停车场无人值守智能管理系统

车牌识别技术原理

1、车牌识别系统框架

文通车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块，采用计算机智能算法技术，通过摄像头提取车牌视频图像，对获取的每一帧图像，利用高效视频检测技术对车牌进行定位和跟踪，从中自动提取车牌图像，然后经过车牌定位、切分和识别模块准确地自动分割和识别字符，得到车牌的全部字符信息以及颜色信息。系统框架如图所示：

2、车牌定位模块

车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。本系统实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。同步内置的区域设置功能，可以很大程度上减少外部环境对于车牌识别的干扰，达到识别效率。

3、车牌矫正及定位模块

受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免的存在一定的倾斜，需要一个矫正和定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。本系统使用独创的精心设计的快速图像处理滤波器，计算速度快，利用车牌整体信息，避免了局部噪声带来的影响，另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行定位，进一步减小非车牌区域的影响。本系统较之其他公司的车牌识别系统，对于倾斜车牌图片的支持要更多，一般的车牌识别软件，支持的倾斜角度是±5°，该车牌识别软件，能支持±45°的倾斜角度，并且通过内部倾斜校正算法，不会因为倾斜角度的增加而降低识别率。

4、车牌切分模块

车牌切分模块利用车牌文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。

5、车牌识别模块

在车牌识别模块中，采用了多种识别模型相结合的方法，构建了一种层次化的字符识别流程，有效地提高了字符识别的正确率。另一方面，在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行了前期处理，不仅保留了图像信息，而且提高了图像质量和相似字符的可区分性，保证了字符识别的可靠性。

6、车牌识别结果决策模块

文通车牌识别系统可以对每帧车牌图像进行实时识别，因此在一辆车的识别过程中，本系统将得到若干相同或不同的识别结果。这就需要一个识别结果的决策模块，具体地说，决策模块利用一个车牌的帧图像，对识别结果进行智能化的决策，通过计算观测帧数、识别结果稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价，从而决定是否输出识别结果，或是拒绝该结果。一个车牌的最终识别结果是通过分析所有帧的识别结果，对它们进行智能化的归类和投票，并结合一定的文法信息综合而成。这种方法综合利用了所有帧的信息，减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误，大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和可靠性。