利用VISION技術(shù)智能交通系統(tǒng)(ITS)能夠根據(jù)車牌對(duì)道路上的車輛進(jìn)行檢測，實(shí)時(shí)進(jìn)行交通流分析，并對(duì)車輛進(jìn)行跟蹤。汽車自動(dòng)識(shí)別根據(jù)他們的號(hào)碼牌服務(wù)的目的，如自動(dòng)計(jì)費(fèi)系統(tǒng)的收費(fèi)方式和自動(dòng)識(shí)別的日常巡邏警察。這兩個(gè)例子在相機(jī)的定位上有所不同：一個(gè)固定在收費(fèi)站入口處的投票，另一個(gè)安裝在警車上。下面，我們需要了解視覺檢測識(shí)別用于低對(duì)比度圖像的OCR軟件。

　　視覺檢測OCR識(shí)別車牌

　　車牌識(shí)別無論是靜態(tài)的還是固定的攝像機(jī)，都涉及兩個(gè)主要步驟。第一種是車牌的實(shí)際識(shí)別，將其與汽車背景和其他矩形候選物體區(qū)分開來。在第二步中，對(duì)數(shù)字進(jìn)行了確認(rèn)。后一步使用方法光學(xué)字符識(shí)別(OCR)通常在二值圖像上根據(jù)其形狀來識(shí)別單個(gè)字符。

　　一旦一個(gè)板塊被識(shí)別出來，字符提取算法可能面臨環(huán)境照明條件造成的困難。低對(duì)比度圖像由于反射、夜間光線偏低以及霧或霧的天氣，使天氣變得很困難。OCR算法的成功，是為了解決這些問題，Rvsto視覺構(gòu)造了一種算法來提取和識(shí)別低對(duì)比度圖像中的車牌號(hào)碼，或者當(dāng)直接陽光或合成照明引起反射時(shí)。

　　正確的數(shù)字板二值化

　　這是正確操作的關(guān)鍵，OCR模塊，因此，我們在算法中特別強(qiáng)調(diào)圖像二值化。二值圖像使提取單個(gè)字符的邊緣并將其與字符數(shù)據(jù)庫用于識(shí)別，或在沒有字體預(yù)測的情況下很容易地描述它們的形狀。Rvsto視覺算法采用多種定制技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行二值化，克服了惡劣的光照條件和反射，并能清晰識(shí)別車牌上的字符。我們的軟件可以快速、準(zhǔn)確地將車牌信息傳送到客戶數(shù)據(jù)庫，以便采取進(jìn)一步行動(dòng)。我們的軟件還將檢測過程的適應(yīng)性轉(zhuǎn)換為匹配，不同版式變成一個(gè)簡單的任務(wù)。

　　據(jù)估計(jì)，到2020年，其市場將大致達(dá)到500億美元。顯然，視覺技術(shù)(硬件和軟件)將在ITS的核心技術(shù)中發(fā)揮核心作用。車載或靜態(tài)攝像機(jī)。隨著道路上汽車的數(shù)量增加，道路系統(tǒng)變得更加復(fù)雜，自動(dòng)監(jiān)測將變得至關(guān)重要。在過去的幾十年中，RvstoVision公司在以下方面取得了成功：OCR和圖像處理項(xiàng)目。請咨詢我們的OCR項(xiàng)目頁，以了解更多關(guān)于RvstoVision如何幫助您其工程一次成功。