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霍邱縣,隸屬于安徽省六安市,位于安徽省西部。西與河南省固始縣三河尖鎮(zhèn)、徐集、陳集等地相接壤、北與阜陽隔淮相望、東與六安市區(qū)、壽縣毗鄰、南與金寨相連,總面積3239平方千米。 霍邱縣地處大別山北麓,淮河中游南岸,地勢南高、北低,南部屬低崗丘陵地區(qū),北部為平原湖泊河流,是淮河中游南岸,屬重點(diǎn)行蓄洪區(qū)范圍。 2018年,霍邱縣下轄21個(gè)鎮(zhèn)、9個(gè)鄉(xiāng),另設(shè)有1個(gè)開發(fā)區(qū)、1個(gè)水產(chǎn)局管轄村 [1] ,常住人口119.8萬人,實(shí)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)227.4億元,分產(chǎn)業(yè)看,第一產(chǎn)業(yè)增加值51.6億元,第二產(chǎn)業(yè)增加值78.8億元,第三產(chǎn)業(yè)增加值97.0億元。 [2] 2020年4月,退出貧困縣序列。

霍邱車牌號的識別原理(車牌識別算法)

正文內(nèi)容

車牌識別技術(shù)是一項(xiàng)利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行車牌號碼、車牌顏色自動(dòng)識別的模式識別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備(監(jiān)測車輛是否進(jìn)入視野)、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識別車牌號碼的處理機(jī)(如計(jì)算機(jī))等,其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識別算法等。某些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷車輛駛?cè)胍曇暗墓δ芊Q之為視頻車輛檢測。一個(gè)完整的車牌識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分(如圖1所示)。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元,采集當(dāng)前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進(jìn)行處理,定位出車牌位置,再將車牌中的字符分割出來進(jìn)行識別,然后組成車牌號碼輸出。
1.車輛檢測
車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支,而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。
具備視頻車輛檢測功能的車牌識別系統(tǒng),首先對視頻信號中的一幀(場)的信號進(jìn)行圖像采集,數(shù)字化,得到對應(yīng)的數(shù)字圖像;然后對其進(jìn)行分析,判斷其中是否有車輛;若認(rèn)為有車輛通行,則進(jìn)入到下一步進(jìn)行車牌識別;否則繼續(xù)采集視頻信號,進(jìn)行處理。
系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測,需要具備很高的處理速度并采用優(yōu)秀的算法,在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢,則導(dǎo)致丟幀,使系統(tǒng)無法正確檢測到行駛速度較快的車輛,同時(shí)也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理,影響系統(tǒng)識別率。因此,將視頻車輛檢測與車牌自動(dòng)識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。
2.車牌號碼、顏色識別
為了進(jìn)行車牌識別,需要以下幾個(gè)基本的步驟:
? 車牌定位,定位圖片中的車牌位置;
? 車牌字符分割,把車牌中的字符分割出來;
? 車牌字符識別,把分割好的字符進(jìn)行識別,最終組成車牌號碼。
車牌識別過程中,車牌顏色的識別依據(jù)算法不同,可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn),通常與車牌識別互相配合、互相驗(yàn)證。
(1)車牌定位
自然環(huán)境下,汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻,如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定車牌區(qū)域是整個(gè)識別過程的關(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索,找到符合汽車車牌特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評判,最后選定一個(gè)最佳的區(qū)域作為車牌區(qū)域,并將其從圖象中分割出來。
(2)車牌字符分割
完成車牌區(qū)域的定位后,再將車牌區(qū)域分割成單個(gè)字符,然后進(jìn)行識別。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間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近,并且這個(gè)位置應(yīng)滿足車牌的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
(3)車牌字符識別
字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進(jìn)行匹配,最后選最佳匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對待識別字符進(jìn)行特征提取,然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò),由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。
實(shí)際應(yīng)用中,車牌識別系統(tǒng)的識別率與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。車牌質(zhì)量會受到各種因素的影響,如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、車牌被遮擋、車牌傾斜、高亮反光、多車牌、假車牌等等;實(shí)際拍攝過程也會受到環(huán)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車牌識別的識別率,也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率,除了不斷的完善識別算法,還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像最利于識別。

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