汽车牌照号码是每辆车独一无二的身份标识,而车牌自动识别技术则能在不改变车辆本身的情况下实现车辆身份的自动登记和验证。车牌识别技术已被广泛应用在公路收费、停车管理、称重系统、交通引导、交通执法、公路稽查、车辆调度和车辆检测等多个场景中。
车辆检测可以通过多种方式实现,包括埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术和视频检测等,以此感知车辆的经过并触发图像采集抓拍。
通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断的记录和采集。
预处理阶段包括噪声过滤、自动白平衡、自动曝光、伽马校正、边缘加强和对比度调整等步骤。
在预处理后的灰度图像上进行行列扫描,确定车牌所在区域。
在定位到车牌区域后,通过灰度化、二值化等处理,精确找到字符区域,并根据字符尺寸特征进行字符分割。
对分割后的字符进行缩放和特征提取,与字符数据库中的标准字符进行匹配判断。
将车牌识别结果以文本形式输出。
车牌识别系统采用模块化设计,每个环节都作为一个独立模块运作。
车辆检测跟踪模块通过对视频流进行分析,识别车辆位置,并对图像中的车辆进行跟踪。在车辆位置最佳时记录车辆特写图片,通过加入跟踪模块,系统可以更好地克服外界干扰,识别无牌车辆并输出结果。
车牌定位模块是系统的重要组成部分,它决定了整体系统的准确性。车牌系统采用了一种全新的基于学习的多特征融合的车牌定位算法,适用于各种复杂背景环境和不同的摄像角度。
由于拍摄条件限制,图像中的车牌可能存在一定倾斜,需要进行矫正和精定位,以提高车牌图像质量,为后续切分和识别做准备。使用快速图像处理滤波器不仅可以计算迅速,还能利用车牌的整体信息,减少局部噪声的影响。
车牌切分模块利用车牌文字的灰度、颜色和边缘分布等特征,有效抑制车牌周围的噪声,容忍一定程度的倾斜。这种算法尤其适合于噪声较大的车牌图像识别。
车牌识别系统采用多种识别模型相结合的方法,构建多层次字符识别流程,提高字符识别的准确性。此外,在字符识别前,使用计算机智能算法对字符图像进行后期处理,以提高图像质量和字符的可区分性。
识别结果决策模块根据车牌的历史记录进行智能化决策。通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性和平均可信度等指标,得出车牌的综合可信度评价,决定是否继续跟踪车牌或输出识别结果。
车牌跟踪模块记录车辆行驶过程中每一帧中车牌的位置、外观、识别结果和可信度等历史信息。由于采用容错能力强的运动模型和更新模型,即使车牌被短暂遮挡或模糊也能被正确跟踪和预测。
车牌识别技术可以应用于监测“黑名单”车辆,如被通缉或挂失的车辆、欠费车辆、未年检车辆等。系统将车牌号码与黑名单比对,一旦发现指定车辆立即发出报警信息。这种系统全天候运行,具有高准确性和隐蔽性,大大提高了执法效率。
车牌识别技术结合测速设备可用于车辆超速违章处罚。在高速公路上设置测速监测点,抓拍超速车辆并识别车牌号码,将违章信息发送至各出口。在出口处设置处罚点,通过车牌识别设备确认车辆号码并通知执法人员处理。这种方式可以节省警力,降低工作强度,提高执法的安全性和效率。
车牌识别设备可以安装在停车场或智能小区的出入口,记录车辆的牌照号码、出入时间,并与自动门、栏杆机的控制系统结合,实现车辆的自动化管理。这种系统可以自动计时收费,自动计算可用车位数量,并给出提示,从而节省人力、提高效率。
将指定的车牌信息输入系统,系统自动识别经过车辆的车牌并查询外部数据库。对于需要自动放行的车辆,系统驱动电子门或栏杆机让其通过;对于其他车辆,系统会发出警示,由值班人员处理。这种系统适用于特殊单位、路桥收费卡口和高级住宅区等。
在高速公路的出入口安装车牌识别设备,车辆驶入时识别车牌并将入口信息存入收费系统,车辆到达出口时再次识别车牌并根据入口信息完成收费管理。这种方式可以自动计费,防止作弊,避免应收款的流失。
在交通管理系统中,可以将车辆在某条道路的平均旅行时间作为判断道路拥堵程度的参数。安装车牌识别设备于道路的起始点和终点,识别所有经过车辆的车牌号码,并将数据传回交通指挥中心,指挥中心根据这些数据计算车辆的平均旅行时间。
交通监管部门每天需要处理大量违章车辆图片,传统的人工识别车牌号码再输入管理系统的方式工作量大且易出错。采用自动识别技术可以大幅减少工作强度,提高处理速度和效率。这种功能可用于电子警察系统和道路监控系统等。