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移动端车牌识别技术的应用,有效解决路侧停车收费困难的问题

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AI人工智能
修改2020-02-17 18:41:13
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修改2020-02-17 18:41:13
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文章被收录于专栏:TEL18701686857

随着社会的发展,城市中的汽车越来越多。城市由于汽车的增加造成的拥挤给人们的生活带来了极大的不便,这种不便迫使人们去寻找高技术有效手段去解决这种不便。很多的大型停车场收费系统管理存在着排队时间长、管理成本高、劳动强度大等各种弊端,顺应时代发展的一些占路停车场和小型露天停车场也应运而生,然而这些停车场收费透明度低、资金流失和车辆失窃也给车主和管理者造成了较大的困扰,因此需要一些较为快捷有效的管理系统去解决这些问题。

此时,一种基于移动端车牌识别的停车收费方法应运而生,车辆通过停车场出入口时,停车场端系统远距离自动识读车载标签及绑定的后台账户信息,生成当次停车缴费记录,通过移动端车牌识别选定停车费二维码支付功能提交车牌号,停车场内的无线WIFI自动识别车主手机终端所在停车场,并向车主手机终端系统发送停车费信息及应缴纳金额,车主核对无误后进行缴费。本发明瞬时完成检验、记录、核算、收费等工作,是一种高效快捷、公正准确的管理手段,实现方便快捷的停车场管理,而且还杜绝了保安私吞停车场收费问题,对于手机拍照无法识别的车牌,或者无牌车,提出采用车辆特征与车身颜色混合运算的方式,解决了无牌车或无法识别车牌的收费问题。

下面就简单介绍这种移动端车牌识别技术:

移动端车牌识别技术是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。移动端

车牌识别技术分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。车牌区域在整幅图像中所占比例很小,车牌的颜色、大小、位置也不确定,并且定位算法要能够克服不同光照和复杂背景的影响,还要兼顾准确性和实时性,因此快速准确的定位车牌是比较困难的。

先通过调取智能手机的摄像头获得车牌的彩色图像,然后将采集到的图像进处理,包括通过YUV模型进行灰度化,分段线性变换进行灰度拉升,二值化,Roberts算子进行边缘检测,数学形态学处理等,然后通过Hough变换进行车牌矫正,其次用双投影和灰度跳变的方法实现车牌的定位、分割,最后通过模板匹配实现车牌识别。

移动端车牌识别工作原理有以下几步完成:

1、图像采集:通过手机摄像头对车辆进行拍照或视频扫描采集图像;

2、预处理:噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等;

3、车牌定位:在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,确定车牌区域;

4、字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、二值化等处理,精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征进行字符分割;

5、字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

移动端车牌识别技术功能

1. 移动端车牌识别整牌识别率高达99%;

2. 识别速度快,极致优化的车牌定位和识别算法;

3. 移动端车牌识别支持车牌种类多:蓝牌、黄牌、挂车号牌、新军牌、警牌、新武警车牌、教练车牌、大使馆车牌、农用车牌、个性化车牌、港澳出入境车牌、澳台车牌、民航车牌、领馆车牌、新能源车牌等;

4. 移动端车牌识别采用纯C代码编写,可以跨平台应用。

移动端车牌识别技术是一款成熟的基于Android、iOS平台的车牌识别程序,可以看到它支持的车牌类型很多,而且对摄像头像素要求不高,所以APP集成手机拍照识别车牌SDK的时候方便了很多。车牌识别已经成为每个城市的车辆管理重点工作之一,有效、准确、及时的车牌识别为停车场车辆管理等工作带来极大的便利。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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