新疆車牌識(shí)別系統(tǒng)中圖像識(shí)別算法及架構(gòu)
新疆車牌識(shí)別系統(tǒng)中圖像識(shí)別算法及架構(gòu)。車牌識(shí)別軟件免費(fèi)下載:淺析車牌識(shí)別系統(tǒng)之圖像識(shí)別算法及架構(gòu)
軟硬件相對(duì)而言都較為成熟,其中圖像識(shí)別的過(guò)程雖然根據(jù)各個(gè)廠家的研發(fā)能力與側(cè)重點(diǎn)有所不同,但其大致過(guò)程可總結(jié)為如下五個(gè)步驟:
·圖像的預(yù)處理:對(duì)采集到的圖片的背景以及噪聲進(jìn)行處理,方便后續(xù)工作;
·車牌定位:通過(guò)形態(tài)學(xué)濾波等方式,使車牌區(qū)域連通,并根據(jù)車牌的先驗(yàn)知識(shí),對(duì)聯(lián)通區(qū)域進(jìn)行篩選;
·車牌校正:捕捉到的車牌可能跟攝像頭存在角度差,用相應(yīng)算法進(jìn)行變換校正;
·車牌分割:對(duì)車牌進(jìn)行投影分析的時(shí)候,根據(jù)車牌字符之間的寬度使之分割成一個(gè)個(gè)字符;
·字符識(shí)別:模板匹配,對(duì)分割來(lái)的字符進(jìn)行歸一化,與標(biāo)準(zhǔn)字庫(kù)里的字符進(jìn)行逐一比較識(shí)別。
“近年來(lái)出現(xiàn)了一些較新的識(shí)別算法與技術(shù),如擴(kuò)展小波分析、Fractal、Morphology、Retinex、超分辨率以及遺傳和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。其中Fractal算法廣泛用于圖形/圖像處理和紋理分析,車牌識(shí)別,將雜亂無(wú)章隨意性很強(qiáng)的事物以數(shù)學(xué)的方法加以規(guī)范和描述,在分析和描繪自然現(xiàn)象上有獨(dú)到之處。Retinex是基于人類視覺(jué)系統(tǒng)的圖像增強(qiáng)理論,車牌識(shí)別,可以在動(dòng)態(tài)范圍壓縮、邊緣增強(qiáng)和顏色恒常三個(gè)方面達(dá)到平衡,具有很廣的應(yīng)用前景。而超分辨率算法,可以以人為的方式模擬地恢復(fù)出圖像獲取過(guò)程中喪失的一些信息,使數(shù)字圖像能夠還原為原始信息。這些算法和理論在未來(lái)圖像處理技術(shù)發(fā)展的道路上都可能產(chǎn)生很大的影響。”大華產(chǎn)品經(jīng)理朱克玉對(duì)于近年來(lái)出現(xiàn)的算法做了如上歸納。
架構(gòu)
算法優(yōu)劣決定了最終的圖像識(shí)別效果,但是用戶通常都只需接觸成熟的圖像識(shí)別軟件或說(shuō)模塊,能做的選擇或很少。相對(duì)而言,更該考慮的是如何根據(jù)自身需求選擇合適的架構(gòu)模式:
1、外圍
通俗來(lái)說(shuō)即圖像識(shí)別模塊安裝或集成在前端,優(yōu)點(diǎn)是處理器可直接對(duì)未經(jīng)壓縮保留了所有信息的原始視頻流或圖片進(jìn)行識(shí)別。此方式在一定程度上提升了識(shí)別率,且由于無(wú)需經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸,其具有較好的實(shí)時(shí)性??谙到y(tǒng)要求必須集成在前端,以免造成重要識(shí)別結(jié)果的延遲。此方式還可進(jìn)一步細(xì)分:
·一體化識(shí)別攝像機(jī)模式,亦即直接把識(shí)別模塊、抓拍控制和車輛檢測(cè)、照明控制集成在攝像機(jī)內(nèi)部,優(yōu)點(diǎn)是可以簡(jiǎn)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu),安裝調(diào)試相對(duì)比較簡(jiǎn)潔,但是相應(yīng)地對(duì)識(shí)別模塊和抓拍控制的DSP芯片的處理能力、算法等提出了較高的要求。
另一方面其采用SD卡進(jìn)行暫存,容量小且在緊急狀況時(shí)可能存在安全隱患。此類型車牌識(shí)別方式以??怠⒋笕A為代表;
·嵌入式主機(jī)+攝像機(jī)模式,識(shí)別模塊、抓拍控制和車輛檢測(cè)、照明控制都集成在專門(mén)的工控機(jī)內(nèi),其環(huán)境適應(yīng)性好,擁有更豐富的硬件資源,信息存儲(chǔ)容量與安全性能都更好,故此目前行業(yè)應(yīng)用得也比較多,代表廠商如博康。
2、內(nèi)場(chǎng)
圖像識(shí)別模塊集成在后端控制中心等處,原始圖片或視頻流壓縮后經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)胶蠖诉M(jìn)行識(shí)別,具有一定的延遲性,但該類方式,基于強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)處理能力,故辨識(shí)精度和速度都要高,一套系統(tǒng)能識(shí)別多臺(tái)攝像機(jī)圖像。其維護(hù)較為方便,但辨識(shí)率受制于視頻流壓縮,且存在網(wǎng)絡(luò)延遲的問(wèn)題。
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