車牌識別攝像機設(shè)計(參考版)
2025-06-08 17:16本頁面
【正文】 智能交通控制系統(tǒng)和車牌識別系統(tǒng)是一個比較前沿的學(xué)科，其中涉及到的知識非常寬廣，僅僅幾個月的時間進行研究是遠遠不夠的，還需要在今后的工作中繼續(xù)學(xué)習(xí)和研究。 系統(tǒng)開發(fā)是一個長期的過程，必須在項目實行開始階段就對開發(fā)進度有一個整體的認識。 C語言 (包括 C++)作為一門編程語言，對一個打算終身做學(xué)問的人而言，必須掌握、精通。 更深入地理解了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，算法設(shè)計等基礎(chǔ)課程的重要作用，要設(shè)計和編寫一個好的軟件，這些知識一定要掌握好。 ? 采用通過了數(shù)據(jù)庫信息的對比思想，通過對識別的字符圖像的分析，建立車牌信息跟數(shù)據(jù)庫信息進行對比識別，提高了字符識別的識別率 。 ? 利用車牌自身具有的特點，確定了一種車牌區(qū)域分割和字符定位的方法，并進行了實現(xiàn)。 ? 分析采集的圖像特點，使用圖像處理方法，對圖像進行一系列處理，其中包括灰度化，對比度增強，中值濾波，邊緣檢測，二值化，圖像縮放，圖像變形 ， Hough變換求直線。 （ 2） 車牌識別系統(tǒng)的總結(jié) 車牌的識別問題是現(xiàn)代高速公路智能化占道控制系統(tǒng)領(lǐng)域中研究的重點和熱點問題之一。 ? 設(shè)備要求低功耗，因為在高速公路沿線，要求采用太陽能供電，這樣可以大大的降低了供電 設(shè)備的投資經(jīng)費。 十 、 總結(jié) （ 1） 智能交通系統(tǒng)的總結(jié) 該高速公路智能化控制占道系統(tǒng)需要通過外場圖像采集實現(xiàn)攝像車牌識別技術(shù)，然后通過數(shù)據(jù)傳送到服務(wù)器主機進行分析和存儲，對違規(guī)的車輛通過嵌入式智能卡進行司機的報警提醒同時在龍門架 LED顯示屏的提醒顯示；對未按規(guī)定行駛的車輛進行路段服務(wù)信息的顯示預(yù)警。對通過遠程數(shù)據(jù)庫提供的相關(guān)數(shù)據(jù)進行對比，提取更加精確的車輛信息。 九 、 車牌識別的系統(tǒng)的車牌信息的數(shù)據(jù)庫對比 （ 1） 車牌的數(shù)據(jù)庫對比的簡介 通過前端設(shè)備所獲取到的車牌信息通過應(yīng)用遠程網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)特征，對所識別的字符進行識別對比。 ，即 VT=。如下圖所示： 取證照片拍攝范圍 3m車道，號牌寬 440mm，按總特征像素分辨率 768 288Pixel，車牌分辨率不低丁 100Pixel，則每像素標定距離參數(shù)為 。 度 ，拍攝距離 20m，曝光時問 l/250s，最高速度 50m/s?；叶葟姸壬蛇^程也就是傳感器敏感單元在一段時間內(nèi)對入射光能量的反映，與對象的光譜特征， CMOS特征有關(guān)。 （ 2） 車牌圖像的成像模型 機器視覺研究的成像過程主要有兩個因素：現(xiàn)實空間的點（對象） PR到圖像空間的點（像素） Pi的幾何映射； CMOS感應(yīng)生成灰度強度 (RGB值 )。 車牌識別系統(tǒng)的詳細流程圖： 開始 車輛原始圖像 灰度化 灰度拉 伸 中值濾波 邊緣檢測 八、 車牌識別的系統(tǒng)的車牌信息的采集 （ 1） 采集的基本思想 車輛識別是一個機器視覺的處理過程，而在圖像工程、虛擬現(xiàn)實研究領(lǐng)域內(nèi) ， 本系統(tǒng)是通過標準圖像（數(shù)據(jù)庫）來檢驗有效性。 ? 其他附屬設(shè)備?？刂婆_物理位置遠離前端計算機，環(huán)境更適合人工作。前端攝像機上接近車輛通過的場所。 ? 工業(yè)計算機兩臺。接受來自 CMOS輸出的視頻信號，并轉(zhuǎn)化為計算機可以處理和識別的數(shù)字信號，實時的將視頻信號反應(yīng)在電腦屏幕上，采集卡一般都有對外的編程接口，通過外界命令，可以將連續(xù)視頻中的某一幀以特定的文件類型保存下來。安置在汽車車道附近，收集來往車輛圖像。 七、車牌識別的系統(tǒng)基本配置： ? CMOS攝像機一臺。設(shè)第 1個字符中心和第 2個字符的中心間距為一個長度單位，以第 1個字符中心點為原點，那么非使館車牌的其余字符中心的橫向位置應(yīng)分別為： 1， 2. 39， ， ， ，字符的寬度為 0 79：使館車牌的其余字符中心橫向位置應(yīng)為 1， 2， 3， ， ，字符的寬度同樣為 0 79。具體是：第 2個字符基于第 1個字符，從左向右搜索：第 3， 4， 5， 6則基于第 7個字符，從右向左搜索。 ? 前面進行車牌區(qū)域定位和分割時采用的模板窗口比車牌窗口大 5%，所以對于靠邊框的位置很近的點進行排除，降低外框輪廓線的干擾。 分割的總體思路是這樣的：利用先驗知識一 個 字符尺寸為 45mm X 90mm，選擇比單個字符略大的窗口進行模板匹配，確定每個字符的位置，并記錄下來。 六、文字分割 在車牌旋轉(zhuǎn)完以后，車牌區(qū)域的整體在水平方向上應(yīng)該沒有傾角，其中的單個字符在豎直方向上也應(yīng)該是不 會 傾斜的。這樣閥值的確定只能是隨要處理的圖像不同而變化的可變閥值。且當車牌的底色和字的灰度值相差不是很大的情況，譬如車牌反光的情形，這時二值化 閥 值的選取就顯得非常重要。 二值化的 閥 值的計算有很多方法。為了使分割更加魯棒，適用性更強，系統(tǒng)應(yīng)該可以自動選擇閩值。這樣一來物體的邊界就成為這樣一些內(nèi)部的點的集合，這些點都至少有一個鄰點不屬于該物體。為了得到理想的二值圖像，一般采用 閥 值分割技術(shù)，它對物體與背景有較強對比的圖像的分割特別有效，它計算簡單而且總能用封閉、連通的邊緣定義不交疊的區(qū)域。使用 Hough變換檢測左右邊緣平行線，得出傾斜角度后，進行校正。 Hough變換是一種能夠在線條圖中檢測出己知形狀曲線的技術(shù)，它對局部的曲線斷裂和噪聲干擾不敏感，廣泛應(yīng)用于目標 檢測鄰域。 （ 2） 水
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