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車(chē)牌定位在電子警察中的工程應(yīng)用分析

2017-11-30 | docx | 0.6 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

近年來(lái),我國(guó)在城市和交通建設(shè)方面取得了巨大的進(jìn)步。然而,面對(duì)越來(lái)越多的交通路口、收費(fèi)站以及治安卡口,傳統(tǒng)的人工值守顯然已經(jīng)滿足不了要求。為解決這種現(xiàn)狀,出現(xiàn)了適應(yīng)信息化時(shí)代的計(jì)算機(jī)集成產(chǎn)品,即電子警察,并已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。
  電子警察采用視頻圖像的識(shí)別技術(shù),全天候進(jìn)行車(chē)輛及道路的監(jiān)控,對(duì)違規(guī)車(chē)輛進(jìn)行抓拍,實(shí)現(xiàn)了城市道路交通的智能化管理,達(dá)到無(wú)人化值守。利用該系統(tǒng)可以迅速查明違章車(chē)輛、分析交通事故,為進(jìn)一步整頓交通環(huán)境,交通管理科學(xué)化提供高效可靠的技術(shù)依據(jù)。
  1 抓拍照片分析
  出于性價(jià)比的原因,目前國(guó)內(nèi)電子警察系統(tǒng)的圖像獲取單元一般都采用CCD工業(yè)電視攝像機(jī),而且被架設(shè)在室外。現(xiàn)以闖紅燈違章抓拍系統(tǒng)為例來(lái)分析抓拍的圖像數(shù)據(jù)。
 ?。?) 由于紅燈的停車(chē)線靠近行人通道,造成圖像背景特別復(fù)雜;
 ?。?) 機(jī)動(dòng)車(chē)的車(chē)型較多,車(chē)牌的位置各不相同;
 ?。?) 拍攝圖像時(shí)受天氣、照明以及運(yùn)動(dòng)等因素的影響很大;
 ?。?) 攝像機(jī)受路口實(shí)際條件的限制,可能距離較遠(yuǎn),并有一定角度;
  (5) 臟、舊車(chē)牌比較模糊,還有不少故意作弊的車(chē)牌。
  這種圖像數(shù)據(jù)要比在實(shí)驗(yàn)室所用的數(shù)據(jù)惡劣得多,而且意想不到的情況也時(shí)有發(fā)生,這就給圖像識(shí)別帶來(lái)了極大的困難。
  2 圖像處理方案
  通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)檢測(cè),最終選用了圖1所示的圖像處理方案。
  車(chē)牌定位在電子警察中的工程應(yīng)用分析
  對(duì)圖像數(shù)據(jù)的灰度化、平滑、邊緣檢測(cè)、二值化以及旋轉(zhuǎn)都屬于圖像的預(yù)處理部分。判定就是準(zhǔn)確地定位車(chē)牌位置,接下來(lái)先對(duì)車(chē)牌進(jìn)行字符分割,然后逐字提取特征,形成該字符的特征向量,將這個(gè)特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,以便于字符識(shí)別。所以字符識(shí)別部分用了一個(gè)三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),先進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,得到收斂的一組權(quán)值。
  限于篇幅,本文只介紹圖像預(yù)處理和判定部分,識(shí)別應(yīng)用部分這里就不討論了。
  2.1 灰度化與平滑
  為了便于處理后的傳輸和存儲(chǔ),由CCD攝象機(jī)獲取的圖像通過(guò)圖像采集卡采集到工控機(jī)或圖像處理器件后,一般會(huì)轉(zhuǎn)換成JPEG格式。這樣處理的對(duì)象也就是JPEG文件,要進(jìn)行灰度化,以去掉彩色信息,加快處理速度?;叶然墓娇梢圆捎檬剑?)。
  
  其中,g(i,j)為點(diǎn)(i,j)處的灰度值,R,G,B分別為該點(diǎn)的三基色值。但是,定位車(chē)牌時(shí)亮度信息并不重要。鑒于在這個(gè)式子中,G基色占的比重最大,所以有理由在灰度化時(shí)只取綠色信息就可以了。
  圖像平滑的目的是為了消除噪聲。噪聲并不限于人眼所能看到的失真或變形,有些噪聲只有在進(jìn)行圖像處理時(shí)才能發(fā)現(xiàn)。一般來(lái)說(shuō),圖像的能量主要集中在其低頻部分,而車(chē)牌的信息主要在高頻部分,為了去掉高頻干擾,有必要進(jìn)行圖像平滑??梢圆捎玫屯V波的方法來(lái)去除噪聲,為此要設(shè)計(jì)空間域系統(tǒng)的單位沖激響應(yīng)矩陣。
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