車牌識別是實現“互聯網+智慧停車”的最大動力
2018-05-09
現如今，各行各業都在積極擁抱互聯網，停車行業也不另外，從最原始的人工管理，漸漸的到智能車牌識別管理，隨著社會的發展，城市中的汽車越來越多。車輛集中存放管理的場所被人類提出車輛進出的秩序、車輛存放的安全性、車輛存放管理的有償性等要求，車牌識別技術的運用也大大滿足人們的需求，也是實現智慧停車的動力所在。
一、車牌自動識別的流程
車牌自動識別流程是系統前端采用了嵌入式高清一體化攝像機，可實現百萬級分辨率的視頻和圖片碼流輸出，內置了高性能DSP芯片，支持內置智能算法、可實現視頻檢測、車牌自動識別等功能。
內置相機的車牌自動識別系統使用了獨特的紋理+模型算法，具有定位精準，識別速度快，識別精度高，誤識率低等特點，不但能捕獲有車牌的車輛，對于無牌車同樣也能進行正常捕獲。將傳統模式中基于后端服務器或前端工控機的車牌識別算法移植到前端相機中，具有高集成度，高穩定性，高適應性等特點，相比傳統的PC或工控機模式，更能適應實際道路的復雜環境，更能滿足智能交通系統中全天候工作的要求。
采用了動態視頻識別技術，實現對視頻流每一幀圖像進行識別，從而達到增加識別比對次數，大大提高了識別的效率和準確率。
車輛牌照的自動識別主要是基于圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。
識別的具體步驟分為車牌定位、車牌提取、字符識別。在自然環境中，相機首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區域作為牌照區域，并將其從圖象中分割出來。
完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別，車牌識別算法采用基于模板匹配算法，首先將分割后的字符二值化，并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，最后選最佳匹配作為結果，通過這種多次比對的方式極大了提高了車牌識別的準確率。
二、車牌自動識別系統應用特點
1、強大的ISP處理能力
車牌自動識別系統的識別率與牌照質量和拍攝的圖像質量有非常密切的關系，不但牌照本身的生銹、污損、油漆剝落、字體褪色等各種因素會大大影響車牌識別的準確性，而且拍攝的環境是否理想也會給車牌識別帶來很大的影響。
智能交通攝像機內置了強大的ISP處理功能，可提供視頻穩定、面部檢測、噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強等功能，將圖像質量和效果提升到一個新的層次，不但改善了用戶實際觀感，更為智能化應用如車牌識別等提供了很好的運算分析基礎，充分保證了較高的車牌識別的準確率。
2、對光照氣候背景良好的適應性
很多車牌識別系統在陰天時識別率較高，晴天時反而下降甚至無法識別。直射光情況下，拍攝方向與陽光照射方向相同，拍攝到的車牌區域很亮導致字符筆劃較粗、相互粘連，而且我國的車牌都采用反光漆，嚴重時會出現鏡面反射，無法看清車牌號碼。
另外，車體表面的反光產生的亮線、光暈也會對識別造成影響。牌照識別多數用于識別運動中的車輛，車牌區域在整個圖像中是不固定的，普通攝像機無法根據車牌區域進行調節。夜間環境下車輛開啟車燈，普通攝像機受大燈的影響減弱曝光強度造成圖像車牌區域很暗，無法看清號碼，車大燈的光線還可能形成大面積光暈遮擋牌照區域。
作為城市靜態交通里重要的一環，停車場在越來越智能化的今天，智能車牌識別技術為此起到了關鍵作用。隨著計算機技術的不斷進步和軟件智能化應用算法的發展，車牌識別技術將會更加的成熟，將逐漸取代IC刷卡，為停車場出入口管理的智能化帶來又一次重大變革。車牌識別技術對維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通全自動化管理有著現實的意義，是實現智慧停車的最大動力。
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