8、智能停车中自动车牌识别（ANPR）的应用案例

智能停车中自动车牌识别（ANPR）的应用案例

1. 车牌检测方法概述

车牌检测是智能停车系统中的关键环节，目前存在多种不同的检测方法，各有优劣。

• 统计分类器 ：例如AdaBoost技术，在一些研究中被用于级联分类器的训练。Anagnostopoulos等人和Zhang等人分别使用该技术，检测率达到了94.5%和93.5%。
• 传统计算机视觉方法
  • 边缘检测 ：Sarfraz等人的方法利用Sobel滤波器检测灰度图像中沙特阿拉伯车牌的垂直边缘，检测率为95%。该方法仅考虑垂直边缘，保持了算法的合理复杂度。
  • 颜色特征 ：有研究基于颜色特征检测图像中的候选区域，再通过矩形度、边缘密度和长宽比三个特征判断候选区域是否为车牌，检测率达97.6%。但颜色特征方法在光照变化时检测率会降低。
  • 纹理特征 ：Xu等人的方法利用车牌背景和字符颜色不同的特点，通过去噪、灰度转换、纹理分析和边缘投影定位车牌，准确率为96%。
• 深度学习分类器 ：深度学习在解决车牌检测中的罕见情况、光照、图像方向和复杂背景等挑战方面具有优势。例如，实时目标检测器YOLO被用于车牌检测，Laroca等人使用YOLO检测器，包含两个卷积神经网络，分别用于汽车检测和车牌检测，其准确性和速度明显高于统计和深度学习分类器。