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      車牌識別過程的各個方面獨立模塊

      2023-05-18 08:44:35

      車牌識別系統

      集寧北斗車牌識別系統采用高度模塊化的設計,將車牌識別過程的各個方面作為一個獨立的模塊。


      車輛檢測跟蹤模塊


      車輛檢測與跟蹤模塊主要是分析視頻流,判斷車輛的位置,跟蹤圖像中的車輛,記錄車輛位置佳時刻的車輛特寫畫面。因為增加了跟蹤模塊,所以系統可以很好。地面克服各種外界干擾,從而檢測出更合理的識別結果,檢測輸出結果。


      車牌定位模塊


      車牌定位模塊是一個重要的環節,是后續環節的基礎,其準確性對整個系統的性能有著巨大的影響。該車牌系統完全摒棄了以往的算法思想,實現了一種完全基于學習的車牌定位新算法。適用于各種復雜背景環境和不同拍攝角度。


      車牌矯正及精定位模塊


      由于拍攝條件的限制,圖像中的車牌總是不可避免的傾斜。一個校正和細化的位置需要進一步提高車牌圖像的質量,為分割和識別模塊做準備。使用精心設計的快速圖像處理濾波器,不僅計算速度快,而且利用了車牌的整體信息,避免了局部噪聲的影響。使用該算法的另一個優點是,通過對多個中間結果的分析,還可以使用車牌來進一步減少非車牌區域的影響。


      車牌切分模塊


      牌照系統的牌照切割模塊使用各種特征,例如牌照文本的灰度、顏色和邊緣分布??梢愿玫囊种栖嚺浦車渌肼暤挠绊?,容忍有一定傾斜角度的車牌。這種算法有利于像移動審計這樣的應用。


      車牌識別模塊


      在車牌識別系統中,通常采用多種識別模型相結合的方法來識別車牌,構建分層的字符識別過程,可以有效提高字符識別的正確率。另一方面,在字符識別之前,利用計算機智能算法對字符圖像進行初步處理,這樣不僅可以盡可能地保留圖像信息,還可以提高圖像質量,提高相似字符的區分度,保證字符識別的可靠性。


      車牌識別結果決策模塊


      識別結果的決策模塊。具體來說,決策模塊利用車牌通過視野留下的歷史記錄,智能決定識別結果。通過計算幀數、識別結果、軌跡穩定性、速度穩定性、平均可信度和相似度來對得起車牌的綜合可信度,從而決定是否繼續跟蹤車牌,或者輸出是否繼續跟蹤車牌,或者輸出識別結果,或者拒絕結果。該方法綜合利用了所有幀的信息,減少了以往單一圖像識別算法帶來的偶然誤差,大大提高了系統識別和識別結果的準確性和可靠性。


      車牌跟蹤模塊


      車牌跟蹤模塊記錄車輛行駛過程中每一幀中車牌的位置以及外觀、識別結果、可信度等歷史信息。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯性的運動模型和更新模型,所以對于被短時間遮擋或模糊的車牌仍能正確跟蹤和預測,只輸出一個識別結果。


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