自然環(huán)境下,汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻,如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判,后選定一個佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖象中分割出來。
采用計算機視覺技術(shù)識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集,車牌定位,字符分割,光學(xué)字符識別,輸出識別結(jié)果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術(shù)路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響,也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染,屬于綠色環(huán)保技術(shù)。
車牌識別系統(tǒng)還是一個非常注重環(huán)保的管理系統(tǒng),無紙票、無卡片,純粹使用車牌識別,人力和設(shè)備成本都大大減少了。無票停車系統(tǒng)提供了一個完整的友好的用戶體驗方式,不再使用停車票據(jù),也避免了出入口交通阻塞的可能。這種商業(yè)模式正在由解決方案提供商向大中型停車場所提供。停車場管理人員可實行外聘制,所需繳納的管理費技照收入的百分比進行交換。一旦車牌自動識別停車場管理系統(tǒng)能夠普及,成本將不會是壓力。
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