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车牌识别技术及工作流程介绍

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发表于 2013-3-19 14:03:47 |显示全部楼层
专业的车牌识别技术应该包括整个系统的,车牌技术广泛应用于停车场和交通路口里,在停车场里管理系统里,车牌识别将会配合系统给予最合理的收费和安全系数。
  车牌识别技术(Vehicle License Plate RecognitionVLPR)是指能够检测到道路路面高速行驶的车辆并自动提取车辆牌照的信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别技术是现代智能交通系统重要组成部分,其应用十分广泛。它以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析,得到每辆车的车牌号码,从而完成识别过程。通过一些后续处理技术其可以实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路超速自动化管理、闯红灯电子警察、公路收费管理等等功能。对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通全自动化管理有着现实的意义。
  车牌识别工作流程框架
  车牌识别系统采用高度模块化的设计,将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。
   车辆检测跟踪模块
  车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析,判断其中车辆的位置,对图像中的车辆进行跟踪,并在车辆位置最佳时刻,记录该车辆的特写图片,由于加入了跟踪模块,系统能够很好地克服各种外界的干扰,使得到更加合理的识别结果,可以检测无牌车辆并输出结果。
  车牌定位模块
  车牌定位模块是一个十分重要的环节,是后续环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路,实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。
  车牌矫正及精定位模块
  由于受拍摄条件的限制,图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜,需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量,为切分和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器,不仅计算快速,而且利用的是车牌的整体信息,避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位,进一步减少非车牌区域的影响。

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