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监控探头如何识别你的车牌?九州体育bet备用公司通俗讲解人工智能(下)

  接上文(wen)

  监控(kong)探头(tou)如(ru)何识别你的车牌(pai)?九州体育bet备用公司通俗讲解人工智(zhi)能(上(shang))

  随着硬件和(he)算(suan)法的(de)突破(po)以及大规(gui)模神经网络的(de)应用,使得全天候的(de)车(che)牌(pai)定位(wei)和(he)识别(bie)不再成为(wei)问题(ti),那么如何具(ju)体实现呢?

02

字(zi)符分(fen)割

  将(jiang)车牌提取(qu)出来以后,还要进行一次形态学(xue)处理和滤(lv)波器过滤(lv),用来去除微(wei)小的(de)干扰元素、粘(zhan)连和噪点,图像中非车牌字符的(de)干扰越少,识(shi)别正确率就越高!

  这时颜(yan)色(se)(se)对(dui)我们来说也没有意义了,颜(yan)色(se)(se)并不会对(dui)字(zi)(zi)符(fu)识别有所帮助。因(yin)此我们用(yong)纯(chun)粹的(de)黑(hei)(hei)白图(tu)像(xiang)(xiang)取代彩色(se)(se)的(de)车(che)牌图(tu)像(xiang)(xiang)来简化处理过程,这种图(tu)像(xiang)(xiang)只包含纯(chun)黑(hei)(hei)和纯(chun)白,如果(guo)之前已(yi)经把干(gan)扰基本消(xiao)除了的(de)话,我们会得到一张非常清晰的(de)车(che)牌图(tu)像(xiang)(xiang),有字(zi)(zi)或边框的(de)地方为纯(chun)白,无字(zi)(zi)的(de)背景是(shi)黑(hei)(hei)色(se)(se)。

  

九州体育bet备用货车车牌

 

  九州体育bet备用货车的车牌经过处理以后的图像,比之(zhi)前清(qing)晰(xi)很多了

  现在,我们面临(lin)一(yi)个(ge)(ge)问(wen)题(ti),即分割出(chu)来的(de)(de)(de)单字(zi)不(bu)能带有(you)边框,否则会严重影响计算机的(de)(de)(de)判(pan)断。比如,如果(guo)数字(zi)1的(de)(de)(de)上(shang)下(xia)都有(you)横线边框,计算机可能会将其误认为是字(zi)母Z。还有(you)一(yi)些家用轿(jiao)车的(de)(de)(de)车牌外延有(you)一(yi)圈不(bu)锈钢边框,这(zhei)个(ge)(ge)边框的(de)(de)(de)宽(kuan)度如果(guo)不(bu)去除的(de)(de)(de)话也会对识别造成很(hen)大干扰。

  

货车车牌

 

  有两种方法来消(xiao)除边框。

  第一(yi),由(you)于边框是(shi)(shi)(shi)白(bai)(bai)色,所以从上到(dao)下,每一(yi)行(xing)逐(zhu)(zhu)个(ge)查(cha)看像素(su)是(shi)(shi)(shi)黑还是(shi)(shi)(shi)白(bai)(bai),如果发(fa)现一(yi)整(zheng)行(xing)的像素(su)全都是(shi)(shi)(shi)白(bai)(bai)色,则判断这行(xing)一(yi)定(ding)是(shi)(shi)(shi)边框。同理,从左至右(you),每一(yi)列逐(zhu)(zhu)个(ge)查(cha)看像素(su)黑白(bai)(bai),也(ye)能判断出(chu)左右(you)两端的边框位(wei)置。

  第(di)二种方法更简单(dan),由于摄(she)像(xiang)头位置固定,如果我们能保证(zheng)每次提(ti)取出来的(de)车(che)牌(pai)图像(xiang)尺寸(cun)基本一致的(de)话,根据我国公布的(de)车(che)牌(pai)格式(shi)标准,把所有(you)得到的(de)车(che)牌(pai)按比(bi)例直接剪裁掉一部分边界(jie)区域就(jiu)可(ke)以了。

  

搬家公司车牌

 

  另外,上(shang)下的(de)(de)(de)(de)铆钉可以通过(guo)统计(ji)整行像素的(de)(de)(de)(de)跃变(bian)次(ci)数来(lai)去除(因为铆钉所在的(de)(de)(de)(de)行的(de)(de)(de)(de)像素变(bian)化肯定少于有文字部分的(de)(de)(de)(de)行)。

  

去除了边框和铆钉搬家公司车牌

 

  去除了边框和(he)铆(mao)钉

  现在,我们终于得到了一张(zhang)完美的(de)不含任何干扰(rao)因素的(de)车(che)牌,可以开始(shi)分割(ge)(ge)单个字(zi)符了。这时就无法(fa)按照格式尺寸来直接切(qie)割(ge)(ge)了,因为(wei)不能保证拍摄(she)到的(de)车(che)牌图像尺寸如此(ci)精确(que)到能够(gou)按照比例正好分割(ge)(ge)到字(zi)符间隙(xi)的(de)位(wei)置。

  我们需要借助投(tou)影(ying)法来确定分割位置。所谓(wei)投(tou)影(ying),就是(shi)对一整行或者(zhe)一整列(lie)的像素数(shu)求和。这里要用到列(lie)投(tou)影(ying)也就是(shi)垂直投(tou)影(ying),即从左至右(you)统计每一列(lie)的像素总(zong)数(shu),然(ran)后画(hua)出(chu)一张统计直方图。

  

车牌识别

 

  垂直投(tou)影展示了(le)字(zi)(zi)符存(cun)在的(de)7个区域,凡(fan)是(shi)(shi)有字(zi)(zi)符的(de)地(di)方就(jiu)是(shi)(shi)有能量的(de)(黄色),凡(fan)是(shi)(shi)不(bu)存(cun)在字(zi)(zi)符的(de)列就(jiu)是(shi)(shi)没(mei)有能量的(de)蓝(lan)色

  简单地说,由于(yu)字(zi)(zi)符是(shi)白(bai)色(se),背景是(shi)黑色(se),那么车牌上(shang)(shang)(shang)字(zi)(zi)符之(zhi)间(jian)的间(jian)隙(xi)(xi)就是(shi)白(bai)色(se)像素数最少的部分(fen)(fen),通过上(shang)(shang)(shang)边提到的的垂直(zhi)投影(ying)就可以在直(zhi)方图上(shang)(shang)(shang)显示出(chu)波峰和波谷,其(qi)中波谷也就是(shi)图上(shang)(shang)(shang)蓝色(se)的能(neng)量(liang)最低(di)的几个位(wei)置(zhi),它们一(yi)定(ding)就是(shi)字(zi)(zi)符间(jian)隙(xi)(xi),从这(zhei)几个位(wei)置(zhi)下刀进行分(fen)(fen)割一(yi)定(ding)错不了!这(zhei)样(yang)就可以分(fen)(fen)割出(chu)7个独立的字(zi)(zi)符了。

  

车牌字符识别

 

03

字符识别

  终于进入(ru)最后的识别(bie)模(mo)块了!总得来说,单字的识别(bie)技术相对于车牌定位和字符(fu)分割来讲(jiang)是(shi)最简(jian)单的部分。

  主(zhu)要的字符识别方法有两种:

  模板匹配

  深度神(shen)经网络

  模(mo)(mo)(mo)板(ban)匹(pi)配:最常用的(de)(de)(de)识(shi)(shi)别(bie)方法。通过建立已知的(de)(de)(de)字(zi)符(fu)模(mo)(mo)(mo)板(ban)库,再(zai)将需要识(shi)(shi)别(bie)的(de)(de)(de)单个字(zi)符(fu)与(yu)(yu)模(mo)(mo)(mo)板(ban)库的(de)(de)(de)字(zi)符(fu)进(jin)行比较(jiao);也(ye)就(jiu)是(shi)用待识(shi)(shi)别(bie)的(de)(de)(de)字(zi)符(fu)与(yu)(yu)模(mo)(mo)(mo)板(ban)库中的(de)(de)(de)所有字(zi)符(fu)图像(xiang)逐一做减法,差(cha)(cha)异最小的(de)(de)(de)就(jiu)是(shi)识(shi)(shi)别(bie)结果。这种(zhong)方法速度最快(kuai),但是(shi)在神经网络成熟以(yi)后,模(mo)(mo)(mo)板(ban)匹(pi)配就(jiu)显现出了不(bu)够精准(zhun)的(de)(de)(de)问题(ti)。例如(ru),如(ru)果一幅在雨雪天气中捕获(huo)的(de)(de)(de)不(bu)太清晰的(de)(de)(de)车牌图像(xiang),那么(me)同为方块字(zi)的(de)(de)(de)结构类(lei)似(si)的(de)(de)(de)汉字(zi)间的(de)(de)(de)差(cha)(cha)异可能并不(bu)大,这就(jiu)会(hui)造成识(shi)(shi)别(bie)错误。

  深度神(shen)(shen)(shen)经(jing)(jing)网(wang)(wang)络(luo):和车牌(pai)定(ding)位(wei)中(zhong)提到(dao)(dao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)(shen)(shen)经(jing)(jing)网(wang)(wang)络(luo)是(shi)一(yi)个(ge)道(dao)理(li)。将大量不同样(yang)式的(de)(de)(de)(de)(de)(de)单个(ge)字(zi)(zi)符(fu)作(zuo)为样(yang)本(ben),让计算(suan)(suan)机(ji)通过神(shen)(shen)(shen)经(jing)(jing)网(wang)(wang)络(luo)去学习和训(xun)练(lian)(lian),计算(suan)(suan)机(ji)就(jiu)能(neng)(neng)具(ju)备(bei)分(fen)(fen)辨(bian)单个(ge)字(zi)(zi)符(fu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)(neng)力。实际上,这(zhei)样(yang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)(shen)(shen)经(jing)(jing)网(wang)(wang)络(luo)被称为分(fen)(fen)类(lei)(lei)器,也就(jiu)是(shi)将待(dai)识(shi)(shi)别(bie)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)字(zi)(zi)符(fu)自动归(gui)类(lei)(lei)到(dao)(dao)计算(suan)(suan)机(ji)在训(xun)练(lian)(lian)中(zhong)学到(dao)(dao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)某一(yi)类(lei)(lei)型字(zi)(zi)符(fu)中(zhong)。这(zhei)种方法(fa)需要海量的(de)(de)(de)(de)(de)(de)各种情(qing)况下拍摄到(dao)(dao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)单个(ge)字(zi)(zi)符(fu)样(yang)本(ben),现在道(dao)路摄像(xiang)(xiang)头用的(de)(de)(de)(de)(de)(de)识(shi)(shi)别(bie)模块一(yi)般就(jiu)是(shi)这(zhei)种方法(fa)。在巨(ju)量训(xun)练(lian)(lian)样(yang)本(ben)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)加持下,神(shen)(shen)(shen)经(jing)(jing)网(wang)(wang)络(luo)具(ju)备(bei)对(dui)(dui)较模糊(hu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)汉字(zi)(zi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)精准识(shi)(shi)别(bie)能(neng)(neng)力。更关键(jian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)是(shi),通过有针对(dui)(dui)性(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)训(xun)练(lian)(lian),神(shen)(shen)(shen)经(jing)(jing)网(wang)(wang)络(luo)甚(shen)至能(neng)(neng)够(gou)像(xiang)(xiang)人脑一(yi)样(yang)对(dui)(dui)残缺的(de)(de)(de)(de)(de)(de)字(zi)(zi)符(fu)进行一(yi)定(ding)程(cheng)度上的(de)(de)(de)(de)(de)(de)推测(ce)。

  

车牌识别样本字符

 

  用于(yu)神经网(wang)络训练的(de)一(yi)小(xiao)部分字符(fu)样本

  

神经网络通过学习能够识别出目标字符

 

  神经网络通过学习能够识别出目标(biao)字符(fu)

  最终,我们得到(dao)了正确的(de)结(jie)(jie)果(guo)!前(qian)边的(de)内容(rong)看似(si)很长(zhang),但随着硬(ying)件的(de)进(jin)步、普及和成本的(de)下降,内置高性能处理芯片的(de)监控探(tan)头设(she)备可以在不足半秒(miao)的(de)时(shi)间(jian)内就(jiu)完成上述(shu)所(suo)有的(de)步骤。这些探(tan)头无需将拍(pai)摄的(de)照片传(chuan)回数据中心再处理,而是直接拍(pai)完就(jiu)可以自我处理图像并进(jin)行识别,准(zhun)确率大(da)于95%,最后通(tong)过4G或者有线(xian)网(wang)络(luo)(luo)传(chuan)回识别结(jie)(jie)果(guo)就(jiu)可以了,大(da)大(da)降低了交警数据中心的(de)负荷。如果(guo)在不通(tong)网(wang)络(luo)(luo)的(de)地(di)区,则探(tan)头设(she)备会(hui)将识别结(jie)(jie)果(guo)自动(dong)存储在内置硬(ying)盘中,交警会(hui)定期去探(tan)头所(suo)在地(di)取回硬(ying)盘数据。

  

搬家公司车牌

 

彩(cai)蛋

关(guan)于(yu)国外

  

国外车牌识别

 

  欧洲的(de)(de)车牌自动识(shi)别(bie)(bie)起步(bu)很早,但是(shi)准(zhun)确率却不(bu)(bu)尽(jin)如(ru)人意(yi)。以(yi)德国为(wei)例,根据统(tong)计,德国黑森州、萨克森和(he)巴伐利亚(ya)州在2016到(dao)2017年(nian)抓拍到(dao)的(de)(de)共150万张(zhang)违章车牌图片中,自动识(shi)别(bie)(bie)正确的(de)(de)仅有3万余张(zhang),错误率竟(jing)然高达惊人的(de)(de)98%,简(jian)直令人喷饭(fan)!不(bu)(bu)过,欧盟境内各国不(bu)(bu)同的(de)(de)车牌书写格式也是(shi)造成(cheng)自动识(shi)别(bie)(bie)率低(di)的(de)(de)一个原因。

  

国外车牌识别

 

  

国外车牌识别

 

  德国道路卡口照片(pian),左上角的识别结果将N4046识别成了N4346

  

国外车牌识别

 

  由(you)于(yu)未处理好铆(mao)钉问题,将JK识别成了UK

  

国外车牌识别

 

  识(shi)别结果漏掉了首字母H,仍(reng)是未处理好铆钉(ding)造(zao)成的粘(zhan)连问题。

  其实,欧洲具备起步(bu)很早的(de)(de)(de)光学字(zi)(zi)符识(shi)别(bie)技术(OCR),可能你在(zai)将(jiang)纸上(shang)的(de)(de)(de)文(wen)(wen)字(zi)(zi)扫(sao)描进(jin)入电脑(nao)并直接形成可编辑的(de)(de)(de)电子(zi)文(wen)(wen)档(dang)时用(yong)过这(zhei)种技术。对(dui)(dui)于(yu)完全由字(zi)(zi)母和数(shu)字(zi)(zi)组成的(de)(de)(de)欧洲车牌来讲,借助一种基于(yu)类似(si)水域(yu)分割(ge)(ge)和图论的(de)(de)(de)思想配合(he)成熟的(de)(de)(de)字(zi)(zi)母数(shu)字(zi)(zi)OCR模块(kuai)可以(yi)简(jian)单高效地(di)自动分割(ge)(ge)并识(shi)别(bie)字(zi)(zi)符。上(shang)述德(de)国三个州发生的(de)(de)(de)这(zhei)种过高的(de)(de)(de)错误(wu)率(lv)应该(gai)是由于(yu)部署(shu)了(le)未经针对(dui)(dui)性训练或者设置了(le)不(bu)恰当阈(yu)值参数(shu)的(de)(de)(de)监控(kong)设备所导(dao)致的(de)(de)(de)。

  

国外车牌识别

 

  OCR扫描笔可以快(kuai)速将纸上文字录入电(dian)脑


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