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车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,目前Z新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。
车辆进出时需要一闸一车,禁止车辆与车辆同时进入。车辆进出时速度小于20km/h,否则可能无法识别道闸系统。触发识别方式:硬识别车牌识别系统,地感和视频触发可选,不需增加检测设备,无需破坏地面或增加工程,24小时采集图像。软识别车牌识别系统,地感、红外等外设车辆检测设备触发;需要一定的工程量。分析识别模式:硬识别停车场系统,采用视频流分析识别,对监控范围内的视频流进行实时分析;软识别停车场系统:图片分析识别,对到达指定范围内的车辆进行拍照,再对照片进行分析;当车辆位置不佳时,识别易出错。
车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型,使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测,只输出一个识别结果。车牌识别系统的关键技术及算法车牌定位是车牌识别系统的基础,其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果,是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位,即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理,从而准确地获得图像中的车牌区域,其输入是原始的汽车图像,输出是车牌图像。在现实车牌识别系统中,由于光照不均匀、背景的复杂性等原因,造成准确定位出车牌的难度较大。目前,根据车牌的特征,常见的车牌定位方法有基于车牌颜特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等,这些方法各有所长。值得注意的是,车牌定位算法的分类并不是唯一的,区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长,但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。
车牌定位是车牌识别的关键步骤,为了能在复杂背景和不均匀光照条件下准确定位车牌位置,基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的车牌定位算法,由此来解决其存在的问题,该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子,实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取,然后采用Otsu算法阈值化,再对阈值化后的二值图像做数学形态学运算得到车牌的候选区域,利用车牌特征去除伪车牌。