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    長沙停車管理系統車牌識別的工作原理

    發布于:2020-11-19 已被: 人瀏覽過

      跟著人們生活水平進步,私家車走進了千家萬戶,跟著車輛的增多給公共交通管理帶來了巨大的壓力,停車管理系統便是在這個環境下誕生的,今天就有長沙博龍科技來和我們介紹長沙停車管理系統車牌識別的工作原理。

      一、車輛檢測盯梢模塊

      車輛檢測盯梢模塊主要對視頻流進行剖析,判別其中車輛的方位,對圖畫中的車輛進行盯梢,并在車輛方位佳時刻,記錄該車輛的特寫圖片,因為加入了盯梢模塊,系統能夠很好地克服各種外界的干擾,使得到愈加合理的辨認成果,能夠檢測無牌車輛并輸出成果。

      二、車牌定位模塊

      車牌定位模塊是一個十分重要的環節,是后續環節的根底,其準確性對全體系統性能的影響巨大。車牌系統完全摒棄了以往的算法思路,完成了一種完全根據學習的多種特征融合的車牌定位新算法,適用于各種雜亂的背景環境和不同的攝像視點。

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      三、車牌糾正及精定位模塊

      因為受拍照條件的約束,圖畫中的車牌總不可避免存在必定的歪斜,需求一個糾正和精定位環節來進一步進步車牌圖畫的質量,為切分和辨認模塊做準備。運用精心設計的快速圖畫處理濾波器,不只核算快速,并且運用的是車牌的全體信息,避免了部分噪聲帶來的影響。運用該算法的另一個優點便是通過對多個中間成果的剖析還能夠對車牌進行精定位,進一步削減非車牌區域的影響。

      四、車牌切分模塊

      車牌系統的車牌切分模塊運用了車牌文字的灰度、顫色、邊際分布等各種特征,能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響,并能忍受必定歪斜視點的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖畫噪聲較大的運用。

      五、車牌辨認模塊

      在停車管理系統中,一般采用多種辨認模型相結合的辦法來進行車牌辨認,構建一種層次化的字符辨認流程,可有效地進步字符辨認的正確率。另一方面,在字符辨認之前,運用核算機智能算法對字符圖畫進行前期處理,不只可盡可能保存圖畫信息,并且可進步圖畫質量,進步類似字符的可區分性,確保字符辨認的可靠性。

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      六、車牌辨認成果決策模塊

      辨認成果決策模塊,具體地說,決策模塊運用一個車牌通過視界的過程留下的前史記錄,對辨認成果進行智能化的決策。其通過核算觀測幀數、辨認成果穩定性、軌道穩定性、速度穩定性、平均可信度和類似度等衡量值得到該車牌的歸納可信度評價,從而決定是持續盯梢該車牌,仍是輸出辨認成果,或是拒絕該成果。這種辦法歸納運用了一切幀的信息,削減了以往根據單幅圖畫的辨認算法所帶來的偶然性錯誤,大大進步了系統的辨認率和辨認成果的正確性和可靠性。

      七、車牌盯梢模塊

      長沙停車管理系統中的盯梢模塊記錄下車輛行進過程中每一幀中該車車牌的方位以及外觀、辨認成果、可信度等各種前史信息。因為車牌盯梢模塊采用了具有必定容錯才能的運動模型和更新模型,使得那些被短時間遮檔或撰間模糊的車牌仍能被正確地盯梢和預測,終只輸出一個辨認成果。

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