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視頻觸發(fā)識(shí)別

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更新時(shí)間：2021-06-21 11:52:30瀏覽次數(shù)：421次

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廈門云能信息科技有限公司

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產(chǎn)品簡(jiǎn)介

視頻觸發(fā)識(shí)別采用200萬像素CCD傳感器的嵌入式高清攝像機(jī)，內(nèi)置DSP嵌入式視頻分析技術(shù)、車牌識(shí)別技術(shù)，對(duì)車輛進(jìn)行記錄。系統(tǒng)采用視頻檢測(cè)、車牌識(shí)別技術(shù)，一旦有車輛通過，即產(chǎn)生觸發(fā)信號(hào)，高清車牌識(shí)別抓拍一體機(jī)對(duì)過往的車輛進(jìn)行拍照，夜間啟動(dòng)閃光燈（LED頻閃燈、LED補(bǔ)光燈）進(jìn)行補(bǔ)光，每張圖片都可清晰地反映出車輛相關(guān)信息，包括機(jī)動(dòng)車的外形、特征、號(hào)牌、駕乘人臉像等要素，及通過時(shí)間等信息

詳細(xì)介紹

一般在停車場(chǎng)車牌識(shí)別系統(tǒng)中有早期的圖像處理技術(shù)，后期的傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

　　圖像處理技術(shù)：運(yùn)用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照識(shí)別的研究zui早始于80年代，但國(guó)內(nèi)外均只是就車牌識(shí)別中的某一個(gè)具體問題進(jìn)行討論，并且通常僅采用簡(jiǎn)單的圖像處理技術(shù)來解決，并沒有形成完整的系統(tǒng)體系，識(shí)別過程是使用工業(yè)攝像機(jī)拍下汽車的前方圖像，然后交給計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理。

　　國(guó)內(nèi)多數(shù)車牌識(shí)別系統(tǒng)有兩種觸發(fā)識(shí)別方式，一種是外設(shè)線圈觸發(fā)識(shí)別，另一種是視頻觸發(fā)識(shí)別。

　　外設(shè)線圈觸發(fā)

　　工作方式是指采用線圈、紅外或車輛檢測(cè)器通過信號(hào)，車牌識(shí)別系統(tǒng)接受到車輛觸發(fā)信號(hào)后，采集車輛和車牌圖像，自動(dòng)識(shí)別車牌進(jìn)行后續(xù)處理。該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定;缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大。

　　視頻觸發(fā)識(shí)別

　　是指車牌識(shí)別系統(tǒng)采用動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)序列圖像分析處理算法技術(shù)，實(shí)時(shí)檢測(cè)車道上車輛移動(dòng)狀況，發(fā)現(xiàn)車輛通過時(shí)捕捉車輛圖像，識(shí)別車牌照，并進(jìn)行后續(xù)處理。不需借助線圈、紅外或其他硬件車輛檢測(cè)器。該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點(diǎn)也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識(shí)別率較之外設(shè)線圈觸發(fā)都要低很多。

　1)傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)

　　傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法，統(tǒng)計(jì)特征法等。90年代，由于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，開始出現(xiàn)汽車牌照識(shí)別的系統(tǒng)化研究。運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車輛牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識(shí)別等三個(gè)部分。利用不同閩值對(duì)應(yīng)的直方圖不同，經(jīng)過大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據(jù)特定閩值對(duì)應(yīng)的直方圖分割出車牌，再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識(shí)別出字符。

　　2)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

　　近幾年來，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國(guó)家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動(dòng)識(shí)別問題，成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著*個(gè)BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。這種采用BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的缺點(diǎn)是無映解決識(shí)別系統(tǒng)存儲(chǔ)容量和處理速度相矛盾的問題。

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