车牌识别系统的软件流程 海康深眸系列道路事件枪球联动系统 iDS-2VT221P-D837(2.8-12mm) 海康深眸枪机代理 海康深眸枪机报价 海康道路事件枪球联动系统

安防百科：车牌识别系统的软件流程

车牌识别系统的软件部分实现的功能就是把输入的车牌图像（由硬件部分采集的数字图像）进行处理后，得到该车牌所代表的车牌号码。一般把车牌识别系统的处理过程分为三个大步骤：（1）车牌定位；（2）字符分割；（3）字符识别。

　　车牌定位算法实现的功能就是从一幅复杂背景的数字图像中分割出车牌图像，要求具有较高的识别率和较强的环境适应性。

　　图像的预处理

　　由于从摄像机前端得到的原始图像是从不同的环境和针对不同的车辆拍下的，因此在质量上有相当大的差别。如何处理这些质量参差不齐的图像，得到更适合后端图像处理的数据就是图像预处理需要完成的工作。

　　首先，我们得到的图像可能是彩色图像，但是由于彩色图像数据量巨大，处理起来不方便且速度较慢，所以有必要将彩色图像转换为灰度图像。其次，图像的亮度不同。有的图像较暗，有的图像较亮，需要将这些图像转换为亮度比较接近的图像，这可以用直方图均衡化来实现，以增强图像的对比度。，所得图像可能会受到噪声的干扰。当然，对于不同的环境和设备，噪声的类型是不同的，比如说有高斯滤波，中值滤波等等，具体使用那一种滤波，要根据应用环境和系统硬件设备情况而定。

iDS-2VT221P-D837(2.8-12mm)

海康深眸系列道路事件枪球联动系统

海康深眸系列道路事件枪球联动系统 iDS-2VT221P-D837(2.8-12mm)主要产品特点：

系统概述

该系统采用星光级筒机+球机集成化设计，实现由筒机进行道路事件初步检测，球机进行二次放大确认，全景与细节兼顾，确保检测准确性。同时该系统采用先进的智能芯片+深度学习算法，可对停车、施工、路障、行人、抛洒物等事件进行有效检测，使之可广泛应用于高速公路、城市高架等道路管理。

 

筒型摄像机

1/1.8” CMOS，支持1920×1080@60fps高清画面输出

2.8-12mm，4倍光学变倍

星光级超低照度，0.002Lux/F1.5(彩色),0.0002Lux/F1.5(黑白) ,0 Lux with IR

50米红外照射距离

支持H.265高效压缩算法，可较大节省存储空间

 

球型摄像机

1/1.8" CMOS，分辨率及帧率可达1920 × 1080@60fps

水平360°连续旋转，垂直-20°-90°（自动翻转）

星光级超低照度，0.002Lux/F1.5(彩色),0.0002Lux/F1.5(黑白) ,0 Lux with IR

37倍光学变倍，16倍数字变倍

采用高效红外阵列，低功耗，照射距离最远可达200m

支持H.265高效压缩算法，可较大节省存储空间

支持3D数字降噪、强光抑制、120dB超宽动态、SmartIR

 

系统参数

支持施工检测、路障检测、抛洒物检测、行人检测、停车检测、拥堵检测等道路事件检测功能

支持联动球机二次放大确认功能，确保取证准确性

支持车牌识别，并合成违法数据上传中心管理平台

系统无需额外配置智能服务器即可实现分析检测功能

支持三码流技术，每路码流可独立配置分辨率及帧率

采用一体化设计，单网线、单电源、免服务器，安装便捷

海康深眸系列道路事件枪球联动系统 iDS-2VT221P-D837(2.8-12mm)产品尺寸图：

海康深眸系列道路事件枪球联动系统 iDS-2VT221P-D837(2.8-12mm)详细技术参数： 

iDS-2VT221A-D837(2.8-12mm)

筒型摄像机

传感器类型 1/1.8” Progressive Scan CMOS

照度 彩色：0.002Lux @ (F1.5，AGC ON)；黑白：0.0002Lux @(F1.5，AGC ON) ；0 Lux with IR

镜头 2.8-12mm，4倍光学变倍

视场角 90.1-31度(广角-望远)

3D降噪 支持

宽动态 支持

强光抑制 支持

白平衡 自动1/自动2/手动/白炽灯/室外/室内/日光灯白平衡

视频压缩 H.265/H.264/MJPEG

红外照射距离 50米

分辨率及帧率 主码流  50Hz: 25fps (1920×1080,1280×960,1280×720) ,50fps (1920×1080,1280×960,1280×720) ;

60Hz: 30fps(1920×1080,1280×960,1280×720) , 60fps (1920×1080,1280×960,1280×720)

子码流  50Hz:25fps(704×576,640×480,352×288);60Hz:30fps(704×480,640×480,352×240)

第三码流：50Hz:25fps (1920×1080,1280×960,1280×720,704×576,640×480,352×288); 

60Hz: 30fps(1920×1080,1280×960,1280×720,704×480,640×480,352×240)

交通事件检测 施工检测、路障检测、抛洒物检测、行人检测、停车检测、拥堵检测

球形摄像机

图像传感器 1/1.8” Progressive Scan CMOS

照度 彩色：0.002Lux @ (F1.5，AGC ON)；黑白：0.0002Lux @(F1.5，AGC ON) ；0 Lux with IR

信噪比 ≥55dB

3D降噪 支持

Smart图像增强 120dB超宽动态、光学透雾、强光抑制、电子防抖

Smart侦测 人脸侦测、区域入侵侦测、越界侦测、进入区域侦测、离开区域侦测、徘徊侦测、人员聚集侦测、快速移动侦测、停车侦测、物品遗留侦测、物品拿取侦测、音频异常侦测、移动侦测、视频遮挡侦测

Smart跟踪 手动跟踪、全景跟踪、事件跟踪；支持多场景巡航跟踪

焦距 5.6-208mm，37倍光学变倍

变倍速度 大约6.6秒(光学，广角-望远)

水平视角 62.5-1.9度(广角-望远)

近摄距 10-1500mm(广角-望远)

光圈数 F1.5-F4.5

水平速度 水平键控速度：0.1°-210°/s,速度可设;水平预置点速度：280°/s

垂直速度 垂直键控速度：0.1°-150°/s,速度可设;垂直预置点速度：250°/s

预置点个数 300个

巡航扫描 8条，每条可添加32个预置点

花样扫描 4条，每条路径记录时间大于10分钟

守望功能 预置点/花样扫描/巡航扫描/自动扫描/垂直扫描/随机扫描/帧扫描/全景扫描

定时任务 预置点/花样扫描/巡航扫描/自动扫描/垂直扫描/随机扫描/帧扫描/全景扫描/球机重启/球机校验/辅助输出

断电记忆 支持

3D定位 支持

视频压缩 H.265/H.264/MJPEG

分辨率及帧率 主码流  50Hz: 25fps (1920×1080,1280×960,1280×720) ,50fps (1920×1080,1280×960,1280×720) ;

60Hz: 30fps(1920×1080,1280×960,1280×720) , 60fps (1920×1080,1280×960,1280×720)

子码流  50Hz:25fps(704×576,640×480,352×288);60Hz:30fps(704×480,640×480,352×240)

第三码流：50Hz:25fps (1920×1080,1280×960,1280×720,704×576,640×480,352×288); 

60Hz: 30fps(1920×1080,1280×960,1280×720,704×480,640×480,352×240)

音频压缩 G.711alaw/G.711ulaw/G.722.1/G.726/MP2L2/AAC/PCM

SD卡接口 内置Micro SD卡插槽，支持Micro SD/SDHC/SDXC卡（支持128G）

音频输入/输出 1路音频输入，音频峰值:2-2.4V[p-p]，输入阻抗:1KΩ±10%；1路音频输出，线性电平，阻抗:600Ω

报警输入/输出 7路报警输入；2路报警输出；支持设置报警联动预置点/巡航扫描/花样扫描/SD卡录像/报警输出/邮件/上传中心/上传FTP

模拟视频输出 1.0V[p-p] / 75Ω，PAL或NTSC，BNC头

RS485控制接口 采用半双工模式，支持自适应HIKVISION，PELCO-P和PELCO-D(可添加)协议 

网络

网络接口 内置RJ45网口，支持10M/100M网络数据；

网络协议 IPv4/IPv6,HTTP,HTTPS,802.1x,Qos,FTP,SMTP,UPnP,SNMP,DNS,DDNS,NTP,RTSP,RTCP,RTP,TCP,UDP,IGMP,ICMP,DHCP,PPPoE,Bonjour

应用编程接口 支持软件集成的开放式API，支持标准协议(ONVIF、PSIA、CGI)、支持海康SDK和第三方管理平台接入、支持GB/T28181协议

一般规范

电源 AC220V输入

功耗 80W Max

工作温度和湿度 -40℃-70℃；湿度小于90%

防护等级 IP66，TVS 6000V 防雷、防浪涌、防突波，符合GB/T17626.5 四级标准

重量 12kg

车牌定位算法

　　车牌提取一直是车牌识别中备受关注的一步，因为它是整个车牌识别的步。它的成功与否直接影响到后续的步骤，并最终使我们系统的速度和识别率受到影响。图像预处理车牌提取。

　　因此，很多人都致力于车牌定位算法的研究，也提出了很多切实可行的方法。本人也提出了两种有效的车牌定位算法，一种是基于高帽变换和小波变换的车牌提取方法，另一种是基于投影法和数学形态学的车牌提取方法。前一个算法的特点是采用水平定位和竖直定位相结合，首先采用高帽变换突出了车牌区域，实现了车牌的水平定位；然后通过小波变换对车牌区域进行特征提取，实现了车牌的竖直定位；根据得到的车牌水平位置和竖直位置信息，从原始图像中提取出车牌。后一个算法的特点是首先采用投影法，利用水平一阶差分图的水平投影进行车牌水平定位，即通过对一阶差分水平投影曲线进行扫描，得到较大的波峰值或波峰积分值较大的波峰在平滑的一阶差分水平投影曲线中的位置坐标，进而利用这些波峰位置坐标进行车牌水平定位运算，得到一个或多个车牌水平位置候选区域在原始图像中的位置坐标；然后在竖直定位时，结合数学形态学的特性，利用闭运算，在原始图像中突出车牌区域的位置，通过合理选择二值化阀值，对变换后的图像进行二值化，实现车牌竖直定位，克服了基于扫描行的车牌提取方法和基于彩色的车牌提取方法难以解决在照明不均匀环境下定位准确率的问题。这两种车牌定位方法在第三章中将会有详细的论述。

　　车牌图像预处理

　　从车牌定位算法得到的车牌图像具有一些特殊性，所以我们必须首先对他们进行预处理。预处理一般包括归一化和图像增强。之所以要归一化，是因为有的车牌图像的大小各异，我们必须把它们转化为统一大小的车牌；还有就是车牌原先的颜色搭配不同，有的车牌是黄底黑字，转换为灰度图像过后字符的灰度值比车牌预处理定位字符的位置分割字符车牌图像字符图像车牌背景的灰度值要小，而有的车牌是蓝底白字，转换为灰度图像过后就是字符亮而背景比较暗。所以必须统一为黑底白字的图像。同时，车牌图像中基本上只含有车牌，不包括其他的区域，因此我们可以利用这一特点把图像尽量增强。有统计表明，车牌图像面积的20%~30%是字符区域，其余的是车牌的底色区域。我们可以加强这些灰度值较高的字符区域，使之相对于背景而言更突出一些。

　　定位字符的位置

　　我们知道，一个普通车牌包括七个字符，且字符大小一定，皆为90mm高，45mm宽。而且字符间的位置，间距是一定的，排列也相当有规律。所以我们一旦确定一个字符的位置并且知道它是第几个字符的话，其他字符的位置我们也就一并确定了。即使车牌上字符出现一定的粘连，但是一般来说还是可以找到一个或者多个没有粘连的字符的。

　　所以，在这里本人提出了两种字符定位方法，一种是基于拉普拉斯变换、区域生长法和车牌先验知识相结合的车牌字符分割方法，另一种是基于快速区域标号算法和车牌大间隔定位方法的车牌字符分割方法。前一种算法的特点是首先采用拉普拉斯算子对进行车牌区域进行边缘检测；然后，以拉普拉斯变换检测到的边缘点为“种子”点进行区域生长，得到“初步”字符候选区；接着，去除高度、宽度和高宽比明显不符合字符区域要求的“初步”字符候选区，得到“中间”字符候选区域；然后，结合车牌的先验知识修正和补足字符区域，得到“最终”字符候选区域。后一种算法的特点是首先计算二值化阈值把车牌灰度图像转化为二值图像；然后，用快速区域标号算法对车牌二值图像进行连通性分析得到字符的候选区域；接着，从车牌二值化图像中定位出大间隔的位置；然后，结合车牌大间隔的位置特征修正和补齐字符区域，得到最终的字符区域。这两种车牌字符分割方法在第四章中将会有详细的论述。

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