產(chǎn)品詳情
車牌識別技術(shù)簡單概括就是基于圖像分割和圖像識別的技術(shù)，對含有車輛號牌的圖像進(jìn)行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和識別出文本字符。車牌識別過程包括圖像采集、預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識別、結(jié)果輸出等一系列算法運(yùn)算。
車牌識別應(yīng)用在智慧停車領(lǐng)域主要包含出入口車牌識別、場內(nèi)視頻引導(dǎo)、道路停車三大板塊，這三大板塊也是城市停車整體架構(gòu)中必不可少的部分。
出入口車牌識別
早期，視頻識別引入到停車場出入口領(lǐng)域主要還是靠后端識別，通過前端模擬相機(jī)的視頻流實(shí)時輸入后端分析服務(wù)器，后端服務(wù)器同時接入多路前端相機(jī)的視頻流，通過服務(wù)器自身算法分析最終輸出車牌文本信息到平臺。
隨著智能化程度的前移，網(wǎng)絡(luò)相機(jī)逐漸替代了模擬相機(jī)，隨之而來的車牌識別技術(shù)也集成到前端相機(jī)內(nèi)，車輛進(jìn)入IPC的識別區(qū)域內(nèi)則觸發(fā)相機(jī)進(jìn)行抓拍業(yè)務(wù)和識別業(yè)務(wù)，同時輸出車牌信息，將車牌OSD信息疊加到抓拍圖片，這樣不但降低了前端設(shè)備成本和系統(tǒng)造價，同時還提高了車牌識別速度。
車牌識別的整套識別業(yè)務(wù)包括圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識別等環(huán)節(jié)，最終將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出或者疊加在抓拍圖片上。
1、圖像采集
通過IPC對過車或車輛違章行為進(jìn)行實(shí)時、不間斷記錄、采集。
2、圖像預(yù)處理
圖像預(yù)處理是影響車牌識別率高低的關(guān)鍵因素，需要對IPC采集到的原始圖像進(jìn)行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對比度調(diào)整等處理。
3、車牌定位
圖像預(yù)處理是影響車牌識別率高低的關(guān)鍵因素，需要對IPC采集到的原始圖像進(jìn)行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對比度調(diào)整等處理。
4、字符分割
字符分割是在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進(jìn)一步精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征提出動態(tài)模板法進(jìn)行字符分割，并將字符大小進(jìn)行歸一化處理。
5、字符識別
字符識別是對分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達(dá)形式，然后通過分類判別函數(shù)和分類規(guī)則，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別就可以識別出輸入的字符圖像。
車牌識別應(yīng)用在智慧停車領(lǐng)域主要包含出入口車牌識別、場內(nèi)視頻引導(dǎo)、道路停車三大板塊，這三大板塊也是城市停車整體架構(gòu)中必不可少的部分。
出入口車牌識別
早期，視頻識別引入到停車場出入口領(lǐng)域主要還是靠后端識別，通過前端模擬相機(jī)的視頻流實(shí)時輸入后端分析服務(wù)器，后端服務(wù)器同時接入多路前端相機(jī)的視頻流，通過服務(wù)器自身算法分析最終輸出車牌文本信息到平臺。
隨著智能化程度的前移，網(wǎng)絡(luò)相機(jī)逐漸替代了模擬相機(jī)，隨之而來的車牌識別技術(shù)也集成到前端相機(jī)內(nèi)，車輛進(jìn)入IPC的識別區(qū)域內(nèi)則觸發(fā)相機(jī)進(jìn)行抓拍業(yè)務(wù)和識別業(yè)務(wù)，同時輸出車牌信息，將車牌OSD信息疊加到抓拍圖片，這樣不但降低了前端設(shè)備成本和系統(tǒng)造價，同時還提高了車牌識別速度。
車牌識別的整套識別業(yè)務(wù)包括圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識別等環(huán)節(jié)，最終將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出或者疊加在抓拍圖片上。
1、圖像采集
通過IPC對過車或車輛違章行為進(jìn)行實(shí)時、不間斷記錄、采集。
2、圖像預(yù)處理
圖像預(yù)處理是影響車牌識別率高低的關(guān)鍵因素，需要對IPC采集到的原始圖像進(jìn)行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對比度調(diào)整等處理。
3、車牌定位
圖像預(yù)處理是影響車牌識別率高低的關(guān)鍵因素，需要對IPC采集到的原始圖像進(jìn)行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對比度調(diào)整等處理。
4、字符分割
字符分割是在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進(jìn)一步精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征提出動態(tài)模板法進(jìn)行字符分割，并將字符大小進(jìn)行歸一化處理。
5、字符識別
字符識別是對分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達(dá)形式，然后通過分類判別函數(shù)和分類規(guī)則，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別就可以識別出輸入的字符圖像。
