1.車(chē)輛檢測(cè)跟蹤模塊
車(chē)輛檢測(cè)與跟蹤模塊主要是分析視頻流，判斷車(chē)輛的位置，跟蹤圖像中的車(chē)輛，記錄車(chē)輛位置最佳時(shí)刻的車(chē)輛特寫(xiě)畫(huà)面。因?yàn)樵黾恿烁櫮K，所以系統(tǒng)可以很好。地面克服各種外界干擾，從而檢測(cè)出更合理的識(shí)別結(jié)果，檢測(cè)輸出結(jié)果。
2.車(chē)牌定位模塊
車(chē)牌定位模塊是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確性對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的性能有著巨大的影響。該車(chē)牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思想，實(shí)現(xiàn)了一種完全基于學(xué)習(xí)的車(chē)牌定位新算法。適用于各種復(fù)雜背景環(huán)境和不同拍攝角度。
3.車(chē)牌矯正及精定位模塊
由于拍攝條件的限制，圖像中的車(chē)牌總是不可避免的傾斜。一個(gè)校正和細(xì)化的位置需要進(jìn)一步提高車(chē)牌圖像的質(zhì)量，為分割和識(shí)別模塊做準(zhǔn)備。使用精心設(shè)計(jì)的快速圖像處理濾波器，不僅計(jì)算速度快，而且利用了車(chē)牌的整體信息，避免了局部噪聲的影響。使用該算法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，通過(guò)對(duì)多個(gè)中間結(jié)果的分析，還可以使用車(chē)牌來(lái)進(jìn)一步減少非車(chē)牌區(qū)域的影響。
4.車(chē)牌切分模塊
牌照系統(tǒng)的牌照切割模塊使用各種特征，例如牌照文本的灰度、顏色和邊緣分布?？梢愿玫囊种栖?chē)牌周?chē)渌肼暤挠绊?，容忍有一定傾斜角度的車(chē)牌。這種算法有利于像移動(dòng)審計(jì)這樣的應(yīng)用。
5.車(chē)牌識(shí)別結(jié)果決策模塊
識(shí)別結(jié)果的決策模塊。具體來(lái)說(shuō)，決策模塊利用車(chē)牌通過(guò)視野留下的歷史記錄，智能決定識(shí)別結(jié)果。通過(guò)計(jì)算幀數(shù)、識(shí)別結(jié)果、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度來(lái)對(duì)得起車(chē)牌的綜合可信度，從而決定是否繼續(xù)跟蹤車(chē)牌，或者輸出是否繼續(xù)跟蹤車(chē)牌，或者輸出識(shí)別結(jié)果，或者拒絕結(jié)果。該方法綜合利用了所有幀的信息，減少了以往單一圖像識(shí)別算法帶來(lái)的偶然誤差，大大提高了系統(tǒng)識(shí)別和識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。
6、車(chē)牌跟蹤模塊
車(chē)牌跟蹤模塊記錄車(chē)輛行駛過(guò)程中每一幀中車(chē)牌的位置以及外觀(guān)、識(shí)別結(jié)果、可信度等歷史信息。由于車(chē)牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯(cuò)性的運(yùn)動(dòng)模型和更新模型，所以對(duì)于被短時(shí)間遮擋或模糊的車(chē)牌仍能正確跟蹤和預(yù)測(cè)，最終只輸出一個(gè)識(shí)別結(jié)果。
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