智能车牌识别器和车辆识别系统实现方案

车牌识别器：

车牌识别器的算法过程，主要由以下几个步骤完成，包括：

图像采集、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别和识别结果输出。

其算法难点集中在车牌定位、字符分割和字符识别。

其工作算法如下所述：

一、通过摄像机采集图像的运动图像识别算法，进行车辆检测和跟踪。

二、图像采集，通过高清摄像机对通行车辆进行实时图像采集。

三、进行车牌识别，其算法的基本流程如下：

1、对原始图像进行预处理，噪声过滤、滤波后进行白平衡、自动曝光、对比度调整、伽马校正、边缘增强等图像增强算法，然后进行边缘检索，从而完成大致的车牌定位，从中选取出车牌照区域，并进行图象分割。

2、进行倾斜矫正，然后进一步进行水平定位和垂直定位，并分割出最小区域的车牌图像。

3、进一步进行图像增强处理，包括灰度化、二值化、均值滤波、光滑处理等。

4、字符分割，形成7个单字符图像。

5、字符图像归一化，即格式化。

6、字符识别，有两种方法可供选择，模板匹配算法和人工神经网络算法。

四、为适应不同的气候天气情况，摄像机配备LED频闪、红外补光灯。

车型识别装置：

完成车型识别和车窗定位，需要在车道侧面安装摄像机进行图像采集和识别，安装红外传感器进行车辆定位。同时可以选择在车道入口两侧安装红外传感器进行车辆检测、车速检测和车长检测等。不需要破开路面。

其具体工作过程如下：

1、由车道入口的红外传感器触发车辆检测和跟踪模块工作，并进行车速和

车长的计算。

2、随后侧面的红外传感器进行定位检测。

3、根据车辆定位和车长计算的结果，选取侧面摄像机所摄录的图像进行拼

接和分割。

4、对采集到的图像进行图像增强预处理。

5、对预处理过的图像进行轮廓识别。

6、根据轮廓和模板的匹配结果，判定车辆类型和车窗位置。

7、将车辆类型、车牌号码、车窗位置等信息发送给发卡系统主机。

在整个工作期间，两台摄像机均处于监控状态，并录像备查。

车道设备布置，如下图所示：

车道设备布置