车牌识别系统的实际应用
停车场及小区出入口
停车场及小区出入口车牌识别技术的应用,主要用于记录车辆的牌照号码、颜色、出入时间,实现车辆的自动管理,以便节省人力、提高效率;例如应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区,对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合,自动、客观地记录本单位车辆的出车情况。
停车场及小区出入口管理单靠人工去记来往车辆的号码和停靠时间是非常困难的,不但会出现错误,还需投入大量人力。一个小小的车牌识别设备安装在停车场的出就能“一劳永逸”地解决很多问题。对于被遮挡、掉漆断裂、模糊不清等也能够分析识别,为停车场及出的工作人员省去许多烦恼。
车牌识别系统识别原理流程:
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)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别号码的处理机(如计算机)等,其软件**包括定位算法、字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车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。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。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。
随着城市交通的发展,智能交通作为未来交通方向的一个重要组成部分,前景十分被看好。智能交通产品和服务也在逐步形成,推动智能交通的快速发展,的支持与引导**,但是重要的还是要坚持以人为本,以应用为导向,饶兴作为这个队伍中的重要一员,将在目前产品和应用备受市场肯定的基础上,研发较新、较具应用**的产品,以其创新科技驱动智能交通,为车牌识别应用开拓行业。
车牌识别系统在国内的发展
车牌识别按照运行环境可以简单分为PC端和头端(嵌入式)。目前国内车牌识别系统在PC端已有一些厂家使用深度学习方法,而头端都还是采用传统方法。随着深度学习芯片的研发,明年应该就会有深度学习方法应用在头端的产品发布。由于国内外规则较多,传统方法局限性比较大,很难通用。对于特殊场景,比如低照度、透视变换、低质模糊等,车牌识别率仍然有待提升。而无论是传统方法还是深度学习方法,有些共同的模块技术仍有提高的空间和研究的**,比如运动区域检测,定位,变换校正,多帧融合输出等。而对于传统方法,字符分割和字符识别仍有可提高空间。
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