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车牌识别助力智慧物流
物流园区通过车牌识别技术实现车辆自动化登记和调度。货车进入园区时,系统自动识别车牌并关联货运订单,指引其前往对应装卸区。全程无需人工干预,大幅缩短等待时间。此外,识别数据可与交通管理部门共享,监控超载或违规车辆。部分企业还尝试将车牌信息与区块链结合,确保运输链的可追溯性。随着无人驾驶卡车的发展,车牌识别可能进一步与车载系统集成,实现全流程自动化物流管理。
为什么需要车牌识别?车牌识别可以自动化车辆的进出记录,提率,并为城市交通管理和提供支持。
车牌识别的主要步骤:
车牌定位:在图像中找到车牌的位置。字符分割:将车牌中的字符分离出来。字符识别:识别每个字符的内容。
二、基础知识准备
1. 了解必要的概念
卷积神经网络(CNN):一种深度学模型,常用于图像识别任务。区域提议(Region Proposal):用于初步定位车牌的候选区域。字符分割算法:如连通组件分析(Connected Component Analysis)。光学字符识别(OCR):用于识别文字的技术。
为了简化处理,本次学中只考虑蓝底白字的车牌。2.1.1 图像加载与灰度化
显示结果如下:
2.1.2 双边滤波去除噪声
显示结果如下:
2.1.3 边缘检测
显示结果如下:
2.1.4 寻找车牌轮廓(四边形)
cv2.findContours说明:
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车牌定位在自然环境中,汽车图像背景复杂,光照不均匀。如何准确地确定自然背景中的车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集的视频图像进行大范围搜索,找到一些符合车牌特征的区域作为候选区域。然后,对这些候选区域进行进一步的分析和判断。选择佳区域作为车牌区域,从图像中分割出来。
(2)车牌字符分割
车牌区域定位完成后,将车牌区域分割成单个字符,然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符的垂直投影,不可避免地要在字符之间或字符内部的间隙处接近部小值,这个位置要满足车牌的字符书写格式、字符、大小限制等一些条件。垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有很好的效果。
车牌识别技术具有广泛的应用场景。在停车场管理中,车牌识别可以实现车辆的自动出入,无需人工干预,提高通行效率,减少等待时间。 在交通监控领域,能够实时监测道路上的车辆,统计车流量,为交通规划和管理提供数据支持。 高速公路收费系统中,车牌识别技术可以实现不停车收费,大大提高了收费效率,减少了车辆拥堵。 在执法领域,例如查处交通违法、追查被盗车辆等方面,车牌识别技术发挥着重要作用。通过与数据库中的信息对比,可以发现违法或异常车辆。