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随着城市人口快速增长,人们车辆的保有量的迅速上增,加上政府法规的实施,电子收费系统进一步带动车牌识别系统市场的增长。据调研显示,在亚太地区,车牌识别系统将以18.06%(相比其他地区较高)的年复增长率增长,应对目前交通拥堵、警察执法、收费和停车场的快速增长的需求。
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车牌识别系统是基于图像分割和图像识别理论,对含有车辆号牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算
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图像采集:通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。
预处理:图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素,因此,需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
车牌定位:车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果,是影响整个车牌识别率的重要因素。其核心是纹理特征分析定位算法,在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域,确定该区域的起始行坐标和高度,然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度,由此确定一个车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。
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无牌车辆进场的处理
无牌车辆进场时,离入口近的或设定的收费处管理软件会接收到入口控制机发送过来的报警信息,同时系统会将该信息列为异常事件记录,显示器上也会显示出要进场车辆的图片,提示操作人员人工放行车辆进场。在操作人员人工放行无牌车辆进场的同时,将该异常事件信息进行人工标注(如车型、颜色或其他特征),这样在无牌车辆出场时可以快速的调出异常事件信息记录表进行人工判别该车辆的进场时间,在选中进场车辆信息后,系统会按照设定的收费标准进行自动计费。
低置信度车牌的处理
不管是月租或临时车辆,在系统判断通过车牌识别模组提取到的车牌信息置信度较低时,系统会将该车牌列为低置信度车牌事件记录,并发送报警提示信息,提醒操作人员利用抓拍到的图片进行人工确认。低置信度事件记录经过人工确认后,会相应转到对应的月租或临时车数据库,同时报警提示信息自动消除。
黑名单车辆的处理
针对公安机关或被本停车场列入黑名单的车辆进出停车场时,系统会发出报警提示信息给管理系统,对管理人员进行报警提示,由管理人员确认是否同意该车辆进出场或采取相应的处理措施。
出入场识别错误处理方法
开启校验功能, 对当系统解析为非固定车辆时,弹出校验,以人工方式确认的车辆进行手动校验
入场识别有误未校验时出场如何处理
入口车牌识别对系统解析为非固定车辆时,弹出校验,以人工方式确认车辆后,未及时处理:该车出场时可根据车辆抓拍,大小图片校验车牌后匹配成功出闸
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