發(fā)布時(shí)間： 2018-04-16 點(diǎn)擊次數(shù)： 3047次
車牌識(shí)別的zui大特點(diǎn)在于它是在自然條件下進(jìn)行的字符識(shí)別。車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)研究的困難之處在于，構(gòu)成系統(tǒng)的環(huán)節(jié)較多，任何一個(gè)環(huán)節(jié)的失誤都會(huì)影響系統(tǒng)的性能;而且所拍得的汽車圖像質(zhì)量好壞不均，車牌在汽車上的位置也不固定，這些因素都會(huì)給車牌自動(dòng)識(shí)別帶來困難。
高清車牌識(shí)別一體機(jī)具備以下幾個(gè)特點(diǎn):()a人工干預(yù)少，自動(dòng)化程度高;(b)具有很高的識(shí)別率，只有拒識(shí)，沒有誤識(shí);(c)具有實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理能力，完成一輛車的車牌識(shí)別時(shí)間在0.5一1秒以內(nèi)，否則會(huì)造成對下一輛車的漏識(shí);(d)能夠在公路環(huán)境中全天候工作，能適于白天、黃昏、黎明、晴天、多云、陰天等條件。這正是目前車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)難以投入使用的原因。因此，
高清車牌識(shí)別一體機(jī)投入使用除需要圖像抓拍部分?jǐn)z取質(zhì)量更好的圖像外，還需要提高車牌自動(dòng)識(shí)別軟件中各個(gè)模塊的正確率。
目前車牌識(shí)別主要面臨以下技術(shù)上的難點(diǎn)：
1.由于自然環(huán)境下的路面情況比較復(fù)雜，導(dǎo)致采集到的車牌圖像背景復(fù)雜。車體本身的干擾，如車輛生產(chǎn)廠家的標(biāo)志、車體廣告、個(gè)性車主在車體上的涂鴉等都給圖像造成了干擾，都可能會(huì)對處理造成影響。
2.由于采集誤差、噪聲和光線的影響，使得圖像質(zhì)量較差，而且運(yùn)動(dòng)又不同程度地造成了圖像的惡化，透視產(chǎn)生了幾何變形，給圖像預(yù)處理造成了一定的困難。汽車牌照上目標(biāo)的大小不同，距離不等，目標(biāo)尺寸不規(guī)范，都存在著一定程度的圖像仿射變形和模糊大量的隨機(jī)噪聲的干擾，光線、光照角度的不同，造成車牌區(qū)域明暗灰度的無規(guī)律變化。汽車速度往往也會(huì)對車牌識(shí)別有較大的影響，汽車速度超過70公里/小時(shí)，拍攝的汽車圖像會(huì)產(chǎn)生模糊、扭曲、變形。
3.中國的車輛牌照一般由三種字符組成:漢字、英文字符、阿拉伯?dāng)?shù)字。
所以，中國的車輛牌照識(shí)別遠(yuǎn)遠(yuǎn)難于國外的車輛牌照識(shí)別;另一方面，車牌具有不同的顏色，主要分為黃底黑字、藍(lán)底白字、黑底白字等三種，字符與車牌背景的灰度比也不一致。所識(shí)別的車輛種類繁多、車型、顏色變化多端，這些因素均給車牌識(shí)別增加了難度。
4.為了達(dá)到應(yīng)用的水平，必須要求能夠?qū)崟r(shí)地對過往車輛的車牌進(jìn)行識(shí)別，因此算法不能過于復(fù)雜，特別是禁用NP算法。而大多數(shù)的傳統(tǒng)方法計(jì)算量都偏大，根本無法達(dá)到實(shí)時(shí)的要求。這就要求要另辟蹊徑，尋求一種快速的定位和識(shí)別的方法。
5.在實(shí)際情況下由于各類車型不同，大小不同，同一車型的車牌位置不同，加上車身紋理線條復(fù)雜，所以在非車牌區(qū)域可能形成同車牌區(qū)域類似的色彩和紋理，可能導(dǎo)致定位時(shí)出現(xiàn)誤差。快速準(zhǔn)確的找到車牌的位置是一個(gè)難題。
6.字符的粘連處理，字符斷裂時(shí)的合并，是字符分割的難點(diǎn)。
7.車牌識(shí)別時(shí)雖然車牌字符的字符數(shù)比較少，字體規(guī)范，但也可能導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)的車牌字符與實(shí)際拍攝的車牌字符之間存在較大差距，致使模板的選取存在較大困難。
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