哈爾濱車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)穩(wěn)定，快速

　　車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別是一項(xiàng)利用車(chē)輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行牌照號(hào)碼、牌照顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備(監(jiān)測(cè)車(chē)輛是否進(jìn)入視野)、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像設(shè)備、識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼的處理機(jī)(如計(jì)算機(jī))等，其軟件包括車(chē)牌定位算法、車(chē)牌字符分割算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等。

　　一些車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過(guò)視頻圖像判斷是否有車(chē)的功能稱之為視頻車(chē)輛檢測(cè)。

　　一個(gè)完整的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車(chē)輛檢測(cè)、圖像、車(chē)牌識(shí)別等幾部分(如圖1所示)。當(dāng)車(chē)輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車(chē)輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像單元，當(dāng)前的視頻圖像。車(chē)牌識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識(shí)別，然后組成牌照號(hào)碼輸出。

　在運(yùn)動(dòng)(光流)場(chǎng)確定之后，去除隨機(jī)噪聲及一些過(guò)小的運(yùn)動(dòng)，認(rèn)為在檢測(cè)時(shí)段內(nèi)運(yùn)動(dòng)向量始終在一定范圍內(nèi)保持一致的那些區(qū)域?qū)儆谝粋€(gè)物體，從而可以確定出各運(yùn)動(dòng)目標(biāo)(車(chē)輛)在各個(gè)時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)參數(shù)(速度，方向等).

　　基于車(chē)光流場(chǎng)分析進(jìn)行跟蹤的方法，可以很的計(jì)算出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度，但是這種方法采用迭代的方法·計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)，無(wú)法進(jìn)行實(shí)時(shí)的跟蹤，并且該方法只考慮利用光流散據(jù)來(lái)進(jìn)行決策，所以受到被估算的光流場(chǎng)精度的限制.這些方法受到噪聲的影響嚴(yán)重·而且·分割所得的運(yùn)動(dòng)對(duì)象的邊緣精度不夠.在運(yùn)動(dòng)不完全的情況下，則會(huì)產(chǎn)生分割結(jié)果不完整等問(wèn)題。

　　另外，由于運(yùn)動(dòng)場(chǎng)并不是很可靠，因此通常在物體邊界或紋理不突出區(qū)域產(chǎn)生錯(cuò)誤，從而會(huì)對(duì)分割結(jié)果產(chǎn)生明顯的影響，因此，由于各方面的限制，使得基于光流法的運(yùn)動(dòng)分割并不適合交通場(chǎng)景下的運(yùn)動(dòng)分析。

　　車(chē)輛檢測(cè)可以采用埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方式。采用視頻檢測(cè)可以避免破壞路面、不必附加外部檢測(cè)設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開(kāi)支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。

　　系統(tǒng)進(jìn)行視頻車(chē)輛檢測(cè)，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無(wú)法檢測(cè)到行駛速度較快的車(chē)輛，同時(shí)也難以保證在有利于識(shí)別的位置開(kāi)始識(shí)別處理，影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，將視頻車(chē)輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。