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车牌识别系统是一种基于计算机视觉技术的系统,用于自动识别和识别车辆的车牌号码。它可以通过安装在道路上的摄像头或在移动设备上的相机捕捉车辆图像,然后使用图像处理和模式识别算法来提取和识别车牌上的字符。
车牌识别系统于是出现了两种产品形式,一种是软硬件一体,或者用硬件实现识别功能模块,形成一个全硬件的车牌识别器,例如DSP。另外一种形式是开放式的软、硬件体系,即硬件采用标准工业产品,软件作为嵌入式软件。两种产品形式各有优点。开放式体系的优点是由于硬件采用标准工业产品,运行维护容易掌握,备品备件采购可以从任何一家产商获得,不用担心因为一家产商倒闭或供货不足而出现产品失效或采购困难。而软硬件一体式产品,对于使用者操作产品时更易操作及控制。对于后期的维护调试也更易于掌握
识别技术的实现原理和实现方式
车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论,对含有车辆牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。
车牌识别系统实现的方式主要分为两种:一种是静态图像图片的识别,另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量,为单帧图像识别,目前市场产品识别速度平均为200毫秒;而动态视频流的识别技术适应性较强,识别速度快,它实现了对视频每一帧图像进行识别,增加识别比对次数,择优选取,关键在于较少的受到单帧图像质量的影响,目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。
识别步骤概括为:定位、提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成,各自的有效率都较高,整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别,字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库,即将所有的字符建立样本库,字符提取后通过比对样本库实现字符的判断,识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值;另一种是基于字符结构知识的字符识别技术,更加有效的提高识别速率和准确率,适应性较强。
车牌识别系统的优劣主要由二个关键性能参数共同决定:识别率、识别速度。
1、识别速度
识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统,如果需要几秒钟,甚至几分钟才能识别出结果,那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内,越快越好。目前市场的车牌识别系统在实际应用中识别速度平均为200毫秒。较好的车牌识别系统已经达到了10毫秒的快速识别时间,实际应用识别速度能够达到平均40毫秒。
2、识别率
车牌识别系统是否实用,重要的指标是识别率。国际公认的识别率指标要求是全天候全牌正确识别率85%~95%。识别率的统计也分为以下三种方式:
a、自然流量识别率=识别的总数/实际通过的车辆总数
b、全牌识别准确率=全牌正确识别的总数/人工识别读取的总数
c、可识别率=人工正确读取的总数/实际通过的车辆总数
这三个指标决定了车牌识别系统的识别率。
车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、伯数字及牌颜色)进行处理的技术。
汽照码是车辆的“身份”标识,牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证,这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。