车牌识别系统原理与组成详解

车牌识别系统原理与组成详解

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/dfl_xpx/article/details/139093564

车牌识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分，广泛应用于停车场、高速公路收费站等场景。本文将为您详细介绍车牌识别系统的组成原理，包括硬件设备、核心技术流程以及系统其他组成部分。

硬件组成

车牌识别系统主要由以下硬件设备组成：

• 车牌识别摄像头：负责捕捉车辆图像信息
• LED显示屏：显示相关信息
• 补光灯：提供夜间照明
• 智能道闸：控制车辆进出
• 地感线圈：检测车辆位置
• 电脑：处理和分析数据

核心技术流程

车牌识别的核心技术流程主要包括以下几个步骤：

1. 图像采集：摄像头实时捕捉车辆图像
2. 图像预处理：

• 将彩色图像转化为灰度图
• 采用20*20模版进行高斯模糊处理
• 使用Otsu自适应阈值算法进行二值化处理
• 采用闭操作去除空白空格并连接边缘区域

3. 特征提取与识别：

• 定位车牌位置
• 进行矩形矫正
• 字符分割
• 使用训练好的SVM模型进行识别

照明设备

照明设备在车牌识别系统中起着重要作用，尤其是在夜间。主流的车牌识别系统摄像头使用2.5K 1/2.7英寸的CMOS传感器，虽然不如全画幅相机或高端手机传感器感光灵敏，但足以满足快速识别的需求。因此，高质量的照明设备和合理的布局对于保证识别准确性和稳定性至关重要。

数据库和控制设备

数据库作为车牌识别系统的“大脑”，负责存储和管理车辆信息，支持信息查询和统计分析。控制设备则作为系统的“手脚”，负责整体运行控制，实现车辆的自动管理和人工干预。

控制设备的具体功能包括：

• 自动识别车牌号码并控制道闸开启
• 计算停车费用并语音提醒车主支付

总结

车牌识别系统通过摄像头、图像采集卡、照明设备、车牌识别软件、数据库和控制设备等部分的协同工作，实现了对车辆的快速、准确、高效管理。这一技术不仅让出行更加便捷，也大大提高了交通管理效率。