車輛識別特徵提取演算法

㈠ 停車場或小區車牌識別一體機識別車牌號的過程是怎樣的運用什麼原理

原理就是通過攝像機拍攝道路上行駛的車輛圖像進行車牌號碼的識別，過程涉及：車輛檢測—圖像採集—預處理—車牌定位—字元分割—字元識別—結果輸出。

車輛檢測可採用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式感知車輛的經過，並觸發圖像採集抓拍。

介紹

停車場及小區出入口車牌識別技術的運用，首要用於記載車輛的車牌號碼、車牌顏色、出入時間，完結車輛的自動處理，以便節省人力、前進功率。

例如運用於智能小區可以自動區別駛入車輛是不是歸於本小區，對非內部車輛完結自動計時收費道閘。在一些單位這種運用還可以同車輛調度系統相聯絡，自動、客觀地記載本單位車輛的出車情況。

㈡ 車牌自動識別能快速准確的識別車牌是什麼原理

車牌自動識別原理基本是經過車牌捕捉、定位、截取、二值化、字元切分，最後車牌OCR識別、結果輸出，一般還會有字元識別後處理等幾個步驟，這幾個步驟要協調處理才行，還要使用各種情況，比如，雨雪天氣、反光、陰陽車牌、晚上補光、污損車牌等具體實際情況進行各種優化，才能得到一個完美的車牌識別演算法，如果做論文，可以直接用開源的一些東西去完善，如果實際應用，可以用商用的車牌OCR識別產品。
啟智暢想車牌識別SDK特點：1、毫秒級識別車牌，徹底解決手工輸入痛點，快速、准確；2、手機相機視頻預覽識別車牌，可提供安卓、ISO、Windows、Linux等系統識別，支持移動設備離線識別以及電腦客戶端、伺服器端識別；3、支持識別的車牌種類多，藍牌、黃牌、新能源車牌均可識別，4、復雜場景車牌均可識別，適應性強，白天晚上、遠距離、大角度都能快速准確的識別車牌；5、車牌識別SDK開發部整體不超過500K，識別率高達99%；

㈢ 車牌字元識別演算法原理是怎樣的

原理就是通過攝像機拍攝道路上行駛的車輛圖像進行車牌號碼的識別，過程涉及：車輛檢測—圖像採集—預處理—車牌定位—字元分割—字元識別—結果輸出。

• 輛檢測：可採用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式感知車輛的經過，並觸發圖像採集抓拍。

• 圖像採集：通過高清攝像抓拍主機對通行車輛進行實時、不間斷記錄、採集。

• 預處理：雜訊過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等。

• 車牌定位：在經過圖像預處理之後的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌區域。

• 字元分割：在圖像中定位出車牌區域後，通過灰度化、二值化等處理，精確定位字元區域，然後根據字元尺寸特徵進行字元分割。

• 字元識別：對分割後的字元進行縮放、特徵提取，與字元資料庫模板中的標准字元表達形式進行匹配判別。

• 結果輸出：將車牌識別的結果以文本格式輸出。

㈣ 現在很多工程項目都用車牌識別系統，我想問一下車牌識別系統的原理是什麼

核心演算法：從六個步驟來提取我們抓拍的車牌信息，第一：圖像捕捉採集、第二：車牌定位、第三：預處理、第四：字元分割、第五：字元識別、第六：輸出車牌識別一體機抓拍的結果。以上步驟里包含了數字形態學運演算法，字元串分割等演算法。

對同業興創停車場的車輛車牌快速抓拍捕捉確定位置，根據車牌顏色，數字，和字母精準識別分割，提取信息並儲存到電腦里，方便車輛出場時調用時間信息來計算費用，這樣的演算法准確，高效避免出入口擁堵現象的發生，300萬像素的高清晰CMOS圖像感測器，高性能DSP為圖像處理核心，內置控制CPU，多項新的技術可對圖像編碼、處理分析等起到重大作用。

整體結構及設計理念：一體機外形採用槍型機，結構採用嵌入式抓拍機的布局格式，集成度高,專業用於停車場收費車道的工業級車牌識別一體機，整體的設計裡面做到了三防，分別是防水、防塵、防震動，即使在惡劣的外界環境下也依然保持很高的識別准確率。

(一體機內部結構)

自動收費軟體：界面操作簡單易學，格局分布明確、視覺感強，支持多種傳輸協議：ICP、UDP、FTP、TFTP格式，機身自帶64G內存，可存儲jpg格式圖像高達30000多張。採用H.264視頻圖像高壓技術,對每天，每季度，年收費得出明細方便日後查看、核查，支持軟體升級功能實現人臉識別技術。

一體機特點：系統可以全天不間斷工作、不會疲勞、錯誤率極低，自動調節拍攝車牌時照成白平衡，色彩對比度不合理情況，將車牌識別設備安裝於出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，並與地感線圈，欄桿機起降的控制完美結合，實現車輛的自動管理。節省人力、提高效率。

一體機工作性能：實現在低照度彩色攝像機的基礎上，通過軟體的功能，把圖像中最亮的部分遮擋。一般可將大燈的強光遮擋，從而將車牌較清晰的抓拍下來，寬動態功能：這是解決車燈對於抓拍影響的最好的辦法，當背景光過亮時，能夠自動調節白平衡，並且在斷電的時候還可以繼續上傳的功能。

㈤ 車牌定位有哪些演算法,各有什麼特點

這個 文字不是一般的多 建議你還是去下載研究生的論文和期刊吧，如果懶的話，網路文庫里找，就有很多了
1) 基於車牌圖像色彩信息定位法[12]。我國車牌主要由四種類型組成:藍底白字、黃底
黑字、白底紅字和黑底白字。根據車牌底色信息可以准確地定位出車牌的邊界。該方法識別濾高、適應性強，但易受光照條件和背景干擾且運算量一般較大，不適合用於實時性要求高的環境中。
2) 基於邊緣檢測的定位法[13]。 車牌字元區域灰度頻率變化是車牌區域最穩定的特
征，可以利用它的變化來進行車牌定位。首先對車輛圖像進行增強，然後再進行邊緣提取，最後利用水平掃描線等方法進行車牌區域的檢測。該類方法的定位準確率較高，反映時間快，能有效去掉雜訊，適合於背景較復雜的車輛圖像。但是對車牌嚴重褪色的情況，由於檢測不到字元筆畫的邊緣會導致定位失敗。
3) 基於車牌幾何特徵車定位法[14]。我國車牌標准外輪廓尺寸為440*140且為矩形，
整個車牌的寬高比近似為3: 1。利用這種固有特徵進行車牌邊框提取車牌。這類方法只在車牌位置基本保持水平，同時邊框清晰明顯時才有效，但若車牌本身的邊框是斷裂，殘缺的或採集到的圖像偏離水平角度較大，都會影響定位的准確性，故使用范圍較窄。
4) 基於頻譜分析的車牌定位法[15]。該類方法將圖像從空間域變換到頻率域進行分析，
如DFT變換法和採用小波變換法等。小波分析可以在不同的解析度層次上對圖像進行分割，在低解析度層次上進行粗分割，這樣節約時間同時為細分割縮小檢測范圍。而在高解析度層次上實現車牌區域的准確定位。但當車輛圖像中存在燥聲時，會對准確識別車牌區域帶來很大的干擾，影響車牌定位的准確性。

㈥ 智能汽車tsr是什麼意思

【太平洋汽車網】汽車tsr指的是汽車安全系統中的交通標志識別系統，其是利用前置攝像頭結合模式，可以識別常見的交通標志，這一功能會提醒駕駛員注意前面的交通標志，以便駕駛員遵守這些標志。TSR功能降低了駕駛員不遵守停車標志等交通法規的可能，避免了違法左轉或者其他交通違法行為，從而提高了車主駕車的安全性。

交通標志識別系統一般包括檢測和識別兩部分。檢測一般是利用交通標志的形狀和顏色特徵，從自然場景中把交通標志提取出來。識別是把檢測出來的交通標志的內容識別出來。交通標志識別在規范交通行為、確保安全駕駛等方面具有重要的意義。交通標志通常處於室外復雜的環境條件下，識別的過程中容易受環境光照、方向旋轉的影響。

交通標志識別系統是智能交通系統與先進輔助駕駛系統的重要組成部分，提高交通標志檢測與識別演算法的准確率和實時性是走向實際應用進程中需要解決的關鍵問題。演算法的准確率是交通標志識別研究中一個十分重要的因素，錯誤的識別結果不僅不能起到輔助駕駛作用，還會導致嚴重的安全事故。而演算法的實時性決定了研究成果能否轉化為具有實際應用價值的產品。在汽車數量日益增加、交通安全事故居高不下，要求不斷提升汽車的駕駛智能化的現實壓力面前，開展以實時應用為目標的交通標志檢測與識別技術研究，對於增加駕駛安全具有重大的意義。

交通標志檢測是進行交通標志分類的前提，同時還壓縮了計算目標的空間，減少後續特徵提取演算法的運算量，還可以獲得更高的識別准確率。在圖像的特徵提取領域，常見的特徵提取與選擇方法有：PCA主成分分析法Gabor特徵提取演算法SIFT特徵提取演算法SURF特徵提取演算法Haar小波特徵提取演算法/類Haar小波特徵提取演算法不變矩特徵提取演算法直方圖特徵提取演算法交通標志分類與識別方法主要有：基於各種距離的模板匹配識別方法，基於大量數據樣本的機器學習識別方法以及基於粒子群演算法、遺傳演算法等智能演算法的識別方法。

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）

㈦ 汽車車牌自動識別的原理是什麼

汽車牌照自動識別技術是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。通過對圖像的採集和處理，完成車牌自動識別功能，能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，自動分割字元，進而對字元進行識別.其硬體基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像採集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等，其軟體核心包括車牌定位演算法、車牌字元分割演算法和光學字元識別演算法等。 某些牌照識別系統還具有通過視頻圖像判斷車輛駛入視野的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的牌照識別系統應包括車輛檢測、圖像採集、牌照識別等幾部分。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像採集單元，採集當前的視頻圖像。牌照識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字元分割出來進行識別，然後組成牌照號碼輸出。

車牌識別停車場管理系統將攝像機在入口拍攝的車輛車牌號碼圖象自動識別並轉換成數字信號。做到一卡一車，車牌識別的優勢在於可以把卡和車對應起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應的優點在於長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業管理的效益;同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發生。升級後的攝像系統可以採集更清晰的.圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據。 方便了管理人員在車輛出場時進行比對，大大增強了系統的安全性。

1.車輛檢測

車輛檢測可以採用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方式。採用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、攜帶型應用的要求。

具備視頻車輛檢測功能的牌照識別系統，首先對視頻信號中的一幀(場)的信號進行圖像採集，數字化，得到對應的數字圖像;然後對其進行分析，判斷其中是否有車輛;若認為有車輛通行，則進入到下一步進行牌照識別;否則繼續採集視頻信號，進行處理。

系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度並採用優秀的演算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像採集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法正確檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利於識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。

2.牌照號碼、顏色識別

為了進行牌照識別，需要以下幾個基本的步驟：

• 牌照定位，定點陣圖片中的牌照位置;

• 牌照字元分割，把牌照中的字元分割出來;

• 牌照字元識別，把分割好的字元進行識別，最終組成牌照號碼。

牌照識別過程中，牌照顏色的識別依據演算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與牌照識別互相配合、互相驗證。

(1)牌照定位

自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中准確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對採集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特徵的若干區域作為候選區，然後對這些侯選區域做進一步分析、評判，最後選定一個最佳的區域作為牌照區域，並將其從圖象中分割出來。

(2)牌照字元分割

完成牌照區域的定位後，再將牌照區域分割成單個字元，然後進行識別。字元分割一般採用垂直投影法。由於字元在垂直方向上的投影必然在字元間或字元內的間隙處取得局部最小值的附近，並且這個位置應滿足牌照的字元書寫格式、字元、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字元分割有較好的效果。

(3)牌照字元識別

字元識別方法目前主要有基於模板匹配演算法和基於人工神經網路演算法。基於模板匹配演算法首先將分割後的字元二值化,並將其尺寸大小縮放為字元資料庫中模板的大小，然後與所有的模板進行匹配，最後選最佳匹配作為結果。基於人工神經元網路的演算法有兩種：一種是先對待識別字元進行特徵提取，然後用所獲得特徵來訓練神經網路分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網路，由網路自動實現特徵提取直至識別出結果。

實際應用中，牌照識別系統的識別率與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識別的識別率，也正是牌照識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷的完善識別演算法，還應該想辦法克服各種光照條件，使採集到的圖像最利於識別。