车牌自动识别原理基本是经过车牌捕捉、定位、法想截取、个车二值化、牌识字符切分,车牌最后车牌OCR识别、别算别系结果输出,法想一般还会有字符识别后处理等几个步骤,个车这几个步骤要协调处理才行,牌识还要使用各种情况,车牌比如,别算别系雨雪天气、法想反光、个车阴阳车牌、牌识晚上补光、污损车牌等具体实际情况进行各种优化,才能得到一个完美的车牌识别算法,如果做论文,可以直接用开源的一些东西去完善,如果实际应用,可以用商用的车牌OCR识别产品。
启智畅想车牌识别SDK特点:1、毫秒级识别车牌,彻底解决手工输入痛点,快速、准确;2、手机相机视频预览识别车牌,可提供安卓、ISO、Windows、Linux等系统识别,支持移动设备离线识别以及电脑客户端、服务器端识别;3、支持识别的车牌种类多,蓝牌、黄牌、新能源车牌均可识别,4、复杂场景车牌均可识别,适应性强,白天晚上、远距离、大角度都能快速准确的识别车牌;5、车牌识别SDK开发部整体不超过500K,识别率高达99%;
汽车牌照自动识别技术
它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理,完成车牌自动识别功能,能从一幅图像中自动提取车牌图像,自动分割字符,进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。
自动识别技术分为硬识别和软识别(其实两者是相辅相成的)
“硬件识别”就是通过独立的硬件设备,对所抓拍图片进行一系列的字符处理;目前停车场系统行业中硬件识别也分为两种,即带有单独的车牌识别仪和前端硬件识别两种。前端硬件识别一体式摄像机是将传统单独的车牌识别仪嵌入至摄像机中,实现前端硬件与摄像机一体化,完美实现图像抓拍、视频流传输、字符识别、道闸抬杆等一系列的工作。
“软件识别”可以理解为通过软件对车牌号码进行的,通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件,对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片,选择其中较为清晰的一张,然后通过电脑软件进行字符处理,实现车牌识别的。因为每次识别需要抓拍多张照片,因此软识别的速度较慢。而且软识别系统对所抓拍的图片要求也是极高的,必须极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求极高,在诸多环境不佳的场合都不适用,并且识别设备的摆放也是非常重要的。
软硬识别的对比:
1、分析识别模式
硬识别系统:采用视频流分析识别,对监控范围内的视频流进行全天候实时分析;
软识别系统:图片分析识别,对到达指定范围内的车辆进行拍照,再对照片进行分析;当车辆位置不佳时,识别易出错。
2、智能算法模型
硬识别系统:采用智能模糊点阵识别算法,准确率更高,识别率大于99.70%。很少需要人工干预。
软识别系统:OCR/字型拓扑结构识别算法,会频繁出现误识别情况,准确率低于90%。需要人工不断输入纠正后的号牌。
3、可靠性及稳定性:
硬识别系统:专用识别器采用TI公司的高速DSP,双CPU控制,确保系统可靠性和稳定性。
软识别系统:软件识别,容易频繁出现死机等情况,需经常重新启动电脑,造成间断性系统瘫痪。