車牌識別系統(tǒng)的違章監(jiān)測：車牌識別系統(tǒng)結(jié)合測速設(shè)備可以用于車輛超速違章處罰，一般用于高速公路。具體應(yīng)用是：在路上設(shè)置測速監(jiān)測點(diǎn)，抓拍超速的車輛并識別車牌號碼，將違章車輛的牌照號碼及圖片發(fā)往各出口；在各出口設(shè)置處罰點(diǎn)，用車牌識別設(shè)備識別通過車輛并將號碼與已經(jīng)收到的超速車輛的號碼比對，一旦號碼相同即啟動警示設(shè)備通知執(zhí)法人員處理。與傳統(tǒng)的超速監(jiān)測方式相比，這種應(yīng)用可以節(jié)省警力，降低執(zhí)法人員的工作強(qiáng)度，而且安全、、隱蔽，司機(jī)需時刻提醒自己不能超速，地減少了因超速引發(fā)的事故。
車牌識別系統(tǒng)的車牌號碼自動登記：交通監(jiān)管部門每天都要處理大量的違章車輛圖片，一般由人工辨識車牌號碼再輸入管理系統(tǒng)，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用車牌識別系統(tǒng)可以減少工作強(qiáng)度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統(tǒng)、道路監(jiān)控系統(tǒng)等。
車牌識別系統(tǒng)的車牌校正
由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識別處理帶來了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理，這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲，更有利于字符識別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過檢測車牌上下、左右邊框直線來計算傾斜角度；旋轉(zhuǎn)投影法，通過按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影，其投影值為0的點(diǎn)數(shù)之和時的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計算方法與其相似；主成分分析法，根據(jù)車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對特征點(diǎn)的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度；方差小法，根據(jù)字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測到的車牌的四個頂點(diǎn)經(jīng)過相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車牌的畸變校正。
車牌識別系統(tǒng)的字符識別
對分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識別結(jié)果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點(diǎn)是識別速度快、方法簡單，缺點(diǎn)是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、分類能力強(qiáng)但比較耗時；支持向量機(jī)法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本；Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識別速度快、實(shí)時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點(diǎn)之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。
車牌識別系統(tǒng)還可以與其他智能設(shè)備和系統(tǒng)相結(jié)合，比如與智能導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)合可以為駕駛員提供實(shí)時的路況信息和導(dǎo)航引導(dǎo)、與智能停車系統(tǒng)結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)車位預(yù)約和導(dǎo)引等功能，拓寬更大的應(yīng)用范疇。
車牌識別系統(tǒng)在交通管理、停車管理、公安與安全等領(lǐng)域具備廣泛的應(yīng)用前景，未來隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)將成為智能化城市交通管理的重要驅(qū)動力。
所屬分類：軟件/車牌識別系統(tǒng)
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