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淺談：智慧交通車牌識別的應(yīng)用
發(fā)布時間：2017-09-20 分類：交通百科
近幾來，面對傳統(tǒng)停車業(yè)務(wù)在高速發(fā)展的城市交通面前暴露出各種難題，如停車難、尋車難等各種問題，而車牌識別技術(shù)無疑成為智慧交通行業(yè)發(fā)展的核心技術(shù)。車牌識別可以簡單概括為基于圖像分割和圖像識別的技術(shù)，對含有車輛號牌的圖像進(jìn)行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和識別出文本字符。
一般來說，車牌識別包括圖像采集、預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識別、結(jié)果輸出等一系列算法運算。車牌識別應(yīng)用在智慧停車領(lǐng)域也無外乎出入口車牌識別、場內(nèi)視頻引導(dǎo)、道路停車三大板塊，這三大板塊也是城市停車整體架構(gòu)中必不可少的部分。另外在這個車牌識別的整套識別業(yè)務(wù)還包括：圖像采集、圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割、字符識別等環(huán)節(jié)，具體分析如下：
圖像采集
通過IPC過車或車輛違章行為進(jìn)行實時、不間斷記錄、采集。
圖像預(yù)處理
影響車輛識別率高低的關(guān)鍵因素，因此，需要對IPC采集到的原始圖像進(jìn)行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對比度調(diào)整等處理。
車牌定位
準(zhǔn)確與否直接決定后面的字符分割和識別效果，是影響整個車牌識別率的重要因素。其核心是紋理特征分析定位算法，在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，通過行掃描確定在列方向上含有車牌線段的候選區(qū)域，確定該區(qū)域的起始行坐標(biāo)和高度，然后對該區(qū)域進(jìn)行列掃描確定其列坐標(biāo)和寬度，由此確定一個車牌區(qū)域。通過這樣的算法可以對圖像中的所有車牌實現(xiàn)定位。
字符分割
在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進(jìn)一步精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征提出動態(tài)模板法進(jìn)行字符分割，并將字符大小進(jìn)行歸一化處理。
字符識別
對對分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達(dá)形式，然后通過分類判別函數(shù)和分類規(guī)則，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別，就可以識別出輸入的字符圖像。
