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车辆管理系统怎样实现车牌识别(上)

来源:未知 发布日期: 2019-09-29 14:19

  怎样实现对车辆的有效管理在城市车辆快速增长的情况下成为考验交通部门的重要因素。早在《停车库(场)车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中就提出了车牌识别技术,如今车牌识别技术就成为了识别车辆身份的主要手段。那么,车牌识别技术是怎样实现的?应用场景主要有哪几种?

  车牌识别的实现方式

  车牌识别系统有两种触发方式,一种是外设触发,另一种是视频触发。

  外设触发工作方式是指采用地感线圈、红外或其他检测器来检测车辆通过信号,车牌识别系统接受到车辆触发信号后,采集车辆图像,自动识别车牌,以及进行后续处理。该方法的优点是触发率高,性能稳定;;缺点是需要切割地面铺设线圈,施工量大。

  视频触发工作方式是指采用动态运动目标序列图像分析处理技术,实时检测车道上车辆移动状况,发现车辆通过时捕捉车辆图像,识别车牌照,并进行后续处理。视频触发方式不需借助线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该方法的优点是施工方便,但其缺点也十分显著,由于算法的极限,该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低很多。

  1)间接法:指通过识别安装在汽车上的IC卡或条形码中所存储的信息来识别。IC卡技术识别准确度高,运行可靠,可以全天候作业,但它整套装置价格昂贵,硬件设备十分复杂;条形码技术具有识别速度快、准确度高、可靠性强以及成本较低等优点,但是对于扫描器要求很高。此外,二者都需要制定出全国统一的标准,并且无法核对车、条形码是否相符,也是技术上存在的缺点,造成推广困难。

  2)直接法:基于图像的车牌识别技术是一种无源型汽车牌照智能识别方法,能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备的情况下,对运动状态或静止状态的车辆车牌号码进行非接触性信息采集,并实时智能识别。与间接法识别系统相比,节省了设备安置及大量资金,从而提高了经济效益;提高识别速度,较好地解决实时性问题;通过人的参与可以解决系统中的识别错误,与人交互的。

  车牌识别的框架流程

  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,车牌识别系统框架如下所示。

  1、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,并在车辆位置最佳时刻,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,使得到的识别结果更加合理,可以检测无牌车辆并输出结果。

  2、车牌定位模块

  车牌定位模块是后续环节的基础,是一个十分重要的环节,其准确性对整体系统性能的影响巨大。完全摒弃了以往的算法思路,实现了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。

  3、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。

  4、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。

  5、车牌识别模块

  在车牌识别系统中,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,还可提高图像质量,提高相似字符的可区分性,保证字符识别的可靠性。

  6、车牌识别结果决策模块

  识别结果决策模块,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分析。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。

  7、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,最终只输出一个识别结果。

  8、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,采用最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。

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