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车牌识别技术助力电子警察抓拍
2021-11-19 00:40
本文摘要:车牌识别系统使用高度模块化的设计,将车牌辨识过程的各个环节各自作为一个独立国家的模块。 一、车辆检测追踪模块 车辆检测追踪模块主要对视频流展开分析,辨别其中车辆的方位,对图像中的车辆展开追踪,并在车辆方位最佳时刻,记录该车辆的特写图片,由于重新加入了追踪模块,系统需要很好地解决各种外界的阻碍,使获得更为合理的辨识结果,可以检测违例车辆并输入结果。 二、车牌定位模块 车牌定位模块是一个十分最重要的环节,是先前环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响极大。

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车牌识别系统使用高度模块化的设计,将车牌辨识过程的各个环节各自作为一个独立国家的模块。  一、车辆检测追踪模块  车辆检测追踪模块主要对视频流展开分析,辨别其中车辆的方位,对图像中的车辆展开追踪,并在车辆方位最佳时刻,记录该车辆的特写图片,由于重新加入了追踪模块,系统需要很好地解决各种外界的阻碍,使获得更为合理的辨识结果,可以检测违例车辆并输入结果。  二、车牌定位模块  车牌定位模块是一个十分最重要的环节,是先前环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响极大。

车牌系统几乎抛弃了以往的算法思路,构建了一种几乎基于自学的多种特征融合的车牌定位新的算法,限于于各种简单的背景环境和有所不同的摄像机角度。  三、车牌矫正及精定位模块  由于不受摄制条件的容许,图像中的车牌总不可避免不存在一定的弯曲,必须一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量,为重复和辨识模块做到打算。用于精心设计的较慢图像处理滤波器,不仅计算出来较慢,而且利用的是车牌的整体信息,防止了局部噪声带给的影响。

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用于该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌展开精定位,更进一步增加非车牌区域的影响。  四、车牌重复模块  车牌系统的车牌重复模块利用了车牌文字的灰度、颜色、边缘产于等各种特征,能较好地诱导车牌周围其他噪声的影响,并能忽视一定弯曲角度的车牌。这一算法不利于类似于移动式稽查这种车牌图像噪声较小的应用于。

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  五、车牌辨识模块  在车牌识别系统中,一般来说使用多种辨识模型结合的方法来展开车牌辨识,建构一种层次化的字符识别流程,可有效地提升字符识别的正确率。另一方面,在字符识别之前,用于计算机智能算法对字符图像展开前期处置,不仅可尽量保有图像信息,而且可提升图像质量,提升相近字符的可区分性,确保字符识别的可靠性。  六、车牌辨识结果决策模块  辨识结果决策模块,具体地说,决策模块利用一个车牌经过视野的过程留给的历史记录,对辨识结果展开智能化的决策。其通过计算出来观测帧数、辨识结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均值可信度和相近度等度量有一点到该车牌的综合可信度评价,从而要求是之后追踪该车牌,还是输入辨识结果,或是拒绝接受该结果。

这种方法综合利用了所有帧的信息,增加了以往基于单幅图像的辨识算法所带给的偶然性错误,大大提高了系统的识别率和辨识结果的正确性和可靠性。  七、车牌追踪模块  车牌追踪模块记录下车辆行经过程中每一帧中该车车牌的方位以及外观、辨识结果、可信度等各种历史信息。由于车牌追踪模块使用了具备一定容错能力的运动模型和改版模型,使得那些被短时间遮盖或瞬间模糊不清的车牌仍能被正确地追踪和预测,最后只输入一个辨识结果。


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