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贵州车牌识别系统的识别原理

发布日期:2018-01-10 作者: 点击:


      在贵州车牌识别过程中,车牌颜色识别算法不同。它可以在上述不同的步骤中实施,通常与车辆牌照识别合作并相互验证。



                 

贵州车牌识别

1)车牌定位


      在自然环境中,汽车图像背景复杂,光线不均匀。如何准确确定自然背景下的车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大规模搜索,根据车牌的特征找出几个区域作为候选区域,然后对这些候选区域进行进一步的分析和评价,最后选择最佳区域作为车牌区域,并从图像中分离出来。


2)车牌字符分割


      在完成车牌区域定位后,将车牌区域分割成单个字符,然后进行识别。垂直投影通常用于字符分割。由于字符在垂直方向上的投影必然会在字符或字符之间的间隙内获得局部最小值,因此该位置应满足车牌字符格式、字符大小限制等条件。垂直投影法对复杂环境下汽车图像的字符分割有很好的效果。


(3)车牌字符识别的主要方法是基于模板匹配算法和人工神经网络算法。


      在模板匹配算法的基础上,首先对分段字符的两个值进行初始化,然后将模板的大小转换为字符数据库中模板的大小。然后,匹配所有模板,并选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种。一种是首先提取字符,然后利用所获得的特征训练神经网络分配器。另一种方法是直接将图像输入到网络中,并自动从网络中提取特征,直到结果被识别为止。


      在实际应用中,车牌识别系统的识别率与车牌的质量和拍摄质量密切相关。牌照的质量会受到各种因素的影响,如生锈、污损、剥落油漆、颜色、字体许可证、牌照倾斜、反光标志、假驾照等;实际拍摄过程可能受环境亮度、拍摄模式、车速等因素的影响。这些因素不同程度地降低了车牌识别的识别率,也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率,除了不断改进识别算法外,还应尽量克服各种光照条件,使采集到的图像最有利于识别。


本文网址:http://www.mp3-to-ring.com/news/447.html

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