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车牌识别相机工作过程详解

2019-05-21

当今,车牌识别相机广泛地应用在智能交通管理系统中,对车辆管理发挥了巨大的作用。众所周知,车牌识别(LPR)系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统,通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆,形成图像,再进行车牌号码的识别。

车牌识别相机工作过程:车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。但是停车场的环境复杂多样,车牌号的样子多种多样,正常的环境下识别没有问题,今天咱们就来聊一聊在复杂条件下,尤其是较差的环境中,车牌识别相机是怎样工作的。

一、夜间车牌识别处理方式
夜间多是一些路灯、室内透光等较为复杂的光线,对车牌识别相机造成很大的干扰,尤其还有汽车大灯,这些往往影响车牌的识别效果,例如,如果车牌识别相机安装角度掌握不好,在大灯的作用下,车牌的图像可能会变得一团黑或一团白,为解决这个问题的通常会用到宽动态算法,增加补光灯,车牌识别相机自带补光灯,由算法控制依据车牌局部的识别需要而控制的补光技术,区别于传统的光敏电阻控制补光,能够应对昏暗的环境,抓拍到清晰的图片,进而保证识别率。


二、大角度车牌识别处理方式
转弯和出入口较宽的停车场等大角度问题是车牌识别相机的难题,虽然能够调整车牌识别相机的高度和角度,以减少大角度的情况,但并不是能够完全解决这个问题,所以在车牌识别算法中做特殊处理,以便于更好的识别车牌号,车牌识别算法就增加了对畸形字符的处理等功能,使其呈现更好的识别率效果。


三、顺逆光车牌识别处理方式
不同环境、不同天气下造成的顺光或者逆光的情况也时有发生,针对这一情况可以通过局部曝光、强光抑制、智能补光等智能技术调整车牌识别相机的爆光参数从而实现优异的成像自动控制。


四、雨雾天气车牌识别处理办法
车牌识别相机在恶劣天气下的识别能力将接受考验,例如:雨雾天气的能见度较低,所以获取的车牌图片质量会有严重的衰减。那么在雨雾天车牌识别处理中图像复原功能实现对雨雾天退化图像场景的再现就发挥着很大的作用,其学名是图像复原算法,只有车牌识别相机的核心算法得到充分优化,才能保证成像和识别率。除了以上提及的几点,一些自身较差的车牌,例如污损车牌、变形车牌、粘连车牌以及倾斜车牌等也会对车牌识别相机产生一定的难度,在车牌识别算法上不断的改进和加强,对复杂多样的特殊环境下识别难题的积极应对,逐个攻破,确保了车牌识别系统的识别率和稳定性。

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