應用于停車場最常見的三種車牌識別模式

發布日期：2017-09-20 作者：哈爾濱車牌識別點擊：

停車場收費系統的識別模式，識別模式分為三種：地感識別、視頻識別、地感+視頻識別

哈爾濱車牌識別

哈爾濱車牌識別地感模式：

哈爾濱車牌識別特點：

1）需要施工安裝地感

2）工作方式：觸發后，才會識別，然后上傳

3）結果輸出：車輛在識別區域內，識別出結果，就輸出

4）處理時間：大概500ms~1000ms之間

注意事項：

1.地感線圈的安裝位置與相機的垂直距離為3.5-5米，推薦距離相

機4m

2.車牌識別的最小寬度和最大寬度默認使用80~400（像素），以保證識別率；如果確認車牌寬度在80~200（像素）之間，可以設置最小寬度為80，最大寬度200（像素），較小的寬度范圍會使識別速度得到一定程度提高。

3. 車牌的類型可以根據現場的實際需求進行增減；設置的類型越多，識別速度會相應變慢。

4.如地感模式下輸出區域不起作用，可以調節識別區域，通過識別區域屏蔽柵欄或其他有影響識別率的事物，但要使車輛經過時車牌在識別區域內部。

哈爾濱車牌識別視頻識別：

特點：1）無需安裝地感，但有輸出區域控制輸出

2）工作方式：來車識別區域先識別，然后在輸出區域識別到輸出

3）結果輸出：輸出區域內識別到才輸出

4）處理時間：和現場安裝情況有關

哈爾濱車牌識別

注意事項：

1）輸出區域的高度不低于整幅圖像的1/3；

2）如果現場有較多大型卡車出入，車牌位置相對較高，可以適當將輸出區域的上邊沿調節高一些；

3）可根據現場情況，選擇不同的輸出區域，以屏蔽欄桿等障礙物，同時能夠防止跟車時輸出多個識別結果；

4)在輸出區域上邊沿線處，車牌寬度應保持在110-140像素，寬度過小可能會導致誤識別，寬度過大可能無法識別出結果

5）視頻識別時車牌必須是運動的，靜止的圖像無法進行識別；

6）視頻識別夜間補光燈常亮；

7）同一張車牌不能在短時間識別兩次，至少應該保持三十秒的時間間隔才能再次識別同一張車牌；

8）在安裝相機的時候需要注意，請盡可能保持車牌圖像出現在整幅圖像的下半部分，相對于車牌在圖片上半部分，識別速率會提升很多。

地感+視頻識別：

特點：1）需要安裝地感，輸出區域也控制輸出

2）工作方式：來車識別區域先識別，然后在輸出區域識別到，地感觸發輸出識別結果

注意：在車輛進輸出區域前，提早觸發，即使識別到車牌也輸出無牌車（防止跟車問題）

所以，使用此模式，地感位置不能裝的太遠，距離相機3米最合適。

3）結果輸出：輸出區域內識別到，然后地感觸發，輸出有牌車進輸出區域前，提早地感觸發，輸出有牌車

4）處理時間：和現場安裝情況有關

車牌識別停車場管理系統將攝像機在入口拍攝的車輛車牌號碼圖象自動識別并轉換成數字信號。做到一卡一車，車牌識別的優勢在于可以把卡和車對應起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應的優點在于長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業管理的效益；同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發生。升級后的攝像系統可以采集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據。方便了管理人員在車輛出場時進行比對，大大增強了系統的安全性。

汽車牌照自動識別技術是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。通過對圖像的采集和處理，完成車牌自動識別功能，能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字符，進而對字符進行識別.其硬件基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。某些牌照識別系統還具有通過視頻圖像判斷車輛駛入視野的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的牌照識別系統應包括車輛檢測、圖像采集、牌照識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。牌照識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。

淺談停車場車牌識別系統的工作原理

1.車輛檢測

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。

具備視頻車輛檢測功能的牌照識別系統，首先對視頻信號中的一幀(場)的信號進行圖像采集，數字化，得到對應的數字圖像；然后對其進行分析，判斷其中是否有車輛；若認為有車輛通行，則進入到下一步進行牌照識別；否則繼續采集視頻信號，進行處理。

系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用優秀的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法正確檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。

2.牌照號碼、顏色識別

為了進行牌照識別，需要以下幾個基本的步驟：

? 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

? 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

? 牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成牌照號碼。

牌照識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與牌照識別互相配合、互相驗證。

(1)牌照定位

自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，最后選定一個最佳的區域作為牌照區域，并將其從圖象中分割出來。

(2)牌照字符分割

完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

(3)牌照字符識別

字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，最后選最佳匹配作為結果。基于人工神經元網絡的算法有兩種：一種是先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

實際應用中，牌照識別系統的識別率與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識別的識別率，也正是牌照識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。