¿Cuántas configuraciones comunes existen para el sistema de reconocimiento de matrículas de estacionamiento? ¿Cómo implementar el reconocimiento de matrículas por separado?

La configuración del sistema de reconocimiento de matrículas de estacionamiento manual grande de Xiamen incluye principalmente detección de vehículos, recopilación de imágenes, reconocimiento de matrículas y otras partes. El sistema de reconocimiento de matrículas de estacionamiento utiliza tecnología de reconocimiento de patrones para reconocer automáticamente los números de matrícula y los colores de las matrículas a partir de vídeos dinámicos o imágenes estáticas de vehículos. Su base de hardware generalmente incluye equipos de activación (que monitorean si un vehículo entra en el campo de visión), equipos de cámara, equipos de iluminación, equipos de adquisición de imágenes, un procesador (como una computadora) que reconoce los números de matrícula, etc. Su núcleo de software incluye licencia algoritmo de posicionamiento de matrículas, algoritmo de segmentación de caracteres de matrículas y algoritmos de reconocimiento óptico de caracteres, etc. Algunos sistemas de reconocimiento de matrículas de estacionamiento también tienen la función de determinar si hay un automóvil en la imagen de video, lo que se denomina detección de vehículos por video. Cuando la parte de detección de vehículos detecta la llegada del vehículo, la unidad de adquisición de imágenes se activa para recopilar la imagen de vídeo actual. La unidad de reconocimiento de matrículas procesa la imagen, localiza la posición de la matrícula, luego segmenta y reconoce los caracteres en la matrícula y luego genera el número de matrícula.

Detección de vehículos

La detección de vehículos puede utilizar detección de bobina enterrada, detección de infrarrojos, tecnología de detección de radar, detección de video y otros métodos. El uso de detección por video puede evitar daños a la superficie de la carretera, no requiere equipos de detección externos adicionales, no necesita corregir la posición del gatillo, ahorra costos y es más adecuado para aplicaciones móviles y portátiles.

Para la detección de vehículos por vídeo, el sistema debe tener una alta velocidad de procesamiento y adoptar excelentes algoritmos para lograr la recopilación y el procesamiento de imágenes sin perder básicamente fotogramas. Si la velocidad de procesamiento es lenta, provocará una pérdida de fotogramas, lo que hará imposible que el sistema detecte vehículos que se mueven a mayor velocidad, y también será difícil garantizar que el proceso de reconocimiento se inicie en una ubicación propicia para el reconocimiento. , afectando la tasa de reconocimiento del sistema. Por tanto, existen ciertas dificultades técnicas a la hora de combinar la detección por vídeo de vehículos con el reconocimiento automático de matrículas.

Reconocimiento de números

Para realizar el reconocimiento de matrículas se requieren los siguientes pasos básicos:

1) Posicionamiento de matrículas, ubicar la posición de la matrícula en la imagen;

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2) Segmentación de caracteres de matrícula, segmentar los caracteres en la matrícula

3) Reconocimiento de caracteres de matrícula, reconocer los caracteres segmentados; y finalmente formar un número de placa.

En aplicaciones prácticas, la tasa de reconocimiento del sistema de reconocimiento de matrículas de estacionamiento www.bhccn.com también está estrechamente relacionada con la calidad de la matrícula y la calidad de la fotografía. La calidad de la matrícula se verá afectada por muchos factores, como óxido, suciedad, pintura descascarada, fuentes descoloridas, matrículas bloqueadas, matrículas inclinadas, reflejos de luz fuertes, matrículas múltiples, matrículas falsas, etc.; Durante el proceso de disparo real, se verá afectado por el brillo ambiental y el disparo. La influencia de factores como el modo y la velocidad del vehículo. Estos factores que influyen reducen la tasa de reconocimiento de matrículas en diversos grados, y también son las dificultades y desafíos que enfrenta el sistema de reconocimiento de matrículas de estacionamiento. Para mejorar la tasa de reconocimiento, además de mejorar continuamente el algoritmo de reconocimiento, también debemos encontrar formas de superar la influencia de diversas condiciones de iluminación para que las imágenes recopiladas sean más propicias para el reconocimiento.