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正文內(nèi)容

數(shù)字圖像處理-車牌識(shí)別(已修改)

2025-05-11 08:22 本頁(yè)面
 

【正文】 圖像模式識(shí)別應(yīng)用 專題:車牌識(shí)別技術(shù) 圖像分析處理技術(shù)的綜合應(yīng)用 一、車牌識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 ? 車牌識(shí)別是現(xiàn)代交通管理的重要措施,是智能交通系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié) ? 內(nèi)容: 車牌識(shí)別系統(tǒng)是采用數(shù)字?jǐn)z像技術(shù)和計(jì)算機(jī)信息管理技術(shù),對(duì)運(yùn)行車輛實(shí)現(xiàn)智能管理的綜合運(yùn)用技術(shù) ? 理論基礎(chǔ):數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別 ? 車牌識(shí)別技術(shù)具有典型性,容易推廣到其它識(shí)別對(duì)象 主要應(yīng)用領(lǐng)域 ? 主要應(yīng)用場(chǎng)合 (1) 公安卡口 (2) 高速公路收費(fèi)管理 (3) 城市道路監(jiān)控系統(tǒng) (電子警察 ) (4) 海關(guān)車輛管理 (5) 停車場(chǎng)管理 (6) 車輛流量統(tǒng)計(jì) 車牌識(shí)別技術(shù)現(xiàn)狀 ? 完整的車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)由圖像釆集、圖像處理、模糊識(shí)別等模塊組成; ? 在現(xiàn)有的技術(shù)條件下,車牌識(shí)別系統(tǒng)均無(wú)法達(dá)到100%的識(shí)別率,好的識(shí)別系統(tǒng)可達(dá) 95%以上; ? 先進(jìn)識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別時(shí)間在一百毫秒以下; ? 基于視頻技術(shù)的識(shí)別系統(tǒng),可方便地進(jìn)行圖像回放、檢索; ? 其它識(shí)別系統(tǒng):條形碼識(shí)別、射頻標(biāo)識(shí)識(shí)別等。 有關(guān)識(shí)別率的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) ? 各環(huán)節(jié)的識(shí)別率: ( 1)牌照定位 98% ( 2)單字分割 % ( 3)車牌識(shí)別 95% 從上面統(tǒng)計(jì)情況可看出,目前單項(xiàng)識(shí)別率均達(dá)到 95%以上,但總識(shí)別率僅能達(dá) 91%以上,仍需進(jìn)一步提高。 系統(tǒng)組成 ? 車牌識(shí)別系統(tǒng)組成 識(shí)別流程 ? 主要由三部分組成 ? 圖像捕獲一般采用 CCD攝像頭,包括整車圖像或牌照 (一般為彩色圖像 ) ? 后兩步由計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn) ? 關(guān)鍵部分是第三步: 字符識(shí)別( OCR) 識(shí)別步驟 ? 具體識(shí)別步驟如下 (不是唯一的 ): (1) 獲取整車或局部圖像; (2) 對(duì)獲取車輛數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理; (3) 車牌定位; (4) 二值轉(zhuǎn)換; (5) 車牌分類; (6) 車牌分割; (7) 字符識(shí)別; (8) 結(jié)果優(yōu)化 (車牌模糊識(shí)別 )。 二、車牌定位與分割 ? 車牌定位: 通過(guò)車牌區(qū)域的特征來(lái)判別牌照的位置,將車牌從圖像中分割出來(lái) ? 步驟: (1)彩色圖像灰度化 (2)圖像增強(qiáng) (3)邊緣檢測(cè) (4)模板匹配 (5)輸出牌照子圖像 CCD 輸出 ? CCD捕獲的汽車圖像 灰度圖像 ? 彩色圖像灰度化 灰度增強(qiáng) ? 灰度增強(qiáng)改變對(duì)比度 邊緣提取 (方法多種 ) ? 定位、分割后輸出 ? 下步工作是對(duì)分割輸出進(jìn)行字符識(shí)別 車徽 邊緣提取與 識(shí)別 彩色圖像灰度化 ? CCD攝像頭輸出的圖像一般是 24位真彩色圖像,需進(jìn)行灰度化,使不同顏色車體統(tǒng)一化,同時(shí)實(shí)現(xiàn)快速處理 ? 兩種制式都可以采用 PAL制: 亮度 NTSC制:亮度 BGRY 0 7 0 2 ???BGRY 1 1 7 9 ???對(duì)比度增強(qiáng) ? 利用灰度變換增強(qiáng)對(duì)比度,突出車牌區(qū) ? 一般采用截取式變換 : 常采用下式 ?????????????bf ( j ,k ),dbf ( j ,k )a,f ( j ,k )abcdcaf ( j ,k ),cg ( j ,k )????
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