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进行车牌识别的基本步骤!

文章出处:www.fullbonus.org   作者:和胜达美    人气: 发表时间:2018-11-17 17:11

  车牌的位置和车牌在图像中的位置;对车牌字符进行分离;对车牌字符进行识别,对好字符进行分段识别,后对车牌号进行组合.在车牌识别过程中,根据算法的不同,车牌的颜色识别是不同的,可以在上述不同的步骤中实现,并且通常与车牌识别和验证相配合.

  车牌定位:在自然环境中,汽车图像背景复杂,光照不均匀.如何在自然背景中准确地定车牌区域是整个识别过程的关键.山东车牌识别厂家告诉您先对比较多的视频图像进行相关搜索,找出车牌区域的一些特征作为候选区域,然后对这些候选对象做进一步的分析和评价,后选择一个佳的车牌区域,并从图像中分离出来.

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  牌照字符分割:在车牌区域的位置完成后,将车牌区域划分为单个字符,然后识别.采用垂直投影法进行字符分割.由于字符或字符的垂直方向投影字符须在附近获得一个局部小间隙,并且该位置应符合车牌字符的格式、字符、大小限制等条件.采用垂直投影法,在复杂环境下对汽车图像进行字符分割较好.

  基于模板匹配算法和人工神经网络算法的车牌字符识别方法.基于模板匹配算法先将字符分割后的二值化,并在数据库模板中对字符的大小进行缩放,然后与模板匹配并选择佳匹配结果.基于人工神经网络的算法有两种:一是提取神经网络分类器的特征,然后进行训练.另一种方法是直接将图像输入网络,由网络自动实现,直到识别结果为止.

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  在实际应用中,车牌自动识别系统的识别率与车牌的质量和拍摄质量密切相关.该牌照的质量会受到不同因素的影响,如铁锈污染,油漆剥落,字体颜色褪色,车牌遮挡板倾斜,突出,多牌照、假牌照,等实际拍摄的过程中也会受环境亮度、拍摄模式、行车速度等.

  这些因素减少了车牌识别的识别率,是车牌自动识别系统的难点和挑战.为了增加识别率,除了不断改进识别算法外,还应寻找克服不同光照条件的方法,使采集到的图像有利于识别.

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