车牌识别道闸系统工作原理与影响其准确度的因素

现在国内无论是一线城市还是小城市，几乎家家户户都少有一辆车子，这也直接促进了车牌识别道闸系统的技术进步，如今只需要对车牌号照一照，能迅速将其记录进入系统进行时间、定位以及进出收费管理，那么大家知道它的工作原理是什么吗？有时候它的运行会出现识别准确度不精准的现象，这是什么原因导致的呢？下面一起来看下吧。

　一、车牌识别道闸系统工作原理　　　一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。车牌自动识别系统技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，后组成车牌号码输出。而停车场车牌识别系统通常会经过下列步骤完成识别输出的工作：　　车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。　　图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。　　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。　　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。　　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，准确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。　　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。　　结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。二、影响车牌识别道闸系统准确度的因素　　1、车牌识别摄像机安装位置出现问题　　通常建议，调整车辆前部、再进入识别区域，以便可以抓取到高清的车牌照。相机的水平角度应保持在15度-20度之间。具体细节需根据现场环境、调整车牌拍摄机的角度。　　2、车辆的速度　　我们平常所看到的视频其实都是由多张图片，组合而成的，这也是众所周知的事了。而车牌识别的相机、则会从连续播放的图片里，选出其中的一张，作为输出画面，再在其中选取不同的帧数、作为识别图片从而达到视频识别的效果；所以这样会出现一种情况，当车速过快的时候，容易掉帧识别不出来。所以可以看到，大部分厂家的处理方法是，加一个减速带。　　3、地感线圈埋设的位置，距离　　地感线圈与道闸的距离不要太近了，容易砸到车辆，第二会影响车牌识别率，后距离保持在2-3米。　　4、车牌识别算法　　想提高车牌的识别率，车牌识别系统的算法，必须准确强大。现在的车牌识别摄像机、都会有自己的算法，但车牌识别摄像机在不同的环境条件下、会受到影响，所以环境对车牌识别有很大的影响。　　5、天气环境影响　　当车牌识别摄像头在室外使用时，太多的光线会导致车牌反射，识别率会降低，并且夜间缺乏照明，需要辅助照明。其次遇到大雨大雪等天气，车牌识别率会比平时略有下降。　　6、进出口车道的宽度　　如果车道越宽的话，车牌识别相机对车牌抓拍的准确率会越低。一般来说车道设计在3米宽左右为合适。过窄车辆通行不便，过宽会导致车牌角度过大。（车道宽度建议增加辅助相机）　　以上是小编针对车牌识别道闸系统的工作原理是什么，以及其识别车牌的准确度受影响的因素有哪些的相关新闻报道。
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