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车牌识别存在哪些问题及解决方法

车牌辨认技能是指能够检测到受监控路面的车辆并主动提取车辆车牌信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌色彩)进行处理的技能。车牌辨认是现代智能交通体系中的重要组成部分之一,运用非常广泛。它以数字图画处理、模式辨认、计算机视觉等技能为根底,对摄像机所拍照的车辆图画或许视频序列进行剖析,得到每一辆轿车仅有的车牌号码,然后完结辨认进程。经过一些后续处理手法能够完成停车场收费办理,交通流量操控目标丈量,车辆定位,轿车防盗,高速公路超速主动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功用。关于保护交通安全和城市治安,避免交通堵塞,完成交通主动化办理有着实践的含义,本文来看看其他存在的问题及处理方法:

  车牌辨认存在的问题:

  车牌定位与字符切割

  这是指在已拍照的图画中确认车牌的方位,提取出车牌的图画,然后切割出车牌中的字符。车牌区域定位的困难首要是来自于收集的图画,因为收集的车牌图画的多样性,而且收集图画时遭到许多要素的影响,如雨天、大雾、光线等,使得有一些车牌图画质量呈现不同程度的差异,在一般情况下,收集的图画的布景非常杂乱,收集图画是在高速运动中收集的图片,所以图片中车牌的方位不固定,车牌的巨细也不一样,以上的种种搅扰要素,都给车牌区域定位和字符切割带来了困难,然后影响车牌的辨认率。

  高分辨率与辨认速度的对立

  从模仿相机到高清相机,也会引发图画的高分辨率与辨认速度相对立的问题。高清的优势显而易见,可是任何事情都是两面的,在车牌辨认时首要体现为:高清图片因为图片掩盖面广,或许会一起在图片中呈现多个车牌的辨认。这就对车牌辨认的速度要求很高,车牌辨认体系关于高清视频流码流过大,还会因对辨认体系资源占用需求过大而剖析起来会呈现处理速度过慢的问题,这或许导致呈现漏车现象,而难以完成对车辆抓拍率和车牌辨认精确率的进步。

  车牌辨认体系的习惯性急需加强

  目前我国的车牌辨认产品都要求所辨认的车牌巨细固定,而对过大和过小的车牌一般都不能精确辨认。这样就形成对视频触发的情况下部分车牌无法被辨认的问题。此外,在有些现场环境中,因为受外界条件的影响,无法将相机架设在最合理方位,会形成图片中车牌不同程度的偏移。

  车牌辨认体系对污损车牌的辨认作用欠好

  在公路和城市内的实践运用进程中,很难确保所涉及到的车牌都是没有污损的,车牌在运用几年之后,难免会呈现污染和磨损等现象,而在路面上行进的车辆也很难确保都是规范洁净的车牌,因此在实践环境中,面临破损污旧的车牌,怎么进步车牌辨认体系的辨认才能也是实践需要处理的问题。

  车牌辨认处理方法:

  感光部件对外部环境的处理

  环境是影响车牌辨认的首要要素,在收集车辆图画时,因为环境光线改变剧烈,白天光较强、夜间较弱,面光与背光不同,上午和下午的光照方向也不一样,抓拍图画时受环境光线影响较大,车速过高、收集设备的动态规模等都使成像质量难以得到有用确保。当辨认算法以为车牌达到了最佳成像方位时体系触发体系开端拍照,这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。所以要处理环境形成辨认率低下的问题,还要靠摄像机的感光部件对外部环境的处理。

  对图画预处理

  车牌定位之前一般要对图画做预处理,然后再进行车牌的定位、切割、辨认等部分。因为得到的车牌图画或许含有较多噪声,或图画对比度不强、车牌被部分遮挡、车牌处呈现污点、变脏、含糊退色、有其它字符区域搅扰、以及呈现因运动发生的图画含糊失真等情况,所以定位算法完成起来有较多困难。关于字符切割,则或许存在光照不均、污迹严峻、车牌歪斜、对比度小、车牌退色、车牌字符粘连等不利要素,这样就需要研制与之习惯的算法。如算法能习惯各种杂乱环境和有噪声、车牌遮挡、车牌歪斜等情况的话,那就能够大大进步车牌辨认的概率(如图)。

 

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