字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法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,后選佳匹配作為結果。基于人工神經元網絡的算法有兩種:一種是先對待識別字符進行特征提取,然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡,由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。
實際應用中,牌照識別系統(tǒng)的識別率與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質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、拍攝亮度、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牌照識別的識別率,也正是牌照識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率,除了不斷的完善識別算法,還應該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像利于識別。
一個車牌識別系統(tǒng)是否實用,重要的指標是識別率。國際交通技術作過的識別率指標論述,要求是24小時全天候全牌正確識別率85%~95%。信路通的車牌識別系統(tǒng)在實際應用中已經達到了全牌正確識別率90%以上。為了測試一個車牌識別系統(tǒng)識別率,需要將該系統(tǒng)安裝在一個實際應用環(huán)境中,全天候運行24小時以上,采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別,并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來,以便調取查看。然后,還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。
將車牌識別設備安裝于出入口,記錄車輛的牌照號碼、出入時間,并與自動門、欄桿機的控制設備結合,實現車輛的自動管理。應用于停車場可以實現自動計時收費,也可以自動計算可用車位數量并給出提示,實現停車收費自動管理節(jié)省人力、提率。應用于智能小區(qū)可以自動判別駛入車輛是否屬于本小區(qū),對非內部車輛實現自動計時收費。在一些單位這種應用還可以同車輛調度系統(tǒng)相結合,自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況。
在交通管理系統(tǒng)中可以將車輛在某條道路的平均旅行時間作為判斷該道路擁堵狀況的一個參數。安裝車牌識別設備于道路的起止點,識讀所有通過車輛并將牌照號碼傳回交通指揮中心,指揮中心的管理系統(tǒng)根據這些結果就可計算出車輛平均旅行時間。
車牌識別系統(tǒng)在停車場中能夠起到很大的作用,有助于推動停車場收入,特別是對丁一些機動型用戶來說,能夠隨時釋放山停車位,加大停車的梳動量?;⊥\噲龅能嚺谱R別系統(tǒng)是一個基于視頻監(jiān)控和門禁系統(tǒng)合二為一的平臺。該平臺不僅允許終端用戶查看視頻信息,也可以讓他們拉制攝像頭,讓系統(tǒng)抓拍到車牌信息后方可進入停車,停車費用明細可Web訪問獲取信息。
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