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贵州车牌识别系统设计与仿真

发布日期:2018-02-07 作者: 点击:

贵州车牌识别系统设计与仿真    


贵州车牌识别

         在车牌定位过程中采用了可以良好的适应各种底色的车牌的基于小波变换的边缘提取算法;车牌的二值化使用了最大类间方差法(Otus)算法,重绘其二维直方图;字符切割过程中使用了基于投影的方法将定位出的车牌号图片切割成七个小图片,每个图片中包含车牌号的一个字符;而字符识别则是把待识别的图片与模板中的图片进行匹配,取匹配度最高的作为识别结果。


         中国的车牌识别技术研究已有十余年的发展,目前的应用仍处于初级阶段,该系统还没有大规模的投入使用,车牌识别系统作为提高交通管理的有效方式,技术水平依然不够完善。国内外学者已经对此做过很多的工作,但是实际效果并不理想,更好的车牌定位方法还需要研究人员更加深入的研究。此外,对辅助光源的要求,难以有效地解决复杂的背景和更多的移动车牌识别的问题,如:图像倾斜、光干扰[2]等都会影响定位准确度。以前的车牌识别系统大多只能识别一张图片中只有一个车牌的情况,而在实际情况中,例如在有红绿灯的十字路口,对过往车辆进行监控和管理,情况更加复杂,目前存在的识别方法无法处理这样的情况;而且在现实中摄像机拍到的画面种可能包含很多辆汽车的车牌,也可能是建筑物等很复杂的背景,现有的识别技术都在适应变化的环境方面还不够成熟,所以人们对车牌识别技术的研究从未停止。车牌识别系统的成功研发和应用对整个社会来说有着重要的意义。

 

        1. 车牌识别的现状及应用  

        车牌识别技术的研究现状及我国车牌特点  现如今,一些发达国家已经将车牌识别技术成功的应用到实际交通系统中,而我国在这方面的工作发展比较慢,研究深度与国外相比还有一段差距,无法付诸实践,主要是因为国内外车牌的实际情况不同。外国车牌标准化程度高,我国国内车牌分了多种类型,而且不同类型的车牌其规范也不尽相同,这使处理遇到了一定的困难。在车牌识别的研究过程中,车牌定位和字符分割这两个部分仍然有一些问题亟待解决。问题主要表现在两个方面:第一,车牌定位时若出现车牌本身被损坏、采集到的图像比较模糊或者图像中有与车牌纹理特征相似的部分干扰时,定位的效果就会不好;其次,光照不均、字符粘连、倾斜符切割效果不理想。而车牌定位和字符分割是字符识别的准备工作,它们的成功与否会直接影响字符识别能否进行。字符识别是系统的最后一步,要将识别结果输出,可以借鉴光学的方法来进行,相比之下它是最容易实现的。


本文网址:http://www.mp3-to-ring.com/news/461.html

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