一篇了解车牌图像识别原理的文章

作者:无人值守停车场收   来源:未知   时间:2020-05-19 11:21

车牌图像识别技术已经应用于城市住宅小区或停车场的车辆收支管理中。车牌图像识别技术是如何工作的?这项技术如何完成工业重型车的信息化?

1.车牌图像识别技术中的图像处理

车牌图像识别过程主要由图像处理、车牌边缘提取、车牌定位、摄影区域分割、字符识别等技术步骤组成。如何在识别前提高图像的视觉质量至关重要,如图像的亮度、颜色变换和添加、干扰成分的抑制、图像的几何校正等。识别后,提取图像中包含的特征信息,主要包括频域特征、灰度或颜色特征、间隙特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。提高图像的视觉质量和图像识别可以为比赛机器澄清图像提供便利。例如,如果装载车辆的牌照的背景颜色是黄色,则通过颜色像素点统计将捕获的图像划分为合理的牌照区域,以确定对应于牌照的黄色背景颜色的灰度限制。内部行和列的两个目的是计算该颜色限制内的像素数,设置合理的阈值,并确定车牌内部行和列偏差的合理区域。通过上述方法分离的车牌图像被二值化,从而完成车牌的主动识别。首先,设置一个阈值。基于图像亮度的非边界值是50%的中性灰色,即RGB128。亮度高于128(50%灰色)的会变成白色,而亮度低于128(50%灰色)的会变成黑色。然后,将图像数据分成两个部分:大于阈值的像素组和小于阈值的像素组。

车牌图像识别技术的图像处理

2.车牌图像识别技术的区域分组和字符识别

汽车驾驶员主动识别后,早期需要在车牌位置的根长处进行字符识别,识别办公室用于字符识别。由于车牌字符之间的距离很大,并且字符长度可以在一定的范围内确定,所以不会出现字符粘连,所以找到一个字符连续的块。如果距离长度大于某个阈值,则认为该块由两个字符组成,需要共享。对朋友的字符进行归一化后,进行车牌字符识别。在车牌字符识别过程中,首先使用模板匹配方法,然后使用从模板字符中减去识别图片的方法来寻找相减后的最小值,即具有最大相似度的值。针对由于车牌安装问题、车牌识别摄像头安装角度和态势问题造成的一些字符连续累积错误的问题,可以操纵人工神经网络进行字符识别,即将待校正的图像输入并采集,提取字符特征,然后将得到的特征应用神经网络分类器获取字符特征信息,避免再次出错,最终实现车牌图像的准确识别和提取。

3.车牌图像识别技术如何实现工业重型车的信息化?

随着信息化和工业化的高度融合,图像识别技术的快速发展使得工业重型车的装载过程不再是履行生产义务的单一行为。它与企业的操作层和车间管理层紧密相连,实现了整个信息流的完全主动。图像识别技术的发展起到了穿针引线的作用。

企业的运营层有一个大型数据库,其中不仅包含销售管理数据,还存储运输管理信息,如每份合同对应的车辆信息。签订新合同时,生产合同中涉及的装载信息,包括待售货物、待售数量、待售时间、相应车辆的牌照、车辆标签等。将被发送到车间管理层。车间收到信息后,根据信息计划生产时间,并将生产任务分配给重型车辆的配送点。各配送点在配载车到达前已根据货物的体积、重量或品种完成配送准备过程,并在配送过程中形成完整的电子信息表,与配载车相匹配。当待装载车辆行驶至车场入口时通过地面环路时,触发车号识别摄像头拍照,系统分析拍照结果并提取车号牌。将车辆的车牌信息与车间管理层的数据进行比较,找到相关的装车货物信息,提取后发送到配送点,为车辆的装车过程提供验证和数据支持。但是,装载车辆将根据大屏幕上的提示在指定的配送点开始装载过程。因为货物已经准备好了,装载过程可以很快实现。当装载过程完成时,车辆被包装,并且车辆可以直接离开场地。在通过大门的过程中,再次触发接地回路,确认信息并形成电子证书。

车牌图像识别

在整个加载过程中,预加载数据由企业操作层的工艺车间管理层进行分发和形成,并通过车牌图像识别进行提取,交付给分发加载系统。加载过程完成后,形成实际加载数据,反馈给车间管理层进行加载生产信息的统计汇总和后续检查,由车间管理层上传到企业运营层作为合同结算的依据,从而实现整个生产过程的完全电子化信息化。