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车牌识别系统的识别原理

发布日期:2020-12-14 作者: 点击:

车牌识别系统的识别原理?

确定流程。 自动车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像自动识别车牌号码和颜色的模式识别技术。系统的硬件基础一般包括触发装置(监控车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、车牌号码识别处理设备(如计算机)等。,软件基础包括车牌定位算法、车牌字符分割算法、光学字符识别算法等。有些车牌识别系统还具有视频车辆检测功能,即通过视频图像判断是否有车。一个完整的车牌识别系统应该包括车辆检测、图像采集和车牌识别。车辆检测部分检测到车辆到达后,触发图像采集单元采集当前视频图像。车牌识别单元对图像进行处理,找到车牌的位置,分割出车牌中的字符,然后生成车牌号码输出。 机动车检测


车辆检测可以采用埋线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等方法。使用视频检测可以避免损坏路面,无需增加外部检测设备和调整触摸屏的位置,从而节省资金,更适合移动和便携式应用。


在视频车辆检测中,需要有较高的处理速度,采用优秀的算法,才能实现图像采集和处理而不丢帧。当处理速度较慢时,会造成丢帧,使系统无法检测到高速行驶的车辆。同时,很难保证识别过程从有利于识别的位置开始,影响系统的识别率。因此,将视频车辆检测与自动车牌识别相结合是一个技术问题。

数字识别 对于车牌识别,需要以下基本步骤: 1.车牌定位,找到图片中车牌的位置; 2.车牌字符分割,对车牌中的字符进行分割; 3.车牌字符识别:识别分割后的字符,形成车牌号码。


在车牌识别过程中,根据车牌颜色识别算法的不同,可以在上述不同的步骤中实现车牌颜色识别,这些步骤通常与车牌识别相配合和验证。 1.牌照定位。 在自然条件下,图像背景复杂,光照不均匀。如何在自然条件下准确确定车牌区域是整个识别过程的关键。该方法首先对采集的视频图像进行广泛搜索,找到几个符合车牌特征的区域作为候选区域。然后进一步分析判断这些候选区域,选择一个较好的区域作为车牌区域,从图像中分离出来。 2.牌照字符分割。 定位车牌区域后,将车牌区域分割成几个字符进行识别。垂直投影是一种常用的字符分割方法。因为字符在垂直方向上的投影必须接近字符之间或字符内部的间隙部分,位置应符合字符书写格式、字符、大小限制等许可证的一些条件。在复杂环境下的汽车图像中,采用垂直投影法进行字符分割,取得了良好的效果。 3.车牌字符识别方法主要包括模板匹配算法和人工神经网络算法。在模板匹配算法中,首先将分割后的字符进行二值化,并缩放到字符库中模板的大小,然后匹配所有模板,选择最佳匹配作为匹配结果。该算法基于神经网络。首先提取特征,然后根据提取的特征训练神经网络分配器。然后将图像直接输入网络,网络自动完成特征提取,直到识别出结果。


车牌识别系统在实际应用中的识别率也与车牌质量和拍摄效果密切相关。车牌的质量会受到许多因素的影响


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