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- 南澤（廣東）科技股份有限公司
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- 標(biāo)簽： 作者：廣州南澤電子科技有限公司 瀏覽數(shù)：3514 時(shí)間：2015-11-24
- 當(dāng)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)被作為進(jìn)程列入事件檢測(cè)系統(tǒng)時(shí)，車(chē)輛探測(cè)器或交通執(zhí)法系統(tǒng)一旦檢測(cè)到事件發(fā)生，系統(tǒng)的相機(jī)就會(huì)啟動(dòng)并獲得的圖像數(shù)據(jù)，然后把圖像數(shù)據(jù)發(fā)送到車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，把車(chē)牌區(qū)域從圖像中提取出來(lái)。如果無(wú)法找到車(chē)牌區(qū)域，則等待另一輸入圖像。然而，有時(shí)檢測(cè)到多個(gè)車(chē)牌區(qū)域，它們?cè)谲?chē)牌識(shí)別階段被仔細(xì)檢查，對(duì)所有的候選車(chē)牌執(zhí)行蒙板判別程序，確定最終的車(chē)牌區(qū)域，在確定車(chē)牌區(qū)域之后，還需要進(jìn)行兩個(gè)步驟——字符分割和字符識(shí)別。
這兩項(xiàng)任務(wù)需要交替引用才能獲得分割與識(shí)別最佳的效果。在這階段，從候選車(chē)牌中恢復(fù)的字符將在確認(rèn)核實(shí)階段被確認(rèn).如果字符組符合我們定義車(chē)牌語(yǔ)義成分，它將被視為形成一個(gè)有效的車(chē)牌信息，有效的車(chē)牌信息由車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)保存并輸出，隨后，程序?qū)⒎祷氐降却硪惠斎雸D像的狀態(tài)。綜上所述一個(gè)完整的系統(tǒng)。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)主要包括：車(chē)牌圖像捕捉與獲取、圖像預(yù)處理、車(chē)牌定位、字符分割、字符識(shí)別和車(chē)牌輸出六個(gè)階段。
第一、車(chē)牌識(shí)別的第一步是車(chē)輛圖像捕捉與獲取。根據(jù)圖像采集設(shè)備不同可以分為兩類(lèi);使用照相機(jī)采集的靜態(tài)圖像和使用攝像機(jī)采集的視頻圖像，對(duì)圖像質(zhì)量要求較高的系統(tǒng)則會(huì)使用照相機(jī)作為采集設(shè)備，但是隨著CCD技術(shù)的發(fā)展，攝像的視頻信號(hào)同樣可以采集到120萬(wàn)以上像素高清圖像，而且價(jià)格并不昂貴，對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)通常采用攝像機(jī)作為采集設(shè)備，如超速檢測(cè)系統(tǒng).目前國(guó)內(nèi)的高速公路監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)淘汰了相機(jī)，轉(zhuǎn)而采用高清攝像機(jī)。
第二、對(duì)采集到的車(chē)牌圖像進(jìn)行預(yù)處理是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中一個(gè)重要環(huán)節(jié).在車(chē)牌圖像采集和輸入過(guò)程中，受到外界復(fù)雜環(huán)境因素的影響，圖像中可能包含不同程度的噪聲圖像的清晰度往往不盡如人意，攝像的角度等人為也會(huì)導(dǎo)致車(chē)牌出現(xiàn)傾斜、變形或缺損等現(xiàn)象。預(yù)處理的效果的好壞將直接影響到車(chē)牌識(shí)別的識(shí)別精度和識(shí)別速度.經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的不但能去除圖像噪聲、提高圖像質(zhì)量，降低其對(duì)車(chē)牌識(shí)別過(guò)程中的負(fù)面影響，還可以降低系統(tǒng)占用內(nèi)存空間，提高識(shí)別速度。
第三、車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的核心在于車(chē)牌定位、字符分割和字符識(shí)別三個(gè)階段.不同的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)算法差異主要集中在這里。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)所涉及的知識(shí)主要是數(shù)學(xué)圖像處理技術(shù)，其中車(chē)牌定位算法和字符分割算法主要應(yīng)用了數(shù)字圖像處理的圖像預(yù)處理和圖像分割的知識(shí)，而字符識(shí)別算法主要涉及模式識(shí)別技術(shù)。
第四、圖像分割是數(shù)字圖像處理和現(xiàn)代圖像處理的核心技術(shù)，在對(duì)圖像的研究中，我們通常僅僅只對(duì)圖像中的某一部分感興趣，這部分我們稱(chēng)為前景，而把其他部分稱(chēng)為背景，前景對(duì)應(yīng)著圖像中具有獨(dú)特信息的區(qū)域。在車(chē)牌識(shí)別中就是為了分析圖像中的車(chē)牌信息，因此需要從圖像中把車(chē)牌區(qū)域分離出來(lái)，圖像分割就是通過(guò)一系列算法將車(chē)輛圖像的車(chē)牌信息與背景分離的過(guò)程。
第五、模式識(shí)別的目的是將對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類(lèi)和擬合。廣義上講，任何可以區(qū)別是否相同或相似，并且可以被觀察的事物，都可以稱(chēng)為模式;狹義上講，對(duì)于車(chē)牌字符的識(shí)別就是統(tǒng)計(jì)不同字符的特征信息，加以歸類(lèi)，然后通過(guò)分類(lèi)器將車(chē)牌字符分類(lèi)，從而實(shí)現(xiàn)字符的識(shí)別。應(yīng)用于字符識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)是一種從大量字符數(shù)據(jù)庫(kù)中出發(fā)，在已知的字符特征信息基礎(chǔ)上，利用推理的方法對(duì)字符自動(dòng)完成識(shí)別的過(guò)程.模式識(shí)別一般包括學(xué)習(xí)或訓(xùn)練階段、實(shí)現(xiàn)階段兩個(gè)階段，二者相互關(guān)聯(lián)，學(xué)習(xí)或訓(xùn)練階段是對(duì)字符進(jìn)行特征選擇，訓(xùn)練分類(lèi)器，實(shí)現(xiàn)階段是利用訓(xùn)練好的分類(lèi)器對(duì)未知樣本進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。
第六、最后一步是車(chē)牌輸出，車(chē)牌輸出是把識(shí)別到的車(chē)牌信息顯示或存入數(shù)據(jù)庫(kù)，顯示是為了驗(yàn)證識(shí)別的正確性，入庫(kù)則為了后續(xù)的匹配、查詢和相關(guān)處理。
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