車牌識別系統的原理及停車領域的應用   

     圖像處理(image processing),用計算機對圖像進行分析,以達到所需結果的技術。又稱影像處理。圖像處理一般指數字圖像處理。數字圖像是指用工業相機、攝像機、掃描儀等設備經過拍攝得到的一個大的二維數組,該數組的元素稱為像素,其值稱為灰度值。圖像處理技術的一般包括圖像壓縮,增強和復原,匹配、描述和識別3個部分。 常見的系統有康耐視系統、圖智能系統等,目前是正在逐漸興起的技術。

2   1世紀是一個充滿信息的時代,圖像作為人類感知世界的視覺基礎,是人類獲取信息、表達信息和傳遞信息的重要手段。數字圖像處理[9],即用計算機對圖像進行處理,其發展歷史并不長。數字圖像處理技術源于20世紀20年代,當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片,采用了數字壓縮技術。首先數字圖像處理技術可以幫助人們更客觀、準確地認識世界,人的視覺系統可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息,而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體,盡管人眼的鑒別力很高,可以識別上千種顏色,但很多情況下,圖像對于人眼來說是模糊的甚至是不可見的,通過圖象增強技術,可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。

  數字圖像處理的目的

  (1)提高圖像的視覺感官質量,產生更適合人類視覺觀察和識別的圖像。如進行圖像的亮度、彩色變換,增強、圖像進行幾何變換等,以改善圖像的質量。

  (2)提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息,為計算機分析圖像提供便利。提取的特征可以包括很多方面,如灰度/顏色特性、邊界/區域特性,紋理特性,形狀/拓撲特性以及關系結構等。

  (3)利用對圖像數據進行變換、編碼和壓縮,來提高信息傳輸效率,減少圖像信息存貯容量。圖像和視頻信息量很大,常常需要對這類數據進行有效的壓縮。

  (4)利用圖形圖像方面的技術與方法,幫助人們理解和分析數據,即信息可視化。

  (5)信息安全的范圍很廣,大到國家軍事政治,小到個人信息的泄露等。利用數字圖像處理技術可以對其進行監控和鑒別。

  在計算機中,按照顏色和灰度的多少可以將圖像分為二值圖像、灰度圖像、索引圖像和真彩色RGB圖像四種基本類型。大多數圖像處理軟件都支持這四種類型的圖像。

  車牌號碼是車輛的“身份”標識,每輛汽車都有唯一對應的車牌號碼,車牌識別系統可以自動的對車輛車牌識別登記,管理方便快捷,目前已成為識別車輛身份的重要手段,廣泛的應用在以下三個領域

   停車場車牌識別

  車牌識別在停車場中的應用已十分廣泛,通過對進出車輛牌照號碼的識別記錄,實現車輛的自動管理,節省人力成本、提高效率。也是免取卡停車場系統的重要一環,當有車輛駛入時,車牌是被系統會自動判斷車輛是否為停車場用戶,如果的停車場固定用戶,道閘會自動開啟,車輛駛入。如果是臨時用戶,系統則會自動計時收費,智能化高、十分方便。

原理

車輛檢測:可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式感知車輛的經過,并觸發圖像采集抓拍。

圖像采集:通過高清攝像抓拍主機對通行車輛進行實時、不間斷記錄、采集。

預處理:噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等。

車牌定位:在經過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描,確定車牌區域。

字符分割:在圖像中定位出車牌區域后,通過灰度化、二值化等處理,精確定位字符區域,然后根據字符尺寸特征進行字符分割。

字符識別:對分割后的字符進行縮放、特征提取,與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別。

結果輸出:將車牌識別的結果以文本格式輸出。

  

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