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济南车牌识别系统中的关键技术

文章来源:宏远门业  发布时间:2018-08-17 14:22   浏览次数:

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  随着我国经济的迅猛发展,我国的汽车数量也呈现快速上涨的趋势,智能交通也随之逐渐普及。在智能交通中,车牌识别系统已经在一些停车场和小区中逐步开始投入和使用,为了促进济南车牌识别系统的发展,本文对于目前车牌识别系统中的关键技术进行了研究,并且了解了车牌识别的特征统计识别、神经网络识别、模式匹配三种方法。

  

济南车牌识别系统的完整过程


  图1:车牌识别系统的完整过程

  

济南车牌识别灰度图像


  图2:灰度图像

  1 车牌识别系统概述

  随着信息技术的不断发展,21世纪自动化技术在人们的生活中显得越来越重要。汽车是一个简单和方便的代步工具,目前已经很多家庭都在使用。随着车辆的逐渐增多,怎么有效的将车辆进行管理显得越加重要。比如,在大型超市或者事业单位中,如何把地下停车场的车辆停放整齐,怎么减少外来车辆的进入,就是非常值得思考的一个问题。智能交通是依靠高新技术为基础产生,它主要是为了减少道路拥堵情况,能够有效的提高交通的利用率。智能交通非常的灵活,可以通过多种方式来解决问题。例如,为了能够正确的识别车辆,可以在车辆中放入磁卡,然后通过无线感应和磁卡来识别车辆的信息。但是这种方法比较复杂,需要制作大量的磁卡,也十分的浪费资源,因此,车牌识别系统应运而生。车牌识别系统是智能交通重要组成部分,车牌识别系统主要由信息技术、通信技术、传感技术、互联网技术结合在一起组成的系统。车牌识别系统比较高智能化,能够实时的发挥相关作用,对于车辆的管理有着重要意义。

永仁彩票  车牌识别系统布置能够在小区和智能停车场中使用,还可以用来做道路监控。利用车牌识别系统做道路监控,可以发现一些行驶中违章的车辆,然后通过车辆的自动化识别和相应处理,可以对于相关违章车辆实行自动报警。车牌系统在目前还被应用到了到公路收费中,可以可 ETC系统结合,从而可以不停车进行收费,减少工作人员工作强度,提高工作效率。除此之外,车牌识别系统的应用还有很多。

济南车牌识别系统

  2 车牌识别系统组成部分分析

永仁彩票  车牌识别系统是由车牌的定位,车牌字符的分割,字符的识别这三个过程组成的。

  (1)车牌定位是利用数字图像处理技术来实现定位的,了解车辆的正确位置,车牌定位是实时的,能够一直发送信号了解车子的位置。车牌定位属于一种新型的信息技术,在车辆中已经被广泛的使用到。

  (2)车牌的字符跟个指的是将已经定位的车牌,然后进行分析,吧字符进行分割了解,然后为后续字符的识别进行铺垫。

  (3)字符识别的主要原因就是为了最后确定车牌是否有效。

  一个车牌识别系统流程是从图像的输入开始,然后是对于输入的图像进行预处理,最后实现车牌的定位,其次就是倾斜矫正,最后再是车牌识别。如图1所示。

永仁彩票  车牌的识别会因为外界的一系列因素造成识别出错,影响车牌识别的因素有很多,例如车牌的整体规格、以及颜色等不同意,这就给车牌识别系统带来识别的困难,影响识别率。同时,如果车牌因为脏了或者坏了,车牌上的字符显得不清楚,也会造成是被困难。由于这些外界因素的影响,使得车牌识别系统面临巨大的挑战。

济南车牌识别系统

  3 济南车牌识别系统中的关键技术

  3。1 图像预处理技术

  图像预处理技术是将每一个文字和图像分拣出来,然后交给模块进行自动识别,这一过程就叫做图像预处理。简单的来说,图像预处理就是图像分析和识别的前期图像处理。图像预处理的主要目的就是对于图像进行适当的更换,改变图像的数据。这种做法能够加强相关信息监测性,能够有效的减少一些没有用处的信息,从而使得后期识别更加精准快捷。图像预处理在车牌识别系统中属于基础部分,有着重要的意义,只有做好了图像预处理,后续相关环节的开展才能够得到保证,才能够确保其识别的可靠性。

  3。2 利用灰度图像

  目前我们拍照得到的图片都是呈现出彩色的,在彩色的图片中蕴含了许多关于色彩的信息。对于这些色彩信息,可以用3个维度来进行衡量。R、G、B这三个维度可以产生出多种不同的颜色出来,这就造成储存内容较多,储存空间也会比较大。但是如果使用灰度图像就不会出现类似的问题,因为灰度图像中只是包含了一下单种颜色图像,因此相应的储存内容也不会多,需要的储存空间也比较小。因此,可以将彩色图像朝着灰度图像进行转变。这样不仅能够减少储存空间,而且更加便于分析和识别。

  在将彩色图像转换为灰度图像之后,还应该注重去除外界影响因素。例如车牌上的脏迹、车牌的损坏等。因为这些因素会直接的影响到灰度图像的质量,因此要进行处理。处理的方法有多种,空间域方法等都可以拿来进行很好的处理。灰度图像如图2。

  3.3 图像边缘检测

  边缘检测是图像处理以及计算机视觉中的基本问题,检测的核心目的就是为了检测图像中的光亮变化最明显的点。车牌的边缘主要是以图像的局部特征的不连贯性的方式出现的,也就是指的是提取的车牌图像中亮度变化最为明显的部分。

济南车牌识别系统

  4 车牌识别的方法分析

  在智能交通车牌识别系统中,最为关键的就是车牌识别。怎么有效的识别车牌号码,是识别系统优劣的关键。目前测拍是被的方法有很多种,笔者主要选用了特征统计识别方法和升级网络识别方法以及模式匹配识别方法这三种进行了仔细的分析。

  4.1 特征统计识别方法

  特征统计识别方法在如今被广泛的运用,十分的普遍,也是识别比较准确的一种方法。特征统计车牌识别方法主要以统计学和数学理论知识作为基础,这种方法整体来说在目前比较成熟完善。利用特征统计方法,首先应该对于分割好字符的车牌,提取字符中的有关特征。根据特征统计方法,产生统计器,并进行统计和分析。然后将一些函数加入到特征分析器里面,这就能够直接将内积运算转换为非线性运算。这种方式不仅直接降低了原有的难度,还提高了车牌识别准确率。

  4.2 神经网络识别方法

  神经网络识别方法具有很好的自我分类能力以及学习能力,同时运行速度非常的快。对于一些信息比较复杂或者背景模糊的问题是用神经网络方法是非常适合的。

  神经网络主要以人工只鞥技术为基础,它属于一种类似人脑的识别系统。所以,神经网络识别方法更加符合智能交通的要求。在神经网络的识别过程中,它会自动根据相关的字符,利用字母网络或者汉字网络进行识别,十分的智能化,其分工也非常明确。

  4.3 模式匹配的识别方法

  模式匹配技术出现的焦躁,所以运用非常的广泛。模式匹配技术不止可以运用到车辆的识别方法中,其运用最多的是在计算机的杀毒软件中。在对于车牌的识别上,模式匹配的方法是所有方法中使用最早的一种,也是操作最简单,流程最少的一种方法。

  在模式匹配方法之中,必须要建立一个相关的数据库。并将相关车牌收录到模式匹配库之中,当有车辆时,通过识别目前目前车辆的车牌号,再将该车牌号与数据库中的车牌进行匹配。如果匹配结果是一模一样的,加说明该车辆是有效地。反之,如果不能够进行匹配,那么该车辆就属于陌生车辆。模式匹配的方法由于其特性,非常的适用于小区管理,但是对于高速公里或者商场等就非常的不适用。

济南车牌识别系统

  本文主要针对了济南车牌识别系统中的关键技术进行了分析,并了解了车牌识别应用最为广泛的集中方法。车牌识别系统在目前还属于一种新型行业,还没有做到大面积的普及。不过宏远门业相信,随着技术的不断进步发展,车牌识别系统领域会受到更多的重视,车牌是被技术也会更加的先进。

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