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车牌识别系统概述

发布者:西安安佳安防工程有限公司发表时间:2019-08-02

车牌识别系统概述

车牌识别系统总的来说,国内不管科研还是商用方面都很成熟了,基本处于世界先进甚至领先的水平。对于目前常见的收费站、红绿灯路口、学校、机关政府等进出口的固定环境车牌识别准确率基本都可以达到99.5%以上。

车牌识别的主要步骤分为:车牌定位、字符分割、字符识别;

(1)车牌定位:

在车牌识别中是很关键的一步,尤其是对于图像背景较为复杂的情况下,要提高车牌定位准确率也不是件容易的事。车牌定位包括车牌定位、车牌倾斜校正。

1)当前车牌粗定位算法主要分为:传统方法和深度学习方法。


①传统车牌定位算法:主要利用颜色(蓝底、黄底或白底)、边缘形状(3.15:1的矩形)、纹理特征(可用小波特征表述)等信息进行检测定位。一般情况下,都是首先将前述几种判断依据结合起来,进行综合检测定位,否则无法有效解决不同车型、颜色、环境的变化对检测带来的影响;

②深度学习算法:当前也有不少人基于CNN、R-CNN、faster-RCNN、改进型CNN算法对车牌进行监测定位。从当前基于卷积神经网络的车牌定位算法研究应用而言,主要还是先根据车牌特征人工选择候选区域,然后使用CNN进行车牌检测与定位。

个人总结:传统算法在固定环境中对车牌定位做的已经比较成熟了,但正如固定环境的表述一样,其对于车牌拍摄角度、车牌图片中背景的复杂度还是有不少的限制,拍摄角度要在算法设计范围内,背景也不能太复杂。对于基于深度学习的车牌定位算法,相对来说就可以应付较为复杂的背景和允许更大的车牌拍摄角度。其不足之处当然是需要大量样本进行训练并耗费较长时间,同时深度学习算法进行车牌定位可能在算法实时性上有所下降。车牌倾斜校正:主要是根据提取的车牌边缘直线,利用投影法(radon变换)计算倾斜角度,然后旋转校正。


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