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车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支,而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测,需要具备很高的处理速度并采用的算法,在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢,则导致丢帧,使系统无法检测到行驶速度较快的车辆,同时也难以**在有利于识别的位置开始识别处理,影响系统识别率。因此,将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
Sobel边缘检测算子
Sobel算子是根据邻域像素与当前像素的距离有不同的权值,强调中心像素的对边邻域像素对其的影响,而消弱4个对角近邻像素的作用。图像中每一个像素点都用这两个核做卷积,一个卷积核对图像垂直边缘响应,而另一个则对水平边缘响应,取两个卷积之中的值作为该像素点的输出值。这样使得Sobel算子对噪声有抑制作用,因此不会出现很多孤立的边缘像素点,不过Sobel算子对边缘的定位不是很,图像的边界宽度往往不止一个像素,不适合对边缘定位准确性要求很高的应用。与Prewitt相似,Sobel算子也是通过像素平均来实现的,也有一定的抗噪能力。值得注意的是它们都不是各向同性的,所以它们检测出来的边缘并不是完全连通的,会有一定程度的断开。
Sobel边缘检测还有另外一种形式,称为Isotropic Sobel算子,该算子具有各向同性的特征,利用加权平均算子,权值反比于邻点与中心点的距离,当沿着不同方向检测边缘时梯度幅度一致, 因此它的位置加权系数更准确,在检测不同方向上的边缘时梯度的幅度一致,但速度较一般Sobel算子要慢一些。 用于边缘检测的算子很多,常用的还有Laplacian边缘检测算子、Canny边缘检测算子等。
车牌识别技术原理
1、车牌识别系统框架
文通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环节各自作为一个独立的模块,采用**的计算机智能算法技术,首先通过摄像头提取视频图像,对获取的每一帧图像,利用的高效视频检测技术对进行定位和跟踪,从中自动提取图像,然后经过精确定位、切分和识别模块准确地自动分割和识别字符,得到的全部字符信息以及颜色信息。系统框架如图所示:
2、定位模块
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。本系统实现了一种完全基于学习的多种特征融合的定位新算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。同步内置的区域设置功能,可以很大程度上减少外部环境对于车牌识别的干扰,达到的识别效率。
3、矫正及定位模块
受拍摄条件的限制,图像中的总不可避免的存在一定的倾斜,需要一个矫正和定位环节来进一步提高图像的质量,为切分和识别模块做准备。本系统使用*创的精心设计的快速图像处理滤波器,计算速度快,利用整体信息,避免了局部噪声带来的影响,另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对进行定位,进一步减小非区域的影响。本系统较之其他公司的车牌识别系统,对于倾斜图片的支持要更多,一般的车牌识别软件,支持的倾斜角度是±5°,该车牌识别软件,能支持±45°的倾斜角度,并且通过内部倾斜校正算法,不会因为倾斜角度的增加而降低识别率。
4、切分模块
切分模块利用文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征,能较好地抑制周围其他噪声的影响,并能容忍一定倾斜角度的。
5、车牌识别模块
在车牌识别模块中,采用了多种识别模型相结合的方法,构建了一种层次化的字符识别流程,有效地提高了字符识别的正确率。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了前期处理,不仅保留了图像信息,而且提高了图像质量和相似字符的可区分性,**了字符识别的可靠性。
6、车牌识别结果决策模块
文通车牌识别系统可以对每帧图像进行实时识别,因此在一辆车的识别过程中,本系统将得到若干相同或不同的识别结果。这就需要一个识别结果的决策模块,具体地说,决策模块利用一个的帧图像,对识别结果进行智能化的决策,通过计算观测帧数、识别结果稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该的综合可信度评价,从而决定是否输出识别结果,或是拒绝该结果。一个的终识别结果是通过分析所有帧的识别结果,对它们进行智能化的归类和,并结合一定的文法信息综合而成。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。
目前ITS市场中车牌识别系统主要功能包括:
1、 车辆牌照自动识别(信息包括完整的牌照信息,颜色、字符、汉字、数字全面完整的识别)。
2、 车速的自动准确检测。
3、 违法黑牌照车辆的抓拍报警。
4、 车辆识别信息与车管所车辆信息的及时联动、操作权限的分立、前端采集信息的实时上传以及网络断点续传等主流功能。
其中车辆牌照的自动识别系统目前业界纯视频识别率应达到90%以上,外触发识别率应达到98%以上。这里所说的识别率是指整牌的识别率,包括颜色、字符、数字以及汉字四项内容。以目前技术角度来说准确识别是理想化的情况,实际情况中车辆牌照的识别还存在外界因素的种种影响,例如车速、气候、照度等因素都会影响终的识别效果。车辆牌照的抓拍前提是摄像机快门,即SHUTTER的反应速度快慢来决定。通常来说车辆速度小于140公里/小时的时候,快门速度采用1/500~1/1000均可达到良好的效果,业内所用的摄像机其内部参数往往在这一区间内,这是业内厂家的一种共识。
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