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外設(shè)VS視頻車牌識別系統(tǒng)兩種觸發(fā)方式

閱覽次數(shù):1,973 次  發(fā)布日期: -0001-11-30

成都弱電公司訊:

車牌辨認(rèn)系統(tǒng)有兩種觸發(fā)方式,一種是外設(shè)觸發(fā),另一種是視頻觸發(fā)。

外設(shè)觸發(fā)工作方式是指采用線圈、紅外或另外檢測器檢測車輛通過信號,車牌辨認(rèn)系統(tǒng)接受到車輛觸發(fā)信號后,采集車輛圖像,自動辨認(rèn)車牌,以及進(jìn)行后續(xù)處理。該方法的長處是觸發(fā)率高,性能穩(wěn)定;缺點是需要切割地面鋪設(shè)線圈,施工量大。

視頻觸發(fā)方式是指車牌辨認(rèn)系統(tǒng)采用動態(tài)運(yùn)動目標(biāo)序列圖像分析處理技術(shù),實時檢測車道上車輛移動狀況,發(fā)現(xiàn)車輛通過時捕捉車輛圖像,辨認(rèn)車牌照,并進(jìn)行后續(xù)處理。視頻觸發(fā)方式不需借助線圈、紅外或另外硬件車輛檢測器。該方法的長處是施工方便,不需要切割地面鋪設(shè)線圈,也不需要安裝車檢器等零部件,但其缺點也十分顯著,由于算法的極限,該方案的觸發(fā)率與辨認(rèn)率較之外設(shè)觸發(fā)都要低很多。

1)間接法:指通過辨認(rèn)安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲的車牌的信息來辨認(rèn)車牌及相關(guān)信息。IC卡技術(shù)辨認(rèn)準(zhǔn)確度高,運(yùn)轉(zhuǎn)可靠,可以全天候作業(yè),但它整套裝置價格昂貴,硬件設(shè)備十分復(fù)雜,不適用于異地作業(yè);條形碼技術(shù)具有辨認(rèn)速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性強(qiáng)以及成本較低等長處,但是對于掃描器要求很高。此外,二者都需要制定出全國統(tǒng)一的尺度,并且無法核對車、條形碼是否相符,也是技術(shù)上存在的缺點,這給在短時間內(nèi)推廣造成困難。

2)直接法:基于圖像的車牌辨認(rèn)技術(shù)屬于直接法,是一種無源型汽車牌照智能辨認(rèn)方法,能夠在無任何專用發(fā)送車牌信號的車載發(fā)射設(shè)備情況下,對運(yùn)動狀態(tài)車輛或靜止?fàn)顟B(tài)車輛的車牌號碼進(jìn)行非接觸性信息采集并實時智能辨認(rèn)。與間接法辨認(rèn)系統(tǒng)相比,首先,這種系統(tǒng)節(jié)省了設(shè)備安置及大量資金,從而提高了經(jīng)濟(jì)效益;其次,由于采用了先進(jìn)的計算機(jī)應(yīng)用技術(shù),所以可提高辨認(rèn)速度,較好地解決實時性問題;再次,它是根據(jù)圖像進(jìn)行辨認(rèn),所以通過人的參與可以解決系統(tǒng)中的辨認(rèn)錯誤,而另外方法是難以與人交互的。

直接法一般有圖像處理技術(shù),傳統(tǒng)模式辨認(rèn)技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

1)圖像處理技術(shù):運(yùn)用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照辨認(rèn)的研究最早始于80年代,但國內(nèi)外均只是就車牌辨認(rèn)中的某一個具體問題進(jìn)行討論,并且通常僅采用簡樸的圖像處理技術(shù)來解決,并沒有形成完整的系統(tǒng)體系,辨認(rèn)過程是使用工業(yè)電視攝像機(jī)拍下汽車的工前方圖像,然后交給計算機(jī)進(jìn)行簡樸的處理,并且最終仍需要人工干預(yù),例如車輛牌照中省份漢字的辨認(rèn)問題,1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字辨認(rèn)的分類是在抽取漢字特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,根據(jù)漢字的投影直方圖選取浮動閉值,抽取漢字在豎直方向的峰值,利用樹形查表法進(jìn)行漢字的粗分類;然后根據(jù)漢字在水平方向的投影直方圖,選取適當(dāng)閉值,進(jìn)行量化處理后,形成一個變長鏈碼,再用動態(tài)規(guī)劃法,求出與尺度模式鏈碼的最小距離,實現(xiàn)細(xì)分米完成漢字省名的自動辨認(rèn)。

2)傳統(tǒng)模式辨認(rèn)技術(shù)。傳統(tǒng)模式辨認(rèn)技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法,統(tǒng)計特征法等。90年代,由于計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,開始出現(xiàn)汽車牌照辨認(rèn)的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運(yùn)用計算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實現(xiàn)了車輛牌照的自動辨認(rèn)系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符辨認(rèn)等三個部分。利用分歧閩值對應(yīng)的直方圖分歧,經(jīng)過大量統(tǒng)計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍,從而根據(jù)特定閩值對應(yīng)的直方圖分割出車牌,再利用預(yù)先設(shè)置的尺度字符模板進(jìn)行模式匹配辨認(rèn)出字符。

3)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。近幾年來,計算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動辨認(rèn)問題,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對車牌上的字符進(jìn)行自動辨認(rèn),BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò),每一個字符模板對應(yīng)著唯一個BAM矩陣,通過與車牌上的字符比較,辨認(rèn)出準(zhǔn)確的車牌號碼。這種采用BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的缺點是無映解決辨認(rèn)系統(tǒng)存儲容量和處理速度相矛盾的問題。

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