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2022-01-09 07:15:01  363次瀏覽 次瀏覽
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四、在城市交通的應(yīng)用

近年來,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,機(jī)動(dòng)車數(shù)量的迅速增長(zhǎng),公路運(yùn)輸變得越來越繁忙。交通管理現(xiàn)狀和需求的矛盾進(jìn)一步加劇,與交通相關(guān)的刑事和治安案件也逐年上升。在此情況下,如何利用先進(jìn)的科技手段,增強(qiáng)公安管理部門對(duì)城市內(nèi)的機(jī)動(dòng)車和駕駛?cè)说牟榭亓Χ龋瑸榇驌舾黝愡`法犯罪行為提供科技手段,是公安交通管理部門急需解決的問題。

為有效遏制城市內(nèi)車輛闖紅燈違章行為,現(xiàn)在城市內(nèi)各個(gè)路口都在大力安裝卡口式的闖紅燈違法行為的檢測(cè)系統(tǒng),而此系統(tǒng)重要的組成部分就是車牌識(shí)別模塊,車牌識(shí)別系統(tǒng)主要是確定違法車輛的信息,通過抓拍所有車輛的車牌信息并和公安網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)分析哪些車輛是可疑車輛,減少違法行為的同時(shí)也可以控制、減少道路交通事故,應(yīng)用道路監(jiān)控設(shè)備結(jié)合現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù),形成道路監(jiān)控智能化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),更好地提升道路動(dòng)態(tài)管理/控制和滿足治安、刑偵、交通管理等新形勢(shì)的業(yè)務(wù)需求。

在停車場(chǎng)管理中,車牌識(shí)別技術(shù)也是識(shí)別車輛身份的主要手段。在深圳市公安局建設(shè)的《停車庫(kù)(場(chǎng))車輛圖像和號(hào)牌信息采集與傳輸系統(tǒng)技術(shù)要求》中,車牌識(shí)別技術(shù)成為車輛身份識(shí)別的主要手段。

車牌識(shí)別技術(shù)結(jié)合電子不停車收費(fèi)系統(tǒng)(ETC)識(shí)別車輛,過往車輛通過道口時(shí)無須停車,即能夠?qū)崿F(xiàn)車輛身份自動(dòng)識(shí)別、自動(dòng)收費(fèi)。在車場(chǎng)管理中,為提高出入口車輛通行效率,車牌識(shí)別針對(duì)無需收停車費(fèi)的車輛(如月卡車、內(nèi)部免費(fèi)通行車輛),建設(shè)無人值守的快速通道,免取卡、不停車的出入體驗(yàn),正改變出入停車場(chǎng)的管理模式。

汽車牌照號(hào)碼是車輛的“身份”標(biāo)識(shí),牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)可以在汽車不作任何改動(dòng)的情況下實(shí)現(xiàn)汽車“身份”的自動(dòng)登記及驗(yàn)證,這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于公路收費(fèi)、停車管理、稱重系統(tǒng)、交通誘導(dǎo)、交通執(zhí)法、公路稽查、車輛調(diào)度、車輛檢測(cè)等各種場(chǎng)合。

以下列舉了幾種應(yīng)用方式:

——監(jiān)測(cè)報(bào)警

對(duì)于納入“黑名單”的車輛,例如:被通緝或掛失的車輛、欠交費(fèi)車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等,只需將其車牌號(hào)碼輸入到應(yīng)用系統(tǒng)中,車牌識(shí)別設(shè)備安裝于指定的路口、卡口或由執(zhí)法人員隨時(shí)攜帶按需要放置,系統(tǒng)將識(shí)讀所有通過車輛的牌照號(hào)碼并與系統(tǒng)中的“黑名單”比對(duì),一旦發(fā)現(xiàn)指定車輛立刻發(fā)出報(bào)警信息。系統(tǒng)可以全天不間斷工作、不會(huì)疲勞、錯(cuò)誤率極低;可以適應(yīng)高速行駛的車輛;可以在車輛行使過程中完成任務(wù)不影響正常交通;整個(gè)監(jiān)視過程中司機(jī)也不會(huì)覺察、保密性高。應(yīng)用這種系統(tǒng)將極大地提高執(zhí)法效率。

二、牌照字符分割

完成牌照區(qū)域的定位后,再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符,然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部小值的附近,并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

三、 牌照字符識(shí)別方法

主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?;谀0迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小,然后與所有的模板進(jìn)行匹配,選擇匹配作為結(jié)果?;谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取,然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò),由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

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