對大連車牌識(shí)別系統(tǒng)的使用率越來越大

隨著停車需求的不斷增長，大連車牌識(shí)別停車場系統(tǒng)行業(yè)越來越有前景，系統(tǒng)也經(jīng)歷了從產(chǎn)品競爭到品牌競爭再到市場競爭，對于致力于車牌識(shí)別系統(tǒng)生產(chǎn)和研發(fā)的企業(yè)來說，面對如此激烈的競爭，為了生存，必須掌握核心技術(shù)，車牌識(shí)別停車場系統(tǒng)的性能必須完善。當(dāng)然，為了獲得這個(gè)行業(yè)的一席之地，用戶體驗(yàn)也是不可或缺的。

隨著人們生活水平的不斷提高，大連車牌識(shí)別停車設(shè)備企業(yè)為了滿足用戶的需求，需要花費(fèi)更多的時(shí)間和精力來設(shè)計(jì)產(chǎn)品的外觀和開發(fā)一些新的更先進(jìn)的功能。另外，目前的停車場系統(tǒng)硬件設(shè)備工作原理基本一致，廠家需要從軟件著手進(jìn)行改進(jìn)，主要是讓車主有更好的停車體驗(yàn)為目標(biāo)才能持續(xù)發(fā)展。

現(xiàn)在許多高科技正在逐步融入到人們的生活中，停車場系統(tǒng)公司也依靠高科技逐漸發(fā)展出一些新的具有特色產(chǎn)品，顯著特點(diǎn)就是做到了無人管理化，使車主和停車場管理者可以享受科技帶來的智能化停車管理體驗(yàn)。 目前，已經(jīng)有很多停車場已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了這種功能，同時(shí)通過互聯(lián)網(wǎng)的功能實(shí)現(xiàn)了停車數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)共享，使得車主和停車管理人員可以了解停車位的使用情況，讓車主進(jìn)場能迅速找到車位，節(jié)省停車時(shí)間，有效緩解車場擁堵。

   為了在這個(gè)市場生存，大連信耀智能科技有限公司溫馨提示：停車行業(yè)必須憑借品牌實(shí)力和良好的用戶體驗(yàn)贏得后續(xù)的長期發(fā)展，進(jìn)一步提高產(chǎn)品質(zhì)量，提供完善的服務(wù)。這也是所有停車系統(tǒng)企業(yè)未來發(fā)展所應(yīng)該重視的。

一、有關(guān)車牌識(shí)別的工作原理

1、識(shí)別流程

車牌自動(dòng)識(shí)別是一項(xiàng)利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行牌照號碼、牌照顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備（監(jiān)測車輛是否進(jìn)入視野）、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識(shí)別車牌號碼的處理機(jī)（如計(jì)算機(jī)）等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等。某些車牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識(shí)別等幾部分(如圖1所示)。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。車牌識(shí)別單元對圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進(jìn)行識(shí)別，然后組成牌照號碼輸出。

2、車輛檢測

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。

系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優(yōu) 秀的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時(shí)也難以保證在有利于識(shí)別的位置開始識(shí)別處理，影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。

3、號碼識(shí)別

為了進(jìn)行車牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：

1) 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

3) 牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，最終組成牌照號碼。

車牌識(shí)別過程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。

1) 牌照定位

自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評判，最后選定一個(gè)最 佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。

2) 牌照字符分割

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

3) 牌照字符識(shí)別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇最 佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識(shí)別。