샤먼 큰 손 제어 주차장 번호판 인식 시스템 구성은 주로 차량 감지, 이미지 수집, 번호판 인식 등이 있습니다. 주차장 번호판 인식 시스템은 차량의 동적 비디오 또는 정적 이미지를 이용하여 번호판 번호, 번호판 색상 자동 인식을 위한 패턴 인식 기술을 사용합니다. 하드웨어 기반에는 일반적으로 트리거 장치 (차량이 시야에 들어오는지 여부 모니터링), 카메라 장치, 조명 장치, 이미지 수집 장치, 번호판 번호를 인식하는 프로세서 (예: 컴퓨터) 등이 포함됩니다. 소프트웨어 코어에는 번호판 위치 알고리즘, 번호판 문자 분할 알고리즘, 광학 문자 인식 알고리즘 등이 포함됩니다. 일부 주차장 번호판 인식 시스템은 비디오 영상을 통해 자동차가 있는지 여부를 판단하는 기능을 비디오 차량 감지라고 합니다. 차량 감지 부분에서 차량이 도착하는 것을 감지하면 이미지 수집 장치를 트리거하여 현재 비디오 이미지를 수집합니다. 번호판 인식 단위는 이미지를 처리하고, 번호판 위치를 찾고, 번호판의 문자를 분리하여 인식하고, 번호판 번호 출력을 구성합니다.
차량 감지
차량 탐지는 매설 코일 감지, 적외선 감지, 레이더 감지 기술, 비디오 감지 등 다양한 방식을 사용할 수 있습니다. 비디오 감지를 사용하면 도로 손상을 방지하고, 외부 감지 장비를 추가할 필요가 없으며, 트리거 위치를 교정할 필요가 없고, 비용을 절감할 수 있으며, 모바일 휴대용 어플리케이션의 요구 사항에 더 적합합니다.
시스템에서 비디오 차량 테스트를 수행하려면 처리 속도가 높고 우수한 알고리즘이 필요합니다. 기본적으로 프레임 손실 없이 이미지 수집 및 처리를 수행할 수 있습니다. 처리 속도가 느리면 프레임이 손실되어 시스템에서 속도가 빠른 차량을 감지할 수 없게 되고, 식별에 도움이 되는 위치에서 인식 처리가 시작되어 시스템 인식률에 영향을 줄 수 있다는 보장도 어렵습니다. 따라서 비디오 차량 감지와 번호판 자동 인식을 결합하면 기술적인 어려움이 있다.
번호 인식
번호판 식별을 위해서는 다음과 같은 몇 가지 기본 단계가 필요합니다.
1) 번호판 위치 지정, 그림에서 번호판 위치 찾기
2) 번호판 문자 분할, 번호판 문자 분할
3) 번호판 문자 인식, 분할된 문자 인식, 결국 번호판 번호를 구성한다.
실제로 주차장 번호판 인식 시스템 www.bhccn.com 의 인식률은 번호판 품질 및 촬영 품질과 밀접한 관련이 있습니다. 라이센스 품질은 녹슨, 오손, 페인트 벗기기, 글꼴 퇴색, 라이센스 차단, 라이센스 기울기, 강조 반사, 다중 라이센스, 가짜 라이센스 등과 같은 다양한 요소의 영향을 받습니다. 실제 촬영 과정도 환경 밝기, 촬영 방식, 차량 속도 등의 요인에 영향을 받는다. 이러한 영향 요인은 번호판 인식의 인식률을 어느 정도 낮췄으며, 주차장 번호판 인식 시스템의 어려움과 도전이기도 하다. 인식률을 높이기 위해서는 인식 알고리즘을 지속적으로 개선하는 것 외에도 다양한 조명 조건을 극복하고 수집된 이미지를 식별하는 데 가장 도움이 되는 방법을 강구해야 합니다.