停車場車牌識別系統也有算法？其實際運用原理
2016-12-20
近些年，私家汽車擁有量在持續增長的模式，也帶動了停車場行業的蓬勃發展，車牌識別作為現在智能停車場的核心技術，是整個停車場系統的計量基礎，日新月異，快速革新，其算法也會隨之變動，更好的適應各類環境及突發事件，車牌識別管理的停車場系統已經遍及到我們生活中的各個領域，更先進的識別技術將會給人們帶來更多便利。
車牌識別系統通過對進出場的車牌號的抓拍，實現道閘的開閘和車輛的放行，我們知道，車牌號作為車輛的唯一身份識別信息，通過車牌號我們可以知道該車輛的信息，同時車牌識別系統不僅可以識別車輛的車牌號信息，還可以對車輛的車型、車身等進行抓拍，有效地保障了車主的停車安全，同時對于停車場來說，車主車輛的停放信息都可以通過進出場的抓拍記錄來進行查詢，避免出現誤報丟車信息的情況。
對于多環境而言最大的差異是由于自然光變化而引起的車牌識別成像效果變差，而不同場景下成像效果的影響因素各不相同，德立達停車場車牌識別系統算法也會不一樣：
1、天氣的影響
雨霧天氣能見度較低，獲取的車牌圖片質量會有嚴重的退化，因此車牌識別系統必須實現圖像復原功能，即采用圖像復原算法對雨霧天退化圖像實現場景的再現。
2、夜間亮度不強，光線不分散
夜間在大燈的作用下，車牌的圖像可能會變得一團黑一團白的情況，解決這個問題通常會用到以算法控制補光燈的智能補光技術，同時采用雙重寬動態，使其車牌識別攝像機能夠在同一畫面捕捉到更多的亮面和暗部的細節，更接近于人眼睛看到的事物。
3、背對光線
對于順逆光而言，可以通過局部曝光、強光抑制等智能控光技術調整攝像機的曝光參數從而實現優異的成像自動控制。
4、車輛來往方向不同
對于因車輛運行而形成的大角度，個別廠家的車牌識別系統對于此種情況的處理效果并不理想，該問題在有轉彎和出入口較寬的停車場顯得尤為明顯，當然通過對車牌識別攝像機的高度和角度的控制，可以減少大角度的弧度，但是并不能完全解決這個問題，德立達停車場車牌識別系統就有效的解決的這一問題。
作為機器視覺的分支應用領域，車牌識別涉及“圖像采集——圖像預處理——車牌定位——字符分割——字符識別——結果輸出”等一系列流程，其中的技術關鍵在于“車牌定位，字符分割和字符識別”環節。
識別算法通過對圖像預處理之后的灰度圖進行行列掃描，確定灰度圖上含有車牌線段的目標區域，給出車牌信息區域的起始行坐標和高度。隨后，通過對已識別的字符區域進行字符分割，對單個字符進行字符數據庫模板中的標準字符形式匹配，從而判斷出車牌字符的具體內容。
相比一般高速收費站、卡口，停車場環境由于沒有統一的設計標準，每個停車場在設計上都會差別各異，比如是否在坡道上、識別距離，角度差異、是否有安全島等，德立達車牌識別系統都對此作了相對應的解決方案，不同的算法對于不同的環節，極大提高了車牌識別在多環境、多角度下的識別率和適用性。
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