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閱讀：138發(fā)布時間：2021-7-31
| 今天讓凱德訊小編跟大家分享一下車牌識別系統(tǒng)是如何對車牌進行識別這方面的知識。為了進行車牌識別，基本需要以下幾個步驟。 1) 牌照定位，定位圖片中的牌照位置； 2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來； 3) 牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，最終組成牌照號碼。  車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。 1. 牌照定位： 自然環(huán)境中，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，最后選定一個的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。 2. 牌照字符分割： 在完成牌照區(qū)域的定位后，將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。 3. 牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。 在現(xiàn)實使用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些因素不同程度上影響了降低了車牌識別的識別率，也是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識別。 關(guān)于車牌識別系統(tǒng)是如何對車牌進行識別小編就和大家介紹到這里啦，感謝各位的觀看~如想了解更多的產(chǎn)品資訊可繼續(xù)關(guān)注本站，或我司熱線電話咨詢。 |
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