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停车场道闸车牌识别系统工作原理
编辑:永利皇宫   时间:2019-01-25

车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。   

 

车牌识别技术工作原理

车辆检测:可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过,并触发图像采集抓拍。

 

图像采集:通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。

 

预处理:噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。   车牌定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,确定车牌区域。

 

字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、二值化等处理,精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

 

字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

 

结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。

 

车牌识别云台摄像机通过光抑制屏蔽,电子快门调节,宽动态功能等来实现抓拍车牌:

 

强光屏蔽:在低照度彩色摄像机的基础上,通过软件的功能,把图像中最亮的部分遮挡。在交通监控中,一般可将大灯的强光遮挡,从而将车牌较清晰的抓拍下来。

 

可调电子快门:对于高速运动的物体抓拍(高速公路上的汽车车速一般都在80KM/小时以上),可以通过降低电子快门速度来实现清晰抓拍,一般都是通过手动方式调整。

 

宽动态功能:这是解决车灯对于抓拍影响的最好的办法,宽动态最早是松下公司提出来的。当背景光过亮时,普通摄像机无法很好的解决明暗图像的显示问题。

 

作为智能交通领域确定车辆身份的最重要手段,车牌识别技术为实现交通的智能管理发挥了很大作用,在各项工作中都有车牌识别技术的渗透。

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