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贵阳车牌识别系统检测识别方式介绍

来源:/news/79.html   发布时间:2019-02-13

贵阳车牌识别系统检测识别方式介绍如下:
1. 车辆检测
车辆检测可以通过地埋线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等方法进行。使用视频检测可以避免路面损坏,不需要附加外部检测设备,不需要校正触发位置,节省金钱,更适合移动、便携的应用要求。
车牌识别案
车牌识别案
具有视频车辆检测功能的车牌识别系统首先对视频信号的帧(场)图像进行采集和数字化,得到相应的数字图像。然后对其进行分析,确定是否有车辆;如果认为车辆正在通过,则进行下一步车牌识别;否则,继续采集视频信号进行处理。
视频车辆检测系统要求较高的处理速度和优秀的算法,在不丢失帧的情况下实现图像的采集和处理。如果处理速度是缓慢的,它会导致帧的损失,使系统无法正确检测车辆行驶速度快,与此同时,很难确保识别过程是从一个位置有利于识别,影响系统的识别率。因此,将视频车辆检测与车牌自动识别相结合是一个技术难题。
2. 牌照号码及颜色识别
车牌识别的基本步骤如下:
·车牌定位,定位图片中的车牌位置;
·车牌字符分割,将车牌中的字符分离;
·车牌字符识别。分割后的字符被识别出来形成车牌号码。
在车牌识别过程中,可以根据不同的算法在上述步骤中实现车牌颜色的识别,这些算法通常与车牌识别相互配合、相互验证。
(1)车牌定位
在自然环境下,车辆图像背景复杂,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范围搜索,找到几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判断。最后选择一个最优区域作为车牌区域,从图像中进行分割。
(2)车牌字符分割
车牌区域定位完成后,将车牌区域划分为单个字符进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于汉字在垂直方向上的投影必须接近字符间距或字符内的局部最小值,且该位置应满足车牌的字符书写格式、字符、大小限制等条件。垂直投影方法对复杂环境下汽车图像的字符分割具有良好的效果。
(3)车牌字符识别

目前,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。基于模板匹配算法,首先对分割后的字符进行二值化,将其大小按字符数据库中模板的大小进行缩放,然后与所有模板进行匹配,最后选择最匹配的结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先提取识别字符的特征,然后利用这些特征训练神经网络分发器;另一种方法是直接将待处理图像输入网络,网络自动实现特征提取,直到识别结果。

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