南京嵌入式车牌识别常用指南 南京沃立特公司

识别流程

牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、-设备、照明设备、图像采集设备、识别车1牌号码的处理机(如计算机)等，其软件-包括车1牌定位算法、车1牌字符分割算法和光学字符识别算法等。当电脑出现故障时，沃立特嵌入式车牌识别可以脱机存储10000条记录,500张照片，可将固定车辆的-都存储到“车牌识别一体机”内，内部将所有算法固化在硬件之中。某些车1牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车1牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车1牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车1牌识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。

车辆检测

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。

系统进行视频车辆检测，需要具备-的处理速度并采用优1秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。1、车1牌识别一体机本身识别率的问题，有些智能停车场管理系统厂家做的智能车1牌识别系统-机本身的识别算法就比较差，那样再好的现场情况识别率都不理想，所以选择好的智能车1牌识别系统-机非常重要。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以-在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

1牌照定位

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。国际交通技术部门做过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率85%～95%。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车1牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个1佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。

2牌照字符分割

完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。车辆检测车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部1小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸-和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

识别原理

强光屏蔽：在低照度彩色-机的基础上，通过软件的功能，把图像中亮的部分遮挡。在交通监控中，一般可将大灯的强光遮挡，从而将车1牌较清晰的抓拍下来。目前，智能车1牌识别系统-机在停车场的应用已经非常广泛，相关的技术及应用也已经非常的成熟，但是因为各个停车场现场的环境不同，安装情况不同，同一智能车1牌识别系统的-机识别率也会有很大的不同。但是这款-机1大的缺点就是软件分辨不清，对于图像亮部分界定不清，有可能将车1牌号码也遮挡，同时无法处理高速运动物体的抓拍。目前国产-机在强光屏蔽方面做的比较多，效果各方反映不一。

可调电子快门：对于高速运动的物体抓拍(高速公路上的汽车车速一般都在70km/小时以上)，可以通过降低电子快门速度来实现清晰抓拍，一般都是通过手动方式调整。三、具有-的处理能力，对车辆行进过程中所有图像都进行识别和处理，不依赖于单张图片，有效提高设备对复杂环境的适应能力。但是这种方式1大的问题就是白天、晚上的照度不一样，必需设置2个快门速度来分别适应白天和晚上的监控。

宽动态功能：这是解决车灯对于抓拍影响的1好的办法，宽动态早是松下公司提出来的。当背景光过亮时，普通-机无法-的解决明暗图像的显示问题。

停车场车牌识别系统的两种常规配置

第二种是纯车牌识别系统的常规配置，这种配置就比种方便很多了，识别的系统和收费的系统合二为一，只需要把-码相关信息输入系统中，每次的出入记录和扣费记录都能保留下来，-不需要各种感应卡辅助收费。智能车牌识别系统自动识别将进场车辆-及特征，进行判断与对比确定用户的身份。还能感应是否内部车辆、-车辆、问题车辆等等，还能设置白名单把一些有身份有-的人都放进去，每次进出都不收费。还有黑名单的好处，如果识别出是黑名单的车辆，那么系统会自动采用报警功能。

总体来说这个识别系统模式是目前1好的停车场车牌识别系统，各大停车场也换上了这种系统模式。但是再的商品也会有它的缺点，这个系统的缺点就是识别率还不能到达100%，但是也有99%识别率基本上不会有太大的工作影响。