集設備的動態規模等都使成像質量難以得到有用確保。當辨認算法以為車牌達到了最好成像位置時體係觸發體係開端拍照,這對觸發設備的可靠性和響應速度都有較高的請求。所以要處理環境形成辨認率低下的疑問,還要靠攝像機的感光部件對外部環境的處理。
  對圖畫預處理
  車牌定位之前通常要對圖畫做預處理,然後再進行車牌的定位、切割、辨認等有些。因為得到的車牌圖畫也許含有較多噪聲,或圖畫對比度不強、車牌被有些遮擋、車牌處呈現汙點、變髒、含糊退色、有其它字符區域攪擾、以及呈現因運動發生的圖畫含糊失真等情況,所以定位算法完成起來有較多艱難。關於字符切割,則也許存在光照不均、汙跡嚴重、車牌歪斜、對比度小、車牌退色、車牌字符粘連等不利因素,這麽就需要研製與之習慣的算法。如算法能習慣各種雜亂環境和有噪聲、車牌遮擋、車牌歪斜等情況的話,那就可以大大提高車牌辨認的概率。
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