车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。
车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车的车牌号码,从而完成识别过程。
车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚,一般用于高速公路。具体应用是:在路上设置测速监测点,抓拍超速的车辆并识别车牌号码,将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口;在各出口设置处罚点,用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对,一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比,这种应用可以节省警力,降低执法人员的工作强度,而且安全、、隐蔽,司机需时刻提醒自己不能超速,地减少了因超速引发的事故。
为了进行车牌识别,需要以下几个基本的步骤:
1、 牌照定位,定位图片中的牌照位置;
2、牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来;
3、牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,终组成牌照号码。
车牌识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与车牌识别互相配合、互相验证。
车牌识别的原理是通过计算机视觉技术,将图像进行处理和分析,提取出上的字符信息,从而实现对号码的识别。具体原理如下:
1. 图像预处理:对图像进行灰度化、二值化、去噪等处理,以提高后续字符识别的准确性。
2. 定位:通过边缘检测、形态学处理等方法,找到图像中的位置,将从图像中分离出来。
3. 字符分割:将上的字符进行分割,以便后续对每个字符进行立识别。常用的方法有基于边缘检测、投影法等。
4. 字符识别:对每个字符进行特征提取和模式识别,将其与预先训练好的字符模板进行比对,找到匹配的字符。
5. 字符识别结果的校验和后处理:对识别结果进行校验和后处理,如校验号码的合法性、纠正错误等。
需要注意的是,车牌识别的准确性受到多种因素的影响,如光照条件、遮挡、变形等。因此,在实际应用中,通常需要结合多种技术手段和算法,以提高车牌识别的准确率和鲁棒性。