計算機視覺與應用 課件 7.3 車牌識別

7.3車牌識別CONTENTS目錄引言01車牌識別的應用02車牌識別流程03CONTENTS目錄引言01車牌識別的應用02車牌識別流程03車牌照是對車輛身份識別的標記，在我國，當前車牌是由顏色和文字組成，顏色包括藍、黃、白、黑、綠等五種，而車牌的文字內(nèi)容則包括漢字、字母、數(shù)字等。隨著汽車數(shù)量的逐年遞增，如何高效地進行交通管理，人們相繼研制開發(fā)出了各種交通道路監(jiān)視、管理系統(tǒng)，這些系統(tǒng)一般通過對過往的車輛實施檢測，提取相關交通數(shù)據(jù)，用于達到監(jiān)控、管理和指揮交通的目的。汽車牌照的自動識別是車輛檢測系統(tǒng)中的一個重要環(huán)節(jié)，它在交通監(jiān)視和控制中占有很重要的地位，是實現(xiàn)交通管理現(xiàn)代化和智能化的重要前提。引言CONTENTS目錄引言01車牌識別的應用02車牌識別流程03高速公路收費管理系統(tǒng)高速公路超速自動化監(jiān)管系統(tǒng)公路布控管理系統(tǒng)城市交通路口的“電子警察”停車場收費管理系統(tǒng)封閉式居民小區(qū)物業(yè)管理及重要部門的保安管理偷盜車輛辨識車牌識別應用車牌識別應用CONTENTS目錄引言01車牌識別的應用02車牌識別流程03車牌自動識別是一項利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。其硬件基礎一般包括觸發(fā)設備(監(jiān)測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。車牌識別軟件處理的流程如圖7-2-2所示。車牌識別流程1)車牌定位首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來，車牌定位過程如圖7-2-3所示。車牌識別流程2)車牌字符分割完成車牌區(qū)域的定位后，再將車牌區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。字符分割流程如圖7-2-4所示。車牌識別流程3)車牌字符識別方法車牌字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷髮⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與模板進行匹配，選擇最佳匹配作為結果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得的特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分類器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡，由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結果。實際應用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)