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车牌识别在识别车辆牌号的一些要求

文章出处:责任编辑:人气:-发表时间:2015-08-07【

  20世纪80年代人们开始对车牌识别技术进行广泛的研究,主要就是对车牌的自动提取车牌信息,图像进行分析,确定汽车牌号。车牌识别通常是采用简单的图像处理技术来解决,识别过程使用工业电视摄像机拍下汽车的正前方图像,交给计算机进行简单处理,最终需要人工干预。进入20世纪90年代后,在计算机视觉的发展和计算机性能的提高,陆续出现车牌识别的系统化研究。近几年以来,计算机及其相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术和遗传算法解决车牌的自动识别问题.同时开始研究车牌识别的实时性要求,使得车牌识别系统进入实用化阶段。

  车牌字符的识别是LPR系统中最为重要的组成部分,而汉字识别又是字符识别中的重点和难点所在.虽然目前市面上己有多种汉字识别软件出售,但是它们仅仅对于高质量的标准印刷文本有较高的识别率,对于严重污染、变形、模糊、倾斜的灰度字符,特别是针对车牌识别系统中提取的车牌汉字字符,不能给出满意的结果。如何进一步提高汉字的识别率,加强实时性,提出有针对性的汉字识别解决方案,仍有许多工作要进行研究,车牌字符识别与其他汉字识别相比,有其自身的特点.

  车牌识别的最大特点在于它是在自然条件下进行的字符识别,车牌自动识别系统研究的困难之处在于,构成系统的环节较多,任何一个环节的失误都会影响系统的性能;而且所拍得的汽车图像质量好坏不均,车牌在汽车上的位置也不固定,这些因素都会给车牌自动识别带来困难。一个实用的车牌自动识别系统应具备以下几个特点;人工干预少,自动化程度高:具有很高的识别率,只有拒识,没有误识;具有实时的数据处理能力,完成一辆车的车牌识别时间在0.5-1秒以内,否则会造成对下一辆车的漏识:能够在公路环境中全天候工作,能适于白天、黄昏、黎明、晴天、多云、阴天雷雨天等条件.这正是目前车牌自动识别系统难以投入使用的原因,车牌识别系统在实验室理想状态下已经取得了较好的成绩,但在实际工程中面临许多问题,由于受自然条件影响,识别率很难满足要求。  

  1、字符集小:我国机动车使用的牌照主要是根据公安部1992年颁布的标准制作的,基本元素包括:汉字(牌照中包括的汉字大约60个)、英文字母(A-Z)、数字。与其他OCR系统相比,只是其中很小的一部分.

  2、字符点阵分辨牢低:整幅包含车牌的图像中,字符区域往往占很小的区域,受摄像机本身拍摄问题影响,字符象素较小。对复杂度较高的汉字来说,可能导致特征信息丢失,或字符笔划的粘连,使字符识别变得困难.

  3、环境影响大:一般的OCR系统均是工作在室内,光照条件好且较稳定,字符整体效果好·而车牌识别系统都是一种全天候的室外工作,受外界环境变化影响大,光照条件也经常变化,导致实际获取的车牌图像中的字符大小、粗细、位置、光洁度等都不同,使识别时的不确定性增加,要求识别算法具有较强的抗干扰能力和环境适应性.

  4、实时性要求:鉴于牌照自动识别系统的应用场合是智能交通管理,它要求能对驶过的车辆进行及时地采集图像、处理图像、牌照识别和自动数据库登录等一系列操作,实时性的要求高于其它OCR系统。

  车牌识别系统的研究受到很多因素的影响,虽然理论已经成熟,算法的识别率也较高,但算法复杂,识别速度较慢,识别率和识别速度难以同时满足。