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深睛智能车牌识别VLPR
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深睛技术:高清智能车牌识别摄像头与智能ISP算法调节

(2020-09-25 18:35:24)
标签:

车牌识别

技术

科技

汽车

对智能车牌识别摄像头来说,高清成像对识别精准度和输出的图片、视频质量有非常重要的意义。

之前我们聊过,影响智能车牌识别摄像头高清成像的重要因素之一是镜头。不过,除了相机镜头,还有很多其他因素,比如图像传感器、ISP调节的算法等等。

这次我们来了解一下什么是ISP,ISP又有哪些处理流程。

深睛技术:高清智能车牌识别摄像头与智能ISP算法调节

ISP原本指数字图像信号处理器(Image Signal Processor),是为了能够让图像更好地满足人的视觉需求或被机器视觉设备应用,对数字图像进行处理的过程,这一模块已经被广泛应用于智能视觉产品,如手机、智能电视、监控摄像头等等。

在智能车牌识别摄像头中,我们常说的ISP调节一般指对摄像头采集的影像进行处理的流程,包含多个图像算法处理模块,是对相机拍摄到的图片、视频信号进行的第一步处理,对输出图像质量和算法识别起着非常重要的作用。

我们经常可以发现市面上的各家车牌识别摄像头即使采用同样的传感器,但是成像效果却完全不一样,这正是由于各家的ISP调整方案不一样决定的。

比如ISP方案中自动图像锐化,如果锐化太多图像就会出现锯齿感和大量噪点,如果锐化太少,则图像就会不够清晰甚至出现朦胧的雾感。

那么在智能车牌识别摄像头的芯片内,ISP调节方案一般都有哪些流程呢?

通常来说,优秀的ISP调节方案至少需要包括图片格式处理、黑电平、图像降噪、白平衡、伽马矫正、色空间转换、边缘增强、对比度增强、图像压缩等步骤。

这其中非常考验研发方的技术能力,一些小的参数调整,就可能会输出不同的效果。为了精益求精,ISP调节方案是需要不断地打磨的,以追求更好更高的图像质量。

由于没有任何一种ISP调节方案是放之四海而皆准的,因此,ISP调节技术需要匹配对应的场景,从场景特征出发,以满足场景功能和客户最终的需求。这也正是ISP研发技术中的难点,反应到最终产品上,就是智能车牌识别摄像头的识别精准度和最终输出图像质量了。

像深睛车牌识别拥有独家自研的ISP调节方案,专门针对各个细分场景,通过检测场景中独有的一些特征来决定决定各个参数调节到什么程度,以适应各个场景的不同成像环境,获得场景图像质量最优方案,从而达到高精准度的识别率和高清成像。

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