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车牌识别原理(车牌识别算法)。

发布时间: 2021-09-17    作者:admin
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车牌识别原理(车牌识别算法)。

车牌识别技术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。其硬件基础一般包括触发设备(监控车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备,以及识别车牌号码的处理器(如计算机),榆林车牌识别系统价格而其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。有些车牌识别系统还具有通过视频图像判断进入视野的车辆的功能,称为视频车辆检测。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(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时,它触发图像获取单元获取当前视频图像。车牌识别单元对图像进行处理,定位车牌的位置,榆林车牌识别系统价格然后分割车牌中的字符进行识别,再形成车牌号码输出。

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1.车辆检查。

车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方法。使用视频检测可以避免损坏路面,不需要额外的外部检测设备,校正触发位置,节省资金,更适合移动和便携式应用。

具有视频车辆检测功能的车牌识别系统首先采集一帧(场)视频信号并数字化,得到相应的数字图像。榆林车牌识别系统然后分析判断是否有车辆;如果车辆通过,进行下一步车牌识别;否则,继续采集视频信号进行处理。

对于视频车辆检测,系统需要具有较高的处理速度,并采用..的算法实现图像采集和处理而不丢失帧。如果处理速度慢,会导致丢帧,使系统无法正确检测到行驶速度快的车辆。榆林车牌识别系统设计同时,很难保证识别过程会在有利于识别的位置开始,这会影响系统的识别率。因此,将视频车辆检测与自动车牌识别相结合在技术上是很困难的。

2.车牌号码和颜色识别。

对于车牌识别,需要以下基本步骤:

?车牌位置:定位图片中的车牌位置;

?车牌分割,即对车牌中的字符进行分割;

?车牌字符识别就是对分割出来的字符进行识别,.终形成车牌号码。

在车牌识别过程中,车牌颜色的识别是基于不同的算法,榆林车牌识别系统设计可以通过上述不同的步骤来实现,通常与车牌识别相互配合、相互验证。

(1)车牌位置。

在自然环境中,汽车图像背景复杂,光照不均匀。如何在自然背景下准确确定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相关搜索,找到多个符合汽车牌照特征的区域作为候选区域。然后,对这些候选区域进行进一步的分析和评估,.后选择.佳区域作为车牌区域,从图像中分割出来。

(2)车牌字符分割。

定位车牌区域后,将车牌区域分割成单个字符,然后进行识别。垂直投影法一般用于字符分割。因为字符在垂直方向的投影必须在字符之间或字符内部的间隙处接近局部.小值,而且这个位置要满足字符书写格式、字符、大小限制等一些车牌的条件。垂直投影法对复杂环境下汽车图像中的字符分割有很好的效果。

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(3)车牌字符识别。

目前,字符识别的方法主要有模板匹配算法和人工神经网络算法。基于模板的匹配算法首先对分割后的字符进行二值化,并将其大小缩放到字符数据库中模板的大小,然后将其与所有模板进行匹配,.后选择.佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先提取待识别字符的特征,然后利用获得的特征训练神经网络分配器;另一种方法是将待处理图像直接输入网络,网络会自动实现特征提取,直到结果被识别。

在实践中,车牌识别系统的识别率与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌质量会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮反光、多车牌、假车牌等。榆林车牌识别系统设计实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车速等因素的影响。这些因素都不同程度地降低了车牌识别的识别率,这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,还要想办法克服各种光照条件,让采集到的图像.有利于识别。

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