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車牌識別系統(tǒng)廠家?guī)懔私庾钕冗M的定位方法???

信息來源于:互聯(lián)網(wǎng) 發(fā)布于:2022-02-16

車牌識別系統(tǒng)它是利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術(shù)。通過對圖像的采集和處理,完成車牌自動識別功能,能從一幅圖像中自動提取車牌圖像,自動分割字符,進而對字符進行識別。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備(監(jiān)測車輛是否進入視野)、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等。

定位方法:
車牌定位的算法分為三類:
一類是基于邊緣的。
一類是基于顏色的。
一類是基于機器學(xué)習(xí)的
從實驗結(jié)果可看出,基于邊緣的最簡單也最有效,如果對于收費站和小區(qū)的應(yīng)用,做到99%以上的檢測率不是件難事,但如果場景復(fù)雜一點,誤檢會比較多,但并不會漏掉真正的車牌,只是虛警率高點,可以通過先驗知識、顏色和后面的分割加以去除,誤檢不是重點。基于顏色的定位算法,從根本上講也可以算是基于邊緣的一種
無非是利用彩色邊緣或者灰度圖像邊緣和顏色一起來定位,基于顏色的車牌定位算法用于高清圖片效果不錯,對于一般的場景我認為沒必要用顏色進行定位,但初期用顏色先去除一些明顯不是車牌的區(qū)域還是比較有效的?;跈C器學(xué)習(xí)的算法進行車牌定位或者說檢測,關(guān)鍵是找到好的特征和好的訓(xùn)練方法,不少人利用adaboost+haar特征進行車牌檢測,從我的實驗結(jié)果來看,檢測率也能達到99%以上

但同時虛警率也非常高,會出現(xiàn)很多誤檢,而且很難把車牌的區(qū)域完整的檢測出來,所以如果單獨要用機器學(xué)習(xí)的算法還是不太可行,不過可以先利用邊緣信息找到候選區(qū)域,然后用adaboost去去除非車牌區(qū)域,這個效果還是蠻不錯的。
車牌識別系統(tǒng)廠家
對于邊緣的檢測,如果車牌在圖像中占的比例不是很小,普通的差分和全局二值化就可以達到很好的效果,如果對于高清圖像(譬如要檢測幾個車道)或者場景很復(fù)雜,導(dǎo)致車牌所占圖像的比例很小,還有就是車牌處于比較暗的地方,而整個場景很亮,這個時候差分得到的邊緣就不會很豐富,如果利用全局二值化就可能導(dǎo)致車牌區(qū)域檢測不到邊緣

解決辦法一就是對圖像進行灰度拉伸或增強
解決辦法二就是換邊緣檢測的方法(譬如sobel)
解決辦法三就是改進二值化的方法。

對于圖像增強的方法我要特別提一下直方圖均衡化,很多論文上都會說對輸入圖片先進行直方圖均衡化,但我的實驗發(fā)現(xiàn),晚上的圖片如果進行直方圖均衡化操作后會導(dǎo)致噪點特別多,而且可能會導(dǎo)致車牌區(qū)域檢測不到邊緣,總之圖像增強是一把雙刃劍,需要慎重考慮。
如果利用邊緣進行定位,關(guān)鍵是要想辦法一定要檢測出車牌區(qū)域的邊緣。

車牌定位,利用邊緣是王道,可以先粗檢再精檢,顏色可以用于精定位和去除誤檢,機器學(xué)習(xí)如果想要好的結(jié)果得需要好的特征,但目前好像還沒有。我個人認為車牌定位的難點不在于找到車牌區(qū)域,而在于怎么對車牌區(qū)域進行更精確的定位,而精定位的難點在于左右精定位,以便于后面的分割算法。
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