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商品詳情
車牌識別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計，將車牌識別過程的各個環(huán)節(jié)各自作為一個獨(dú)立的模塊。
一、車輛檢測跟蹤模塊
車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進(jìn)行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進(jìn)行跟蹤，并在車輛位置最佳時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結(jié)果，可以檢測無牌車輛并輸出結(jié)果。
二、車牌定位模塊
車牌定位模塊是一個十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確性對整體系統(tǒng)性能的影響巨大。車牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，實(shí)現(xiàn)了一種完全基于學(xué)習(xí)的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。
三、車牌矯正及精定位模塊
由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個矯正和精定位環(huán)節(jié)來進(jìn)一步提高車牌圖像的質(zhì)量，為切分和識別模塊做準(zhǔn)備。使用精心設(shè)計的快速圖像處理濾波器，不僅計算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來的影響。使用該算法的另一個優(yōu)點(diǎn)就是通過對多個中間結(jié)果的分析還可以對車牌進(jìn)行精定位，進(jìn)一步減少非車牌區(qū)域的影響。
四、車牌切分模塊
車牌系統(tǒng)的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。
五、車牌識別模塊
在車牌識別系統(tǒng)中，通常采用多種識別模型相結(jié)合的方法來進(jìn)行車牌識別，構(gòu)建一種層次化的字符識別流程，可有效地提高字符識別的正確率。另一方面，在字符識別之前，使用計算機(jī)智能算法對字符圖像進(jìn)行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質(zhì)量，提高相似字符的可區(qū)分性，保證字符識別的可靠性。
六、車牌識別結(jié)果決策模塊
識別結(jié)果決策模塊，具體地說，決策模塊利用一個車牌經(jīng)過視野的過程留下的歷史記錄，對識別結(jié)果進(jìn)行智能化的決策。其通過計算觀測幀數(shù)、識別結(jié)果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價，從而決定是繼續(xù)跟蹤該車牌，還是輸出識別結(jié)果，或是拒絕該結(jié)果。這種方法綜合利用了所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識別算法所帶來的偶然性錯誤，大大提高了系統(tǒng)的識別率和識別結(jié)果的正確性和可靠性。
七、車牌跟蹤模塊
車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識別結(jié)果、可信度等各種歷史信息。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯能力的運(yùn)動模型和更新模型，使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預(yù)測，最終只輸出一個識別結(jié)果。
電子警察抓拍技術(shù)解剖
電子警察系統(tǒng)采用視頻動態(tài)檢測技術(shù)、視覺識別技術(shù)、計算機(jī)圖像處理技術(shù)、通信技術(shù)及自動控制技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)，利用高清晰攝像機(jī)作為檢測傳感器，對動態(tài)的交通視頻圖像進(jìn)行實(shí)時處理。
電子警察系統(tǒng)的核心技術(shù)是軟件技術(shù)，其中車牌識別技術(shù)和視頻車輛檢測技術(shù)是最關(guān)鍵的技術(shù)，硬件設(shè)備工控計算機(jī)、采集板卡、視頻攝像機(jī)都是非常成熟的技術(shù)，其中攝像機(jī)是硬件中最關(guān)鍵的設(shè)備。系統(tǒng)突破了大量的技術(shù)難點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了高速車牌識別、復(fù)雜的視頻車輛檢測技術(shù)。
視頻虛擬線圈，采用先進(jìn)的機(jī)器視覺技術(shù)，客戶只需通過鼠標(biāo)、鍵盤就可以輕易地設(shè)置檢測區(qū)域，并且具有良好的效果。虛擬線圈的技術(shù)難點(diǎn)是不斷變化的背景、不同的光照條件、行人和自行車等干擾移動物體等等，在漫長的開發(fā)過程中，研發(fā)人員嘗試了車寬觸發(fā)算法、車燈觸發(fā)算法、車牌觸發(fā)算法、背景差異觸發(fā)算法、光流場觸發(fā)算法等各種檢測技術(shù)，通過大量實(shí)驗(yàn)在充分了解各個算法的優(yōu)缺點(diǎn)后，又開發(fā)和研究了多種去除陰影的算法。正是這樣的積累，視頻虛擬線圈已經(jīng)產(chǎn)品化。
車牌識別作為交通監(jiān)控的核心技術(shù)，應(yīng)用在多項(xiàng)子系統(tǒng)中。采用先進(jìn)的模糊圖像處理技術(shù)，通過程序能很好的實(shí)現(xiàn)對于車牌的整體傾斜、車牌的文字傾斜、車牌的污損和模糊等的處理，將人眼都很難辨別的車牌號識別出來。車牌識別的流程可分為車牌定位、車牌預(yù)處理、字符分割和字符識別四個步驟。其中車牌識別是最為核心和存在挑戰(zhàn)的一項(xiàng)，車牌識別的技術(shù)難點(diǎn)：臟污、破損、扭曲的車牌存在，造成車牌定位和字符分割的難度;中國省份眾多，形相近的漢字很多，再加之受分辨率的制約，每個字符的信息量很小造成字符識別部分的難度;車牌光照不均勻、車牌反光、車牌逆光等自然因素，給車牌識別以很大的難度。電子警察有無拍，行業(yè)人士提醒幾點(diǎn)，如下：
1、電子眼采用感應(yīng)線來感應(yīng)路面上的汽車傳來的壓力，通過傳感器將信號采集到中央處理器，送寄存器暫存(該數(shù)據(jù)在一個紅燈周期內(nèi)有效);
2、在同一個時間間隔內(nèi)(紅燈周期內(nèi))，如果同時產(chǎn)生兩個脈沖信號，即視為“有效”，簡單的說，就是如果當(dāng)時紅燈，你的頭輪子過線了，而后輪子沒出線，則只產(chǎn)生了一個脈沖，在沒有連續(xù)的兩個脈沖時，不拍照;
3、有些情況是：有的人開車前輪越過線了，怕被拍到，于是他又倒一下車，回到線內(nèi)，結(jié)果還是被照了，什么原因?就是因?yàn)橐磺耙缓蟮模a(chǎn)生了“一對”脈沖信號(這一對脈沖是在同一個紅燈周期內(nèi)產(chǎn)生的);
4、黃燈亮?xí)r，拍照系統(tǒng)延時2s后啟動;紅燈亮?xí)r，系統(tǒng)已經(jīng)啟動;綠燈將要亮?xí)r，提前2s關(guān)閉系統(tǒng)，主要是為了防止誤拍。所以很多出租車司機(jī)都知道，差不多就可以走了，一樣沒事就這個道理。但是建議大家不這樣做，因?yàn)闀r機(jī)比較難把握。
一、車輛檢測跟蹤模塊
車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進(jìn)行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進(jìn)行跟蹤，并在車輛位置最佳時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結(jié)果，可以檢測無牌車輛并輸出結(jié)果。
二、車牌定位模塊
車牌定位模塊是一個十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確性對整體系統(tǒng)性能的影響巨大。車牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，實(shí)現(xiàn)了一種完全基于學(xué)習(xí)的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。
三、車牌矯正及精定位模塊
由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個矯正和精定位環(huán)節(jié)來進(jìn)一步提高車牌圖像的質(zhì)量，為切分和識別模塊做準(zhǔn)備。使用精心設(shè)計的快速圖像處理濾波器，不僅計算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來的影響。使用該算法的另一個優(yōu)點(diǎn)就是通過對多個中間結(jié)果的分析還可以對車牌進(jìn)行精定位，進(jìn)一步減少非車牌區(qū)域的影響。
四、車牌切分模塊
車牌系統(tǒng)的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。
五、車牌識別模塊
在車牌識別系統(tǒng)中，通常采用多種識別模型相結(jié)合的方法來進(jìn)行車牌識別，構(gòu)建一種層次化的字符識別流程，可有效地提高字符識別的正確率。另一方面，在字符識別之前，使用計算機(jī)智能算法對字符圖像進(jìn)行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質(zhì)量，提高相似字符的可區(qū)分性，保證字符識別的可靠性。
六、車牌識別結(jié)果決策模塊
識別結(jié)果決策模塊，具體地說，決策模塊利用一個車牌經(jīng)過視野的過程留下的歷史記錄，對識別結(jié)果進(jìn)行智能化的決策。其通過計算觀測幀數(shù)、識別結(jié)果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價，從而決定是繼續(xù)跟蹤該車牌，還是輸出識別結(jié)果，或是拒絕該結(jié)果。這種方法綜合利用了所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識別算法所帶來的偶然性錯誤，大大提高了系統(tǒng)的識別率和識別結(jié)果的正確性和可靠性。
七、車牌跟蹤模塊
車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識別結(jié)果、可信度等各種歷史信息。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯能力的運(yùn)動模型和更新模型，使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預(yù)測，最終只輸出一個識別結(jié)果。
電子警察抓拍技術(shù)解剖
電子警察系統(tǒng)采用視頻動態(tài)檢測技術(shù)、視覺識別技術(shù)、計算機(jī)圖像處理技術(shù)、通信技術(shù)及自動控制技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)，利用高清晰攝像機(jī)作為檢測傳感器，對動態(tài)的交通視頻圖像進(jìn)行實(shí)時處理。
電子警察系統(tǒng)的核心技術(shù)是軟件技術(shù)，其中車牌識別技術(shù)和視頻車輛檢測技術(shù)是最關(guān)鍵的技術(shù)，硬件設(shè)備工控計算機(jī)、采集板卡、視頻攝像機(jī)都是非常成熟的技術(shù)，其中攝像機(jī)是硬件中最關(guān)鍵的設(shè)備。系統(tǒng)突破了大量的技術(shù)難點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了高速車牌識別、復(fù)雜的視頻車輛檢測技術(shù)。
視頻虛擬線圈，采用先進(jìn)的機(jī)器視覺技術(shù)，客戶只需通過鼠標(biāo)、鍵盤就可以輕易地設(shè)置檢測區(qū)域，并且具有良好的效果。虛擬線圈的技術(shù)難點(diǎn)是不斷變化的背景、不同的光照條件、行人和自行車等干擾移動物體等等，在漫長的開發(fā)過程中，研發(fā)人員嘗試了車寬觸發(fā)算法、車燈觸發(fā)算法、車牌觸發(fā)算法、背景差異觸發(fā)算法、光流場觸發(fā)算法等各種檢測技術(shù)，通過大量實(shí)驗(yàn)在充分了解各個算法的優(yōu)缺點(diǎn)后，又開發(fā)和研究了多種去除陰影的算法。正是這樣的積累，視頻虛擬線圈已經(jīng)產(chǎn)品化。
車牌識別作為交通監(jiān)控的核心技術(shù)，應(yīng)用在多項(xiàng)子系統(tǒng)中。采用先進(jìn)的模糊圖像處理技術(shù)，通過程序能很好的實(shí)現(xiàn)對于車牌的整體傾斜、車牌的文字傾斜、車牌的污損和模糊等的處理，將人眼都很難辨別的車牌號識別出來。車牌識別的流程可分為車牌定位、車牌預(yù)處理、字符分割和字符識別四個步驟。其中車牌識別是最為核心和存在挑戰(zhàn)的一項(xiàng)，車牌識別的技術(shù)難點(diǎn)：臟污、破損、扭曲的車牌存在，造成車牌定位和字符分割的難度;中國省份眾多，形相近的漢字很多，再加之受分辨率的制約，每個字符的信息量很小造成字符識別部分的難度;車牌光照不均勻、車牌反光、車牌逆光等自然因素，給車牌識別以很大的難度。電子警察有無拍，行業(yè)人士提醒幾點(diǎn)，如下：
1、電子眼采用感應(yīng)線來感應(yīng)路面上的汽車傳來的壓力，通過傳感器將信號采集到中央處理器，送寄存器暫存(該數(shù)據(jù)在一個紅燈周期內(nèi)有效);
2、在同一個時間間隔內(nèi)(紅燈周期內(nèi))，如果同時產(chǎn)生兩個脈沖信號，即視為“有效”，簡單的說，就是如果當(dāng)時紅燈，你的頭輪子過線了，而后輪子沒出線，則只產(chǎn)生了一個脈沖，在沒有連續(xù)的兩個脈沖時，不拍照;
3、有些情況是：有的人開車前輪越過線了，怕被拍到，于是他又倒一下車，回到線內(nèi)，結(jié)果還是被照了，什么原因?就是因?yàn)橐磺耙缓蟮模a(chǎn)生了“一對”脈沖信號(這一對脈沖是在同一個紅燈周期內(nèi)產(chǎn)生的);
4、黃燈亮?xí)r，拍照系統(tǒng)延時2s后啟動;紅燈亮?xí)r，系統(tǒng)已經(jīng)啟動;綠燈將要亮?xí)r，提前2s關(guān)閉系統(tǒng)，主要是為了防止誤拍。所以很多出租車司機(jī)都知道，差不多就可以走了，一樣沒事就這個道理。但是建議大家不這樣做，因?yàn)闀r機(jī)比較難把握。
