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监控探头如何识别你的车牌?大地棋牌公司通俗讲解人工智能(下)

  接上文

  监控探头如(ru)何识别你的车牌?大地棋牌公司(si)通俗讲解人(ren)工智能(上)

  随着硬件和(he)算法的突(tu)破以及大规模神经网络的应用,使(shi)得(de)全天候(hou)的车牌定位和(he)识别(bie)不再成为问题,那(nei)么如何具体实现呢?

02

字符(fu)分割

  将车牌(pai)提取(qu)出来以后(hou),还要进行一(yi)次形态学处理(li)和滤波器过滤,用(yong)来去除微小的(de)干扰(rao)元素、粘(zhan)连和噪(zao)点,图像中非车牌(pai)字符的(de)干扰(rao)越(yue)(yue)少(shao),识别正确率就越(yue)(yue)高!

  这(zhei)时颜(yan)色(se)对我(wo)们(men)来(lai)说也没(mei)有(you)(you)意义了,颜(yan)色(se)并不会(hui)对字(zi)(zi)符识别(bie)有(you)(you)所帮助。因此我(wo)们(men)用(yong)纯粹(cui)的(de)(de)黑(hei)白(bai)图(tu)像(xiang)(xiang)取代彩色(se)的(de)(de)车牌(pai)图(tu)像(xiang)(xiang)来(lai)简化处理过程,这(zhei)种(zhong)图(tu)像(xiang)(xiang)只(zhi)包(bao)含纯黑(hei)和(he)纯白(bai),如果之前(qian)已经把(ba)干扰基本(ben)消(xiao)除了的(de)(de)话,我(wo)们(men)会(hui)得到(dao)一张非(fei)常(chang)清晰的(de)(de)车牌(pai)图(tu)像(xiang)(xiang),有(you)(you)字(zi)(zi)或边框的(de)(de)地方为纯白(bai),无(wu)字(zi)(zi)的(de)(de)背景是黑(hei)色(se)。

  

大地棋牌货车车牌

 

  大地棋牌货车(che)的车(che)牌经过处(chu)理以后(hou)的图像(xiang),比(bi)之(zhi)前清(qing)晰很多了

  现在,我们面临(lin)一(yi)个问(wen)题,即分割出来的单字(zi)(zi)不能带有(you)(you)边(bian)框,否则(ze)会(hui)(hui)严重影响计算(suan)机的判断(duan)。比如,如果(guo)数字(zi)(zi)1的上下都有(you)(you)横线边(bian)框,计算(suan)机可能会(hui)(hui)将其误(wu)认为是字(zi)(zi)母(mu)Z。还有(you)(you)一(yi)些家用轿车(che)的车(che)牌外延有(you)(you)一(yi)圈不锈钢边(bian)框,这(zhei)个边(bian)框的宽(kuan)度如果(guo)不去除的话也(ye)会(hui)(hui)对识别(bie)造(zao)成很大干扰(rao)。

  

货车车牌

 

  有两种方(fang)法来消除边(bian)框。

  第一(yi),由于边(bian)框(kuang)是(shi)白色,所以从上到下,每一(yi)行逐(zhu)个(ge)查看像(xiang)素是(shi)黑还是(shi)白,如果(guo)发(fa)现一(yi)整行的(de)像(xiang)素全都是(shi)白色,则(ze)判(pan)断这行一(yi)定(ding)是(shi)边(bian)框(kuang)。同理,从左至右(you),每一(yi)列逐(zhu)个(ge)查看像(xiang)素黑白,也能判(pan)断出左右(you)两(liang)端的(de)边(bian)框(kuang)位置。

  第二(er)种方法(fa)更(geng)简单(dan),由(you)于摄(she)像(xiang)头位(wei)置固(gu)定,如果我们能保证每次(ci)提取出(chu)来(lai)的(de)车(che)牌(pai)(pai)图像(xiang)尺寸基本一致的(de)话,根据(ju)我国公(gong)布的(de)车(che)牌(pai)(pai)格(ge)式标准,把所有(you)得到的(de)车(che)牌(pai)(pai)按比例直接剪裁掉(diao)一部(bu)分(fen)边界区域就可以了(le)。

  

搬家公司车牌

 

  另外(wai),上下的铆钉可以(yi)通(tong)过统计整(zheng)行(xing)像(xiang)素的跃变次数来去(qu)除(chu)(因为铆钉所在的行(xing)的像(xiang)素变化肯定少于有文字(zi)部分(fen)的行(xing))。

  

去除了边框和铆钉搬家公司车牌

 

  去除(chu)了(le)边框(kuang)和铆钉

  现在,我们终于(yu)得到(dao)了(le)一张(zhang)完美的(de)不(bu)(bu)含任何干扰因素(su)的(de)车(che)牌(pai),可以开(kai)始(shi)分割单个字符了(le)。这时就无法按(an)照格式(shi)尺(chi)寸(cun)来直(zhi)接切割了(le),因为不(bu)(bu)能(neng)保证拍(pai)摄到(dao)的(de)车(che)牌(pai)图像尺(chi)寸(cun)如此精(jing)确到(dao)能(neng)够按(an)照比(bi)例(li)正好分割到(dao)字符间隙的(de)位(wei)置。

  我们需要借助投(tou)影法(fa)来确定分割位置。所谓投(tou)影,就(jiu)是(shi)对一(yi)整行(xing)或者(zhe)一(yi)整列(lie)的像素数(shu)求和。这里(li)要用到列(lie)投(tou)影也就(jiu)是(shi)垂直投(tou)影,即从左至右统计(ji)(ji)每一(yi)列(lie)的像素总数(shu),然(ran)后画(hua)出一(yi)张统计(ji)(ji)直方图。

  

车牌识别

 

  垂(chui)直投影展示了字(zi)(zi)符存在的(de)7个(ge)区域,凡(fan)是有(you)字(zi)(zi)符的(de)地方(fang)就是有(you)能量(liang)的(de)(黄色(se)),凡(fan)是不存在字(zi)(zi)符的(de)列就是没有(you)能量(liang)的(de)蓝色(se)

  简单地说,由(you)于(yu)字符(fu)是(shi)(shi)白色(se),背景(jing)是(shi)(shi)黑色(se),那么车牌上(shang)(shang)(shang)字符(fu)之间的(de)间隙(xi)就(jiu)(jiu)(jiu)是(shi)(shi)白色(se)像素数最少的(de)部(bu)分,通过上(shang)(shang)(shang)边提到的(de)的(de)垂直投影就(jiu)(jiu)(jiu)可以在(zai)直方图(tu)上(shang)(shang)(shang)显示出(chu)波(bo)(bo)峰和波(bo)(bo)谷,其中(zhong)波(bo)(bo)谷也(ye)就(jiu)(jiu)(jiu)是(shi)(shi)图(tu)上(shang)(shang)(shang)蓝色(se)的(de)能量最低的(de)几个(ge)位置,它们一定就(jiu)(jiu)(jiu)是(shi)(shi)字符(fu)间隙(xi),从这几个(ge)位置下(xia)刀进行分割一定错不了(le)!这样就(jiu)(jiu)(jiu)可以分割出(chu)7个(ge)独立的(de)字符(fu)了(le)。

  

车牌字符识别

 

03

字符识别(bie)

  终于进入(ru)最后(hou)的(de)识别(bie)模块了!总得来说,单(dan)字(zi)(zi)的(de)识别(bie)技术相(xiang)对于车牌定(ding)位和字(zi)(zi)符(fu)分割来讲(jiang)是最简单(dan)的(de)部分。

  主要的字符(fu)识别方法有(you)两种:

  模板匹配

  深度神经网络

  模(mo)板(ban)(ban)匹(pi)(pi)配(pei):最(zui)常用的(de)(de)(de)(de)识(shi)(shi)别(bie)(bie)方法(fa)。通过(guo)建(jian)立已知的(de)(de)(de)(de)字(zi)符模(mo)板(ban)(ban)库(ku)(ku),再将需(xu)要识(shi)(shi)别(bie)(bie)的(de)(de)(de)(de)单个(ge)字(zi)符与(yu)模(mo)板(ban)(ban)库(ku)(ku)的(de)(de)(de)(de)字(zi)符进行比较;也就(jiu)(jiu)是用待识(shi)(shi)别(bie)(bie)的(de)(de)(de)(de)字(zi)符与(yu)模(mo)板(ban)(ban)库(ku)(ku)中的(de)(de)(de)(de)所有字(zi)符图像(xiang)逐(zhu)一做减法(fa),差(cha)异(yi)最(zui)小的(de)(de)(de)(de)就(jiu)(jiu)是识(shi)(shi)别(bie)(bie)结果。这种方法(fa)速度最(zui)快,但是在(zai)神经网络成熟以后(hou),模(mo)板(ban)(ban)匹(pi)(pi)配(pei)就(jiu)(jiu)显现出了不够精(jing)准的(de)(de)(de)(de)问(wen)题。例如,如果一幅在(zai)雨(yu)雪天气(qi)中捕获(huo)的(de)(de)(de)(de)不太清晰的(de)(de)(de)(de)车牌图像(xiang),那么同为方块字(zi)的(de)(de)(de)(de)结构类似的(de)(de)(de)(de)汉字(zi)间(jian)的(de)(de)(de)(de)差(cha)异(yi)可能并不大,这就(jiu)(jiu)会造成识(shi)(shi)别(bie)(bie)错误。

  深度神(shen)经(jing)网(wang)(wang)络(luo):和(he)(he)车牌定(ding)位(wei)中提到(dao)的(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)经(jing)网(wang)(wang)络(luo)是一个(ge)道理(li)。将大(da)量不同样(yang)式的(de)(de)(de)(de)(de)单个(ge)字(zi)(zi)符(fu)作为样(yang)本,让(rang)计(ji)算(suan)机(ji)通(tong)过神(shen)经(jing)网(wang)(wang)络(luo)去学习(xi)和(he)(he)训练,计(ji)算(suan)机(ji)就(jiu)(jiu)能具备分辨(bian)单个(ge)字(zi)(zi)符(fu)的(de)(de)(de)(de)(de)能力(li)。实际(ji)上,这样(yang)的(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)经(jing)网(wang)(wang)络(luo)被称(cheng)为分类(lei)(lei)器,也就(jiu)(jiu)是将待(dai)识别的(de)(de)(de)(de)(de)字(zi)(zi)符(fu)自动归类(lei)(lei)到(dao)计(ji)算(suan)机(ji)在训练中学到(dao)的(de)(de)(de)(de)(de)某(mou)一类(lei)(lei)型字(zi)(zi)符(fu)中。这种(zhong)方法(fa)需(xu)要海量的(de)(de)(de)(de)(de)各种(zhong)情况下(xia)拍摄到(dao)的(de)(de)(de)(de)(de)单个(ge)字(zi)(zi)符(fu)样(yang)本,现在道路摄像头用的(de)(de)(de)(de)(de)识别模(mo)块一般就(jiu)(jiu)是这种(zhong)方法(fa)。在巨量训练样(yang)本的(de)(de)(de)(de)(de)加持(chi)下(xia),神(shen)经(jing)网(wang)(wang)络(luo)具备对(dui)较模(mo)糊(hu)的(de)(de)(de)(de)(de)汉字(zi)(zi)的(de)(de)(de)(de)(de)精(jing)准识别能力(li)。更关键的(de)(de)(de)(de)(de)是,通(tong)过有针对(dui)性(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)训练,神(shen)经(jing)网(wang)(wang)络(luo)甚至(zhi)能够像人脑(nao)一样(yang)对(dui)残缺的(de)(de)(de)(de)(de)字(zi)(zi)符(fu)进(jin)行一定(ding)程度上的(de)(de)(de)(de)(de)推测。

  

车牌识别样本字符

 

  用于神(shen)经(jing)网络训(xun)练(lian)的一小部分字符样(yang)本(ben)

  

神经网络通过学习能够识别出目标字符

 

  神经(jing)网络通过学习能够(gou)识别出目标字符

  最(zui)终(zhong),我们得到了(le)(le)正(zheng)确的(de)(de)(de)结果!前边的(de)(de)(de)内(nei)容看(kan)似(si)很长,但随着(zhe)硬(ying)件(jian)的(de)(de)(de)进步、普及和成本的(de)(de)(de)下降(jiang),内(nei)置高性能处理(li)芯(xin)片的(de)(de)(de)监控探(tan)头(tou)设备可以(yi)在(zai)(zai)不(bu)足半秒的(de)(de)(de)时间内(nei)就(jiu)(jiu)完成上(shang)述所(suo)有(you)的(de)(de)(de)步骤。这些(xie)探(tan)头(tou)无(wu)需将拍摄的(de)(de)(de)照片传回数(shu)据(ju)中(zhong)心再处理(li),而是直(zhi)接(jie)拍完就(jiu)(jiu)可以(yi)自我处理(li)图像(xiang)并进行识(shi)别,准确率大于(yu)95%,最(zui)后(hou)通过4G或者有(you)线网络传回识(shi)别结果就(jiu)(jiu)可以(yi)了(le)(le),大大降(jiang)低(di)了(le)(le)交警数(shu)据(ju)中(zhong)心的(de)(de)(de)负荷(he)。如果在(zai)(zai)不(bu)通网络的(de)(de)(de)地区,则探(tan)头(tou)设备会将识(shi)别结果自动存储在(zai)(zai)内(nei)置硬(ying)盘中(zhong),交警会定期(qi)去探(tan)头(tou)所(suo)在(zai)(zai)地取回硬(ying)盘数(shu)据(ju)。

  

搬家公司车牌

 

彩蛋(dan)

关于国外

  

国外车牌识别

 

  欧(ou)洲的(de)(de)车牌(pai)(pai)自动(dong)识别起步很(hen)早,但是准确率(lv)(lv)却不尽(jin)如(ru)人(ren)意。以(yi)德(de)国(guo)为(wei)例,根(gen)据统计,德(de)国(guo)黑森(sen)州(zhou)、萨克(ke)森(sen)和巴伐利亚州(zhou)在2016到2017年抓拍到的(de)(de)共150万(wan)张(zhang)违章车牌(pai)(pai)图片中,自动(dong)识别正确的(de)(de)仅有3万(wan)余张(zhang),错误率(lv)(lv)竟然高达惊人(ren)的(de)(de)98%,简(jian)直令人(ren)喷(pen)饭!不过,欧(ou)盟境内各(ge)国(guo)不同的(de)(de)车牌(pai)(pai)书写格(ge)式也是造成自动(dong)识别率(lv)(lv)低(di)的(de)(de)一个原(yuan)因。

  

国外车牌识别

 

  

国外车牌识别

 

  德国道路(lu)卡口照片(pian),左上角的识别结(jie)果(guo)将N4046识别成了N4346

  

国外车牌识别

 

  由于未处理好铆钉问(wen)题(ti),将JK识别成了UK

  

国外车牌识别

 

  识别结果漏掉(diao)了(le)首字母H,仍是未处理(li)好铆钉(ding)造成(cheng)的粘连问题。

  其(qi)实,欧(ou)洲(zhou)具备起步很早的(de)(de)(de)光学字(zi)(zi)符(fu)识别技(ji)术(shu)(OCR),可能你在将纸(zhi)上的(de)(de)(de)文字(zi)(zi)扫描进(jin)入(ru)电脑并直接(jie)形成(cheng)可编辑(ji)的(de)(de)(de)电子文档(dang)时(shi)用过这(zhei)种技(ji)术(shu)。对于完全(quan)由字(zi)(zi)母(mu)(mu)和(he)数(shu)(shu)字(zi)(zi)组成(cheng)的(de)(de)(de)欧(ou)洲(zhou)车牌(pai)来讲(jiang),借助一种基于类似水域分(fen)割和(he)图论(lun)的(de)(de)(de)思(si)想配合成(cheng)熟的(de)(de)(de)字(zi)(zi)母(mu)(mu)数(shu)(shu)字(zi)(zi)OCR模块可以简单高效地自(zi)动(dong)分(fen)割并识别字(zi)(zi)符(fu)。上述德(de)国三个(ge)州发生的(de)(de)(de)这(zhei)种过高的(de)(de)(de)错误率应该(gai)是由于部(bu)署了(le)未经针对性(xing)训练或(huo)者设置了(le)不(bu)恰当阈(yu)值(zhi)参数(shu)(shu)的(de)(de)(de)监控设备所导致(zhi)的(de)(de)(de)。

  

国外车牌识别

 

  OCR扫描笔可以快速将纸上文字录入电脑


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