车牌识别系统掀起交通管理的智能篇章
本文属于 资料
车牌(自动)识别系统,简而言之是基于各种图像处理算法,对前端摄像机抓取到的车辆图
片进行分析,进而从中提取出诸如车牌号(英汉字符及数字)、车牌颜色,甚至车型、生产厂
家、车辆颜色等信息,实现准确锁定车辆“身份”,并与相应车辆的道路行驶信息联系起来,
最终实现对上路车辆的智能自动管理。
车牌识别系统主要由触发机制、图片抓取以及图片识别三大模块组成。为得到优质的原
始图片,需要事件触发与车牌抓取的默契配合,其最终实现的效果将依据所涉硬件设备的性
能(摄像机、镜头、图像处理芯片、抓拍控制机构、触发和照明及控制设备等)、图像识别算
法的优劣、工程架构和安装等,此三部分相辅相成,共同影响着系统最终的识别率以及使用
效果。
触发&检测机制
所谓检测,通俗地说在相应事件发生时能准确采集到相关信息,亦即当需抓拍的路段出
现车辆,且当车辆进入最佳拍照范围时,检测设备发出相应信号,控制系统接收到该信号,
会控制摄像机抓拍,且同步启动照明系统。此步骤尽管不是整个车牌识别过程中最难实现的,
却是其成功应用的第一步,故也发展出了几大不同的技术形式:
地感线圈+车辆检测器:优点是灵敏度和准确率高(一般可达 99%),且投入少,故应用
最为广泛。但其剖路施工量较大、后期维护难度也大。且由于地埋,易受路面环境等因素影
响;
雷达:优点是受气候温度影响较小,已在我国东北地区成为主流应用,在深圳等大型城
市也因为架构较为简便有占有率上升的趋势。灵敏度和捕获率不及地感线圈,且因为基于微
波技术,故可能存在一定误码率;