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基于特征统计匹配算法基于特征统计匹配算法主要原理是先提取输入模式的车牌字符统计特征,再按照一定的规则与所确定的决策函数进行分类判断。字符的统计特征包括像素块数、字符的轮廓数、轮廓的形状等。像素块是指二值化图像中上、下、左、右四个方向上相互连通的白素区域所组成的一个连通区域的像素块,由此可知,汉字字符的像素块大于1,英文字母和数字的像素块数是1。汉字的识别是将字符点矩阵看作是一个整体,根据每个字符的笔画特征点不同,将字符分解为横、竖、撇、捺等一种或几种的组合,经过统计从而得到相应的特征,接着再与字符库中的特征集进行匹配,获取输入字符的识别结果。在实际的应用中,由于外部原因造成了字符常常会出现模糊、倾斜等情况,导致了部分字符无法正确识别。
那么停车场系统车牌识别实现的方式有哪些呢?车牌识别系统实现的方式主要分为两种:一种是静态图像图片的识别,另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别较大程度上受限于图像的抓拍质量,为单帧图像识别,目前市场产品识别速度平均为200毫秒;而动态视频流的识别技术适应性较强,识别速度快,它实现了对视频每一帧图像进行识别,增加识别比对次数,择优选取车牌号,关键在于较少的受到单帧图像质量的影响,目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。
车辆进出管理,在出入口安装车牌识别设备,记录车辆的牌照号,深入时间,结合自动门栏杆机的控制设备,实现车辆的自动化管理。它可以用在停车场,实现自动定时收费。它还可以自动计算可用停车位的数量并给出提示,实现停车费的自动管理,以节省人力,提高效率。智能小区的应用可以自动判断车辆是否进入本小区,并自动对非内部车辆进行自动计时收费。
车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。在停车场管理中,车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安建设的《停车库(场)车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中,车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。停车场系统车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆,过往车辆通过道口时无须停车,即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中,为提高出入口车辆通行效率,车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆),建设无人值守的通道,免取卡、不停车的出入体验,正改变出入停车场的管理模式。