车牌识别系统设备选购与施工

随着技术的进步,路口车牌辨识摄像机在安装上与一般传统监视用摄像机的安装方式也是不一样的,但是目前许多工程单位安装的模式仍然和传统安装模式差不多,由于安装方式不对,因此造成在专业用道路监控摄像机无法显现出效果来。

车牌识别系统设备选购

摄像机:在设定快门速度的同时能使用自动光圈,对于车牌应用,必须要设置固定的快门速度,绝对不可以任由摄像机自己发挥。

镜头:最好选择定焦镜头,选购前要反复确定现场摄像机的位置,保证选择合适的焦距。定焦镜头容易调整,同等价格的情况下光圈更大,分辨率更高一些。

LED的补光灯:对于低成本的应用来说,利用车牌的定向反射特点几乎是唯一的途径(真正严格意义的车牌抓拍还必须有车身的图像,要做到这一点必须采用比较复杂昂贵的补光方案。定向反射其实也就是在摄像机旁边装一个白光LED的照明器。要确认是否有视频同步脉冲功能,而且要确定发光的角度,这个角度同样取决于你的摄像机的位置。

车牌辨识系统能否发挥最大效用,除了软件技术摄像机选择好坏有关外,与其现场安装施工能力有很大的关系。使用者可要求厂商至现场勘查后,提出建置规划方案,先评估应该架设的地点、摄影机架设角度、是否需要架设辅助光源等,再提出报价,会造成在专业用道路监控摄像机无法显现出效果。因此除了摄像机本身的差异外,安装摄像机需要对监试区域范围的了解,车牌在整个画面中出现的位置,在安装的角度和高度都有讲究。

车牌识别系统设备工程施工

                上海车牌识别管理系统

1、影像监控区域距离摄像机架设位置距离大约30M~50M位置。

2、摄像机架设高度大约2.8M,如果架设高度越高离影像监控区域距离必须拉远,因为相关摄像机的取像俯角不能太大(大约15度)。

3、使用镜头时务必要注意一般路口监控使用的镜头有两种规格6~60&10~100MM

4、取像的角度要尽量将车牌及汽车的位置放大而不要将旁边的景物带入屏幕内避免曝光效果过大或是造成车牌不清楚

5、如果夜间使用红外线(IR)功率一定要大,因为汽车的车灯也属于红外线光谱的一种,要避免曝光效应只有将IR的功率加大发挥IR的功效。

选配误区

车牌抓拍跟低照度毫无关系。车牌抓拍的实质是在一千分之一秒的时间内用补光照明或强光抑制技术压倒汽车的大灯,这才是获得最佳图像效果的途径。

号码识别

为了进行车牌识别,需要以下几个基本的步骤:
1) 牌照定位,定位图片中的牌照位置;
2) 牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来;
3) 牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,最终组成牌照号码。
车牌识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与车牌识别互相配合、互相验证。
1) 牌照定位
自然环境下,汽车图像背景复杂、光照不均匀,如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,最后选定一个最佳的区域作为牌照区域,并将其从图像中分离出来。
2) 牌照字符分割
完成牌照区域的定位后,再将牌照区域分割成单个字符,然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近,并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3) 牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中,车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率,也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率,除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像最利于识别。
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