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车牌识别系统方案的识别原理

本文摘要:车牌识别是利用车辆动态视频或静态图像展开车牌号、车牌颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括启动时的设备(监视车辆是否转入视野)、照相机设备、照明设备、图像收集设备、识别车牌号码的处理机(例如计算机)等,软件的核心包括车牌定位算法、车牌文字分割算法和光学文字识别算法等。一些车牌识别系统还具有视频图像识别是否有车的功能,称为视频车辆检测。 原始车牌识别系统不应包括车辆检测、图像收集、车牌识别等几个部分。

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车牌识别是利用车辆动态视频或静态图像展开车牌号、车牌颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括启动时的设备(监视车辆是否转入视野)、照相机设备、照明设备、图像收集设备、识别车牌号码的处理机(例如计算机)等,软件的核心包括车牌定位算法、车牌文字分割算法和光学文字识别算法等。一些车牌识别系统还具有视频图像识别是否有车的功能,称为视频车辆检测。

原始车牌识别系统不应包括车辆检测、图像收集、车牌识别等几个部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时启动时,图片采集单元,采集当前视频图片。

车牌识别单元处理图像,定位车牌方向,分割车牌中的文字进行识别,构成车牌号码输入。车辆检查可以使用挖掘地线圈检查、红外线检查、雷达检查技术、视频检查等多种方式。使用视频检查可以防止路面破坏,不使用可选的外部检查设备,不需要矫正启动时的方向,节约费用,更适合拒绝移动式、便携式。系统开展视频车辆检测,必须没有很高的处理速度,使用优秀的算法,在几乎不扔帧的情况下构建图像收集、处理。

处理速度快的话,扔掉框架,系统不能检测到行驶速度慢的车辆,同时也不能在不利于识别的方向开始识别处理,影响系统的识别率。因此,视频车辆检测与车牌自动识别相结合没有一定的技术难度。号码识别为了展开车牌识别,需要以下基本步骤。牌照的定位。

在车牌识别过程中,车牌颜色的识别根据算法不同,可能在上述不同步骤中构建,一般与车牌识别相协调,相互检查。1)在车牌定位自然环境下,汽车图像背景简单,光线不均匀分布,如何在自然背景中正确确确认车牌区域是识别过程的关键。首先,对收集的视频图像进行广泛的搜索,寻找符合汽车牌照特征的几个区域作为候选区域,进一步分析和评价这些候选区域,最后指定最佳区域作为牌照区域,从图像中分离出来。2)牌照文字分割完成牌照区域定位后,将牌照区域分割成单个文字,展开识别。

字符分割一般使用横向投影法。由于字符在横向方向的投影必须在字符不定字符内的间隙获得局部最小值的附近,因此该方向不符合车牌的字符书写格式、字符、尺寸允许和其他条件。利用横向投影法对简单环境下的汽车图像中的文字分割有很好的效果。

3)车牌文字识别方法,主要基于模板给定算法和人工神经网络算法。根据模板给定算法,首先将分割后的文字二值化,将其尺寸图形作为文字数据库中的模板大小,与所有模板展开给定,自由选择最佳给定作为结果。基于人工神经网络的算法有两种。

一种是提取文字的特征,然后通过获得的特征训练神经网络分配器,另一种方法是将图像输出网络,通过网络自动构建特征来识别结果。在实际应用中,车牌识别系统的识别率与车牌质量和摄取质量密切相关。车牌的质量不受腐蚀、污损、油漆损坏、字体变黄、车牌复盖、车牌弯曲、高亮透镜、多车牌、假车牌等各种因素的影响,实际摄影过程也不受环境亮度、摄影方式、车辆速度等因素的影响。

这些影响因素在一定程度上降低了车牌识别的识别率,也是车牌识别系统的困难和挑战。为了提高识别率,不仅要大幅度完善识别算法,还要解决各种照明条件,使收集的图像最有利于识别。


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