福州智能停車場(chǎng)系統(tǒng)服務(wù)為先「福州益鑫盛祥」

從車牌識(shí)別發(fā)展過(guò)程來(lái)看，車牌識(shí)別技術(shù)在應(yīng)用中所要面臨兩個(gè)方面的挑戰(zhàn)。

　　1、人為挑戰(zhàn)：車速、車牌對(duì)車牌識(shí)別的挑戰(zhàn)

　　道路監(jiān)控同時(shí)也面臨另一不可控制的因素——行駛車輛的速度不一。即使在一般道路上，依據(jù)不同駕駛的駕駛習(xí)慣，時(shí)速差距往往可以達(dá)到30公里，甚至40公里;而當(dāng)車速過(guò)快時(shí)，往往也會(huì)產(chǎn)生拖影的問(wèn)題。因此攝像機(jī)的快門速度和幀率必須趕上車輛的快速移動(dòng)，才能掌握車輛的細(xì)節(jié)以及車牌號(hào)碼，再讓辨識(shí)系統(tǒng)進(jìn)行辨認(rèn)。

　　除了車速難以掌控以外，車牌的不統(tǒng)一性也是令各家監(jiān)控廠商的問(wèn)題。不論是英文字母的字?jǐn)?shù)不同，或是各式排列不一的組合方式，皆增加了辨識(shí)系統(tǒng)的負(fù)擔(dān);更甚者，許多駕駛未能維持車牌的干凈度，時(shí)常會(huì)有污漬遮蔽號(hào)碼或是破損的問(wèn)題，辨識(shí)難度不言可喻。故在各種嚴(yán)苛條件的綜合下，道路監(jiān)控與車牌辨識(shí)相對(duì)門坎比一般環(huán)境來(lái)得具挑戰(zhàn)性。

　在運(yùn)動(dòng)(光流)場(chǎng)確定之后，去除隨機(jī)噪聲及一些過(guò)小的運(yùn)動(dòng)，認(rèn)為在檢測(cè)時(shí)段內(nèi)運(yùn)動(dòng)向量始終在一定范圍內(nèi)保持一致的那些區(qū)域?qū)儆谝粋€(gè)物體，從而可以確定出各運(yùn)動(dòng)目標(biāo)(車輛)在各個(gè)時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)參數(shù)(速度，方向等).

　　基于車光流場(chǎng)分析進(jìn)行跟蹤的方法，可以很的計(jì)算出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度，但是這種方法采用迭代的方法·計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)，無(wú)法進(jìn)行實(shí)時(shí)的跟蹤，并且該方法只考慮利用光流散據(jù)來(lái)進(jìn)行決策，所以受到被估算的光流場(chǎng)精度的限制.這些方法受到噪聲的影響嚴(yán)重·而且·分割所得的運(yùn)動(dòng)對(duì)象的邊緣精度不夠.在運(yùn)動(dòng)不完全的情況下，則會(huì)產(chǎn)生分割結(jié)果不完整等問(wèn)題。

　　另外，由于運(yùn)動(dòng)場(chǎng)并不是很可靠，因此通常在物體邊界或紋理不突出區(qū)域產(chǎn)生錯(cuò)誤，從而會(huì)對(duì)分割結(jié)果產(chǎn)生明顯的影響，因此，由于各方面的限制，使得基于光流法的運(yùn)動(dòng)分割并不適合交通場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)分析。

什么是車牌識(shí)別系統(tǒng)的圖像處理系統(tǒng)?

　　圖像處理系統(tǒng)即為本文主要討論的算法處理模塊，為整個(gè)系統(tǒng)的軟件部分。它主要包括圖像預(yù)處理、車牌定位、字符分割和字符識(shí)別四個(gè)部分，它的任務(wù)是運(yùn)用數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別等學(xué)科對(duì)獲得的車輛圖像進(jìn)行處理以獲得車牌上的字符內(nèi)容信息，后面章節(jié)講對(duì)它每一個(gè)部分做一個(gè)粗略的介紹。

　　什么是車牌識(shí)別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)?

　　數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)是一個(gè)后端管理數(shù)據(jù)庫(kù)，它包含了幾乎所有的圖像輸入是指利用攝像機(jī)或者數(shù)碼相機(jī)到的車牌圖像。車牌圖像的質(zhì)量與圖像的設(shè)備和實(shí)際環(huán)境有關(guān)。性能好的攝像機(jī)能夠得到質(zhì)量更好的車牌圖像，有利于識(shí)別車牌圖像中的字符。在光照不均、惡劣天氣的環(huán)境下，到的車牌圖像的像質(zhì)較差，導(dǎo)致車牌識(shí)別系統(tǒng)的性能降低。車牌登記信息，車牌中的字符信息被識(shí)別出來(lái)后就輸入到這個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行查找對(duì)比，以方便機(jī)關(guān)追查被盜車輛，打擊分子。

其中圖像處理模塊主要包括六個(gè)部分：預(yù)處理、車牌定位、傾斜校正、字符分割、字符識(shí)別。其中，車牌定位、字符分割、字符識(shí)別是車牌識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)。流程圖如下：

　　圖像預(yù)處理是指對(duì)到的圖像進(jìn)行二值化、邊緣檢測(cè)、去除噪聲、圖像灰度化等操作。經(jīng)過(guò)預(yù)處理的車牌圖像增能夠強(qiáng)目標(biāo)圖像，提高目標(biāo)和背景圖像的對(duì)比度，方便車牌識(shí)別的后續(xù)工作。

　　車牌定位是從一幅拍攝到的圖片中定位出車牌的位置，并從圖片中提取出車牌圖像。車牌定位正確與否直接影響到字符分割和識(shí)別的工作，是所有關(guān)鍵技術(shù)中的步。

　　傾斜校正是指檢測(cè)車牌圖像的傾斜角度，并校正車牌圖像。傾斜的車牌圖像會(huì)導(dǎo)致車牌中的字符傾斜，直接影響到車牌字符的分割和識(shí)別，因此必須對(duì)傾斜的車牌圖像進(jìn)行校正。