津達車牌識別,天津西青車牌識別系統(tǒng)道閘型號

價格面議2022-06-20 00:03:38
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津達車牌識別,天津西青車牌識別系統(tǒng)道閘型號

技術(shù)路線
采用計算機視覺技術(shù)識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集,車牌定位,字符分割,光學(xué)字符識別,輸出識別結(jié)果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術(shù)路線。國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響,也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染,屬于綠色環(huán)保技術(shù)。

自然光路線是指白天利用自然光線,夜間采用輔助照明光源,用彩色攝像機采集車輛真彩色圖像,用彩色圖像分析處理方法識別車牌。自然光真彩色識別技術(shù)路線,與人眼感光習(xí)慣一致,并且,真彩色圖像能夠反映車輛
應(yīng)用
應(yīng)用
及其周圍環(huán)境真實的圖像信息,不僅可以用來識別車牌照,而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個攝像機采集的圖像,同時實現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識別和人工輔助圖像取證判別,可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學(xué)特性,用紅外攝像機采集車輛灰度圖像,由于紅外特性,車輛圖像上幾乎只能看見車牌,然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光,它不會對駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外,紅外照明裝置提供的是不變的光,所抓拍的圖像都是一樣的,不論是在一天中最明亮的時候,還是在一天中最暗的時候。唯一的例外是在白天,有時會看到一些牌照周圍的細節(jié),這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的,不能獲取整車圖像,并且嚴重依賴車牌反光材料。


觸發(fā)方式
車牌識別系統(tǒng)有兩種觸發(fā)方式,一種是外設(shè)觸發(fā),另一種是視頻觸發(fā)。

外設(shè)觸發(fā)工作方式是指采用線圈、紅外或其他檢測器檢測車輛通過信號,車牌識別系統(tǒng)接受到車輛觸發(fā)信號后,采集車輛圖像,自動識別車牌,以及進行后續(xù)處理。該方法的優(yōu)點是觸發(fā)率高,性能穩(wěn)定;缺點是需要切割地面鋪設(shè)線圈,施工量大。

視頻觸發(fā)方式是指車牌識別系統(tǒng)采用動態(tài)運動目標序列圖像分析處理技術(shù),實時檢測車道上車輛移動狀況,發(fā)現(xiàn)車輛通過時捕捉車輛圖像,識別車牌照,并進行后續(xù)處理。視頻觸發(fā)方式不需借助線圈、紅外或其他硬件車輛檢測器。該方法的優(yōu)點是施工方便,不需要切割地面鋪設(shè)線圈,也不需要安裝車檢器等零部件,但其缺點也十分顯著,由于算法的極限,該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低很多。


間接法:指通過識別安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲的車牌的信息來識別車牌及相關(guān)信息。IC卡技術(shù)識別準確度高,運行可靠,可以全天候作業(yè),但它整套裝置價格昂貴,硬件設(shè)備十分復(fù)雜,不適用于異地作業(yè);條形碼技術(shù)具有識別速度快、準確度高、可靠性強以及成本較低等優(yōu)點,但是對于掃描器要求很高。此外,二者都需要制定出全國統(tǒng)一的標準,并且無法核對車、條形碼是否相符,也是技術(shù)上存在的缺點,這給在短時間內(nèi)推廣造成困難。
直接法:基于圖像的車牌識別技術(shù)屬于直接法,是一種無源型汽車牌照智能識別方法,能夠在無任何專用發(fā)送車牌信號的車載發(fā)射設(shè)備情況下,對運動狀態(tài)車輛或靜止狀態(tài)車輛的車牌號碼進行非接觸性信息采集并實時智能識別。與間接法識別系統(tǒng)相比,首先,這種系統(tǒng)節(jié)省了設(shè)備安置及大量資金,從而提高了經(jīng)濟效益;其次,由于采用了先進的計算機應(yīng)用技術(shù),所以可提高識別速度,較好地解決實時性問題;再次,它是根據(jù)圖像進行識別,所以通過人的參與可以解決系統(tǒng)中的識別錯誤,而其他方法是難以與人交互的。

圖像處理技術(shù):運用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照識別的研究最早始于80年代,但國內(nèi)外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進行討論,并且通常僅采用簡單的圖像處理技術(shù)來解決,并沒有形成完整的系統(tǒng)體系,識別過程是使用工業(yè)電視攝像機拍下汽車的工前方圖像,然后交給計算機進行簡單的處理,并且最終仍需要人工干預(yù),例如車輛牌照中省份漢字的識別問題,1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特征的基礎(chǔ)上進行的,根據(jù)漢字的投影直方圖選取浮動閉值,抽取漢字在豎直方向的峰值,利用樹形查表法進行漢字的粗分類;然后根據(jù)漢字在水平方向的投影直方圖,選取適當閉值,進行量化處理后,形成一個變長鏈碼,再用動態(tài)規(guī)劃法,求出與標準模式鏈碼的最小距離,實現(xiàn)細分米完成漢字省名的自動識別。

傳統(tǒng)模式識別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法,統(tǒng)計特征法等。90年代,由于計算機視覺技術(shù)的發(fā)展,開始出現(xiàn)汽車牌照識別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實現(xiàn)了車輛牌照的自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應(yīng)的直方圖不同,經(jīng)過大量統(tǒng)計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍,從而根據(jù)特定閩值對應(yīng)的直方圖分割出車牌,再利用預(yù)先設(shè)置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符。

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