[实用新型]一种一体化车牌识别高清网络摄像机有效
申请号: | 201521048603.5 | 申请日: | 2015-12-16 |
公开(公告)号: | CN205320155U | 公开(公告)日: | 2016-06-15 |
发明(设计)人: | 徐欢 | 申请(专利权)人: | 深圳亿维锐创科技股份有限公司;徐欢 |
主分类号: | H04N5/225 | 分类号: | H04N5/225;H04N7/015;G08G1/017 |
代理公司: | 深圳力拓知识产权代理有限公司 44313 | 代理人: | 龚健 |
地址: | 518000 广东省深*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 一体化 车牌 识别 网络 摄像机 | ||
技术领域
本实用新型涉及一种摄像机,具体是一种一体化车牌识别高清网络摄像机。
背景技术
随着国家经济的高速发展、城市化进程的不断加快、城市规模和人口的迅速增长人民的生活水平不断提高,机动车拥有量迅猛增长,机动车越来也受到人们的重视,同人们的现在生活的关系越来越密切,在给道路交通带来前所未有的压力的同时,也给公安部门如何更有效的保护广大人民群众车辆的安全,维护人民群众的合法权益,打击违法犯罪分子带来了巨大的挑战。
首先虽然目前一、二线城市的电警、卡口系统建设逐步完善,但由于点位造价成本高、建设难度大、工程周期长、安装要求严格等原因导致现在建设点位比较松散一般在重点路段或重点路口不能有效形成一张牢固的智能化管理网络。其次全国范围内的平安城市/智慧城市建设以前所未有的速度迅猛的发展,视频监控在建设过程中起到了无可替代的作用,但目前视频监控项目的建设方式多以治安监控为主不能有效的获取车辆的重要特征——车牌号码,主要针对的是人和事件一旦发生事件只能通过回放录像来获取辅助资料,不能进行快速定位和更深层次的智能化应用。
综合以上所述一款既能满足车辆管控的需求,又能起到治安监控作用同时价格低廉,安装维护简单、环境适应性强、应用范围广的产品的亟待出现。
实用新型内容
本实用新型的目的在于提供一种结构简单、性能稳定的摄像机,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本实用新型提供如下技术方案:
一种一体化车牌识别高清网络摄像机,包括CPU、图像传感器、镜头、LED补光灯、辅加密芯片、摄像机存储介质、云镜控制接口、报警输出模块、报警输入模块、模拟视频环出接口和摄像机状态指示灯;所述CPU分别连接图像传感器、辅加密芯片、摄像机存储介质、云镜控制接口、报警输出模块、报警输入模块、模拟视频环出接口和摄像机状态指示灯。
作为本实用新型的优选方案:所述图像传感器还分别连接镜头和LED补光灯。
作为本实用新型的优选方案:所述CPU的型号为HI3516。
与现有技术相比,本实用新型的有益效果是:本实用新型通过嵌入式设计将具有车牌识别功能的智能分析核心算法完美植入网络摄像机中具有识别效率高、结构紧凑、环境适应性强、安装维护简单、图像分辨率可达200万像素等以上特点,同时利用先进的网络传输交互技术可实现分布式和集中式规范管理,建设和谐有序的多层次智慧交通体系。
附图说明
图1为一体化车牌识别高清网络摄像机的结构框图;
图2为车牌识别的具体工作流程图。
具体实施方式
下面将结合本实用新型实施例中的附图,对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实例仅仅是本实用新型一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本实用新型保护的范围。
请参阅图1、2,一种一体化车牌识别高清网络摄像机,包括CPU、图像传感器、镜头、LED补光灯、辅加密芯片、摄像机存储介质、云镜控制接口、报警输出模块、报警输入模块、模拟视频环出接口和摄像机状态指示灯;所述CPU分别连接图像传感器、辅加密芯片、摄像机存储介质、云镜控制接口、报警输出模块、报警输入模块、模拟视频环出接口和摄像机状态指示灯。
图像传感器还分别连接镜头和LED补光灯。CPU的型号为HI3516。
本实用新型的工作原理是:前端镜头采集到的图像通过图像传感器把电信号放大,然后利用A/D转换,ISP芯片再利用A/D转换还原成模拟信号,模拟信号通过接口接入高清编码板,高清编码板利用H.264压缩方式,将每个视频帧分离成由像素组成的块,采用空间冗余的方法,对视频帧的一些原始块进行空间预测、转换、优化和熵编码,对连续帧的不同块采用临时存放,采用剩余空间冗余技术,对视频帧里的残留块进行编码。
车牌定位:首先将摄像头传感器获取到的车辆图像进行灰度化,使彩色的图像成为灰度图像,再将图像增强并对图像进行二值化处理使车牌图像变的简单,在经过图像预处理后的灰度图像上进行行列扫描,确定列方向上含有车牌线段的候选区域并确定该区域的起始行坐标和高度,然后对该区域进行行列扫描确定其列坐标和宽度,由此确定一个车牌的位置,为后续的字符分割算法提供基础。
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