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車牌識(shí)別存在的問題及解決方法

車牌識(shí)別技術(shù)是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車輛并自動(dòng)提取車輛牌照信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色)進(jìn)行處理的技術(shù)。車牌識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一,應(yīng)用十分廣泛...
車牌識(shí)別技術(shù)是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車輛并自動(dòng)提取車輛牌照信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色)進(jìn)行處理的技術(shù)。車牌識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一,應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ),對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析,得到每一輛汽車唯一的車牌號(hào)碼,從而完成識(shí)別過程。通過一些后續(xù)處理手段可以實(shí)現(xiàn)停車場(chǎng)收費(fèi)管理,交通流量控制指標(biāo)測(cè)量,車輛定位,汽車防盜,高速公路超速自動(dòng)化監(jiān)管、闖紅燈電子警察、公路收費(fèi)站等等功能。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市治安,防止交通堵塞,實(shí)現(xiàn)交通自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義,本文來看看其他存在的問題及解決方法:

  問題:

  車牌定位與字符分割

  這是指在已拍攝的圖像中確定車牌的位置,提取出車牌的圖像,然后分割出車牌中的字符。車牌區(qū)域定位的困難主要是來自于采集的圖像,由于采集的車牌圖像的多樣性,并且采集圖像時(shí)受到許多因素的影響,如雨天、大霧、光線等,使得有一些車牌圖像質(zhì)量出現(xiàn)不同程度的差異,在一般情況下,采集的圖像的背景非常復(fù)雜,采集圖像是在高速運(yùn)動(dòng)中采集的圖片,所以圖片中車牌的位置不固定,車牌的大小也不一樣,以上的種種干擾因素,都給車牌區(qū)域定位和字符分割帶來了困難,從而影響車牌的識(shí)別率。

  高分辨率與識(shí)別速度的矛盾

  從模擬相機(jī)到高清相機(jī),也會(huì)引發(fā)圖像的高分辨率與識(shí)別速度相矛盾的問題。高清的優(yōu)勢(shì)不言而喻,但是任何事情都是兩面的,在車牌識(shí)別時(shí)主要體現(xiàn)為:高清圖片由于圖片覆蓋面廣,可能會(huì)同時(shí)在圖片中出現(xiàn)多個(gè)車牌的識(shí)別。這就對(duì)車牌識(shí)別的速度要求很高,車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于高清視頻流碼流過大,還會(huì)因?qū)ψR(shí)別系統(tǒng)資源占用需求過大而分析起來會(huì)出現(xiàn)處理速度過慢的問題,這可能導(dǎo)致出現(xiàn)漏車現(xiàn)象,而難以實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛抓拍率和車牌識(shí)別準(zhǔn)確率的提升。

  車牌識(shí)別系統(tǒng)的適應(yīng)性急需加強(qiáng)

  目前我國(guó)的車牌識(shí)別產(chǎn)品都要求所識(shí)別的車牌大小固定,而對(duì)過大和過小的車牌一般都不能準(zhǔn)確識(shí)別。這樣就造成對(duì)視頻觸發(fā)的情況下部分車牌無法被識(shí)別的問題。此外,在有些現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境中,由于受外界條件的影響,無法將相機(jī)架設(shè)在最合理位置,會(huì)造成圖片中車牌不同程度的偏移。

  車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)污損車牌的識(shí)別效果不好

  在公路和城市內(nèi)的實(shí)際應(yīng)用過程中,很難保證所涉及到的車牌都是沒有污損的,車牌在使用幾年之后,難免會(huì)出現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象,而在路面上行駛的車輛也很難保證都是標(biāo)準(zhǔn)干凈的車牌,因此在實(shí)際環(huán)境中,面對(duì)破損污舊的車牌,如何提高車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別能力也是實(shí)際需要解決的問題。

  解決方法:

  感光部件對(duì)外部環(huán)境的處理

  環(huán)境是影響車牌識(shí)別的主要因素,在采集車輛圖像時(shí),由于環(huán)境光線變化劇烈,白天光較強(qiáng)、夜間較弱,面光與背光不同,上午和下午的光照方向也不一樣,抓拍圖像時(shí)受環(huán)境光線影響較大,車速過高、采集設(shè)備的動(dòng)態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效保證。當(dāng)識(shí)別算法認(rèn)為車牌達(dá)到了最佳成像位置時(shí)系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開始拍攝,這對(duì)觸發(fā)設(shè)備的可靠性和響應(yīng)速度都有較高的要求。所以要解決環(huán)境造成識(shí)別率低下的問題,還要靠攝像機(jī)的感光部件對(duì)外部環(huán)境的處理。

  對(duì)圖像預(yù)處理

  車牌定位之前一般要對(duì)圖像做預(yù)處理,然后再進(jìn)行車牌的定位、分割、識(shí)別等部分。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲,或圖像對(duì)比度不強(qiáng)、車牌被部分遮擋、車牌處出現(xiàn)污點(diǎn)、變臟、模糊退色、有其它字符區(qū)域干擾、以及出現(xiàn)因運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的圖像模糊失真等情況,所以定位算法實(shí)現(xiàn)起來有較多困難。對(duì)于字符分割,則可能存在光照不均、污跡嚴(yán)重、車牌傾斜、對(duì)比度小、牌照退色、牌照字符粘連等不利因素,這樣就需要研發(fā)與之適應(yīng)的算法。如算法能適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等狀況的話,那就可以大大提高車牌識(shí)別的概率(如圖)。

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