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車牌識別技術，在智能停車場中有哪些應用
2018-11-28
車牌識別技術簡單概括就是基于圖像分割和圖像識別的技術，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。車牌識別過程包括圖像采集、預處理、車牌定位、字符分割、字符識別、結果輸出等一系列算法運算。
車牌識別應用在智慧停車領域主要包含出入口車牌識別、場內(nèi)視頻引導、道路停車三大板塊，這三大板塊也是城市停車整體架構中必不可少的部分。
出入口車牌識別
早期，視頻識別引入到停車場出入口領域主要還是靠后端識別，通過前端模擬相機的視頻流實時輸入后端分析服務器，后端服務器同時接入多路前端相機的視頻流，通過服務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)絡相機逐漸替代了模擬相機，隨之而來的車牌識別技術也集成到前端相機內(nèi)，車輛進入IPC的識別區(qū)域內(nèi)則觸發(fā)相機進行抓拍業(yè)務和識別業(yè)務，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)務包括圖像采集、圖像預處理、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果以文本格式輸出或者疊加在抓拍圖片上，如圖1所示。
01 圖像采集
通過IPC對過車或車輛違章行為進行實時、不間斷記錄、采集。
02 圖像預處理
圖像預處理是影響車牌識別率高低的關鍵因素，需要對IPC采集到的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。
03 車牌定位
圖像預處理是影響車牌識別率高低的關鍵因素，需要對IPC采集到的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。
04 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)模板法進行字符分割，并將字符大小進行歸一化處理。
05 字符識別
字符識別是對分割后的字符進行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達形式，然后通過分類判別函數(shù)和分類規(guī)則，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別就可以識別出輸入的字符圖像。
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